Von Markdown nach Word und zurück

Neulich schrieb ich darüber, was mir an Markdown gefällt und was mich stört. Die Reaktionen auf diese Auslegeordnung waren vielfältig und differenziert. Und es gab Anregungen aus der Leserschaft: Roman empfahl mir Writage: «ein fantastisches Plug-in, mit dem man Markdown problemlos in und aus MS Word bringt».

Ich verstehe das als Auftrag, diesen Tipp an euch weiterzugeben. Denn es gibt triftige Gründe, sich von Word zu lösen. Nicht nur die digitale Souveränität, sondern auch die Tatsache, dass Word nicht mehr auf der Höhe der Zeit ist. Doch um diese Trennung zu vollziehen, muss sichergestellt sein, dass wir wichtige Dokumente zu einer neuen Software umziehen können. Denn während Google für Docs einen Export und Import bereithält, hat man bei Microsoft anscheinend noch nie von dieser Auszeichnungssprache gehört. (Fairerweise sei gesagt, dass der Windows-Editor alias Notepad eine rudimentäre Markdown-Unterstützung bekommen hat.)

Also: Wie bekommen wir den Datenaustausch zwischen Word und einem Markdown-Editor unserer Wahl hin? Bevor ich mich Writage zuwende, erkläre ich euch die Methode, die ich gern anwende.

1) Datenaustausch via Zwischenablage

Das ist die Copy-Paste-Methode: Mit meinem Markdown-Editor Typora lassen sich Inhalte via Zwischenablage austauschen. Dieser Weg funktioniert mässig gut: Simple Formatierungen, also kursiv und fett formatierte Passagen, werden übernommen, ebenso Durchstreichungen, horizontale Trennlinien, Bilder, Aufzählungen und Listen.

Aber vieles bleibt auf der Strecke:

• Das gravierendste Problem sind die Absatzformate für die Titel. Die hierarchischen Gliederungen von Titelstufe 1 bis 6 erscheinen in Word allesamt als normale Absätze, die teils fett und teils unformatiert sind. Damit geht die Gliederung des Dokuments verloren; ein automatisches Inhaltsverzeichnis lässt sich nicht erstellen.
• Word kann nicht mit eingerückten Texten, Code-Bausteinen und Syntax-Highlighting anfangen. Zitate (Blockquotes) kommen abhanden.
• Tabellen sind vorhanden, aber die Befehle zur Ausrichtung des Texts innerhalb der Tabelle werden ignoriert.
• Das gilt auch für Fussnoten und – eine von mir gern und oft benutzte Formatierung – die Hervorhebung.

Das heisst: Ein, zwei Absätze lassen sich so transferieren. Aber für Dokumente, die nicht bloss aus Fliesstext bestehen, ist diese Methode ungeeignet.

Übrigens: Hier findet sich ein Demo-Dokument, das alle wesentlichen Syntaxelemente der Markdown-Auszeichnungssprache umfasst. Es ist nicht nur praktisch, um die Möglichkeiten und Grenzen bestimmter Konvertierungsverfahren auszuloten. Es hilft auch bei der Evaluation von Markdown-Editoren. Bei Typora sehen wir beispielsweise, dass standardmässig einige Auszeichungs-Elemente nicht aktiv sind; namentlich die Hervorhebung und die Hoch- und Tiefstellung. Über Datei > Einstellungen in der Rubrik Markdown werden sie eingeschaltet.

2) Von Markdown nach Word mittels Writage

Writage macht auch vor langen Buchmanuskripten keinen Halt.

Die brennende Frage lautet jetzt natürlich: Macht es Writage besser?

Es handelt sich um eine eigenständige Anwendung, in der wir Dokumente im Docx-Format von Word und als MD (Markdown) öffnen und in den jeweiligen Formaten speichern können. Es ist auch möglich, Inhalte via Zwischenablage einzufügen und zu speichern.

Probehalber öffne ich das erwähnte Markdown-Demodokument und speichere es als Docx. Das Resultat in Word ist deutlich besser als bei Methode 1, jedoch nicht perfekt:

• Die Titelstufen, und damit die Gliederung des Dokuments bleiben erhalten.
• Das gilt auch für die Direktformatierungen (fett und kursiv).
• Aber: Die Formatierung Durchgestrichen fehlt in Word. Stattdessen erscheint ~~Strikethrough~~.
• Zitate sind eingerückt, jedoch nicht verschachtelt.
• Listen und Aufzählungen sind richtig formatiert. Allerdings ignoriert Word den Startwert. D. h., eine Aufzählung, die mit einem Wert grösser als 1 beginnen sollte, tut das nicht.
• Codeblöcke werden richtig dargestellt, das Syntax-Highlighting geht verloren.
• Die Tabellen sind in Ordnung, doch die zentrierte oder rechtsbündige Ausrichtung in den Zellen wird ignoriert.
• Hoch- und Tiefstellungen, markierter Text und Einfügungen werden in Docx falsch dargestellt.
• Den gröbsten Ausreisser konstatieren wir bei den Bildern: Die überleben die Umwandlung nicht.

Was halten wir davon?

Eine gewisse Ernüchterung kann ich nicht leugnen: Meine Erwartung war ein einwandfreies Resultat. Aber es bleibt dabei, dass die Konvertierung von Dateiformaten eine heikle Angelegenheit ist – selbst bei einem vermeintlich so simplen Fall wie formatiertem Text. Falls es zwischen den Formaten bzw. Programmen Unterschiede im Funktionsumfang gibt, sind Verluste unvermeidlich. Was Writage angeht, liessen sich die meisten Mängel leicht ausbügeln; die Durchstreichungen, Hoch- und Tiefstellungen lassen sich per Regex (bzw. Platzhalter, respektive Mustervergleich, wie das bei Word heisst) nachträglich korrigieren.

Die Bilder müssten von Hand eingefügt werden. Bei der Demodatei sind die Bilder über Weblinks eingebettet. Es funktioniert leider auch nicht mit einer lokal verlinkten Bilddatei.

2) Von Markdown nach Word mittels Pandoc

Pandoc ist eine freie Software zur Dateikonvertierung. Ich lernte sie vor Jahren schätzen, und hatte erst neulich dank ihr ein scheinbar unlösbares Problem geknackt. Und siehe da: Pandoc enttäuscht auch in dieser Situation nicht. Das Resultat ist deutlich besser als bei den ersten beiden Methoden:

• Ob nummerierte Listen mit Startwert, Syntax-Highlighting, ausgerichtete Tabellenzellen, Hoch- und Tiefstellungen – fast alles kommt an.
• Zu den Kollateralschäden zählen lediglich die Hervorhebungen, Markierungen (Highlighting) und die Bilder. Hier dürfte das Problem darin bestehen, dass die als Weblinks hinterlegt sind.

