CrayEye

Die Kameraansicht ist der Startbildschirm, kein versteckter Tab. Für eine KI-Kamera-App ist das ungewöhnlich. Sie richten aus, tippen einen Prompt an und haben die Antwort in Sekunden. Es gibt keinen Upload und kein Suchen in der Galerie, deshalb fühlt sich die App eher wie eine Lupe an als wie ein Chatbot.

Prompts nehmen Live-Werte über Platzhalter auf. {location.lat} und {location.long} liefern die Koordinaten, {weather.temp} und {weather.forecast} das Wetter, {time.datetime} das aktuelle Datum. Sensorische Prompts sind der Kern der App: Das Modell kann mitdenken, wo Sie stehen und wie das Wetter ist, was eine gewöhnliche Bilderkennungs-App nicht leistet.

Jeder Prompt ist bearbeitbarer Text. Sie duplizieren einen fertigen Prompt, ändern die Formulierung, fügen eine Variable hinzu und speichern ihn als Favorit. Die Bibliothek deckt Vögel, Pflanzen, Farben, Essen, Kunst, Materialien und Geräusche ab. Sie starten also mit einer Vorlage statt mit einem leeren Feld.

Prompts reisen als Link. Sie schicken einen weiter, und er öffnet sich in der CrayEye-Kopie der anderen Person, fertig zum Ausführen. Damit wird die App zu einem kleinen sozialen Werkzeug für Prompt-Ideen, und genau so verteilt die Seite mit den empfohlenen Prompts neue Vorschläge.

Die Standard-Engine ruft den Chat-Completions-Endpunkt von OpenAI mit gpt-4o-mini auf. Eine weitere Engine fügen Sie als JSON-Definition mit URL, Headern, Anfragekörper und Antwortpfad hinzu. Das README zeigt, wie Sie Ollama und Llava auf Ihrem Rechner verbinden. Ein lokales Modell ist also möglich, wenn Sie den Dienst selbst betreiben.

Antworten erscheinen während der Generierung und werden als Markdown dargestellt. Listen, Überschriften und Links bleiben lesbar, was bei einer Kalorientabelle oder einer Sammlung von Quellen wichtig ist. Das Antwortpanel lässt das Ergebnis auf dem Bildschirm, damit Sie es mit dem Kamerabild vergleichen können.