Liebe Leser,

der Hitzewelle im Mai bin ich glücklicherweise entkommen, da stand der Schweden-Urlaub an. Doch leider lässt sich nicht immer nach Skandinavien flüchten, wenn es hierzulande heiß wird. Und nun, mittlerweile im meteorologischen Sommer angekommen, ist es nur noch eine Frage der Zeit, bis man in Deutschland wieder unter Temperaturen von 30 °C und mehr ächzt.

Leider haben nur die wenigsten von uns eine Split-Klimaanlage in Haus oder Wohnung, und so müssen andere Methoden her, um die Raumtemperatur spürbar abzusenken. Deswegen liebäugeln viele mit einer günstigen Monoblock-Klimaanlage – solche schon ab rund 200 Euro erhältlichen Geräte schaffen es tatsächlich, die Temperatur nicht allzu großer Räume spürbar zu senken.

Doch häufig dauert das eine ganze Weile und ist vergleichsweise ineffizient. Grund genug für unseren Klima-Kollegen Jan, selbst Hand anzulegen und die Leistung seiner Klimaanlage zu optimieren. Dafür hat er sich eine eigene Fensterdurchführung samt Schlauchisolierung gebaut und zeigt in seinem Bastelartikel, wie Sie das nachbauen können.

Der Sommer ist aber nicht nur für Klimaanlagen die perfekte Einsatzzeit, sondern auch für Solargeneratoren. Mittlerweile gibt es tragbare Geräte, die sich über Solarpanels laden lassen und bei Kapazitäten von bis zu einer Kilowattstunde sogar kurzfristig für ausreichend Notstrom sorgen. Kollege Johannes hat vier Solargeneratoren mit Kapazitäten zwischen 614 und 1070 Wattstunden getestet. Der schwerste wiegt gut 12 kg, ist also auch für Nicht-Bodybuilder bequem tragbar. Scheint mal nicht die Sonne, lassen sie sich auch über die Zigarettenanzünderbuchse des Autos oder über ein mitgeliefertes Netzteil laden.

Übrigens: Am 11. Juni startet die Fußball-Weltmeisterschaft. Die Fußball-verrückten Kollegen freuen sich schon jetzt aufs „Public Viewing“ – sei es auf irgendeinem Marktplatz, einer Kneipe oder zu Hause im Garten. Letzteres ist mithilfe von smarten Mobilbeamern wirklich einfach und günstig umsetzbar. Entsprechend haben wir sechs aktuelle Geräte zwischen 150 und 650 Euro getestet, die im Zusammenspiel mit einer günstigen Leinwand ein durchaus beeindruckendes Ergebnis liefern.

Wem weder Sonne noch Fußball reizen, ist vor dem eigenen Computer sicher am besten aufgehoben. Insbesondere Blogging-Interessierte sollten sich das neue WordPress 7 anschauen, das erstmals Schnittstellen für externe KI-Dienste mitbringt. Über diese können WordPress-Nutzer ihre Texte verbessern und rasch Bilder für Aufmacher erstellen. Unser Ratgeber zeigt, wie Sie mit WordPress 7 eine eigene Website bauen und die KI-Funktionen einrichten.

Wem das alles zu sehr nach Arbeit klingt, kann sich am Wochenende auch mit älteren Spiele-Perlen beschäftigen, etwa Mario und Zelda. Unser Retro-Experte hat sich angeschaut, wie sich 3D-Spiele der späten 90er-Jahre mit HD-Texturen aufhübschen lassen. Dadurch wirken etwa Grasböden sowie Oberflächen von Holzkisten detaillierter. Wir zeigen, wie das beispielsweise für Super Mario 64, The Legend of Zelda: Ocarina of Time und GTA V funktioniert.

Ob mit Sonne, Blogging oder Retro-Spiel: Ich wünsche Ihnen ein angenehmes Wochenende.

