Produktumfang

Was die App heute kann – und was noch nicht.

Status bezieht sich auf den Repository-Code und die dokumentierte Testevidenz. „Beta“ bedeutet nicht, dass die Funktion in jeder unterstützten App praktisch erprobt wurde.

Vorhanden · Beta

Auswahl und Aktionen

AYVI erfasst ausgewählten Text über öffentliche Accessibility-APIs, soweit die jeweilige App ihn bereitstellt. Lokale Heuristiken erkennen unter anderem Code, JSON, SQL, Fehlerausgaben und einige Programmiersprachen. Quick Mode zeigt bis zu vier empfohlene Aktionen; Deep Mode stellt die vollständige Aktionsleiste und eine freie Frage bereit.

Empfehlungen basieren auf lokal erkannten Inhalten, Sprachregeln, angehefteten Aktionen und Nutzungszählern. Es wird dafür keine Cloud-Klassifikation verwendet. Gespeichert werden Aktionskennungen und Zähler, nicht Auswahltexte.

Nur lesbarer Text: Wenn eine Auswahl nicht änderbar ist, zum Beispiel Text auf einer Webseite, bietet AYVI nur analysierende Aktionen an (Erklären, Zusammenfassen, Übersetzen, bei Code zusätzlich Debuggen und Tests). Aktionen, die den Text ändern, und Ersetzen werden dort nicht angeboten. Wie zuverlässig AYVI „nicht änderbar“ erkennt, hängt von der Rolle ab, die die App über die Bedienungshilfen meldet; das ist nicht App für App geprüft.

Schreiben auf Deutsch und Englisch

Bei erkannter Prosa stehen minimale Rechtschreib-/Grammatikkorrektur und Umformulieren zuerst. Korrektur soll Sprache, Wortwahl, Bedeutung, Ton, Namen, Zahlen, Zitate und Formatierung erhalten. Vor einer Umformulierung kannst du Stil, Länge, Ausgabesprache und eine optionale Anweisung wählen; die bestätigten Einstellungen bleiben lokal als Preset gespeichert. Die optionale Änderungs-Erklärung ist getrennt und wird nicht in den Ersatztext gemischt. Ergebnisse werden als Wort-Diff geprüft und erst nach Bestätigung angewendet.

Provider

Enthalten sind Apple Foundation Models auf unterstützten macOS-26+-Systemen, ein gekennzeichneter Mock/Demo-Provider, Ollama, Anthropic und OpenAI-kompatible Endpunkte. Wenn das Systemmodell verfügbar ist, ist Apple bei Neuinstallationen vorausgewählt; sonst bleibt Mock der Fallback. Der lokale Foundation-Models-Streamingpfad wurde auf diesem Mac mit synthetischer Eingabe praktisch smoke-getestet. Das prüft weder Antwortqualität noch die UI oder andere Geräte. Cloud-Provider und deren Live-Kompatibilität wurden nicht geprüft.

Das Apple-Gerätemodell läuft lokal, ist aber kleiner als viele Cloud-Modelle und kann bei komplexem Debugging weniger leistungsfähig sein. Die Oberfläche unterscheidet nicht unterstütztes Gerät, deaktivierte Apple Intelligence, noch ladendes Modell und Verfügbarkeit. Auf macOS 26.0–26.3 wird das Kontextbudget konservativ geschätzt; ab 26.4 steht zusätzlich die Tokenzählung des Frameworks bereit.

Diff, Ersetzen und Undo

Normale Rewrite-Aktionen zeigen einen sichtbaren Diff und ändern die Auswahl erst nach ausdrücklicher Bestätigung. Vor der Änderung prüft AYVI Prozess, App, fokussiertes Element, ausgewählten Text/Fingerprint und – soweit verfügbar – den Bereich erneut. Fehler lassen das Ergebnis kopierbar und können ein erneutes Erfassen anbieten.

Korrigieren und Fortsetzen: Sobald die Antwort da ist und die Auswahl änderbar ist, öffnet AYVI die Diff-Prüfung von selbst; geschrieben wird erst nach „Bestätigen“. „Fortsetzen“ fügt die Fortsetzung hinter die Auswahl ein und ersetzt sie nie, weil die Antwort nur das Fortsetzungsstück enthält. Bei nur lesbarem Text öffnet sich keine Prüfung.