Trotzdem: Ein Hoch auf Pandoc! Wer in Markdown schreibt, aber gelegentlich Worddoks abliefern muss, wird hier bestens bedient.

Pandoc ist ein wahrer Konvertierungskünstler.

3) Von Word nach Markdown mittels Writage

Es kommt hinzu, dass wir typischerweise keine Markdown-Dateien in Word bearbeiten wollen. Denn wenn wir Word den Rücken kehren, dann würden wir den umgekehrten Weg beschreiten. Entscheidend ist daher, was mit Docx-Dateien passiert. Das ist schwieriger zu beurteilen, weil der Funktionsumfang in Word um Welten grösser ist als in Markdown. Es gibt eine Reihe von Eigenschaften, die sich in der einfachen Auszeichnungssprache nicht abbilden lassen. Das gilt für die Gestaltungsfunktionen, Einstellungen wie Spaltensatz, Textfelder, und so weiter. All diese Dinge lassen sich in Markdown nicht repräsentieren.

Links Word, rechts Typora: Die Konvertierung des Buchmanuskrips fordert Opfer: das individuelle Format für die Frage fehlt in Markdown.

Eine allgemeingültige Beurteilung ist nicht möglich. Welche Kompromisse gemacht werden müssen und ob die akzeptabel sind, muss von Fall zu Fall beurteilt werden. Das sind meine Eindrücke nach einigen Stichproben:

• Ein langes Dokument («Gullivers Reisen» von Jonathan Swift mit 700’000 Zeichen) wird schnell konvertiert. Die Bilder im Word-Dokument bleiben in der Markdown-Datei enthalten. Sie werden separat lokal gespeichert und verknüpft. Allerdings wird das Markdown-Dokument in Typora falsch umbrochen. Das hat mit einer problematischen Eigenschaft von Markdown zu tun, die hier erklärt wird: Manche Engines ignorieren einzelne Zeilenschaltungen, andere zeigen sie an. Wenn das Programm so eingestellt wird, dass einfache Zeilenschaltungen ignoriert werden (falls keine zwei Leerzeichen am Ende der Zeile stehen), ist die Darstellung korrekt.
• Eine meiner in Word verfassten Rechnungen sieht in Markdown unbrauchbar aus: Die Formatierung des Absenders, die Einrückungen der Adresse, die tabulatorisch ausgerichteten Beträge erscheinen als normaler Fliesstext. Für derlei Inhalte müssen wir ein anderes Format wählen, z.B. PDF.
• Eine Bewerbung von 2009 sieht besser aus: Hier erfolgten die Einrückungen als Tabelle. Meine eingescannte Unterschrift erscheint zwar etwas gross, aber nichts Wesentliches kommt abhanden.
• Ein Buchmanuskript von 2009, bei dem es auf die Titelhierarchien und einige Direktformatierungen ankommt, erscheint einwandfrei. Bei näherer Betrachtung zeigt sich, dass die individuellen Absatzformate verloren gingen (Leads, Legenden und Fragen). Hier wäre HTML die bessere Wahl.

Fazit

Wer sich von Word wegbewegt, wird allein mit Markdown nicht glücklich werden. Das ist unbefriedigend, liegt jedoch in der Natur der Sache.

Den Unwägbarkeiten zum Trotz ist Writage für diesen Zweck eine gute Wahl. Da es eigentlich kein Plug-in, sondern eine eigenständige Anwendung ist, benötigen wir Word nicht, um unsere Dokumente zu konvertieren. Das heisst: Wir können unser Microsoft-365-Abo kündigen und unseren Dokumentenbestand nach Bedarf durch die Mangel drehen. Der Kaufpreis von 29 US-Dollar (plus Steuern) dafür ist fair. Was mir fehlt, ist ein Batch-Konvertierungs-Modus, mit dem sich eine grössere Anzahl Dokumente in einem Rutsch umwandeln lässt.

Für sporadische Nutzung ist und bleibt meine Empfehlung Pandoc.

Beitragsbild: Wenn Word der Überseekoffer ist, dann ist Markdown dieses Handtäschchen (Mart Production, Pexels-Lizenz).

#Lesertipp #Longread #Markdown #Office

So pfuschen wir Mark Knopfler ins Handwerk

Die künstliche Intelligenz macht sich auch im Musikgeschäft breit. Es ist eine betrübliche Tatsache, dass ein beträchtlicher Teil der heute in den Streamingdiensten veröffentlichten Songs von Suno und Konsorten hergestellt wurde. Doch die KI ist nicht nur böse: Künstlerinnen und Künstler, die weiterhin ihre eigenen kreativen Ideen verwirklichen wollen, haben dank KI heute grossartige Werkzeuge an der Hand.

Zu denen gehört die Moises-App mit diversen Funktionen. Zu den wichtigen zählt die Spurentrennung. Bei der wird eine fixfertig abgemischte Aufnahme nach Gesang, Schlagzeug, Gitarre, Bass, Keyboard und den weiteren Instrumenten separiert. Die können separat angehört, in der Lautstärke verändert oder auch ersetzt werden. Das ermöglicht Remixe aller Art. Vor allem erlaubt es Musikerinnen und Musikern, ihren Idolen viel genauer zuzuhören, als es in der abgemischten Version jemals möglich wäre.

Moises im Vergleich mit Lalal.ai

Eine solche Zerlegung ist auch mit Lalal.ai möglich. So bin ich überhaupt auf Moises aufmerksam geworden, denn als Reaktion auf meine Besprechung verwies mich Roland auf diese App, bei der das schon lange möglich sei. Und in der Tat: Moises lässt sich nicht lumpen und zerlegt meinen Testkandidaten «Sultans of Swing» von Dire Straits in vier Spuren. Da ich Lalal den gleichen Song vorgesetzt habe, kann ich die Resultate direkt vergleichen.

Moises zerlegt standardmässig in die vier Spuren Vocals, Schlagzeug, Bass und Sonstige.

Es fallen folgende Dinge auf:

• Moises erledigt die Arbeit in einem Rutsch, während in Lalal jede Spur separat extrahiert werden muss. Ersteres ist viel komfortabler.
• Bei Lalal ist am Anfang des Songs zweimal für einen Sekundenbruchteil ein bisschen Gitarre an der Bassspur hängen geblieben.
• Im Gegensatz dazu hört sich die Gesangsspur von Moises für meinen Geschmack weniger sauber an; sie enthält störende Artefakte der Instrumente.
• Moises kann wie Lalal im Browser benutzt werden. Es gibt indes auch Versionen fürs iPad, Android, Mac und Windows. In diesen Apps arbeiten wir direkt mit den getrennten Spuren, ohne dass wir einen Umweg über Audacity machen müssten. Ein Download der Einzelspuren ist ebenfalls möglich.
• Moises extrahiert die Spuren nicht in der ganzen Länge des Songs (5:45), sondern nur die ersten fünf Minuten.
• Und Moises stellt die Gitarre nicht als eigene Spur bereit, sondern summarisch als Sonstige – falls ich das richtig höre, mit Rhythmus- und Leadgitarre in einem Track.