Ihr
Martin Fischer

Stellv. Chefredakteur heise medien

(mfi)

Da die Preise für Photovoltaik-Speicher stark gefallen sind, lohnt sich deren Anschaffung zunehmend. Damit lässt sich Strom speichern und etwa nach Zeitplan später ins Hausnetz einspeisen. Bedarfsgerechte Steuerung, auch als Nulleinspeisung bekannt, ist jedoch die Königsdisziplin. Allerdings braucht es dafür einen Smart-Meter – das meint ein Zangenmessgerät oder Strommesser –, das den aktuellen Strombedarf ausliest und einen Elektriker, der das einbaut – wenn noch Platz ist; das wird damit unter Umständen zum kostspieligen Unterfangen. Die Idee liegt nahe: Geht das nicht auch nichtinvasiv mit Lesekopf-Aufsatz wie dem Fritz SmartEnergy 250? Wir haben es ausprobiert.

Vorneweg gibt es dazu anzumerken, dass es keine einfache Lösung für alle Fälle gibt. Jeder PV-Speicher von unterschiedlichen Herstellern möchte die aktuellen Daten auf andere Art und Weise aufbereitet vorfinden. Selbst beim selben Hersteller gibt es da Unterschiede, abhängig von der Firmware-Version oder dem konkreten Speicher-Modell.

Die erste Idee war daher, das eigentlich von allen PV-Speichern unterstützte Smart-Meter Shelly Pro 3EM zu emulieren. Das ist gut erforscht und hat ein klar definiertes Verhalten. Es muss ein Programm her, das die Datenausgabe eines Shelly emuliert und dafür die Werte eines Lesekopfes, in diesem Fall dem populären Fritz SmartEnergy 250, ausliest und aufbereitet.

Als Plattform dient ein bereits im Heimnetz aktiver Raspberry Pi – genauer gesagt ein mit DietPi betriebener Radxa Zero 3 W – der ist recht genügsam und zieht selbst je nach Last zwischen 100 und 300 Milliampere). DietPi ist weitgehend mit Raspberry Pi OS kompatibel, was die Einrichtung anbelangt, das Projekt lässt sich daher auch damit umsetzen. Es gibt bereits einige Lösungen etwa für Home Assistant zum Einbinden von IR-Leseköpfen, aber das hat und will nicht jeder unbedingt haben, und der direkte Weg in die Akku-App ohne ein ganzes Heimautomatisierungssystem einzurichten, wirkt dafür eleganter.

Vibecoding

Da es sehr viel zu erforschen und auszuprobieren gibt, soll die Programmierarbeit mit starker Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erfolgen. Dazu reichen bereits kostenlos nutzbare Modelle wie Googles Gemini aus – wichtig ist jedoch, darauf zu achten, nicht auf dem derzeit voreingestellten „Flash-Lite“-Modell zu bleiben, sondern auf „Flash“ umzustellen. Flash-Lite macht viele Fehler und ist äußerst vergesslich; das größere Flash-Modell jedoch nicht unbegrenzt nutzbar. Google sperrt die Nutzung dann gegebenenfalls mal für mehrere Stunden oder schaltet ohne Rückmeldung auf das Lite-Modell zurück, wodurch auf einmal fehlerhafte Antworten zurückkommen. Das Skript landet mittels git in einer Versionierung, damit gegebenenfalls fehlerhafte Änderungen leicht rückgängig zu machen sind.

Im konkreten Versuch geht es darum, zwei Marstek-B2500-D-Speicher mit Daten aus dem Fritz SmartEnergy 250 zu steuern. In der App kann man dafür Marstek-eigene Smart-Meter wie das CT002 oder CT003 auswählen, aber auch mehrere Shelly-Smart-Meter, die weitverbreitet für solche Steuerungsaufgaben sind. Die Marstek-Speicher sind typische Nachrüstlösungen, die durch die MC4-Anschlüsse zwischen Solarpanele und Wechselrichter eingeschleift werden. Bei den Komplettlösungen ist inzwischen die Integration eines Wechselrichters in den Akku häufig anzutreffen.

