Verol

Verol beobachtet eine Antwort, während sie hereinstreamt, nicht erst danach. Sie durchsucht jeden neuen Satz nach faktischen Behauptungen und markiert die riskanten mit einer Inline-Anmerkung direkt neben dem Text. Dieser Zeitpunkt zählt. Sie sehen die Warnung, bevor Sie die Antwort in ein Dokument kopiert oder danach gehandelt haben. Die Erweiterung arbeitet in den Web-Oberflächen von ChatGPT, Claude, Gemini und Grok, sodass Sie Ihren gewohnten Chat-Ablauf behalten.

Die Erweiterung testet Behauptungen gegen Live-Quellen statt gegen eine feste Datenbank. So hält sie mit Themen Schritt, die sich Woche für Woche ändern. Wenn sie eine Aussage markiert, können Sie die gefundene Quelle öffnen und selbst urteilen. Das ist für aktuelle Ereignisse und wechselnde Zahlen nützlicher als ein statischer Wissensstand. Sehr frische oder sehr obskure Behauptungen können trotzdem durchrutschen.

Jede Behauptung, die Verol prüft, bekommt einen Vertrauenswert. Ein niedriger Wert heißt nicht, dass die Behauptung falsch ist, und ein hoher nicht, dass man sie ohne Blick zitieren kann. Nehmen Sie die Zahl als Anstupser. Sie trennt die Aussagen, die eine Prüfung verdienen, von denen, die Sie wahrscheinlich lassen können. Der Wert ist der schnellste Weg, eine lange Antwort zu überfliegen, besonders wenn ein Modell mehrere Absätze selbstsicherer Prosa erzeugt hat und Sie wissen müssen, welche zwei oder drei Aussagen es wert sind, eine Quelle zu öffnen, bevor Sie irgendetwas davon in etwas Wichtiges einfügen.

Verol deckt vier große KI-Assistenten in einer einzigen Erweiterung ab: ChatGPT, Claude, Gemini und Grok. Sie brauchen ein Werkzeug, nicht vier. Auch Ihre Art, sie zu fragen, ändern Sie nicht. Wenn Sie je nach Aufgabe zwischen Modellen wechseln, folgt Ihnen dieselbe Prüfschicht durch alle vier. Dieser Ansatz mit einer Schicht ist der Hauptgrund, ihn einem Zusammensetzen mehrerer Ein-Modell-Werkzeuge vorzuziehen, jedes mit eigenem Panel, eigenem Login und eigener Vorstellung davon, was als verlässliche Behauptung gilt.

Die Funde erscheinen neben dem Satz, auf den sie sich beziehen, nicht in einem getrennten Panel, das Sie durchsuchen müssen. Die Inline-Platzierung hält die Prüfung am Kontext, sodass Sie genau sehen, zu welcher Behauptung ein Wert gehört. Bei langen Antworten schlägt das einen Zusammenfassungsbericht am Ende. Sie verlieren den Faden nicht zwischen dem, was das Modell gesagt hat, und dem, was die Erweiterung gefunden hat.