Du kannst aus einem langen Transkript eine Zusammenfassung, eine Aufgabenliste oder ein Sitzungsprotokoll auf deinem eigenen Mac machen, ohne Guthaben pro Nutzung, indem ein Sprachmodell direkt auf dem Rechner läuft. Die Selbstbau-Variante heißt: eine Laufzeitumgebung für Modelle installieren, ein Modell von mehreren Gigabyte laden, einen Prompt schreiben, der nichts erfindet, und Transkripte aufteilen, die länger sind, als das Modell auf einmal lesen kann.
ThinkScribe für Mac erledigt das alles direkt am Transkript: Wähle Zusammenfassen, Sitzungsprotokoll oder Kurzbriefing, oder stell eine Frage zur Aufnahme. Die KI wählst du selbst: Apple Intelligence (von Apple bereitgestellt) oder ThinkScribe AI (ein einmaliger Download, der auf deinem Gerät läuft). Deine Transkripte werden nie an uns gesendet.
Diese Anleitung erklärt, wie das Zusammenfassen auf dem Mac funktioniert und was ein gutes von einem schlechten Ergebnis trennt, und zeigt dann den Weg in ThinkScribe.
Wie das Zusammenfassen auf dem Mac funktioniert
Ein Sprachmodell ist eine große Datei mit gelernten Gewichten plus eine Laufzeitumgebung, die Text durch diese Gewichte schickt. Beim Zusammenfassen auf dem Mac lädt die Laufzeitumgebung die Gewichte in den Arbeitsspeicher und nutzt die GPU von Apple Silicon, um die Zusammenfassung Token für Token zu erzeugen. Das Transkript muss dafür nirgendwo anders hin.
Zwei Zahlen entscheiden, ob sich ein Selbstbau gut anfühlt:
- Arbeitsspeicher. Ein allgemeines Modell der Klasse 7 bis 8 Milliarden Parameter, auf 4 Bit pro Gewicht komprimiert, braucht rund 5 GB, und ein langes Transkript kommt als Arbeitsspeicher obendrauf. Auf einem Mac mit 16 GB ist das bequem; mit 8 GB sind kleinere Modelle die praktische Wahl, und sie übersehen mehr Details. Wie viel RAM ein Mac braucht rechnet das durch.
- Kontextfenster. Die Zahl der Tokens, die das Modell auf einmal lesen kann. An diese Grenze stoßen die meisten zuerst; mehr dazu unten.
Ein Prompt, der brauchbare Zusammenfassungen liefert
Modelle fassen schlecht zusammen, wenn man sie nur bittet, "das hier zusammenzufassen". Sie werden gut, wenn man ihnen sagt, für wen die Zusammenfassung ist, welche Form sie haben soll und was wegbleiben kann. Ein guter Prompt für Besprechungen verlangt:
- Einen Überblick in zwei Sätzen, worum es ging.
- Die wichtigsten Entscheidungen, mit der Person, die entschieden hat, wenn das klar ist.
- Aufgaben in der Form "Verantwortlich: Aufgabe (Frist, falls genannt)".
- Offene Fragen, die aufkamen und nicht geklärt wurden.
Dazu drei Regeln: nichts erfinden, was nicht im Transkript steht; sagen, wenn etwas fehlt, statt zu raten; Namen, Zahlen und Daten genau so übernehmen, wie sie vorkommen.
Mit anderem Publikum und anderer Liste passt derselbe Ansatz auch für andere Aufnahmen. Bei einer Vorlesung fragst du nach Definitionen, den wichtigsten Ergebnissen und ein paar Fragen zum Beantworten aus dem Gedächtnis, statt nach Entscheidungen und Aufgaben. Aus einer Vorlesung Lernnotizen machen zeigt diese Variante.
Das Problem mit dem Kontextfenster
Jedes Modell kann nur eine bestimmte Zahl von Tokens auf einmal lesen, und Selbstbau-Laufzeitumgebungen starten Modelle oft mit einem kurzen Standardfenster. Ist das Transkript länger, fällt der Anfang ohne Warnung weg, und die Zusammenfassung beschreibt nur noch das Ende der Besprechung.
Eine grobe Umrechnung hilft: Eine Minute Gespräch sind etwa 150 Wörter, und 150 englische Wörter sind etwa 200 Tokens; im Deutschen sind es eher mehr. Eine einstündige Besprechung liegt also bei rund 12.000 Tokens vor dem Prompt, und ein zweistündiger Workshop passt auch in ein großzügiges Fenster nicht.
Es gibt zwei Abhilfen, die man zusammen nutzt:
- Ein größeres Fenster. Es kostet Arbeitsspeicher, verzögert den Beginn der Antwort, und das Modell muss es unterstützen.
- Map-Reduce. Das Transkript in passende Stücke teilen, jedes Stück zusammenfassen, dann die Zusammenfassungen zusammenfassen. Der Haken: Was eine Teilzusammenfassung weglässt, ist endgültig weg. Deshalb muss der Prompt für die Stücke darauf bestehen, Namen, Zahlen und Entscheidungen zu behalten.
Fragen stellen statt zusammenfassen
Wenn du schon weißt, wonach du suchst, ist eine Frage besser als eine Zusammenfassung: "Was haben wir zum Starttermin vereinbart?" Ein Selbstbau kann das beantworten, mit denselben Grenzen beim Fenster, aber er kann dir nicht zeigen, an welcher Stelle im Audio es gesagt wurde. Genau diese Verbindung zur Aufnahme macht aus einer Antwort etwas, das du überprüfen kannst.
