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Plattform-Landschaft

Drei Wege um auf deine Gedanken zuzugreifen. Alles bleibt in deinem Netzwerk — kein Cloud-Server, keine fremden Hände an deinen Daten. Die Geräte synchronisieren sich direkt miteinander.

📱
Smartphone
iOS · Android (Mai 2026)
Hauptgerät

Datenbank

  • expo-sqlite + SQLCipher
  • Schema v26 (encrypted)

Künstliche Intelligenz

  • Sprachmodell (Qwen 3.5 2B, lokal)
  • Bedeutungserkennung (512D Vektoren)
  • Spracherkennung (Apple / Whisper)

Besonderheiten

  • Siri-Schnellerfassung
  • Kalender-Verknüpfung
  • Gesundheitsdaten (optional)
💻
Desktop
Electron

Datenbank

  • better-sqlite3 (sync API)
  • Schema v26

Künstliche Intelligenz

  • Sprachmodell (Metal GPU-beschleunigt)
  • Textbasierte Bedeutungserkennung

Besonderheiten

  • Aufgabenboard (Drag & Drop)
  • Interaktives Gedanken-Netzwerk
  • Synchronisations-Server
🌐
Web-Zugang
Browser

Datenbank

  • Keine eigene Datenbank
  • Liest direkt vom iPhone

Sicherheit

  • PIN-geschützt
  • iPhone als Server
  • Nur im gleichen WLAN

Funktionen

  • Gedanken lesen & schreiben
  • Suche & Filter
  • Aufgaben abhaken
← WebSocket + Bonjour Sync →
CDC + LWW Conflicts
HTTP API (GCDWebServer)

Daten-Pipeline

Was passiert nachdem du einen Gedanken sprichst? Erst wird er blitzschnell gespeichert (du merkst keine Verzögerung), dann analysiert die KI im Hintergrund was du gemeint hast, und sucht nach Verbindungen zu früheren Gedanken.

Eingabe
User Input
  • Sprache (SpeechAnalyzer / whisper.rn)
  • Text-Eingabe
  • Siri Quick Capture
▼ sofort
< 500ms
Fast Path (synchron)
Sofortige Speicherung
  • DB Insert (thoughts table)
  • Native Embedding (iOS NLEmbedding 512D)
  • Context Capture (Zeit, optional Ort)
  • analysis_status = 'pending'
  • UI kehrt sofort zuruck
▼ async (User wartet nicht)
~6 Sekunden
Quality Path (asynchron)
Tiefe Analyse

LLM Analyse

  • Semantische Interpretation (RAG)
  • Intent: TASK / IDEA / QUESTION / OBS
  • Entities: PERSON / PROJECT / TIME
  • Clarity Score + Summary
  • Appraisal (Valence)

Deterministische Verfeinerung

  • Relationship Detection
  • GMM Clustering
  • Episode Boundary Detection
  • Calendar Sync (TASK+TIME)
  • SM-2 Memory State Init
  • ACT-R Access Log ('created')
▼ parallel / periodisch
async
Resurfacing
Proaktives Wiederauftauchen
  • Stage 1: Multi-Signal Candidates (4 Signale)
  • Refractory Filter (48h Cooldown)
  • Cluster-Diversifikation
  • Neuromodulation (0.7x – 1.3x)
  • Stage 2: LLM Creative Insight
alle 5
Insights
Muster-Erkennung
  • Emerging Themes
  • Recurring Patterns
  • Contradictions
  • Forgotten Threads
1x/h
Maintenance
Periodische Pflege
  • Co-Access Decay + Pruning
  • Organic Link Promotion (≥5)
  • Organic Link Pruning (stale)

Das Kognitive Orchester

Alle Systeme spielen zusammen wie Instrumente — nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns.

Multi-Signal Linker 4 Signale · Gewichtete Summe 40% + 25% + 15% + 20% Thompson Sampling Beta-Distributionen · Bayesian Sampled Weights User Engagement Tap = Success · Dismiss = Failure Feedback Loop ACT-R Activation B = ln(Σ t^(-0.5)) · tanh-Cap 7 Access-Typen · Max 100/Thought Reminder Sorting SM-2 Intervalle · ACT-R Priorität Resurfacing Pipeline Candidates → Refractory → Diversity → Modulation → LLM Stage 1 (Signal) + Stage 2 (Creative Insight) Candidates Neuromodulation Kontext-adaptive Bewertung 🧪 Novelty (30%) ⚡ Urgency (25%) 💛 Emotion (25%) 🕐 Recency (20%) 0.7x – 1.3x Modulation Co-Access Layer Short 3d · Long 60d · Blend 60/40 Device-Local · Lazy Decay 4. Signal (20%) Organic Links Auto-Create (≥5) · Auto-Prune Structural Plasticity Promotion Spreading Activation 3 Quellen · Depth=2 · Decay 0.7 Embedding + Co-Access + Organic 0.8 fixed Score ≥ 0.3 Base Level Graph View d3-force · Cluster Hulls · Glow Organic Edges: Gold #E9C46A Embedding (40%) Cosine Similarity · 512D Entity (25%) Jaccard Index · Overlap Temporal (15%) Exp. Decay · 24h Half-Life Maintenance (1x/h) Decay · Promote · Prune Homeostatic Refractory 48h Cluster Diversity tanh-Cap (B/3)

Datenmodell — Schema v26

So sind deine Daten organisiert. Grüne Tabellen werden zwischen Geräten synchronisiert, rote bleiben auf dem jeweiligen Gerät (weil sie dein persönliches Nutzungsverhalten abbilden). Hover über eine Tabelle für Details.