Direkt verbessern ist die einzige Ausnahme: Nach der bewusst gewählten, klar beschrifteten Aktion kann die App die Auswahl ohne zweite Diff-Bestätigung ersetzen. Bei Prosa fordert sie nur minimale Korrektur an; sie startet niemals eine Stil-Umschreibung. Diese Einstellung ist standardmäßig aktiviert, weil der Nutzer sie ausdrücklich angefordert hat. Wird „Direkt verbessern ohne Bestätigung“ deaktiviert, läuft die Aktion über den normalen Diff und die Bestätigung. Der Shortcut kann separat dafür aktiviert werden und ist standardmäßig aus. Undo wird angeboten; bei Clipboard-Nutzung gelten zusätzliche Grenzen.

Weitere vorhandene Funktionen

  • Lokale, standardmäßig aktivierte Gespräche mit Suche, Fortsetzen, Umbenennen und Löschen. Eine Erststart-Information erklärt die Speicherung; Auswahltext und gesamte Gesprächsspeicherung können getrennt deaktiviert werden.
  • Experimenteller, standardmäßig ausgeschalteter Bildschirmbereich-Capture mit lokaler Vision-Texterkennung, bearbeitbarer Bestätigungsvorschau und schreibgeschützter OCR-Auswahl.
  • Experimentelle, standardmäßig ausgeschaltete Code-Lens-Marker aus strukturierter Erklärung und aktuellen öffentlichen AX-Zeilenbounds; unsichere Antworten/Positionen bleiben in der Panelansicht.
  • Experimentelle, standardmäßig ausgeschaltete Spracheingabe per gehaltenem Shortcut. Lokale Erkennung wird erzwungen; der bearbeitbare Transkripttext wird nie automatisch gesendet.
  • API-Zugangsdaten im macOS-Schlüsselbund (Keychain).
  • Experimentelles Dienste-Menü „Mit AYVI erklären“ für Apps ohne Bedienungshilfen-Unterstützung: nur lesbar, keine Zwischenablage.
  • Experimentelle Hilfestufe „Coach“: Leitfragen statt Lösung, nie als Ersetzung angeboten.
  • Experimentelle, standardmäßig ausgeschaltete App-Profile: passende Aktionen nach vorne, Hilfestufe vorwählen, Cloud pro App sperren. Profile wählen nie einen Anbieter.
  • Lokaler Secret Scanner vor jeder Cloud-Anfrage und vor dem Speichern, Standard „Alle maskieren“; verschlüsselter Verlauf; optionale detaillierte Datenschutzvorschau.
  • Cloud-Anbieter mit sichtbarer Anbieterfreigabe; „Nur lokale Modelle“ blockiert Cloud-Provider.
  • Auswahlvorschau, frei gestellte Fragen und lokale Java-Kürzel im AYVI-Fragefeld.
  • Vollständige AX-Auswahl ohne App-seitige Zeichenkappung, Größen-/Tokenhinweis, konfigurierbares Ollama-Kontextfenster und ausdrücklich gestartete Teilverarbeitung bei Kontextproblemen.
  • App-Icon, Menüleisten-App, Accessibility-Onboarding und ein natives Material-Fallback.

Java-Lernpfad · experimentell, standardmäßig aus

Wenn du ihn aktivierst, erkennt AYVI Java-Konzepte mit lokalen, deterministischen und auf 65.536 Zeichen begrenzten Heuristiken. Kommentare und Literale werden vor dem Abgleich ausgeblendet; die Erkennung ist trotzdem kein Parser und kein verlässlicher Wissensnachweis. Nur explizite Aktionen ändern den Status. Erklärungen und Übungen sind lokal hinterlegt, Wiederholungen folgen wachsenden Abständen. Gespeichert und exportiert werden ausschließlich Konzept-IDs, Status, Zeitstempel und Zähler. Prompt-Kontext ist separat opt-in; enthält eine Cloud-Anfrage solche Konzeptnamen, zeigt AYVI sie vorher an. Fenster, VoiceOver und Lernqualität benötigen noch praktische Prüfung.

