Künstliche Intelligenz
Lapdock für Maker: CrowView Note mit Arduino UNO Q
Lapdocks für Smartphones, Raspberry Pis und andere Einplatinenrechner gibt es schon seit Jahren. Die Idee dahinter ist simpel: Bildschirm, Tastatur, Touchpad und Akku werden in ein Notebook-ähnliches Gehäuse gepackt, während die eigentliche Rechenarbeit ein über USB-C angeschlossenes Gerät übernimmt. Mit dem CrowView Note versucht Elecrow nun allerdings, das Prinzip stärker auf Maker zuzuschneiden.
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Das CrowView Note ist ein 14-Zoll-Lapdock mit IPS-Panel und einer Auflösung von 1920 × 1080 Pixeln und 60 Hz bei 100 % sRGB-Abdeckung. Das Gerät integriert Tastatur, Touchpad, Lautsprecher, Mikrofon und einen Akku mit 5000 beziehungsweise 6000 mAh, je nach Angabe im Datenblatt. Angeschlossen werden kompatible Geräte über USB-C. Darüber laufen gleichzeitig Stromversorgung, Audio, Video und Eingaben.
Speziell wird das CrowView Note durch das Bundle mit dem Arduino UNO Q. Dabei handelt es sich nicht um ein klassisches Arduino-Board mit kleinem Mikrocontroller allein, sondern um eine Kombination aus Qualcomm Dragonwing QRB2210 und STM32U585. Das System setzt also auf zwei getrennte Recheneinheiten. Der Qualcomm-Chip übernimmt Linux, Netzwerkfunktionen, Videoverarbeitung und KI-Anwendungen, während sich der STM32-Mikrocontroller um Echtzeitaufgaben kümmert.
Rudimentäre Kamera
Der Linux-Teil läuft mit einem Quad-Core-Prozessor mit bis zu 2 GHz, Adreno-GPU und 4 GByte RAM. Dazu kommen zwei ISPs für Kameraverarbeitung. Laut Hersteller eignet sich das Board dadurch für lokale KI-Anwendungen wie Objekterkennung oder Gestensteuerung. Das ist für Maker interessant, weil viele KI-Projekte sonst schnell bei Cloud-Diensten landen oder zusätzliche Hardware benötigen. Hier läuft die Verarbeitung direkt auf dem Gerät.
Zum Bundle gehört außerdem eine USB-Kamera mit 640 × 480 Pixeln. Die Auflösung wirkt im Jahr 2026 zwar eher wie Steinzeit, reicht aber für einfache Computer-Vision-Projekte oder Objekterkennung aus.
Das CrowView Note selbst besitzt neben mehreren USB-C-Anschlüssen auch Mini-HDMI sowie zwei USB-A-Ports. Unterstützt werden neben dem Arduino UNO Q auch Raspberry Pi 5, Raspberry Pi Zero, Jetson Nano, Orange Pi, Rock Pi oder LattePanda. Damit eignet sich das Gerät im Prinzip als universeller Entwicklungsmonitor für viele SBC-Projekte.
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Interessant ist auch die Smartphone-Unterstützung. Android-Geräte mit Desktop-Modus lassen sich direkt anschließen und auf dem 14-Zoll-Display nutzen. Unterstützt werden im Apple-Bereich nur iPhones mit USB-3-fähigem Anschluss, also die Pro-Modelle neuerer Generationen. Die normalen iPhone-Varianten mit USB 2.0 bleiben außen vor.
Für Maker könnte das CrowView Note vor allem bei mobilen Projekten spannend werden. Wer beispielsweise an einem Roboter arbeitet, ein KI-Projekt auf Basis eines Jetson Nano testet oder unterwegs Sensorik debuggen möchte, bekommt mit dem Gerät eine kompakte Entwicklungsumgebung. Gerade bei Workshops, Messen oder Feldtests spart das zusätzliche Monitore und Eingabegeräte. Auch als portables Dashboard für Home-Assistant- oder Raspberry-Pi-Projekte wäre das Gerät denkbar.
Das Bundle mit Arduino UNO Q und Kamera wird für 259,90 US-Dollar angeboten. Für Maker könnte das Gerät weniger ein Notebook-Ersatz sein, sondern eher eine Art universeller „Werkstatt-Bildschirm zum Zusammenklappen“.
Wer mehr über den UNO Q erfahren will, findet alles dazu in unserem Test.
(das)
Künstliche Intelligenz
Git grafisch mit KI sortieren und verwalten – GitBrowser
Die neue Version der grafischen Git-Verwaltung GitBrowser analysiert alle Dateiänderungen in einem Repo, sortiert sie in zusammenpassende Gruppen und benennt diese. So bekommen Anwenderinnen und Anwender einen schnellen Überblick über alle Änderungen, die sie oder ein Trupp von KI-Agenten gemacht haben. Die nach Themen sortierten Änderungsgruppen können sie dann separat stagen und commiten.
