KI-Funktionen

Alle KI-Funktionen unten laufen über das von Ihnen gewählte Backend, und jede lässt sich einzeln abschalten. Mit dem voreingestellten integrierten Backend verlässt kein Prompt und keine E-Mail jemals Ihre Maschine.

Backend wählen

Einstellungen → KI: Backend & Modelle legt fest, wo die Inferenz stattfindet:

• In der App — eine eingebettete llama.cpp-Laufzeit. Nichts zu installieren und kein Daemon; sobald das Modell heruntergeladen ist, erzeugt das Antworten keinen Netzwerkverkehr. Das ist der Standard. Sie nutzt automatisch Ihre GPU, wenn eine vorhanden ist — Metal auf Apple Silicon, Vulkan unter Windows und Linux — und sonst die CPU. Auf dem Mac wird Apple Silicon (M1 oder neuer) vorausgesetzt; auf einem Intel-Mac bleibt sie nicht verfügbar.
• Ollama — ein Ollama-Server, den Sie bereits unter http://localhost:11434 betreiben. Praktisch, wenn Sie eine gemeinsame Modellbibliothek pflegen. Beachten Sie: Auf einem Intel-Mac erhält auch Ollama keine GPU-Beschleunigung und ist entsprechend langsam.
• OpenRouter — eine kostenpflichtige Cloud-API. Erfordert einen API-Schlüssel, unterstützt ein monatliches Budgetlimit und sendet E-Mail-Inhalte an einen Dritten — daher bleibt sie aus, bis Sie sie aktivieren. Ihr Bereich zeigt die Ausgaben des laufenden Zeitraums gegenüber diesem Limit, mit Neuen Zeitraum starten zum Zurücksetzen.

Der Modellkatalog

Das integrierte Backend lädt Modelle aus einem kuratierten Katalog, jedes auf eine geprüfte Prüfsumme festgelegt:

Die rechte Spalte ist der Speicher, den EmailOps verlangt, bevor es ein Modell anbietet — ein bewusst großzügiger Puffer, nicht der tatsächliche Verbrauch. Gemessene Spitze während einer Antwort, mit dem Kontext eines 16-GB-Macs: rund 3,7 GB für Qwen 3.5 4B, 4,3 GB für die 8-Bit-Variante, 5,6 GB für Qwen 3.5 9B und 7,1 GB für Gemma 4 12B. In welchen Speicher es passen muss, hängt von Ihrer Hardware ab:

• Apple Silicon — Unified Memory, geteilt zwischen CPU und GPU, angesprochen über Metal. Vergleichen Sie den Wert mit dem Gesamtspeicher Ihres Macs.
• Eine GPU unter Windows oder Linux — der VRAM der Karte, nicht Ihr System-RAM, angesprochen über Vulkan. Eine 8-GB-Karte fährt die 8-GB-Zeile und nichts darüber, egal wie viel RAM die Maschine hat.
• Keine GPU — System-RAM, auf der CPU. Es funktioniert; es ist nur langsamer.

Ein Modell trägt die Markierung Empfohlen, ausgewählt für die Maschine, an der Sie sitzen: EmailOps betrachtet den Systemspeicher und, sofern eine dedizierte Grafikkarte vorhanden ist, auch deren Speicher, und schlägt dann das größte Modell vor, das bequem hineinpasst. Ein Laptop und eine Workstation sehen deshalb unterschiedliche Vorschläge. Größere Modelle antworten besser und laufen langsamer — die Markierung ist ein Ausgangspunkt, keine Regel. Die vollständigen Anforderungen stehen unter Installation.

Leistungsstellschrauben

• Modell geladen halten — wie lange das Modell zwischen zwei Anfragen im Speicher bleibt (Standard 30 Minuten). Höhere Werte ersparen das langsame Nachladen; 0 entlädt es sofort und gibt den Speicher für andere Apps frei.
• Kontextfenster — wie viele Token das Modell pro Anfrage berücksichtigen kann. Größer fasst mehr abgerufene E-Mails und kostet mehr Speicher — das ist die erste Stellschraube zum Verkleinern, wenn ein Modell nur knapp passt.
• Denkmodus — Chain-of-Thought bei unterstützten Modellen. Langsamer, genauer, und Sie können die Argumentationsspur ein- oder ausblenden.
• KI-Verarbeitung begrenzen — begrenzt, was Embeddings und Klassifizierung abdecken: alle E-Mails eines Kontos bis zu einem E-Mail-Limit (standardmäßig 1000) und bei größeren Konten nur E-Mails, die jünger als ein Tageslimit sind (standardmäßig 365 Tage).