Wichtige Grenzen

  • App-Kompatibilität der AX-Auswahl/Ersetzung, Shortcut-Zustellung, Tastatur und VoiceOver wurden nicht systematisch manuell abgenommen – siehe Kompatibilität. ScreenCaptureKit-Berechtigung, echte Bildschirmaufnahme und Vision-Erkennung wurden ebenfalls nicht praktisch geprüft.
  • Der Secret Scanner ist heuristisch: Er kann Schlüssel, Tokens oder Passwörter verpassen oder Harmloses markieren und erkennt personenbezogene Daten allgemein nicht zuverlässig.
  • Modelle und Ziel-Apps haben endliche Kontext-/Auswahlgrenzen. Teilverarbeitung bearbeitet Abschnitte unabhängig und garantiert keinen Kontext über Abschnittsgrenzen; das Ergebnis muss geprüft werden.
  • Es gibt keinen Cursor-/Zeilen-/Funktions-Kontext ohne Textauswahl und kein Lesen der gesamten Datei.
  • Es gibt keine lokale Codeausführung. Der optionale Compiler-Check prüft nur Syntax und Typen (javac, swiftc, py_compile) und führt nichts aus; Kompiliert heißt nicht korrekt. Timeout, Ausgabegrenze und Prozessgruppen-Abbruch sind mit echten Prozessen getestet; der Java-Check mit echtem JDK und die Oberfläche sind noch nicht geprüft.
  • Lens-Overlay ist implementiert, aber AX-Positionsgenauigkeit, Scrollverhalten, VoiceOver und Tastaturbedienung wurden nicht in echten Editoren praktisch geprüft; Die Marker selbst nehmen keinen Fokus; per Tastatur und VoiceOver ist die Erklärung als Liste „Zeilenerklärungen“ im Panel bedienbar.
  • Java-Lernpfad: Fenster, Barrierefreiheit und Lernqualität wurden nicht interaktiv abgenommen; die Erkennung ist heuristisch und begrenzt.
  • Ein lokaler Entwicklungsbundle ist ad-hoc signiert und nicht notarisiert; es existiert kein öffentlicher Binary-Release. Ein Release-Skript für Developer-ID-Signierung und Notarisierung ist vorbereitet, aber noch nicht ausgeführt.

Geplant oder zu prüfen

Ein sicherer lokaler Code-Runner bleibt blockiert, bis eine unterstützte Isolation nachweislich Netzwerk-, Home- und persistente Dateizugriffe verhindert; eine disposable VM ist eine mögliche, noch zu entscheidende Alternative. Kontextuelle Cursor-Auswahl, PEEK-Modus, Verify, Hunk-Auswahl und eigene Aktionen sind keine aktuellen Funktionen. Einzelheiten stehen in der Roadmap. Geplante Funktionen werden nicht in der Oberfläche simuliert.

AI-Muster prüfen und Natürlicher schreiben: Die Prüfung läuft lokal ohne Modell und sendet nichts. Sie nennt sichtbare Muster (gleichmäßiger Rhythmus, Floskeln, glatte Übergänge, werbliche Wortwahl) mit den betroffenen Stellen und antwortet in Worten statt Prozenten. Sie ist ein Hinweis, kein Beweis: Menschen schreiben auch so, und KI-Text kann natürlich klingen. „Natürlicher schreiben“ sind Umschreibungen für Lesbarkeit und Ton; sie erfinden nichts, enden im Diff mit Bestätigung und versprechen keine Unerkennbarkeit. Für Code werden beide nicht vorgeschlagen.

Teststatus: Die automatisierte Swift-Testsuite deckt die App-Logik ab. Sechs opt-in-Live-Tests wurden nicht aktiviert; der JDK-basierte Kompiliercheck bestand. Die Phase-3-Snippettests prüfen Geschäftslogik und Speicherung, nicht das native Verwaltungsfenster. Der automatische Teil des eingebauten Selbsttests hat auf dem Entwicklungs-Mac im eigenen Testfenster bestanden. Ein separater, opt-in Live-Smoke-Test hat lokale Foundation-Models-Generierung mit synthetischer Eingabe auf diesem Mac geprüft. OCR-Tests decken Geometrie, Vision-Lesereihenfolge und Richtlinien ab, nicht reale Aufnahme. Lens-Tests decken JSON und Textoffset-Mapping ab, nicht reale AX-Markerpositionen in Editoren. Voice-Tests decken nur Zustandsautomat und lokale Erkennungspolitik ab, nicht Berechtigungsdialoge oder Mikrofonaufnahme. Java-Lernpfadtests decken Heuristiken, Metadaten und Datenschutz ab, nicht das Fenster oder Lernqualität. Fake-Editor- und Mock-Provider-Tests ersetzen keinen manuellen Test in einer echten Ziel-App. Siehe Changelog und Verifikationsstatus.