§ Plattform / Studio
Zeichne deine Berechnung.
Im Studio **ist** die Zeichnung das Programm. Du baust Datenaufbereitung, Statistik, Simulation und maschinelles Lernen zu einem Workflow zusammen, dessen Verbindungen echte Datenformen und Typen tragen — ein Fehler fällt also beim Zeichnen auf, nicht in Minute vierzig eines Laufs. Dann drückst du auf Start, und alles läuft auf der GPU deines eigenen Geräts.
Aus einer Zeichnung wird echter GPU-Code
Was du zeichnest, ist ein echtes Programm, kein Bild davon. Die Canvas kompiliert jedes Mal gleich — Mehrdeutigkeit wird früh zurückgewiesen, mit einer präzisen Diagnose statt einer Überraschung zur Laufzeit —, und am Ende steht Code, der auf der GPU deines eigenen Geräts läuft. Keine Installation, kein Cluster, kein Upload: Die Maschine, die du ohnehin besitzt, macht die Arbeit.
Zwischen der Zeichnung und der GPU ist nichts eine Blackbox. Du kannst jede Stufe dazwischen öffnen — den Plan, zu dem dein Workflow wurde, den Speicher, den er bekam, den Code, den er losschickt. Genau das macht Training im Browser-Tab debugbar statt magisch. Das Vokabular darunter erklären die Grundbegriffe, den Weg zum Code die Seite von der Canvas zu WebGPU.
Blöcke sind die Einheit, Verbindungen tragen die Daten
| Was ein Block deklariert | Im Voraus | Warum es für dich zählt |
|---|---|---|
| Ein- & Ausgaben | was es nimmt, was es zurückgibt | Eine Verbindung entsteht nur, wo beide Seiten zusammenpassen. |
| Reproduzierbarkeit | wie exakt es sich wiederholt und wie es differenziert | Gleichheit ist deklariert, nie geraten. |
| Was es berührt | Netz, Speicher, andere Geräte — standardmäßig nichts | Nichts geht ans Netz oder an deine Dateien, ohne dass es das angekündigt hat und du zugestimmt hast. Local-first. |
| Daten größer als der Speicher | streamt in Chunks, gegen ein deklariertes Budget | Ein Datensatz größer als dein RAM ist gewöhnliche Arbeit, kein Neuschreiben. |
| Version | ein exaktes, unveränderliches Release | Neue Versionen bestehen neben alten; nichts verrutscht unter dir. |
| Herkunft | wer es gemacht hat · Zitationen · Lizenz | Jede Karte im Katalog ist vollständig — für Menschen wie für den Assistenten. |
Derselbe Vertrag prüft, was wir gebaut haben, und was du gebaut hast — eine Prüfung, ein Weg, keine privilegierten Blöcke.
Jeder Knoten auf der Canvas ist ein Block: ein versionierter Vertrag, der im Voraus sagt, was er hereinnimmt und zurückgibt, wie exakt er reproduziert, wie er sich verhält, wenn die Daten größer werden als der Speicher, und ob er überhaupt ans Netz oder an deine Dateien geht. Verbindungen tragen die tatsächliche Form der Daten — ein Workflow fügt sich also entweder sauber zusammen oder sagt dir genau, warum nicht: beim Zeichnen, nicht in Minute vierzig eines Laufs.
Blöcke verschachteln sich: Jeder Workflow lässt sich als Block verpacken und in einem größeren wiederverwenden, und alles, was du oder andere gebaut haben, fügt sich ein wie ein Bibliotheks-Import — im Katalog gefunden, auf die exakt gewählte Version festgesetzt und stabil, während die Quelle sich weiterentwickelt. Eine Skizze wächst zum System, ohne je neu geschrieben zu werden.
Kontrollfluss wird gezeichnet — und Budgets kommen zuerst
Ein Workflow ist kein gerades Rohr. Bedingungen, Schleifen und laufende Summen sind Strukturen, die du zeichnest, kompiliert wie alles andere — ein Trainings-Loop oder ein iterativer Solver ist Teil des Bildes, nicht ein Skript, das außen herumgewickelt ist. Und wächst das Datenvolumen über den Speicher hinaus, streamt der Lauf: Die Arbeit wird gegen explizite Speicher- und Storage-Budgets in Chunks zerlegt.