Fazit: Es gibt keinen klaren Sieger. Mir gefällt das Resultat von Lalal.ai besser, gemessen an der Gitarren- und der Vocalspur.

Das klingt seltsam bis furchtbar

Für Moises wiederum spricht, dass diese Software mit der Spurentrennung ihr Trickarsenal längst nicht ausgeschöpft hat. Sie beherrscht insbesondere das Kabinettstückchen, die Tonlage des Songs zu ändern. Sultans of Swing (d-Moll) lässt sich um eine Oktave höher oder tiefer stimmen und über Tempomodifizierung auch beschleunigen oder abbremsen. Und ja, für meine ausgiebigen Experimente mit diesen beiden Einstellungen sollte ich von Mark Knopfler persönlich eins hinter die Löffel bekommen.

Moises versucht bei Bedarf auch, per KI die Songtexte zu extrahieren. Der Nutzen dieses Features scheint mir beschränkt, da Websites wie genius.com die von einer riesigen Menge an Songs parat haben. Aber gut, ich bin kein Profi – und vielleicht haben Musikproduzentinnen mitunter das Problem, dass bei Demotapes die Lyrics nicht greifbar sind und die Rechtsabteilung prüfen muss, wie gross das Shitstormpotenzial ist. Trotzdem: Nützlicher scheinen mir die beiden Features, die den Song in die Akkorde und in die Abschnitte (Intro, Strophe etc.) aufteilen.

Moises ändert auch Tempo und Tonart, extrahiert Songtexte und Akkorde und zerlegt das Stück in Intro, Strophen und andere Bestandteile.

Moises leider nur mit Abo

Für ein abschliessendes Urteil bin ich der falsche Mann, weil ich erstens selbst kein Musiker bin und zweitens die Überzeugung habe, dass der Anwendungszweck und die persönlichen Vorlieben entscheidend sind, ob jemand mit Moises oder Lalal warm wird. Fürs Herumspielen mit den Lieblingssongs sind beide geeignet.

Bei Lalal gibt es die Möglichkeit, die Nutzung nach Minuten zu bezahlen. Apropos Geld: Die Moises-App dürfte gern an Transparenz zulegen, was das Abo angeht. Um diese Angaben in Erfahrung zu bringen, müssen wir in der App auf unser Profil klicken und Schalte alle Funktionen frei betätigen. Dann erfahren wir, dass als Gratisnutzer fünf Spuren pro Monat getrennt werden dürfen. Premium kostet 4,58 Dollar pro Monat und liefert unbegrenzte Spurentrennungen und unterstützt weitere Instrumente (vielleicht hätte ich mit dieser Variante beide Gitarren trennen können), und es werden Aufnahmen bis zu zwanzig Minuten bearbeitet. Die Pro-Version für 22,91 Dollar hält u. a. «Hi-Fi-KI-Trennmodelle» bereit.

Beitragsbild: Er liefert die neue Saiteninsturmenten-Spur für unseren «Sultans of Swing»-Remix (Yan Krukau, Pexels-Lizenz).

#KI #Lesertipp #Musik

Ein Internet-Kollektiv will das freie Internet vor den KI-Konzernen retten

Andreas Von Gunten ist umtriebiger Verleger und Digitalunternehmer, dem ich anfangs Jahr am Vin­tage Com­pu­ter Festival begegnete und der auch schon bei uns im Nerdfunk war. Neulich fragte er auf Linkedin:

Wie können Medien- und Kreativschaffende steuern, ob und wie Werke im Zusammenhang mit generativer KI genutzt werden und sie allenfalls sogar noch Geld dafür bekommen?

Eine berechtigte Frage: Denn die KI wird dazu führen, dass die Medien und unabhängige Webpublizisten massiv an Reichweite verlieren, während die Konzerne Geld mit den Sprachmodellen verdienen, die sie mit den Online-Inhalten von uns allen trainiert haben.

Konzepte, wie sich der Zusammenbruch des «Geschäftsmodells World Wide Web» verhindern liesse, gibt es: Pro Rata erprobt ein Verteilsystem, bei dem die Urheber der Inhalte am Umsatz partizipieren. Der KI-Bot Gist.ai führt vor, wie bei einer Antwort die Beiträge der einzelnen Informationslieferanten gewichtet werden und welche fundamentalen Probleme sich stellen, wenn diese Attribution fair erfolgen soll.

Doch selbst wenn die Methode funktionieren sollte, stellt sich ein nächstes Problem: Woher wissen die KI-Konzerne, welche Informationen sie wie verwerten können? Pro Rata arbeitet mit ein paar handverlesenen Partnern zusammen. Ich habe mich mit diesem Blog hier vor Monaten angemeldet, aber nie eine Rückmeldung bekommen.

Die ganze Welt muss partizipieren können

Dass dieser selektive Ansatz für eine nachhaltige Lösung nichts taugt, liegt auf der Hand: Denn wenn die globalen Informationsbestände via KI so breit erschlossen werden sollen wie heute via Google, dann muss der Zugang für die Inhaltsanbieter genauso niederschwellig sein wie bei einer Suchmaschine. Das heisst: Papierkram, Lizenzdeals oder andere Bürokratiehindernisse kommen nicht infrage. Die Crawler der Suchmaschinen finden unsere Websites von allein. Alles, was wir tun müssen, ist via robots.txt festzulegen, welche Inhalte sie sich einverleiben dürfen und welche nicht. Genauso simpel muss die Beteiligung bei der künstlichen Intelligenz möglich sein.

Von Gunten verweist für diesen Zweck auf RSL; das Really Simple Licensing:

RSL ist ein offener Standard, mit dem Verlage maschinenlesbare Lizenzbedingungen für ihre Inhalte definieren können, darunter Namensnennung, Bezahlung pro Crawl und Bezahlung pro Inferenz.

Der Standard ist brandneu: Er wurde am 10. September 2025 begründet, verrät Wikipedia. Er wird von RSL Collective getragen, einer gemeinnützigen Organisation, hinter der u. a. Eckart Walther steht. Dieser Mann arbeitete Ende der 1990er-Jahre für Netscape und wirkte an RSS mit: den Webfeeds, mit denen wir noch heute unsere Informationsquellen organisieren und Podcasts abonnieren.

[caption id=“attachment_30351″ align=“alignright“ width=“300″] Ohne RSS wäre das Internet ärmer dran.[/caption]

Das gibt dieser Idee Gewicht: Denn diese Technologie hat viel zum offenen Informationsfluss im Web beigetragen und ist auch heute noch eine Bastion gegen die «Plattformisierung». Dank RSS können unabhängige Podcast-Produzentinnen und -Produzenten ihre Produktionen distribuieren, ohne sich komplett von Spotify oder anderen Streaminganbietern abhängig machen zu müssen.