Was dich der Selbstbau kostet
Der Aufwand ist echt: Laufzeitumgebung und Modell aktuell halten, an die Kontexteinstellung denken, ein Aufteilungsskript im Takt mit deinen Transkripten halten und die Ergebnisse dorthin kopieren, wo deine Notizen liegen. Ein schönes Wochenendprojekt für alle, die das Terminal mögen, und ein schlechter Weg für alle, die nach jedem Gespräch einfach ein Protokoll wollen.
So fasst du ein Transkript in ThinkScribe zusammen
ThinkScribe für Mac läuft auf einem Mac mit Apple Silicon und macOS 26 oder neuer.
- Nimm auf (⌘R) oder importiere eine Datei (⌘I). Das Transkript entsteht auf deinem Mac, mit auseinandergehaltenen Sprechern.
- Wähle die KI in Einstellungen > KI-Assistent: Apple Intelligence, von Apple bereitgestellt auf Macs, die es unterstützen, oder ThinkScribe AI, ein einmaliger Download, der auf deinem Gerät läuft.
- Öffne den Tab Zusammenfassung oder drücke ⇧⌘S. Wähle Zusammenfassen, Sitzungsprotokoll oder Kurzbriefing. Die Zusammenfassung enthält eine Aufgabenliste, und der Mac-Arbeitsbereich hat zusätzlich die Tabs Aufgaben und Mindmap.
- Prüfen und verfeinern: Die Punkte der Zusammenfassung haben Quellenverweise, die du anklicken kannst, um zur Zeile im Transkript zu springen. Jedes Ergebnis hat Bearbeiten, Wiederholen und Anpassen (Kürzer, Mehr Details, Einfachere Worte, Förmlicher).
- Stell Fragen im Tab Chat (⌥⌘C, Chat zu dieser Aufnahme). Auf dem Mac zeigen die Antworten Quellen, die du anklicken kannst, um zur Stelle zu springen.
- Exportiere als Markdown, PDF oder Word-Dokument, oder nutze An Notizen senden, um es an Apple Notizen zu schicken.
Auf iPhone und iPad liegen dieselben Zusammenfassungen und Fragen neben dem Transkript. Sitzungsprotokoll und Aufgaben aus einer Aufnahme (englischsprachig) gehen jeweils tiefer, und die Seite Besprechungen transkribieren zeigt den ganzen Ablauf.
Selbstbau und ThinkScribe im Vergleich
| Selbstbau auf dem Mac | ThinkScribe für Mac | |
|---|---|---|
| Einrichtung | Laufzeitumgebung, Modell-Download, Prompt, Aufteilungsskript | KI in den Einstellungen wählen |
| Formate | Was dein Prompt verlangt | Zusammenfassung, Sitzungsprotokoll, Kurzbriefing, Mindmap, Aufgaben |
| Weg zurück zum Audio | Keiner | Quellenverweise, die zur Zeile springen |
| Wohin die Transkripte gehen | Nirgendwohin, wenn alles auf dem Mac läuft | Nie an uns gesendet |
Den ganzen Weg vom Aufnehmen über das Transkribieren bis zum Zusammenfassen auf all deinen Geräten beschreibt der vollständige Leitfaden zu Sprache in Text.
Häufig gestellte Fragen
Kann ich ein Transkript auf dem Mac ohne Internet zusammenfassen?
Ja, mit einem Modell, das auf dem Mac läuft. Wähle in ThinkScribe unter Einstellungen > KI-Assistent die Option ThinkScribe AI: Nach dem einmaligen Download läuft sie auf deinem Gerät und funktioniert offline. Die andere Option ist Apple Intelligence, von Apple bereitgestellt auf Macs, die es unterstützen.
Welche KI sollte ich in ThinkScribe wählen?
Apple Intelligence, von Apple bereitgestellt, ist eine Option auf Macs, die es unterstützen. ThinkScribe AI ist ein einmaliger Download, der auf deinem Gerät läuft, und die Wahl, wenn dein Mac Apple Intelligence nicht anbietet oder du diesen Weg bevorzugst. Probiere beide an derselben Besprechung und behalte die, deren Zusammenfassungen dir besser gefallen.
Wie lang darf ein Transkript für ein Sprachmodell sein?
In einem Durchgang so lang, wie das Kontextfenster erlaubt: Bei rund 200 Tokens pro Minute Sprache fasst ein Fenster von 16.000 Tokens ungefähr eine Stunde Gespräch plus Prompt. Darüber hinaus muss das Transkript geteilt und in Stufen zusammengefasst werden, genau das macht Map-Reduce.
Ist eine Zusammenfassung vom Mac so gut wie eine aus der Cloud?
Für Besprechungszusammenfassungen und Aufgaben ist ein gutes Modell auf einem aktuellen Mac nah genug dran, dass die meisten keinen Unterschied merken. Die größten Cloud-Modelle haben weiter einen Vorsprung bei sehr langen Dokumenten, feinem Schlussfolgern und seltenen Sprachen. Für die alltägliche Aufgabe, aus einem Gespräch Notizen zu machen, leistet ein Modell auf deinem Mac gute Arbeit.
Kann ich Fragen zu einer Besprechung stellen, statt die Zusammenfassung zu lesen?
Ja. Öffne den Tab Chat der Aufnahme und frag zum Beispiel: "Welche Entscheidungen wurden getroffen?" Auf dem Mac zeigen die Antworten Quellen, die du anklicken kannst, um zur Stelle zu springen. Für Fragen über mehrere Besprechungen hinweg legst du sie in eine Sammlung und nutzt deren Chat.
