Manus ist ein KI-Agent (seit Ende 2025 gehört er zu Meta), der nicht nur chattet, sondern eigenständig Aufgaben erledigt. Recherchieren, Code schreiben, Dateien erstellen – alles ohne ständiges Händchenhalten. Seit März 2026 gibt es die Desktop-App mit dem Feature "My Computer". Und das verändert die Spielregeln. Was ist neu? Manus arbeitet jetzt direkt auf deinem Mac oder PC. Er nutzt dein Terminal, greift auf deine lokalen Dateien zu, kann installierte Programme steuern. In einer Demo hat er in 20 Minuten eine komplette macOS-App gebaut – ohne dass ein Mensch eine Zeile Code getippt hat. Praktische Beispiele: → Tausende Fotos automatisch sortieren lassen → Wöchentliche Reports aus lokalen Daten generieren → Von unterwegs per Handy dem Agenten sagen: "Finde das Dokument auf meinem PC und schick es per Mail raus" Wie unterscheidet sich das von Claude Cowork? Cowork (von Anthropic) ist der Spezialist für Dokumente – Word, Excel, PowerPoint auf einem sehr hohen Niveau. Manus ist eher der Allrounder: Web-Recherche + Code + lokale Dateien + Cloud-Dienste (Gmail, Notion, Slack) in einem Workflow. Kurz: Cowork = Büro-Profi. Manus = digitaler Alleskönner. Der Haken beim Datenschutz 🔒 "Lokal" klingt erstmal gut. Aber Achtung: Die Befehle werden zwar auf deinem Rechner ausgeführt, aber das eigentliche "Denken" passiert in der Cloud. Heißt: Wenn Manus eine Datei auf deiner Festplatte liest, wird der Inhalt an Cloud-Server geschickt. Bei Cowork ist es übrigens genauso – die Inferenz läuft auf Anthropics Servern. Wirklich komplett lokal geht nur mit eigenen Modellen (Ollama, LM Studio). Aber die spielen leistungsmäßig in einer anderen Liga. Was kostet das? Manus arbeitet mit Credits. Jede Aktion kostet – und zwar unvorhersehbar. Eine simple Recherche: ~50 Credits. Eine komplexe Aufgabe: 500–900 Credits. - Free: 300 Credits/Tag (zum Testen) - Standard: $20/Monat (~4.000 Credits) - Extended: $200/Monat (~40.000 Credits) Achtung: Credits verfallen am Monatsende. Und wenn sie mitten in einer Aufgabe ausgehen, stoppt Manus komplett.

Klingt übertrieben? Schaut euch das Video an. Das ist kein After Effects. Das ist Seedance 2.0 – ein KI-Videomodell von ByteDance (ja, die TikTok-Leute). Und ehrlich gesagt hat mich das kurz sprachlos gemacht. Was Seedance 2.0 kann: Du gibst dem Modell Text, Bilder, Videos UND Audio – bis zu 12 Dateien gleichzeitig. Raus kommt ein fertiges Video mit synchronem Sound, Kamerabewegungen wie vom Regisseur und Figuren, die über mehrere Schnitte konsistent bleiben. Du kannst sogar ein Referenzvideo hochladen und sagen: "Mach genau diese Kamerabewegung, aber mit meinem Charakter." Das Modell versteht es einfach. Kein anderes Modell kann das aktuell so. Wo steht Seedance im Vergleich? - Sora 2 (OpenAI) → realistischste Physik - Veo 3.1 (Google) → poliertester Output, broadcast-tauglich - Kling 3.0 (Kuaishou, China) → günstig, schnell, native 4K - Seedance 2.0 → meiste kreative Kontrolle, Platz 1 in unabhängigen Benchmarks Was das gesellschaftlich bedeutet: Tage nach dem Launch gingen virale Clips um die Welt – Brad Pitt gegen Tom Cruise, Friends als Otter. Disney schickte eine Unterlassungserklärung. US-Senatoren forderten die Abschaltung. In China? Begeisterung. Zwei Welten, zwei Reaktionen. Und die unbequeme Frage: Wenn eine KI in Sekunden ein Video erzeugt, das aussieht wie Hollywood – was passiert mit Kameraleuten, VFX-Artists, Cuttern? Deadpool-Co-Autor Rhett Reese schrieb: Für uns ist es wahrscheinlich vorbei. Dazu kommt die Deepfake-Frage. Seedance beherrscht Lippensync in über 8 Sprachen auf Phonem-Ebene. Beeindruckend und gefährlich gleichzeitig. ByteDance hat Wasserzeichen und Sperren eingebaut – aber wer glaubt, dass das reicht, hat das Internet nicht verstanden. Meine Einschätzung: Die Frage ist nicht mehr, ob KI-Video den Mainstream erreicht. Die Frage ist, ob wir schnell genug Spielregeln dafür aufstellen. Was sagt ihr – mehr Faszination oder mehr Sorge? Schreibt's in die Kommentare 👇

🔐 Kurzer Test: Frag mal ChatGPT nach einem Passwort. Du bekommst sowas: G7$kL9#mQ2&xP4!w Sieht stark aus. Jeder Passwort-Checker jubelt. Und trotzdem ist es gefährlich schwach. Warum? KI-Sprachmodelle funktionieren, indem sie immer das Wahrscheinlichste vorhersagen. Das macht sie gut beim Schreiben und Erklären. Bei Passwörtern ist genau das das Problem – denn sichere Passwörter brauchen echte Zufälligkeit. Die kann kein Chatbot liefern. Eine aktuelle Studie hat Claude 50 Mal nach einem Passwort gefragt. Ergebnis: Dasselbe Passwort kam 18 Mal. Das sind 36 Prozent – bei etwas, das "zufällig" sein soll. Was stattdessen funktioniert: → Passwortmanager wie Bitwarden (kostenlos) oder 1Password nutzen – die generieren echte Zufallspasswörter → Wo möglich: Passkeys aktivieren – kein Passwort, kein Problem → Immer: Zwei-Faktor-Authentifizierung einschalten KI ist ein mächtiges Werkzeug. Aber für Passwörter gibt es bessere. 💬 Habt ihr ChatGPT schon mal nach einem Passwort gefragt? Was kam raus?

Hallo, ich bin Albert und arbeite als Künstler mit KI. Ich komme von der traditionellen Malerei und bin seit einigen Jahren mehr und mehr zur KI gekommen. Mehr über mich und mein Werk auf https://nous-art.com/

Bisher habe ich chatgpt genutzt und bin sehr zufrieden. Heute habe ich auf YouTube viele Beiträge gesehen, die begeistert sind von Claude. Ich habe noch nicht viel gesehen, erst rein geschnuppert. Claude hat einen anderen Ansatz, beide gut. Jetzt muss ich erst die Berichte bei YouTube lesen, was bei Cloud besser ist.