Zum RSL Collective zählt Doug Leeds als weiteres Internet-Urgestein, der Chef von Ask.com war. Und Reddit, Yahoo und Medium stehen hinter der Initiative.

Lizenzdeals werden vollautomatisch geschlossen

Technisch funktioniert RSL simpel: Die Lizenzbestimmungen werden in der Robots.txt-Datei hinterlegt und geben an, wie ein Unternehmen eine Lizenz erwirbt und unter welchen Bedingungen es sie nutzen darf – wie oben angedeutet, indem es die ursprüngliche Quelle angeben muss (Creative Commons), ein Abonnement nötig ist, pro Crawler-Zugriff eine Entschädigung fällig wird oder wie bei Pro Rata die Verwertung einer Information in einer KI-generierten Antwort kostenpflichtig wird.

Bleibt die Frage: Was halten wir davon?

Ich finde den Ansatz einleuchtend – und zwar nicht nur in Bezug auf die KI. Stellen wir uns vor, es hätte ihn vor zwanzig Jahren gegeben, als viele von uns mit dem Bloggen anfingen. Es ist nicht undenkbar, dass sich neue Formen der Monetarisierung ergeben hätten: durch Lese-Apps, Aggregatoren, Syndizierung, Republishing oder Repackaging (oder einem sonst noch für Schlagwörter auf der Zunge liegen). Und die, die sich noch an Flattr erinnern, malen sich womöglich eine Mikropayment-Lösung aus, bei der zahlungswillige Internetnutzerinnen und -Nutzer den Anbietern vollautomatisch eine Lizenz lösen: sprich, einen Obolus für den Informationskonsum entrichten.

Damit sind wir beim Problem: Solche offenen Lösungen funktionieren prächtig, wenn alle Teilnehmer nach den Spielregeln spielen. Wenn wir aber eines aus den letzten zwanzig Jahren gelernt haben, dann ist es die bittere Lektion, dass das nicht der Fall ist: Die Tech-Giganten können gar nicht anders, als die Regeln während der laufenden Partie zu ihren Gunsten zu ändern.

Fairplay ohne Schiedsrichter?

Werden sich OpenAI, Google, Microsoft, Apple, Meta, Anthropic, Mistral und Konsorten an diese Abmachungen halten? Für die Antwort sollten wir uns daran erinnern, dass sie sich bis jetzt nicht die Mühe gemacht haben, um überhaupt nach einer Erlaubnis zum Training ihrer KIs mit unseren Daten zu fragen. Warum sollten sie es jetzt tun, nachdem ihre Produkte für viele von uns bereits unverzichtbar sind? Und selbst wenn sie sich des lieben Friedens willen darauf einlassen: Wie können wir jemals sicher sein, dass sie zahlen, was sie müssten?

[caption id=“attachment_34394″ align=“alignright“ width=“254″] Gist versucht, den Anteil der einzelnen Quellen an der Antwort der KI auszuweisen.[/caption]

Stellen wir uns vor, dass ich (via Word­press-Plug-in) meine Inhalte für die KI zur Verfügung stelle, aber für die Verwendung pro KI-generierter Antwort bezahlt werden will: Angesichts der oben erwähnten Probleme bei der Attribution ist es ein Klacks, meinen Anteil kleinzurechnen oder zum Verschwinden zu bringen. Denn es glaubt wohl niemand daran, dass es effektive Kontrollmechanismen geben wird. Um bei der Sportmetapher zu bleiben: Wer glaubt, dass ohne Schiedsrichter fair gespielt wird? Doch sollte der Internet-Schiri plötzlich kommen?

Das Tal der Tränen bleibt uns nicht erspart

Fazit: Ich begrüsse RSL und werde es bei Gelegenheit hier im Blog implementieren. Allzu viel erhoffe ich mir nicht. Ich rechne damit, dass ein langes, tiefes Tal der Tränen vor uns liegt und sich eine Lösung erst ergeben wird, wenn die KI-Konzerne das Web so leergesaugt haben, dass ihnen der Nachschub an Trainingsmaterial für ihre Modelle ausgeht. Und falls jemand den Einwand machen sollte, dass kein Unternehmen so verrückt sein kann, sich seine eigene Lebensgrundlage zu entziehen, dann – tja, dann wäre es wohl an der Zeit, auf die fossile Energiewirtschaft, die Fischereiindustrie, die Holzwirtschaft, die Intensivlandwirtschaft oder die Grossbanken zu verweisen …

Beitragsbild: Ein Content Creator wird vom wirtschaftlichen Untergang gerettet – Symbolbild (Inge Wallumrød, Pexels-Lizenz).

#Bloggen #KI #Lesertipp #Plattformisierung

Wie wir eine KI mit unseren eigenen Informationen füttern

Juhuu, endlich habe ich es geschafft, eine KI mit den Inhalten meines Blogs und meines Artikelarchivs vertraut zu machen. Sie beantwortet Fragen anhand meiner gesammelten Texte:

• Sie hilft mir auf die Sprünge, wenn ich nicht mehr genau weiss, was ich zu einem bestimmten Thema geschrieben habe.
• Ich erhalte eine höchst komfortable semantische Suchmethode, bei der ich nicht auf exakte Suchbegriffe angewiesen bin.
• Und natürlich ist das auch einfach sehr cool!

Ich erkläre gleich, wie mir das gelungen ist – übrigens dank des Tipps von Manuel. Erst aber kurz der Hinweis auf meine beiden Anläufe, die nicht zum Ziel geführt haben:

• Der erste Versuch erfolgte über einen eigenen GPT. Diese Methode funktioniert, ist aber sterbenslangsam, weil ChatGPT für jeden Suchlauf die Daten neu auspackt und analysiert.
• Der zweite Kandidat war Notebook LM von Google. Das ist ein nützliches Instrument für die Auswertung eigener Inhalte, doch mein Datenbestand von rund 13’000 Artikeln sprengt dessen Kapazität.

Das Zauberwort heisst RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Die Lösung für diese beiden Probleme ist ein RAG: Die Informationen werden mittels Chunking, Embedding und Indexierung so präpariert, dass das Sprachmodell optimal auf sie zugreifen kann. Manuels Empfehlung für diesen Zweck ist Msty: Eine Software für Windows, Mac und Linux für Sprachmodelle. Die können entweder lokal installiert werden (wie mit LM Studio und GPT4All) oder via API auch aus der Cloud genutzt werden.