Mit dem Postfach chatten

Fragen Sie in natürlicher Sprache — „Was hat der Anwalt zum Vertrag gesagt?“, „Fasse diesen Thread zusammen“, „Wer schuldet mir noch eine Antwort?“ — und erhalten Sie eine Antwort mit Angabe der Quell-E-Mails. Die Antworten erscheinen im Stream, während sie erzeugt werden. In der E-Mail-Liste anzeigen unter einer Antwort stellt genau die zitierten E-Mails in die E-Mail-Liste, damit Sie sie öffnen und abarbeiten können.

Der Chat sitzt in einem größenveränderlichen Panel rechts neben dem Posteingang, sodass Sie beim Fragen weiterlesen können; für längere Sitzungen gibt es zusätzlich eine Vollbildansicht. Ist eine E-Mail geöffnet, bietet das Panel diesen Thread über einen entfernbaren Chip als Kontext an: Fragen zu dieser E-Mail beantwortet es aus dem Thread, eine Frage zum übrigen Postfach („Was ist heute gekommen?“) durchsucht weiterhin das Postfach. Dieser Kontext gilt für genau eine Frage und wird nie in der Unterhaltung gespeichert — Sie können sich also innerhalb eines Chats zwischen E-Mails bewegen.

Der Chat durchsucht immer ein Konto, und eine Auswahl benennt welches — so stammt eine Antwort nie unbemerkt aus dem falschen Postfach. Jedes Konto behält seine eigene Unterhaltung, solange die App geöffnet ist; ein Kontowechsel bringt Sie also dorthin zurück, wo Sie aufgehört haben, und nicht zu einem leeren Chat.

Geben Sie /clear ein und drücken Sie Enter, um eine neue Unterhaltung zu beginnen. Die App erledigt das selbst — nichts wird an das Modell gesendet, es kostet also weder Zeit noch Tokens.

Der Chat beantwortet auch Fragen zu EmailOps selbst — „Wie verbinde ich Ollama?“, „Wo werden meine Daten gespeichert?“, „Was zeigt das Tag Board?“ — aus diesen Anleitungen, in Ihrer Sprache und ohne das Postfach zu durchsuchen. Die Antwort verlinkt den verwendeten Abschnitt, und der Link öffnet die passende Einstellung oder Ansicht. Ist eine E-Mail als Kontext geöffnet, antwortet der Chat nur aus diesem Thread — entfernen Sie den Chip, um nach der App zu fragen. Abschalten lässt sich das mit Fragen zu EmailOps beantworten unter Einstellungen → KI: Backend & Modelle; dann kennt der Chat nur Ihr Postfach.

Jede Antwort hat ein Panel Begründung anzeigen, das der Reihe nach auflistet, was passiert ist: welche Route die Frage genommen hat und was das entschieden hat, den Abfrageplaner, die Postfachsuche, die verwendeten Anleitungsabschnitte, jeden Modellaufruf mit seiner Dauer und jeden Tool-Aufruf mit Argumenten und Ergebnis.

Der Modus Recherche ist für Fragen, die alle passenden E-Mails brauchen statt der wenigen, die eine normale Antwort liest — „liste alle Rechnungen aus diesem Jahr“, „wie viele Kunden haben ein Angebot angefragt?“. Er schätzt zuerst, wie viele E-Mails er lesen würde und wie lange das dauert, und fragt vor einem großen Durchlauf nach. Die Schätzung zeigt auch die ausgeführte Suche — Absender, Zeitraum, Wörter —, damit Sie beurteilen können, ob sie sinnvoll ist, auch wenn sie nichts gefunden hat. Dann liest er sie in Stapeln, und Listen und Zählungen sind exakt, mit einem Link zu jeder passenden Unterhaltung. Recherche abbrechen stoppt einen Durchlauf.

Bitten Sie um etwas, für das die App ein Formular hat — „lege eine Linse an, die Lieferantenrechnungen mit Betrag und Datum verfolgt“ — und das echte Formular öffnet sich mit ausgefüllten Feldern, damit Sie es prüfen und speichern. Der Chat legt nie selbst etwas an.

Generierung stoppen beendet eine Antwort, während sie geschrieben wird; was schon angezeigt wurde, bleibt erhalten.

Unter der Haube kombiniert der Chat Retrieval (semantische Suche über Ihre indexierten E-Mails) mit Tool-Aufrufen (direkte Abfragen der Datenbank). Der Routing-Modus ist einstellbar:

• Immer RAG zuerst — der Standard; Kontext abrufen, dann antworten.
• Auto — eine Heuristik entscheidet je Frage, ob zuerst Kontext abgerufen wird.
• Immer Tools zuerst — ohne Retrieval direkt zu den strukturierten Abfragen.

In jedem Modus bleiben die Tools verfügbar; der Modus entscheidet nur, ob vor der Antwort Kontext abgerufen wird.

Fortgeschrittene können den System-Prompt und die Retrieval-Prompts (Query-Umschreibung, Reranking) unter Einstellungen → KI: Backend & Modelle → Chat-Prompts bearbeiten.