Device-Local

Local
thought_access_log
id INTEGER PK
thought_id TEXT FK
access_type TEXT (7 types)
accessed_at TEXT
Local
thought_co_access
thought_id_a TEXT PK
thought_id_b TEXT PK
short_term_score REAL
long_term_score REAL
co_access_count INTEGER
last_co_access_at TEXT
Local
personalized_user_model
id TEXT PK
data TEXT (JSON blob)
Thompson: Beta(α,β) per signal

Synced via CDC

Synced
thoughts
id TEXT PK
text TEXT
embedding TEXT (not synced)
intent TEXT
sentiment TEXT (JSON)
entities TEXT (JSON)
context TEXT (JSON)
summary TEXT
clarityScore REAL
parentId TEXT FK
relationshipType TEXT
clusterId TEXT FK
episodeId TEXT FK
kanban_status TEXT
completedAt TEXT
updated_at TEXT
createdAt TEXT
Synced
thought_memory_state
thought_id TEXT PK
repetitions · ease_factor
interval_days · next_review
last_resurfaced_at v26
Synced
manual_connections
id TEXT PK
sourceThoughtId FK
targetThoughtId FK
type: link | suppress | organic
Synced
clusters
id TEXT PK
label · centroidEmbedding
thoughtCount
Synced
thought_cluster_memberships
thoughtId + clusterId PK
confidence REAL (0-1)
Synced
episodes
id TEXT PK
sessionId · startedAt
boundaryReasons

Sync Infrastruktur

CDC
change_log
id INTEGER PK
table_name · record_id
operation (INSERT/UPDATE/DELETE)
data TEXT (JSON row)
device_id · synced
device_info
device_id TEXT PK
device_name TEXT
sync_peers
device_id TEXT PK
device_name · paired_at
last_sync_at
sync_flags
key TEXT PK
value TEXT

Signal-Architektur

Woher weiß die App, welche Gedanken zusammengehören? Sie bewertet 4 Kriterien gleichzeitig, passt die Bewertung an deinen Kontext an, und lernt aus deinem Verhalten was dir wirklich hilft.

40%
Embedding Similarity
Semantische Bedeutung
cos(A, B) = A·B / (|A|·|B|)
25%
Entity Overlap
Gemeinsame Themen/Personen
J(A,B) = |A∩B| / |A∪B|
15%
Temporal Proximity
Zeitliche Nahe
e^(-ln(2) · t / 24h)
20%
Co-Access
Verhaltens-Verbindung
0.6·short(3d) + 0.4·long(60d)
Combined Score
Gewichtete Summe
S = 0.40·emb + 0.25·ent + 0.15·temp + 0.20·coa
Threshold: 0.35 (default) · Max: 10 results
▼
Neuromodulation
Kontext-Multiplikator
final = base × (0.7 + 0.6 · Σwi·mi)
Novelty 30%
1 - σ(coAccess×5)
Urgency 25%
min(overdue/5, 1)
Emotion 25%
1 - |Δpolarity|
Recency 20%
1 - e^(-days/7)
▼
Final Ranking
Sortiert nach moduliertem Score · Top-Kandidat → LLM Insight
Adaptive Gewichts-Umverteilung
Kein Co-Access
20% → 60% Embedding, 40% Entity
Keine Entities
25% → 70% Embedding, 30% Temporal
Beides fehlt
45% → kaskadiert zu Embedding + Temporal
Alles vorhanden
Gewichte wie konfiguriert (40/25/15/20)

Die Reise eines Gedankens

Folge einem Gedanken von links nach rechts durch das gesamte System. Rauten sind Entscheidungspunkte — dort verzweigt sich der Weg je nachdem was passiert. Grüne Pfeile = Ja/Weiter, rote gestrichelte = Nein/Abbruch.

← Horizontal scrollen → Eingabe Fast Path < 500ms Quality Path ~6 Sekunden Kognitive Verarbeitung async Ergebnis UI Update User spricht oder tippt Gedanke Speech Engine? iOS 26+ SpeechAnalyzer Fallback whisper.rn DB Insert status: pending + Embedding LLM Lock frei? Timeout 120s Deferred ↺ Ja LLM Analyse RAG-enhanced Intent · Entities Sentiment · Clarity TASK + TIME? Ja 📅 Calendar Refinements GMM Clustering Episode Detection Relationship Detection Memory Init SM-2 + ACT-R Log status: completed Letzte >1h? Ja Maintenance Decay · Promote · Prune parallel (async) Passende suchen 4 Kriterien (lernende Gewichte) Alte Gedanken (≥ 7 Tage) Passende gefunden? Nein — Ende Ja Kürzlich gezeigt? Ja → Skip Gefiltert Nein Mischen Max 1 pro Thema Beste 3 Kontext-Anpassung 4 Faktoren Leicht hoch/runter gewichten KI gerade frei? Ja KI-Einsicht Kreative Verbindung max 2 Sätze Verbindung sinnvoll? Ja 💡 Erinnerung Vorschlag anzeigen Tippen oder Wegwischen = Lernen Nein Score ≥ 0.7? Ja (ohne Insight) — Ende Timeout User interagiert System lernt dazu Gut-Gewichte steigen · Schlecht-Gewichte sinken ← Vorschläge werden mit jeder Nutzung besser → Co-Access Recording Verbindung merken Kurzzeit +1 · Langzeit +0.2 · Zähler++ ← Stärkt die Verbindung beim nächsten Vorschlag → Prozess Entscheidung Ja / Weiter Nein / Fehler
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