Für meinen Versuch verwende ich Mistral Nemo. Das ist mit sieben Gigabyte einigermassen schlank und trotzdem anständig leistungsfähig. Zur Verfügung stehen auch Qwen3, Cogito, Deepseek R1, Llama 3.3, Phi 4 und einige weitere der üblichen Verdächtigen. Für die eigenen Daten klicken wir auf den Knopf Knowledge Stacks (erkennbar am Ordnersymbol) in der Leiste am linken Rand und auf Add new Knowledge Stack. Wir benötigen ein Embedding Model, wobei standardmässig Mixedbread Embed Large vorgeschlagen wird.

Daten exportieren und vektorisieren

Im nächsten Schritt fügen wir die Daten hinzu, die hinterher zur Verfügung stehen sollen. Es stellt sich die Frage, welches Format für meine Zwecke geeignet ist¹ und welche Aufbereitung zum Ziel führt. Meine Blogposts und Artikel stecken jeweils in einer Word­press-Datenbank, was diverse Möglichkeiten eröffnet:

Das Plug-in All Export stellt die gesammelten Artikel und Blogposts für Msty zur Verfügung.

Der Einfachheit halber verwende ich das Word­press-Plug-in All Export. Es liefert mit CSV ein passendes Format, und es erlaubt, alle nötigen Datenfelder auszuwählen. Im Fall meiner Artikel sind das ID, Datum, Permalink, Titel, Excerpt und Content. Man könnte auch Kategorien und eigene Felder übernehmen, aber für einen ersten Test beschränke ich mich aufs Nötigste. Ein nicht unwichtiges Detail besteht darin, dass sich mit All Export solche Vorgänge auch automatisieren lassen. Das ist entscheidend, wenn wir unser RAG regelmässig aktualisieren wollen.

Nach dem Export werden die beiden CSV-Dateien als Knowledge Stack hinzugefügt. Die Aufbereitung dauert ihre Zeit. Ich habe es versäumt, auf die Uhr zu schauen, aber am Macbook Pro M3 dauerte der Vorgang über den Daumen gepeilt eine gute Stunde.

Unsere eigenen Informationen fliessen in einen Knowledge Stack ein.

Es klappt – mit Abstrichen

Nachdem die Vektorisierung erledigt ist, kommt der spannende Moment: Gibt Mistral die richtigen, d.h. auf meinen Texten basierenden Auskünfte? Wichtig ist, in der Leiste am unteren Rand, wo wir das LLM auswählen, via Knowledge Stack-Symbol unseren Datenbestand auszuwählen.

Und siehe da, es klappt: Meine Frage nach Lightroom-Alternativen beantwortet Mistral mit vier Programmen zur Bildverwaltung, die ich bei früheren Gelegenheiten vorgestellt habe. Die Antwort erfolgt zügig, womit wir festhalten können: Ein erstes Etappenziel ist erreicht.

Die Antwort, die Mistral anhand meiner Blogposts erteilt.

Kommen wir zur Detailkritik:

Zitate: Gut gefällt mir, dass unter Citations unterhalb der Antwort die Textstellen aufgeführt sind, auf die sich die Antwort bezieht. Das erlaubt es, auf die Originalquelle zuzugreifen.

Quellenverweise: Die Zitate werden rudimentär aufbereitet. Es wird der Original-HTML-Code angezeigt; manchmal mit, meistens aber ohne Permalink. Für eine Suchmaschine im eigentlichen Sinn wünschen wir uns eine benutzerfreundlichere Ansicht, in der wir nur einen Link anklicken müssen, um den fraglichen Beitrag aufzurufen.

Der Verweis auf eine der verwendeten Quellen.

Antwortqualität: Die Auskunft ist okay, aber nicht überragend: Ich habe alle vier aufgeführten Programme im Kontext von Lightroom erwähnt², würde trotzdem nicht alle als direkte Alternativen empfehlen. Demgegenüber unterschlägt die KI auch mindestens neun RAW-Konverter, die ich im Blog explizit auf ihre Tauglichkeit als Lightroom-Ersatz abgeklopft habe³.

Vor allem dieser zweite Aspekt schmälert den Nutzen: Wir müssen davon ausgehen, dass uns die KI eine unvollständige Antwort liefert, die andere Schwerpunkte setzt, als wir es tun würden.

Das ist (vermutlich) erst der Anfang

Allerdings: Wenn uns das an dieser Stelle überrascht, dann unterliegen wir einem Grundlagenirrtum, was die künstliche Intelligenz angeht: Die hilft uns weiter, wenn wir Zeit sparen und uns einen groben Überblick zu einem Thema verschaffen wollen. Wenn eine Arbeit sorgfältig und in unserem Sinn erledigt werden soll, dann gibt es nur einen richtigen Weg: Wir machen sie selbst.

Fazit: Trotz der Einwände und Bedenken eine nützliche Sache! Ich werde sehen, welches Verbesserungspotenzial in Msty und meinem Knowledge Stack steckt. Gut möglich, dass ein anderes Sprachmodell bessere Resultate liefert und sich die Aufbereitung der Informationen mittels spezieller Instruktionen verbessern lässt. Falls ich spannende Erkenntnisse sammle, lest ihr die demnächst hier auf diesem Kanal!

Fussnoten

1) Msty akzeptiert die Formate PDF, CSV, MD, JSON, JSONL, Epub, Docx, RTF und TXT. ↩

2) Apple Aperture z.B. hier und hier, Picasa hier, Capture One Pro hier und Darktable hier. ↩

3) Luminar 4, Pixelmator, Exposure X4 von Alien Skin, Digi­kam, DxO PhotoLab, ACDSee, Raw Therapee, After Shot von Corel und ON1 Photo RAW, um nur einige zu nennen. ↩

Beitragsbild: Das Huhn heisst natürlich Mistral (Alex P, Pexels-Lizenz).

#CiaoZurCloud #KI #Lesertipp #Linux #LLMs #Wordpress

Die KI ist eine Niete im Webdesign? Von wegen!

Ist es eine gute Idee, sich seine Webseiten von der künstlichen Intelligenz gestalten zu lassen? Nach meinem Test von AI Website Builder von Word­­press letzte Woche war meine Antwort ein klares Nein. Das Resultat ist so generisch und uninspiriert, dass einem nach drei Sekunden Draufschauen das Gesicht einschläft.

Das heisst aber nicht, dass keine KI dieser Aufgabe gewachsen wäre. Auf Linkedin bekam ich von Jens den Tipp, mir lovable.dev anzusehen: Das ist die Web-Anwendung eines Start-ups aus Stockholm, die ebenfalls Prototypen von Websites und Apps erstellt. Aber – und damit nehme ich das Fazit vorweg – dabei tatsächlich auf die Vorgaben eingeht.

Für meinen Test kam die gleiche Beschreibung wie bei Word­press zum Zug: Es handelt sich um eine Beschreibung des Ist-Zustands meines Blogs hier. Im Vergleich mit dem Entwurf der KI lässt sich sofort sagen, wie nahe er dem in Handarbeit entstandenen realen Anschauungsobjekt kommt.