Viele Fehlschläge führten zu einem Ansatz, der dann erfolgreich war. Die KI darf nicht vollständig losgelöst das Skript bauen, sondern mit klaren Vorgaben und dem Verweis etwa auf das AstraMeter-Projekt von Tom Quist, der eine bekannte Emulation für Home Assistant gebaut hat; auch das Uni-Meter-Projekt bietet derartige Emulationen. Bereits darin sind die unterschiedlichen Emulationen verankert und die KI leitet daraus funktionierende Umsetzungen ab, gegebenenfalls mit mehreren Nachfragen und Iterationen.

Rückgriff auf bekannte Emulator-Projekte

Im Beispiel mussten Eigenheiten der Marstek-Speicher berücksichtigt werden. Wer PV-Speicher von anderen Herstellern nutzt, muss die KI-Prompts entsprechend darauf anpassen.

Ein beispielhafter Startpunkt ist etwa: „Erstelle unter Zuhilfenahme der AstraMeter-Quellen von Tom Quist ein Python-Skript, das mit der fritzconnection-Python-Bibliothek die aktuellen Daten aus einem Fritz SmartEnergy 250 (Fritz SE) ausliest. Nutze die Adressen <192.168.178.1 (Fritzbox-IP)> zum Auslesen des Fritz SE. Benutzername lautet , Passwort . Die AIN lautet hingegen . Die gesuchten Werte sind im AIN-Zweig -1 und -2 zu finden. Lies diese Werte im Speicher ein und bereite sie auf, dass sie als Shelly Pro 3EM ausgegeben werden. Stelle im Python-Skript die mDNS-Broadcasts bereit, es soll auf Anfragen auf den benötigten Ports antworten. Ein Webserver ist bereits vorhanden, daher sind die TCP-Ports 80, 443, 8080 und 8443 nicht nutzbar.“

Die Python-Bibliotheken lassen sich unter Raspbian und DietPi nicht einfach mittels pip nachinstallieren. Der Aufruf lautet da dann etwa sudo apt install python3-.

Das Konto auf der Fritzbox muss Zugriff auf Smarthome-Funktionen haben, das müssen Interessierte dort einstellen. Dabei müssen sie auch gleich die Geräte-Kennung (AIN) des Fritz SmartEnergy in der Smart-Home-Rubrik der Fritzbox-Oberfläche herausfinden und mit übergeben. Gegebenenfalls ist auch eine mehrstufige Entwicklung hilfreich – zunächst muss das Auslesen des Fritz SE funktionieren, idealerweise im 10-Sekunden-Takt. Die KI braucht gegebenenfalls den Hinweis, dass SID-Handling nötig ist, da die Fritzbox-Firmwares der Versionen 8.20 und neuer da Änderungen brachten und einfaches Auslesen über PnP nicht klappt.

Dann muss das Skript noch die Daten so ausgeben, wie der eingesetzte Speicher es gerne hätte. Bei Marstek war es zum Schluss relativ einfach: Die Speicher selbst fragen auf UDP-Port 1010 per Broadcast nach, und erwarten eine Antwort auf UDP-Port 22222. Kaum war der Mechanismus umgesetzt, ließ sich die Emulation als Steuerung in der Marstek einrichten. Hier kommt das nächste Problem. In der Fritzbox-Oberfläche wechselt der Fritz SE bei längerer Beobachtung von seinem 2-Minuten-Zyklus in ein 10-sekündliches Update-Intervall; eine Speisung über USB anstatt aus Batterien sorgt ebenfalls für den Übergang auf den 10-s-Takt. Damit sollte eine einigermaßen realistische Nachverfolgung des aktuellen Bedarfs möglich sein. Es gelang im Test jedoch nicht, diesen 10-Sekunden-Zyklus im Batteriebetrieb zu erzwingen. Die Werte bleiben also zwei Minuten stehen – zumindest in der Nacht passt das meist zum vorherrschenden Bedarf. Ein weiteres Problem besteht darin, dass die Emulation die Werte manchmal nicht korrekt übernimmt und damit falsche Werte für noch längere Zeit stehen bleiben.