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Partielles Committen von Diff-Inhalten
Für diese Funktion, Change Set Analysis, verwendet GitBrowser den hauseigenen Coding-Assistenten CodeBot, der sich an Claude, Gemini oder OpenAI anbinden lässt. Eine Besonderheit der Funktion ist, dass sie Themen auch innerhalb einer Datei erkennt und nur diesen Teil der Bühne übergibt, wenn der Anwender diesen Gliederungspunkt commiten will. Anwenderinnen und Anwender klicken in der Dateiliste auf „Analyze Changesets with CodeBot“ und erhalten die gegliederte Übersicht.

GitBrowser gliedert mit KI-Hilfe die anstehenden Änderungen nach Themen.
(Bild: GitBrowser)
Einzelne Dateien lassen sich anklicken und dann mit Diff untersuchen, wobei nur die zum Thema passenden Abschnitte zu sehen sind. Auch beim manuellen Commiten, ohne KI-Hilfe, können Anwender einzelne Teile einer Diff-Ansicht zum Stagen wählen.

Auch in der manuellen Diff-Ansicht lassen sich auch nur einzelne Abschnitte stagen und committen.
(Bild: GitBrowser)
Neu ist ferner eine umfassende Unterstützung für Worktrees, die sich im Tool wie normale Checkouts verwenden lassen, inklusive Commit, Push oder Merge. Auch hier funktioniert die Change Set Analyse mit CodeBot zwischen zwei Worktrees.
Das im November 2025 vorgestellte Tool ist kostenlos, aber für die KI-Funktionen benötigen Anwender ihre eigenen Modell-Keys. Neben der Mac-Version ist in Kürze eine Beta für Windows angekündigt.
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(who)
Künstliche Intelligenz
Neues Bündnis für Open-Source-Schutz | heise online
Die Linux Foundation hat gemeinsam mit zahlreichen Tech-Unternehmen und Finanzinstituten die Initiative Akrites gestartet. Ziel ist es, den Umgang mit Sicherheitslücken in wichtiger Open-Source-Software zentral zu koordinieren, sie vertraulich mit den jeweiligen Projektverantwortlichen zu beheben und erst anschließend offenzulegen. Hintergrund ist die wachsende Sorge, dass moderne KI-Modelle Schwachstellen deutlich schneller finden als bisher und damit den Zeitdruck für Verteidiger erheblich erhöhen.
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Zu den Gründungsmitgliedern gehören unter anderem Amazon Web Services, Anthropic, Cisco, Google, IBM, Microsoft, GitHub, Nvidia, OpenAI, Red Hat sowie JPMorganChase, Citi und Vodafone. Die beteiligten Unternehmen wollen Personal, Sicherheitswissen und finanzielle Mittel bereitstellen.
Reaktion auf KI-gestützte Schwachstellenanalyse
Nach Angaben in der Ankündigung der Linux Foundation verändert generative KI die Sicherheitslandschaft grundlegend. Während die Suche nach schwerwiegenden Sicherheitslücken bislang viel Fachwissen und oft Wochen an Analyse erforderte, könnten leistungsfähige KI-Modelle große Open-Source-Projekte inzwischen innerhalb weniger Minuten auf potenzielle Schwachstellen untersuchen. Dadurch verkürze sich die Zeit zwischen dem Auffinden einer Lücke und ihrer möglichen Ausnutzung erheblich.
Akrites soll diese Entwicklung mit einem gemeinsamen Sicherheitsprozess beantworten. Statt dass mehrere Unternehmen dieselbe Schwachstelle unabhängig voneinander melden oder unterschiedliche Patches entwickeln, bündelt die Initiative die Koordination. Kern des Projekts sind ein gemeinsames Security Incident Response Team (SIRT) sowie ein einheitlicher Prozess zur koordinierten Offenlegung von Sicherheitslücken (Coordinated Vulnerability Disclosure, CVD). Die beteiligten Organisationen wollen bestätigte Schwachstellen gemeinsam mit den Upstream-Maintainern beheben, bevor Details veröffentlicht werden.
Maintainer sollen entlastet werden
Ein Schwerpunkt liegt auf der Zusammenarbeit mit den Entwicklern der betroffenen Open-Source-Projekte. Laut Linux Foundation sollen Fehlerbehebungen grundsätzlich in die Originalprojekte zurückfließen. Maintainer behalten die Kontrolle über ihre Projekte und sollen nicht mit mehrfachen oder widersprüchlichen Sicherheitsmeldungen belastet werden.