Schon während der Erstellung meines Projekts stiegen meine Hoffnungen: Die Statusmeldung umfasste eine Zusammenfassung, die exakt die wesentlichen Punkte enthielt. Und das Resultat ist ein gebrauchsfertiger Prototyp, der die erste Hauptanforderung erfüllt: Er ist nämlich genauso gegliedert und organisiert wie derzeit mein Blog.

Ein Geniestreich oder doch nur Mittelmass?

Ist auch die zweite Anforderung erfüllt? Die besagt, dass «das Design eine attraktive Mischung aus Seriosität, Verspieltheit, technischem Anspruch und Menschlichkeit» sein und eine hohe Wiedererkennbarkeit aufweisen soll. Zugegeben: Da liegt die Latte hoch, und es spielt viel persönliches Geschmacksempfinden mit hinein. Ehrlicherweise muss ich zugeben, dass ich selbst keine konkrete Vorstellung einer solchen Gestaltung habe. Doch ich bilde mir ein, dass ich sie erkennen würde, wenn ich sie sehe.

So sieht die Startseite des von der Lovable-KI entworfenen Designs aus.

Mit anderen Worten: Lovable beschert mir keinen Aha-Moment: Das neue Design sieht aus, wie Blogs heute aussehen – zweckmässig, weder besonders frech noch zukunftsweisend oder gestalterisch herausragend. Doch bekanntlich dürfen von der künstlichen Intelligenz keine Geniestreiche erwarten. Sie beherrscht die Reproduktion bekannter Muster. Für das Aussergewöhnliche, das Neue und Überragende bleiben wir Menschen zuständig.

Mit diesem Gedanken im Hinterkopf dürfen wir dieses Experiment als gelungen betrachten: Wenn wir eine klare Vorstellung von unserem Projekt haben, erstellt uns diese Software einen Prototyp, den wir für Verfeinerungen und Anpassungen nutzen.

Das ist die Artikelseite des Blog-Designs: Alle gewünschten Widgets am rechten Rand sind vorhanden.

Meinen Testlauf durfte ich gratis abhalten. Als Gratisnutzer bekommen wir fünf Credits für Experimente und müssen damit leben, dass unsere Projekte öffentlich sind. Die Pro-Variante für 25 US-Dollar pro Monat gibt uns 100 Credits pro Monat und die Möglichkeit, unsere Projekte auf Privat zu stellen. Die Teamvariante von Lovable ist für 30 US-Dollar pro Monat zu haben.

Und wie kommt der Entwurf ins Netz?

Die Techies unter uns werden sich fragen, in welcher Form Lovable unseren Prototyp generiert und uns zur Verfügung stellt – konkret, ob wir ihn nur ansehen oder auch herunterladen können. Diesbezüglich gibt es eine schlechte und eine gute Nachricht.

Erst die schlechte: Mein Wunsch nach einem Word­press-Theme wurde nicht erhört. Die KI liefert den Prototyp auf Basis ihrer eigenen Technologie und nicht in der Form, die für uns ideal wäre. Was das heisst, erkläre ich gleich.

Erst aber die gute Nachricht: Wir kommen an alle Daten heran: Direkt in Lovable lassen wir uns den Code anzeigen. Für die Arbeit damit ist eine Synchronisation mit Github sinnvoll. Mit ihr wird das Projekt (in beiden Richtungen) abgeglichen und lässt sich mittels KI verfeinern und ebenso auf die herkömmliche Art und Weise bearbeiten. Via Github lässt sich das Repository herunterladen. Ich habe es spasseshalber auf meinen Webserver verfrachtet, wo es jedoch nicht zum Leben erwachte. Wie die Readme-Datei erklärt, werden Vite, TypeScript, React, shadcn-ui und Tailwind CSS benötigt. Und um produktiv loszulegen, wäre auch ein Backend sinnvoll.

Warum einfach, wenn es auch kompliziert geht?

Damit gelangen wir zurück bei der Frage, was gewesen wäre, wenn mir dieses Design so gut gefallen hätte, dass ich es unbedingt hätte verwenden wollen? Hätte ich es mühselig von Hand für WordPress nachbauen müssen?

Ich bin, offen gesagt, froh, dass ich nicht das Bedürfnis habe, diesen Weg zu beschreiten. Er existiert zwar, ist aber lang und steinig:

Kurz zusammengefasst: Wir können unser Lovable-Projekt mit einer bestehenden Website verheiraten. Die Methode dazu heisst Headless Word­press: Das ist eine Betriebsart, bei der das angestammte CMS nur zur Pflege der Inhalte zuständig ist. Die Darstellung der Inhalte wird entkoppelt und erfolgt über die von Lovable genutzten Technologien wie React und Co. Die Übermittlung der Inhalte vom Backend zum Frontend passiert über eine Schnittstelle wie REST oder GraphQL.

Toll, dass das möglich ist! Meine Empfehlung wäre gleichwohl, die KI für einen Entwurf zu nutzen und einen Webentwickler zu beauftragen, ihn in der gewünschten Umgebung umzusetzen. Und was mich angeht: Für mein Hobbyprojekt hier ist mir Headless Word­­press definitiv zu überambitioniert.

Beitragsbild: Ein Loser ist Lovable jedenfalls nicht (Vika_Glitter, Pixabay-Lizenz).

#KI #Lesertipp #Publisher

Wie weit kämen wir mit Software nur aus der Schweiz?

Seit die USA sich selbstsüchtig und aggressiv gegenüber der restlichen Welt gebärden, müssen wir uns hierzulande ein paar Gedanken mehr machen, bevor wir Produkte aus Übersee benutzen. Ein genereller Bann ist nicht angebracht, und er wäre nicht praktikabel. Aber es ist sinnvoll, die Alternativen zu kennen und ihnen bei der Evaluation einen Startvorteil einzuräumen. Die Zeiten, in denen Microsoft, Google, Apple und OpenAI gesetzt waren, sind vorbei.

Aber wie finden wir die Alternativen? Eine Möglichkeit eröffnet die Datenbank auf goeuropean.org. Als ich die neulich in der «Sonntagszeitung» vorgestellte, erhielt ich von einem Leser den Tipp, mir swissmadesoftware.org anzusehen: «Digitale Souveränität ist bei Swiss Made Software mehr als nur eine politische Forderung, sie ist gelebte Realität», heisst es dort. 1300 Unternehmen sind mit ihren Produkten vertreten.

Das App-Angebot ist überaus dünn

So gut die Idee, so wenig überzeugt mich die Umsetzung – zumindest, wenn ich im direkten Vergleich mit der «Go European»-Initiative und aus Sicht eines Privatanwenders urteile. Das liegt natürlich daran, dass die allermeisten der hier vorgestellten Produkte Geschäftslösungen sind. In der Kategorie Apps gibt es gerade einmal zwölf Einträge. Die meisten stammen von Unternehmen, die Apps entwickeln; es gibt auch eine App zum Tiermonitoring, für die Aufwandserfassung und, immerhin, fürs Übersetzen von Schweizer Dialekten ins Hochdeutsch. Der einzige Vertreter mit Breitenwirkung ist Threema.

