ScreenSnap ermöglicht es den Nutzern, ihren Bildschirm leicht aufzunehmen, Kommentare hinzuzufügen, zu bearbeiten und zu teilen. Dieses datenschutzfreundliche Tool bietet unbegrenzte Aufnahmefunktionen, was es ideal für Tutorials, Präsentationen und schnelle Aufnahmen macht. Die intuitive Benutzeroberfläche sorgt dafür, dass Benutzer in wenigen Sekunden mit der Aufnahme beginnen können, während integrierte Bearbeitungswerkzeuge Optionen zum Kommentieren und Hervorheben wichtiger Elemente bieten. Teilen Sie Ihre Aufnahmen mühelos mit Kollegen oder Schülern und verbessern Sie die Kommunikation und das Verständnis in verschiedenen Umgebungen.

Visily ist eine leistungsstarke UI-Designplattform, die KI-Technologie nutzt, um die Umwandlung von Screenshots in bearbeitbare Wireframes zu erleichtern. Egal, ob Sie Produktmanager, Designer oder jemand ohne Design-Erfahrung sind, Visily bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die die schnelle Erstellung professioneller Wireframes und Prototypen unterstützt. Das Tool vereinfacht den Designprozess, macht ihn für alle Fähigkeitsstufen zugänglich und sorgt für einen schnellen und effizienten Workflow.

ScreenML ist eine KI-gestützte macOS-Anwendung, die entwickelt wurde, um die Organisation von Screenshots zu verbessern, indem sie automatisch kontextbezogene Dateinamen generiert. Mit fortschrittlichen KI-Modellen wie ChatGPT, Google Gemini oder Claude analysiert es den Inhalt Ihrer Screenshots, um relevante und bedeutungsvolle Dateinamen zu erzeugen. Dies hilft nicht nur bei der besseren Dateisuche und -organisation, sondern unterstützt auch Annotierungs-Workflows und bietet im nächsten Pro-Modell benutzerdefinierte Benennungsoptionen. ScreenML ist für Basisnutzer kostenlos, mit einem Abonnementplan, der erweiterte Funktionen bietet.

AppAgent ist ein multimodales Agenten-Framework auf Basis von LLM, das entwickelt wurde, um Smartphone-Apps ohne manuelles Scripting zu steuern. Es integriert Bildschirmaufnahme, GUI-Elementerkennung, OCR-Parsing und natürliche Sprachplanung, um App-Layouts und Benutzerabsichten zu verstehen. Das Framework steuert Touch-Events (Tippen, Wischen, Texteingabe) über ein Android-Gerät oder Emulator, um Arbeitsabläufe zu automatisieren. Forscher und Entwickler können Eingabeaufforderungen anpassen, LLM-APIs konfigurieren und Module erweitern, um neue Apps und Aufgaben zu unterstützen, und so eine adaptive und skalierbare mobile Automatisierung erreichen.