Mit emuliertem Shelly lassen sich zudem mehrere Speicher nicht ordentlich gleichzeitig steuern, auch, wenn das Skript allen antwortet. Die Regelung schwingt sich dann auf und ab. Wer den konkreten Anwendungsfall mit mehreren Marstek-Speichern hat, kann der KI mitteilen, dass anstatt der Shelly-Emulation der Marstek-CT002 oder CT003 emuliert werden sollen. Das ist in den Quellen des AstraMeter-Projekts bereits hinterlegt und verspricht deutlich bessere Ergebnisse.

Keine dauerhafte Lösung

Das Skript kann die KI so bauen und auch eine Anleitung mitliefern, dass es sich auf dem Einplatinenrechner als Dienst einrichten lässt. Damit startet es automatisch und liefert dauerhaft die Emulation. Wer den Fritz SE 250 über USB speisen kann und lediglich einen Speicher verwendet, kann sich sicherlich mit einer solchen Lösung behelfen. Als Versuchsprojekt und zum Spaß funktioniert das auf jeden Fall – und ist insbesondere dann eine interessante Zwischenlösung, wenn der Elektriker zum Einbau eines „richtigen“ Smart-Meters erst in Wochen einen Termin hat.

Der Vergleich zur Variante mit dem echten Smart Meter in der Unterverteilung zeigt jedoch die Grenzen auf. Ein echtes Smart Meter braucht maximal Sekunden, bis Laständerungen bei den Speichern ankommen, die dann zügig darauf reagieren. Außerdem lassen sich damit auch mehrere Speicher ohne Klimmzüge und potenziell wackeliger Regelung steuern.

Das Beispielskript funktioniert mit Fritzbox-Firmwares ab Version 8.20 und kann darin die Werte des Fritz SE 250 auslesen. Die Ausgabe ist für Marstek B2500-D-Speicher angepasst. Das kann jedoch auch für andere Speicher als Ausgangspunkt für Anpassungen dienen – gegebenenfalls unter Zuhilfenahme einer KI zum Anpassen.

#!/usr/bin/python3
import threading
import time
import json
import socket
import logging
import requests
import hashlib
import binascii
import xml.etree.ElementTree as ET

# --- KONFIGURATION ---
FRITZ_IP = '192.168.178.1'
FRITZ_USER = ''
FRITZ_PW = ''
FRITZ_BASE_AIN = 'abcde fghijkl'
LISTEN_PORT = 2220

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

data_lock = threading.Lock()
shared_data = {"power": 0.0, "sid": "0000000000000000", "gateway_addr": None}

class FritzCollector:
    def __init__(self):
        self.ain_base = FRITZ_BASE_AIN.replace(' ', '%20')

    def update(self):
        try:
            if shared_data["sid"] == "0000000000000000":
                r = requests.get(f" timeout=5)
                ch = ET.fromstring(r.text).findtext('Challenge')
                res = f"{ch}-{hashlib.md5(f'{ch}-{FRITZ_PW}'.encode('utf-16le')).hexdigest()}"
                resp = requests.get(f" timeout=5).text
                shared_data["sid"] = ET.fromstring(resp).findtext('SID')
            
            url = f"http://{FRITZ_IP}/webservices/homeautoswitch.lua?ain={self.ain_base}-1&sid={shared_data['sid']}&switchcmd=getdeviceinfos&refresh=1"
            req = requests.get(url, timeout=5)
            root = ET.fromstring(req.text)
            power = round(float(root.find(".//power").text) / 1000.0, 2)
            
            with data_lock:
                shared_data["power"] = power
            logging.info(f"FritzBox Update: {power} W")
        except Exception as e:
            logging.error(f"Fritz-Fehler: {e}")
            shared_data["sid"] = "0000000000000000"

def collector_loop():
    collector = FritzCollector()
    while True:
        collector.update()
        time.sleep(10)

def udp_server():
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    sock.bind(('0.0.0.0', LISTEN_PORT))
    logging.info(f"Server aktiv auf Port {LISTEN_PORT}")
    
