Kernel-Konsole / Heute

Ihr Begleiter, im Kontext.

Ein lebendiges Fundament für Speicher, Absicht und private Intelligenz.

Erinnerungen⌁
0organisierte Langzeitsignale
Kontextfenster◒
68%verfügbares Arbeitsgedächtnis
Synchronisierungsstatus↗
Bereitletzter Prüfpunkt gerade eben

Ein Signal erfassen

Geben Sie Ihrem Kernel etwas, an das er sich erinnern kann.

＋

Speichern Sie eine Präferenz, einen Moment oder ein Arbeitsmuster. Sie behalten die Kontrolle darüber, was Teil Ihres Begleiters wird.

Arbeitsspeicher

Aktiver Kontext

Live
Aktueller FokusEinen vertrauenswürdigen persönlichen Kern aufbauen

Hauptziel · heute aktualisiert

Letzter AbrufNoch keine Abrufe

Relevante Erinnerungen erscheinen hier, während Ihr Kernel lernt.

Signal-Bibliothek

Kürzliche Erinnerungen

Gerätestatus

Lokaler Prüfpunkt

✓
Dieses GerätPrimärer Arbeitsbereich
Bereit

Ihre Änderungen werden lokal gespeichert. Eine verschlüsselte Synchronisierung kann verbunden werden, sobald Sie bereit sind.

Langzeitgedächtnis

Eine Bibliothek dessen, was zählt.

Drei Gedächtnistypen halten Fakten, Muster und Momente getrennt.

Phase 1 / Kontext-Engine

Kontext zusammenstellen, bevor das Modell nachdenkt.

Ein transparenter Arbeitsspeicher-Durchlauf wählt den kleinsten nützlichen Ausschnitt Ihres persönlichen Kernels aus.

Kontextpaket erstellen

Bei was soll der Kernel helfen?

⌘

Die Engine kombiniert Ihr aktives Ziel, relevante Erinnerungen und die aktuelle Anfrage, ohne etwas irgendwohin zu senden.

Läuft lokal gegen Ihre gespeicherte Speicherbibliothek.

Ihre Erinnerung bleibt lokal, bis Sie explizit eine Kernel-Antwort ausführen. Das ausgewählte Paket wird dann an den KI-Dienst gesendet.

01Mit Absicht abrufen

Prompt-Wörter und angepinnte Signale steuern den Abruf.

02Kompakt halten

Ein Token-Budget verhindert Kontext-Überladung.

03Den Pfad anzeigen

Jede Quelle ist sichtbar, bevor die Inferenz beginnt.

Inferenz-Router

Wählen Sie das richtige Gehirn für den Moment.

Eine transparente Entscheidungsebene gleicht Privatsphäre, Geschwindigkeit, Leistungsfähigkeit und Kosten aus.

Eine Anfrage weiterleiten

Sehen Sie zu, wie der Kernel entscheidet.

⇄

Evaluate führt nur dann eine Live-KI-Anfrage aus, wenn die Route Cloud-Inferenz erlaubt. Sensible Anfragen bleiben blockiert, bis ein lokales Modell verfügbar ist.

Entscheidungspfad

Warten auf eine Anfrage

Bereit
◎

Beschreiben Sie eine Aufgabe und der Kernel zeigt hier seinen Argumentationspfad.

01Privatsphäre vor Komfort

Sensibler Kontext bleibt auf dem Gerät.

02Standardmäßig schnell

Lokale Modelle erledigen das Alltägliche.

03Qualität, wenn es darauf ankommt

Cloud-Leistung ist eine explizite Eskalation.

12-Monats-Bauplan

Vom privaten Kern zum umgebungsbewussten Begleiter.

Ein gemessener Pfad, um Intelligenz persistent, portabel und proaktiv zu machen.

01
In ArbeitMonate 1–3

Kern-Kernel

Lokale Persistenz, Kontext-Paging, semantisches Abrufen und explizites Präferenzlernen.

SQLiteLokale ModelleRAG
42% abgebildet
02
GeplantMonate 4–6

Geräteübergreifende Synchronisierung

CRDT-basiertes Zusammenführen, verschlüsseltes Backup und nahtlose Übergabe zwischen Geräten.

CRDTsE2E-Verschlüsselung
03
GeplantMonate 7–9

Edge-Cloud-Hybrid

Fähigkeitsbewusstes Routing, Modell-Eskalation und persönliche Adapter.

Intelligentes RoutingLoRA-Adapter
04
GeplantMonate 10–12

Umgebungsintelligenz

Berechtigter Hintergrundkontext, Sprachzugriff und proaktive Unterstützung.

On-Device-SprachverarbeitungBerechtigungen