Wissen, was
zählt.
Bearing entscheidet, was du gar nicht erst lesen musst. Was übrig bleibt, steht in einem Briefing. Mit dem Grund, warum es übrig geblieben ist.
Was Bearing den ganzen Tag macht.
Etwas kommt rein: ein Reel, ein Podcast, ein Newsletter, ein Link, ein PDF. Bearing hört es sich an, liest es und prüft, ob es mit dem zu tun hat, woran du gerade arbeitest.
Was das übersteht, landet im Briefing. Was nicht, bleibt draußen. Nachsehen kannst du trotzdem jederzeit. Kein Feed, keine Timeline, keine ungelesenen Zähler. Am Ende steht ein Text, den du in ein paar Minuten liest.
Warum es das gibt.
Ich habe Podcasts gehört, von denen ich am nächsten Tag nichts mehr sagen konnte. Sie waren gut. Es zeigte nur nichts daran auf etwas, an dem ich gerade saß.
Die Werkzeuge dafür lösen alle dieselbe Hälfte. Read-later-Apps legen Dinge ab, Wissenssysteme legen sie besser ab. Dass etwas das Öffnen nicht wert ist, sagt dir keins davon.
Genau dieser Satz ist das ganze Produkt. Ein werbefinanziertes Produkt könnte ihn nie sagen.
Ein Dreieck, das ich mir ausgedacht habe.
Ich stelle mir Context Management als Dreieck vor. Organisationsmanagement: was es gibt und wo es liegt. Informationsmanagement: was von außen hereinkommt und ob es deine Zeit wert ist. Wissensmanagement: was du schon weißt.
Das Modell ist auf meinem Mist gewachsen und steht in keinem Lehrbuch. Es ist die kürzeste Art, die ich gefunden habe, um zu erklären, wo Bearing arbeitet und wo nicht mehr.
Die meisten Werkzeuge sitzen in der dritten Ecke. Was da hineingehört, klärst du vorher selbst, meistens nebenbei. An der ersten Ecke baue ich übrigens auch, sie heißt quay. Weit ist die noch nicht.
Dasselbe Signal ist nicht für alle gleich wichtig.
Eine Finanzierungsrunde in deinem Markt ist am Dienstag wichtig und am Freitag Rauschen, je nachdem, was du diese Woche entscheidest. Bearing hält dafür mehrere Profile: Produkt, Markt, Team, privat. Derselbe Artikel rankt in jedem anders.
Deshalb gibt es hier auch keinen gemeinsamen Feed. Es gibt nichts, worin etwas beliebt sein könnte.
Bias ist der Teil, den dir sonst niemand zeigt.
Wenn dich immer dieselben drei Perspektiven erreichen, merkst du das nicht. Das ist die Eigenschaft eines Blindspots: er meldet sich nicht.
Das Bias Network legt die Quellen, die du tatsächlich liest, auf eine Achse und zeigt, wie viel von deiner Zeit jede einzelne bekommen hat. Wo dich nichts erreicht, taucht die Lücke im Briefing auf.
In Bearing steckt ein Algorithmus. Er lernt, welche Themen dich angehen, nie welche Haltung dir gefällt. Beide Seiten eines Themas bleiben sichtbar, egal wie du klickst.
Ist das nicht einfach ein ChatGPT-Wrapper?
Berechtigte Frage. Ein Wrapper reicht deine Frage an ein Modell weiter und gibt die Antwort zurück. Nächste Sitzung, leerer Tisch.
Bearing hängt daran, dass es sich erinnert. Was du gelesen hast, was du weggeklickt hast, was du schon wusstest, wo dich etwas später eingeholt hat. Aus diesen Signalen entsteht der Kontext, gegen den das nächste Signal bewertet wird, und dieser Kontext ist nach einem Jahr mehr wert als am ersten Tag.
Modelle stecken drin, mehrere sogar. Sie sind Bauteile, so wie eine Datenbank ein Bauteil ist. Der Teil, der Bearing zu Bearing macht, ist das, was zwischen den Aufrufen liegen bleibt.
Wer das baut.
Bearing wird von Felix Winkel bei SW labs gebaut. Produkt, Design und Code liegen in einer Hand. Deshalb fallen Entscheidungen schnell, und deshalb sprichst du mit dem, der es baut.
Veröffentlicht ist noch nichts. Es gibt eine Warteliste, und wer darauf steht, erfährt Preise und Termine vor allen anderen.
Ich habe große Pläne damit und ein realistisches Gefühl dafür, wie lange die brauchen. Gebt mir zwei Jahre.