KI-Entwürfe

Ein Button KI-Entwurf neben „Allen antworten“ schreibt eine Antwort, die im gerade geöffneten Thread verankert ist. Konfigurieren Sie eine Persona (ein Satz dazu, als wer die KI schreibt) und einen Schreibstil — oder ersetzen Sie die gesamte Prompt-Vorlage. Entwürfe landen im Editor, damit Sie sie vor dem Senden prüfen.

Ein Entwurf liest den Thread bis zu der Nachricht, auf die Sie antworten, nie die späteren Antworten. Sie können der KI vorher sagen, was sie antworten soll, und Neu generieren schreibt ihn erneut.

Klassifizierung

Jede eingehende E-Mail wird entlang dreier Achsen gekennzeichnet — Priorität, Absicht und Thema — sodass sich der Posteingang praktisch selbst sortiert und die intelligenten Filter etwas zum Filtern haben. Auch der Chat nutzt sie: Fragen Sie nach dringenden E-Mails, listet er nur als dringend gekennzeichnete auf und sagt es, wenn es keine gibt.

Die Klassifizierung arbeitet in zwei Schichten:

1. Regeln greifen bei Absender- oder Betreffmustern (*@*.beehiiv.com, *Rechnung*) und vergeben Kennzeichnungen sofort, ohne Modellaufruf.
2. Das Modell übernimmt alles, was die Regeln nicht abdecken, mit einem Anweisungs-Prompt, den Sie bearbeiten können.

Sie bestimmen, welche Gmail-Kategorien klassifiziert werden, können nach einer Prompt-Änderung alles neu klassifizieren und nicht klassifizierte E-Mails bei Bedarf nachholen.

Tag-Board

Das Tag-Board (unter Ansichten in der Seitenleiste, neben dem Posteingang) macht aus diesen Kennzeichnungen ein Board. Wählen Sie eine Dimension — Unternehmen, Priorität, Absicht oder Thema — und jeder Kennzeichnungswert wird zu einem Block mit seinen Threads; unter Alle Konten gibt es je Konto und Kennzeichnung einen Block. Ein Thread steht in genau einem Block, unter der Kennzeichnung seiner zuletzt klassifizierten Nachricht.

Die Blöcke sind danach geordnet, wie viel Aufmerksamkeit eine Kennzeichnung tatsächlich bekommt — wie oft Sie ihre Threads beantworten und lesen, mit mehr Gewicht auf jüngerer Aktivität — Werbung und Benachrichtigungen stehen zuletzt. Die intelligenten Filter in der Seitenleiste folgen derselben Reihenfolge. Ziehen Sie Blöcke, um sie umzuordnen (die Reihenfolge wird je Dimension gemerkt), blenden Sie ein Tag über sein ⋮-Menü aus — das nächste Tag rückt an seine Stelle, und der Filter verschwindet auch aus der Seitenleiste — und holen Sie ausgeblendete Tags über den Link Ausgeblendete Tags anzeigen zurück.

Die Werkzeugleiste grenzt das Board nach Zeitraum ein (Heute, Gestern, Letzte 7 Tage oder ein eigener Datumsbereich), nach Gmail-Kategorie, nach Tag-Name und mit demselben Schalter Spam-Nachrichten ausblenden wie im Posteingang; zwei Symbole legen die Blockbreite fest. Ein Klick auf eine Karte öffnet den Thread im Lesebereich, ihr ⋮-Menü bietet dieselben Aktionen wie eine Zeile im Posteingang, und das Chat-Symbol im Lesebereich startet eine Unterhaltung mit diesem Thread als Kontext.

Das Board braucht die Klassifizierung: Es bleibt leer, bis E-Mails gekennzeichnet sind, und wird bei ausgeschalteten KI-Funktionen nicht angezeigt.

Semantische Suche

E-Mails werden eingebettet, damit die Suche nach Bedeutung statt nur nach Stichwörtern trifft — beschreiben Sie, woran Sie sich erinnern, und EmailOps findet es. Das treibt auch den Retrieval-Schritt im Chat an. Wählen Sie unter Einstellungen → KI-Suche, welche Kategorien eingebettet werden, und bauen Sie den Index nach einem Wechsel des Embedding-Modells von Grund auf neu.

Mit den beiden lokalen Backends erfolgt das Einbetten auf Ihrem Rechner. Mit OpenRouter geschieht es nur, wenn Sie in dessen Bereich ein Embedding-Modell wählen: Der Text jeder indizierten E-Mail sowie jeder Suche und Chat-Frage wird dann an OpenRouter gesendet und zählt zum Monatsbudget. Ohne Modell ist die semantische Suche aus und es wird nur nach Stichwörtern gesucht. Das Modell wird beim Speichern geprüft; eines, das nicht die 768-dimensionalen Vektoren liefert, die der Index braucht, wird abgelehnt.