    while True:
        try:
            data, addr = sock.recvfrom(1024)
            with data_lock:
                shared_data["gateway_addr"] = addr
            
            if b"EM.GetStatus" in data:
                with data_lock:
                    p = shared_data["power"]
                response = {
                    "id": 1,
                    "src": "shellypro3em-e682e89c1724",
                    "result": {
                        "id": 0,
                        "a_act_power": p, "b_act_power": 0.0, "c_act_power": 0.0,
                        "total_act_power": p,
                        "a_voltage": 230.0, "a_current": round(p/230.0, 2)
                    }
                }
                sock.sendto(json.dumps(response, separators=(',', ':')).encode('utf-8'), addr)
                logging.info(f"Antwort an {addr} gesendet.")
        except Exception as e:
            logging.error(f"UDP Fehler: {e}")

if __name__ == "__main__":
    # Korrekter Start der Threads
    threading.Thread(target=collector_loop, daemon=True).start()
    udp_server()

(dmk)

Valves Steam Machine und die VR-Brille Steam Frame sollen im Sommer 2026 erscheinen. Das bestätigt der Steam-Betreiber in einem Blogeintrag für Entwickler, in dem es hauptsächlich um die Verified-Programme der beiden Geräte geht.

In dem Beitrag erklärt Valve, dass das Verified-Programm von Steam Deck auf Steam Machine und Steam Frame ausgeweitet wird. Entwickler finden im Steamworks-Dashboard künftig eigene Reiter für beide Geräte neben dem bisherigen Eintrag „Verifiziert für das Steam Deck“. Viele Titel hat Valve nach eigenen Angaben bereits geprüft. Und dann steht da dieser Satz: „Wir freuen uns darauf, dass Spieler diesen Sommer Ihre Titel auf der neuen Steam-Hardware ausprobieren können.“ Zuletzt hatte Valve geschrieben, dass die beiden Geräte irgendwann im Verlauf des Jahres in den Handel kommen sollen.

Sechsmal so schnell wie das Deck

Die Steam Machine ist ein SteamOS-Rechner fürs Wohnzimmer und rechnet laut Valve etwa sechsmal so schnell wie das Steam Deck. Weil beide Geräte dieselbe Software nutzen, läuft ein Spiel, das auf dem Deck gut funktioniert, ohne zusätzliche Arbeit auch auf der Steam Machine. Jeder Titel mit Deck-Verified-Siegel erhält deshalb automatisch auch die Machine-Einstufung. Spiele, die das Steam Deck wegen Leistungsmangel nicht packt, testet Valve für die stärkere Steam Machine erneut.

Anders verhält es sich bei Steam Frame. Die VR-Brille ist in erster Linie zum Streaming von PC-Spielen gedacht, kann Spiele aber auch komplett selbst berechnen. Das Verified-Programm bewertet genau diesen eigenständigen Betrieb und gilt für VR-Titel ebenso wie für klassische Spiele. Welche Anforderungen ein Spiel dafür erfüllen muss, hatte Valve bereits im März auf der Entwicklerkonferenz GDC erläutert.

Termin wird konkreter, Preis bleibt offen

Ursprünglich sollten beide Geräte Anfang 2026 erscheinen, dann im ersten Halbjahr, bevor daraus zuletzt nur noch ein vages „2026“ wurde. Vor allem die Speicherkrise hat Valves Zeitplan durcheinandergebracht. Den ebenfalls im November 2025 vorgestellten Steam Controller hat Valve dagegen Anfang Mai veröffentlicht.

Einen Preis nennt Valve weiterhin für keines der beiden neuen Geräte. Weil die Speicherkrise die Hardwarekosten zuletzt stark nach oben getrieben hat, schwindet die Hoffnung vieler Spiele-Fans auf einen günstigen Gaming-Einstieg. Ende Mai hat Valve die Preise für das Steam Deck OLED kräftig von 570 auf 780 Euro beim Modell mit 512 GByte und von 680 auf 920 Euro bei der Version mit 1 TByte angehoben.

(dahe)