Natürlich ist der Fokus auf die Geschäftsanwender legitim. Allerdings lässt sich so die Behauptung auf der Startseite, digitale Souveränität sei «gelebte Realität», nicht aufrechterhalten:  Niemand von uns verwendet Tech-Produkte rein beruflich. Für echte Unabhängigkeit muss auch der private Bereich abgedeckt werden.

Und klar, wir sind ein kleines Land. Es wäre vermessen zu erwarten, dass innerhalb unserer Grenzen Ausweichlösungen zu den Mainstream-Produkten der globalen Tech-Konzerne hergestellt werden. Fairerweise ist zu ergänzen, dass auf der Website das niemand behauptet – die hohe Latte habe ich angesetzt. (Aber man wird sowas in seinem Blog wohl noch tun dürfen!)

Alle Einträge bei «Apps».

Ein paar Produkte gäbe es allerdings schon. Doch die tauchen im Katalog nicht auf. Deren Hersteller haben sich vermutlich nicht um das «Swiss Made Software»-Label bemüht.

Dieser Ansatz greift zu kurz

Für mich greift diese Label-Idee zu kurz. Wenn ich bei den Bedingungen nachsehe, dann lese ich, dass der «Schweizer Wertanteil an den Herstellungskosten mindestens 60 Prozent» betragen muss. Das Unternehmen muss seinen Sitz in der Schweiz haben, plus weitere Bedingungen. Und es kostet auch eine Kleinigkeit. Das heisst für uns Nutzerinnen und Nutzer, dass wir hier keine Produkte von Start-ups auffinden werden, die zwar grandiose Ideen, aber nicht das Kleingeld für ein fancy Label haben. Oder die keinen Sinn darin sehen, sich damit zu schmücken. Proton, mit seinen Mail-, Office- und VPN-Angeboten nicht gerade unwichtig, ist z.B. nicht vertreten.

Wir kommen leider zum Schluss, dass swissmadesoftware.org vom falschen Ende her gedacht ist: Die Initiative ist ein Schaufenster für Unternehmen, die ihre Verbundenheit mit der Schweiz demonstrieren möchten. Aber sie ist nur von kleiner Nützlichkeit für Leute, die sich bei ihrem Softwaregebrauch unabhängiger aufstellen wollen oder müssen. Die kommen kaum darum herum, sich nicht nur in der Schweiz, sondern in ganz Europa umzusehen. Somit sind sie mit goeuropean.org besser bedient.

Damit dieser Blogpost nicht völlig antiklimaktisch endet, hier der Verweis auf die Rubrik Schweizer Alternativen zu ausländischen Marktführern: Hier bekommen wir einen Eindruck davon, wo die Schweiz überhaupt solche Alternativen anzubieten hat.

Und noch ein Hinweis: Im OSS Directory gibt es eine Übersicht von freier Software (Open-Source) und deren Anbieter. Auch Nachrichten, Kunden, Hintergrundberichte, Events und Jobangebote sind hier vorzufinden.

Beitragsbild: Diese Auswahl ist grösser. (Die Viefalt nicht unbedingt.) (Paul Felberbauer, Unsplash-Lizenz).

#Lesertipp

Das Gegenteil von True Crime

Diesen Podcast wollte ich euch schon vor zwei Jahren vorstellen. Damals lief die erste Staffel und vor allem von der Folge Norman und sein Mobber war ich beeindruckt. Doch irgendwie hat er es nicht von meiner Themenliste ins Blog geschafft. Ich neige dazu, meiner Notiz-App die Schuld zu geben. Manchmal scheint Simplenote nicht richtig zu synchronisieren. Eine Person mit laienpsychologischen Ambitionen dürfte eine andere Vermutung haben: Selbstsabotage. Denn es geht um Leute, die vor einer potenziell lebensverändernden Konfrontation zurückschrecken. Ein Thema, bei dem ich mich zu den persönlich Betroffenen zähle.

Nun, ich muss nicht überlegen, ob ich mich als Kandidat bei Lea Utz melden soll. Ich bekam meine Konfrontation ohne ihre Hilfe auf die Reihe. Dieses Ereignis liegt mehr als zwanzig Jahre zurück. Bei ihm war kein Telefonanruf im Spiel, und es hatte ein Happy End. Trotzdem ist es nicht zu leugnen, dass die präsentierten Schicksale nicht einfach Unterhaltung sind, sondern mich tiefer berühren als die meisten der Produktionen, die hier sonst besprochen werden.

Es menschelt – auf die gute Art

Ursprünglich vom Bayerischen Rundfunk, heute in der ARD-Mediathek zu hören.

Also, um die Laienpsychologen Lüge zu strafen, folgt hier eine mehr als verdiente Würdigung. Telephobia (RSS, iTunes, Spotify) ist ein Podcast, in dem es kaum mehr menscheln könnte. Doch das tut es auf eine maximal nahbare Weise – und auf diametral andere Weise als die Zeitschriften, die bei meiner Grossmutter adoptivväterlicherseits herumlagen, wo schon in Vor-Clickbaiting-Zeiten persönliche Schicksale für mediale Aufmerksamkeit ausgebeutet wurden.

Besagte Lea Utz bietet an, Menschen bei dieser Konfrontation zu begleiten: Sie hilft, diesen Anruf zu tätigen, vor dem sie sich so lange gedrückt haben. Sie tut das mit einer unschlagbaren Mischung aus Einfühlsamkeit, Nachdruck und Ermutigung, dass der Zeitungsmensch in mir nicht um die Feststellung herumkommt, dass diese Rolle als Wingwoman der bekannten Standesregel von Hanns Joachim Friedrichs widerspricht, dass ein guter Journalist sich mit keiner Sache gemein macht, auch nicht mit einer guten.

Allerdings stehen Podcasts seit jeher im Verdacht, nicht nach rein journalistischen Prinzipien zu funktionieren. Die Stimme vermittelt nie nur Fakten aus professioneller Distanz, sondern ist auch Erzählerin einer Geschichte, in der sie selbst eine Rolle spielt – und wenn es nur die der Rechercheurin ist. Wir haben es mit einer Form des New Journalism zu tun, und der ist oft so gut, dass ich mir nicht vorstellen kann, dass sich Hanns Joachim Friedrichs ihm vollständig hätte entziehen können.