Übersetzung

Bei E-Mails in einer anderen Sprache und im Verfassen-Fenster erscheinen Übersetzen-Schaltflächen. Der Übersetzungs-Prompt ist wie die anderen bearbeitbar.

Aufgaben

Experimentell. EmailOps durchsucht E-Mails nach Handlungspunkten, Zusagen und Fristen und sammelt sie in einem Aufgaben-Bereich. Da echte Zusagen meist in dem stehen, was Sie geschrieben haben, gibt es einen Modus „nur aus selbst geschriebenen E-Mails lernen“. Sie können Absender und Kennzeichnungen ausschließen (Newsletter sind standardmäßig ausgeschlossen), Aufgaben pro E-Mail begrenzen, den Rückblickzeitraum einschränken und ältere E-Mails bei Bedarf nacharbeiten lassen.

Aktivieren Sie sie unter Einstellungen → KI-Aufgaben mit Aufgaben aus E-Mails extrahieren; gefundene Aufgaben erscheinen unter Aufgaben in der Seitenleiste.

Gedächtnis

Experimentell. Fakten, die der Assistent über Ihre Kontakte, Domains und Projekte lernt, werden als Langzeitkontext gespeichert, damit der Chat nicht jedes Mal bei null beginnt. Kandidaten-Fakten werden bewertet und ab einem Schwellenwert übernommen; schlecht bewertete laufen aus. Alles Gelernte ist einsehbar, und das gesamte Teilsystem hat einen Hauptschalter.

Aktivieren Sie es unter Einstellungen → KI-Gedächtnis mit Dem Assistenten erlauben, sich Fakten zu merken; Gelerntes steht unter Gedächtnis in der Seitenleiste.

Linsen

Typisierte Sichten auf Ihr Postfach — gespeicherte, per KI extrahierte strukturierte Projektionen (etwa „alle Rechnungen mit Betrag und Fälligkeit“), die Sie in der Seitenleiste anlegen und ausführen. Eine ausgeschlossene Zeile bleibt aus der Sicht; Ausgeschlossene Zeilen anzeigen holt sie zurück, sodass Sie eine wieder aufnehmen können.

Linsen sind standardmäßig aktiviert: Legen Sie einzelne Linsen über den Eintrag Linsen in der Seitenleiste an und führen Sie sie aus. Deaktivieren Sie sie unter Einstellungen → KI-Linsen.

Eine Linse lässt sich auf ausgewählte Ordner eines Kontos beschränken, eigene IMAP-Ordner eingeschlossen.

Skills

Experimentell. Ein Skill ist eine gespeicherte Vorgehensweise, der der Chat bei einer Art von Anfrage folgt – wie Ihre Wochenzusammenfassung aussehen soll, wie einem Lieferanten zu antworten ist. Jeder Skill ist ein Ordner im Datenordner der App, skills/<name>/SKILL.md: ein kurzer Kopf mit name (dem Ordnernamen) und einer description, was er tut und wann er gilt, danach die Anweisungen in Markdown. Im Prompt des Chats stehen nur Name und Beschreibung; die Anweisungen werden in den Runden gelesen, die den Skill nutzen. Nichts in einem Skill-Ordner wird je ausgeführt.

Skills sind standardmäßig aus. Schalten Sie sie unter Einstellungen → KI-Skills mit Skills aktivieren ein; danach erscheint Skills in der Seitenleiste.

Die Ansicht Skills listet jeden Skill mit eigenem Schalter und öffnet die SKILL.md des gewählten in einem Editor. Neu legt einen Skill aus einer Vorlage an. Speichern schreibt ihn zurück und lehnt Text ab, den der Chat nicht laden könnte, oder eine Datei, die ein anderer Editor seit dem Öffnen geändert hat; wer name in der Datei ändert, benennt den Skill um. Löschen verschiebt ihn nach skills/.deleted, von wo er sich von Hand wiederherstellen lässt.

Der Chat wendet einen Skill auf drei Arten an: Er wählt einen, dessen Beschreibung zu Ihrer Frage passt, der Assistent lädt einen beim Antworten, oder Sie beginnen die Nachricht mit / und dem Namen des Skills (/weekly-report letzte Woche; /a /b wendet beide an). Wer / tippt, sieht seine aktiven Skills. Die Reasoning-Spur nennt den Skill, dem eine Runde folgte, und wer ihn gewählt hat.

Alles abschalten

Einstellungen → KI: Backend & Modelle → KI-Funktionen ist ein Hauptschalter. Schalten Sie ihn aus, und EmailOps läuft als reiner E-Mail-Client: kein Chat, keine Klassifizierung, keine Embeddings, kein geladenes Modell. Ihre vorhandenen lokalen KI-Daten bleiben erhalten, falls Sie ihn wieder einschalten.