Für Pakete, die nicht mehr aktiv gepflegt werden, sieht Akrites zudem eine Rolle als „Maintainer of Last Resort“ vor. In solchen Fällen soll die Initiative Korrekturen für aktuelle Versionen bereitstellen, damit kritische Sicherheitslücken auch dann geschlossen werden können, wenn ursprüngliche Entwickler nicht mehr verfügbar sind.
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Aufbau auf bestehenden Sicherheitsstandards
Technisch setzt Akrites auf etablierte Verfahren und Standards der IT-Sicherheitsbranche. Dazu zählen unter anderem CVE zur Identifikation von Schwachstellen, CVSS zur Bewertung ihrer Schwere sowie CWE zur Klassifizierung von Schwachstellentypen. Dadurch soll sich die Initiative in bestehende Prozesse von Softwareherstellern, Sicherheitsforschern und Betreibern kritischer Infrastruktur einfügen.
Die Anschubfinanzierung übernimmt Alpha-Omega, ein Förderfonds der Linux Foundation für Open-Source-Sicherheit. Weitere Unternehmen und Organisationen können sich beteiligen, indem sie Entwicklerkapazitäten oder finanzielle Mittel bereitstellen. Parallel zum Start hat die Initiative einen offenen Brief veröffentlicht, in dem die Gründungsmitglieder zu einer gemeinsamen Absicherung der Open-Source-Infrastruktur aufrufen.
(fo)
Künstliche Intelligenz
AirPods-Firmware-Beta und iOS 27: Das ist neu bei Apples Stöpseln
Mit dem Start von iOS 27 im Herbst gibt es auch einmal mehr Verbesserungen für Apples Audio-Hardware. Dabei ist auch die Umsetzung eines lange geforderten Features, wenn auch noch etwas eingeschränkt. Entwickler können die Funktionen bereits testen, wenn sie sich trauen, ihren AirPods eine Beta-Firmware aufzuspielen, die neben der Entwicklerbeta der neuen Systeme notwendig ist.
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Konfiguration deutlich überarbeitet
Eine eigene AirPods-Konfigurations-App hat Apple den Nutzern nicht beschert. Stattdessen wurde das Einstellungsmenü unter „Einstellungen“ und „AirPods“ deutlich verbessert. Die Funktionen und Set-up-Möglichkeiten sind neu organisiert und lassen sich schneller auffinden. Zentrale Funktionen wie die Einstellungen zum Transparenz- und Geräuschunterdrückungsmodus sind weiterhin sofort greifbar (erstmals inklusive Lautstärkeregler), wichtige Einzelbereiche wie Audio und Routing, Hörgesundheit, Steuerung und Gesten, Batterie, Wo ist? oder Barrierefreiheit stecken nun aber in Untermenüs. Obwohl man etwas mehr klicken muss, sind Funktionen schneller zu finden, da man weniger scrollen muss.
Star der neuen Features ist die Erfüllung eines lange gehegten Wunsches vieler Nutzer: Nicht mehr nur Apple darf das Soundprofil der AirPods einstellen, sondern es gibt erstmals einen Equalizer. Dieser ist nicht sehr weitgehend, aber ausreichend: So kann man tiefe Töne, die Mitten und den Hochtonbereich einstellen und gegebenenfalls unter- oder überbetonen. Es ist also ein Dreiband-EQ, wobei man die Frequenzbereiche nicht angezeigt bekommt. Für einen ersten Schritt ist der neue EQ aber nützlich. Nervig: Er funktioniert nur bei AirPods mit H2-Chip, also AirPods Pro 2 und 3, AirPods 4 (mit und ohne ANC) und AirPods Max 2.
Präzisionssuche und GymKit für die Ohren
Mit watchOS 27, iOS 27 und passenden iPhones und Apple-Watch-Geräten kann man die Ladehülle der AirPods Pro 3 nun zentimetergenau (Precision Finding alias „In der Nähe suchen“) orten. Das ist nützlich für Menschen, die sie gerne verlieren. Im Zusammenhang mit iOS 27 können die AirPods Pro 3 mit ihrem integrierten Pulssensor diese Daten via GymKit an kompatible Fitnessgeräte (etwa Laufbänder) übermitteln.
Dies ging bislang nur mit der Apple Watch. Die verbesserten Menüs sind für alle AirPods verfügbar, manche Funktionen wie erwähnt nur mit Geräten, die einen H2-Chip haben. Wer die Features testen will, muss aktuell noch Entwickler sein, eine Public Beta dürfte im Juli beginnen. Man muss wie erwähnt bereit sein, auch eine Beta-Firmware zu nutzen.
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(bsc)
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