Nichts wird belegt, bevor der Planer den gesamten Speicherplan gegen dein tatsächliches Gerät geprüft und ein Urteil gefällt hat — grün läuft, gelb läuft mit Warnungen, rot wird vorab abgelehnt, mit konkreten Abhilfen im Gepäck. Du erfährst nie nach einer Stunde, dass der Lauf ohnehin nie gepasst hätte. Wie das bei einem echten Trainingslauf aussieht.
Vier Modi, eine Palette, keine Sackgassen
Das Studio ist ein Instrumentenpult um eine Canvas: links der Katalog, rechts der Inspector, unten Ausgabe und Assistent. Vier Modi decken den ganzen Bogen ab — der Workflow, den du zeichnest, Model View für das Innere eines Modells, das Stöbern in dem, was es gibt, und Home, das Regal mit allem, was dir gehört. Ein Doppelklick auf einen Modell-Knoten macht die Canvas zum Vollbild-Editor dafür; Escape bringt dich zurück.
Eine Cmd-K-Palette hält jede Aktion des Produkts in einer durchsuchbaren Liste — dieselbe Liste, aus der auch der Copilot arbeitet. Alles, was du klicken kannst, kannst du also ebenso gut erfragen, und der Assistent kann dem Produkt nie hinterherhinken. Undo ist erstklassig — und gehört in einer Live-Session jeder Person für sich.
Das Studio verliert deine Arbeit nicht und lässt dich nicht stranden: Entwürfe speichern automatisch auf dem Gerät — ein Tab-Absturz kostet nie ungesicherte Änderungen; jede Oberfläche hat einen gestalteten Lade-, Leer- und Fehlerzustand; und ein Fehler in einem Panel reißt nie die ganze App mit. Ein Bildschirm, der ewig lädt oder dir einen Stacktrace hinwirft, gilt hier als Defekt.
Sehen ist Rechnen
Ein Diagramm ist hier kein Bild — es ist ein Viewer: eine versionierte Entität, an typisierte Daten gebunden, so forkbar und so gut von dir selbst baubar wie jeder Block. Das Visualisierungssystem des Studios, das gerade für den Early Access gebaut wird, ist bis in seine Grenzen hinein spezifiziert: Diagrammfenster, die schweben, andocken, sich anheften oder in einen eigenen Browser-Tab ausklinken; Live-Kanäle, die die Metriken eines Laufs schon während des Trainings tragen; und eine Ausdünnung, die nie stumm bleibt — eine Kurve aus weniger Punkten sagt es, statt den vollen Strom vorzutäuschen.
Abbildungen sind zum Zitieren gemacht, nicht nur zum Anschauen: Ein Snapshot hält die Daten fest, aus denen er gezeichnet wurde, den Viewer, der ihn gezeichnet hat, und die Engine-Version — was du veröffentlichst, entsteht neu, statt als Screenshot mit verlorener Vergangenheit zu überleben. Live-Zustand dagegen wird nie festgehalten: Du arbeitest gemeinsam an einem Entwurf und zitierst einen Commit.
Prosa bleibt beim Graphen. Notizen ankern dort, wo sie hingehören — an einem Knoten, einer Verbindung, einem Bereich oder nirgends im Besonderen —, wandern mit dem Dokument mit und ändern nie, was das Programm ist. Kommentar-Threads tragen @-Erwähnungen und ein Erledigt-Häkchen, in einer Live-Session wie offline; verschwindet das, worauf eine Notiz zeigte, wird sie zu einer losen Nadel, die du neu anheften kannst — nie zu einer Löschung.
Es hält auf einem gewöhnlichen Laptop mit dir mit
| Was du tust | Was es kostet |
|---|---|
| Ein Modell mit 96 Layern schieben und zoomen | 60 fps |
| Auf einen Knoten klicken | < 1 ms |
| Einen Knoten ändern | < 5 ms |
| Die ganze Canvas neu zeichnen | < 16 ms |
| Ein Modell ändern und neu geprüft sehen | < 100 ms |
Bei jedem Release auf einem gewöhnlichen Laptop gemessen — ein verfehlter Zielwert ist ein Bug, keine Fußnote.
Ein Modell mit sechsundneunzig Layern lässt sich auf einem normalen Laptop bei voller Bildrate schieben und zoomen, ein Klick sitzt in unter einer Millisekunde, und eine Änderung prüft sich selbst, bevor deine Hand die Maus verlässt. Das sind Zielwerte, an denen die Canvas bei jedem Release gemessen wird — keine Absichtserklärungen —, denn ein Instrument, mit dem man denkt, muss mit dem Denken mithalten. Wie die Canvas diese Zahlen erreicht.