Ohne Kitsch und Gefühlsduselei

In der ersten Folge der ersten Staffel steht Lea Utz Norman zur Seite. Er wurde in der Grundschule von seinen Mitschülern geplagt und schafft es, dank der Rückendeckung den Rädelsführer zur Rede zu stellen. In einer anderen Folge möchte Erika ihre alte Freundin Dori wiederfinden. Sarah hat Angst vor einer Diagnose und Susi möchte ihre Notenblätter zurück – was zeigt, wie unterschiedlich diese Dinge sein können, die uns nicht loslassen. In der zweiten Staffel hat mich die Folge Judith und der rätselhafte Pirat am meisten beeindruckt: In der ruft Judith den Freund ihres früh verstorbenen Vaters an, um mehr über ihn zu erfahren. In der entfaltet sich Lea Utz’ Talent zur vollen Grösse, auf die Herzen der Hörerschaft abzuzielen, ohne in Kitsch und Gefühlsduselei abzugleiten.

Der dritten Staffel merken wir die Wirkung an, die die ersten beiden entfalten konnten: Ich wette darauf, dass sich viele Leute gemeldet haben und Lea und ihr Team inzwischen mehr Fälle zu Auswahl haben. Das eraubt es ihnen, die Bandbreite zu erweitern – von Annett, die aus der DDR flieht über Mario, der Kontakt zu seinem Vater aufnehmen möchte bis hin zu Joschka, der den Geistern aus seiner Primarschulzeit auf die Spur kommen will. Es bleibt aber dabei, dass jeder Fall ein Wagnis bleibt, bei dem am Anfang der Recherche nicht sicher ist, wie er enden wird – eindrücklich zu spüren auch bei Wolfram, der seiner ehemaligen Freundin nachspürt, mit der er in der Jugend die Revolution geprobt hat. Nebenbei für mich als KI-Mensch auch ein interessantes Beispiel zum Einsatz von KI zur Verfremdung von Stimmen. Es könnte sein, dass ich demnächst mal über die ethischen Aspekte bloggen muss.

Es kommt gut

Fazit: Merci, dass Eva mich an diesen Podcast erinnert hat. «Telephobia» ist die Antithese zum True Crime. Es geht zwar auch hier oft um halbwegs oder fast vollständig Verschüttetes. Die Ausgrabungen finden aber nicht für Gesellschaft und Justitia statt, sondern dem privaten Seelenfrieden zuliebe. Der entscheidende Unterschied ist aber folgender: Hier können die Dinge fast immer eingerenkt werden.

Beitragsbild: Der Feind in meinem Wohnzimmer (Pixabay, Pexels-Lizenz).

#Lesertipp

Das Halbtax Plus-Ticket der SBB richtet sich an die Gelegenheits-Pendlerinnen und -Pendler. Konkret ist es sinnvoll für Leute, die nur in Teilzeit beschäftigt sind oder mindestens ein, zwei Homeoffice-Tage pro Woche einschieben – die Details beschreibe ich hier.

Es sei «vorab schwer abzuschätzen, ob es sich wirklich lohnt», erkläre ich in diesem Beitrag. Denn lohnen tut es sich, wenn wir weniger fahren, als es für ein Strecken- bzw. Jahresabo nötig wäre, aber mindestens so viel unterwegs sind, dass wir das einbezahlte Guthaben auch wirklich aufbrauchen und in den Bonusbereich vorstossen.

Auf Twitter hat mir Dorothea Baur zum Abo und zu meiner Behauptung eine aufschlussreiche Rückmeldung zukommen lassen:

Ich bin happy mit dem Halbtax Plus 1000 (naja, seit es in der SBB als default Zahlungsmittel erfasst ist). Ob es sich lohnt, habe ich anhand meiner Fahrtkosten der letzten Jahre berechnet – bei der SBB kann man sich ja sehr einfach eine Übersicht darüber besorgen.

— Dorothea Baur (Dr.) (also on bsky) (@DorotheaBaur) June 5, 2024

Diese Übersicht kannte ich nicht – und da ich vermute, dass es vielen von euch auch so geht, ist sie mir einen eigenen Blogpost wert. Sie ist nicht nur für den Entscheid pro oder kontra Halbtax Plus nützlich, sondern je nachdem auch für die Steuererklärung oder für die Planung des Familienbudgets.

Zukünftige und vergangene Bestellungen

Früher musste man dafür seine Kartonbillette ins Album einkleben.

Also, die sogenannte Kaufübersicht ist nur über die Website zugänglich, nicht über die App¹. Sie findet sich nach dem Einloggen via Swisspass im Profil bei Bestellungen oder direkt unter diesem Link. Auf den ersten Blick könnte man meinen, dass hier nur die bereits gekauften, aber bislang nicht verfahrenen Billetts auftauchen. Das liegt daran, dass bei Zeitraum wählen standardmässig nächste 90 Tage eingestellt ist. Hier kann auch eine Zeitdauer in der Vergangenheit gewählt werden: von einer Woche bis zu einem Jahr.

Auch eine individuelle Dauer ist möglich. Ich habe versucht, hier eine Periode einzustellen, die weiter zurückreicht, als ein Jahr. Aber das scheint nicht zu funktionieren.

Die Billette lassen sich einzeln oder insgesamt auswählen und via Schaltfläche PDF exportieren als Liste herunterladen. Diese Übersicht enthält dann auch eine Summe. In meinem Fall verrät die, dass ich in den letzten zwölf Monaten für 845 Franken Zug gefahren und damit der optimale Kandidat fürs Halbtax Plus bin.

Fazit: Gut zu wissen! Weitere Erläuterungen zur Kaufübersicht gibt es bei den SBB.

Der Rollkoffer, ein Fortschritt?

Und um uns in Erinnerung zu rufen, wie schnell sich auch der öffentliche Verkehr wandelt, hier dieses schöne Video aus dem SRF-Archiv über Berufe, die es nicht mehr gibt – Gepäckträger bei den SBB von 1972.

Fussnoten

1) Es gibt in der App eine Übersicht der letzten Billette, aber die reicht kein Jahr zurück. Um sie zu öffnen, tippen wir im Menüband unten auf Billette & Abos und schalten dann oben um von Gültig auf Abgelaufen. Bei mir tauchen hier die letzten fünf Tickets auf. ↩

Beitragsbild: Fürs Trainspotting brauchts kein Billett – Bahnsteigkarten waren in der Schweiz unüblich (csr_ch, Pixabay-Lizenz).

https://blog.clickomania.ch/2024/07/03/sbb-kaufuebersicht/

#Lesertipp #Reisen

Eine Übersicht aller Billettkäufe bei den SBB
Prak­tisch, aber weit­ge­hend un­be­kannt: Die Mög­lich­keit, sich unter sbb.ch die ge­kauf­ten Tickets des letz­ten Jah­res an­zei­gen und auf­sum­mie­ren zu lassen.
https://blog.clickomania.ch/2024/07/03/sbb-kaufuebersicht/
#Geheimtipp #Web #Lesertipp #Reisen #clickomaniablog