KI-Assistent

Mit dem KI-Assistenten beschreiben Sie Arbeit in normaler Sprache, und TikMatrix reiht sie für Sie ein. Er liest Ihre Geräte, Konten und die Aufgabenhistorie, zeigt Ihnen genau, was er anlegen würde, und wartet auf Ihre Freigabe, bevor irgendetwas geschrieben wird.

Erfordert Pro

Der Assistent ist ab dem Pro-Tarif verfügbar — dieselbe Voraussetzung wie für die lokale Automatisierungs-API.

Was er ist (und was nicht)

Der Assistent fasst Ihre Telefone nicht direkt an. Er arbeitet wie Sie: Er sieht sich an, was da ist, und reiht dann Aufgaben ein, die der normale Aufgabenläufer abholt und ausführt. Alles, was er anlegt, erscheint in der Aufgabenliste wie jede andere Aufgabe, mit der Quelle assistant.

Er kann auch nichts von sich aus schreiben. Jede zustandsverändernde Aktion hält das Gespräch an und fragt Sie zuerst — siehe Ohne Ihre Freigabe läuft nichts.

Einrichtung

Das Modell stellen Sie. TikMatrix liefert keines mit und leitet Ihre Anfragen nicht weiter — die App spricht direkt von Ihrem Rechner aus mit dem Endpunkt, den Sie konfigurieren.

1. Klicken Sie in der linken Navigationsleiste auf Assistent.
2. Klicken Sie auf Modelleinstellungen.
3. Füllen Sie aus:

Feld	Was hineingehört
Endpunkt	Die vollständige Chat-Completions-URL, z. B. https://api.openai.com/v1/chat/completions
Modell	Die Modell-ID, z. B. gpt-4o oder claude-sonnet-4-5
API-Schlüssel	Ihr Schlüssel für diesen Anbieter
API-Format	Auf Aus Endpunkt erkennen lassen, solange die Erkennung stimmt
Aufgabenlimit pro Bestätigung	Wie viele Aufgaben eine Freigabe höchstens anlegen darf (Standard 200)

4. Klicken Sie auf Speichern.

Sobald die Einstellungen angenommen sind, zeigt die Statuszeile oben im Panel das verwendete Modell — so sehen Sie auf einen Blick, an welchen Endpunkt ein Gespräch geht.

Welche Endpunkte funktionieren

Zwei Protokollformate werden unterstützt:

• OpenAI-kompatibel — jeder Endpunkt, der POST /v1/chat/completions spricht. Das umfasst OpenAI selbst und die meisten selbst gehosteten Server: vLLM, LocalAI, die OpenAI-kompatible Schicht von Ollama, DeepSeek, OpenRouter und ähnliche.
• Anthropic — Endpunkte, die POST /v1/messages sprechen.

API-Format bleibt normalerweise auf Aus Endpunkt erkennen: Eine URL, die api.anthropic.com oder /v1/messages enthält, gilt als Anthropic, alles andere als OpenAI-kompatibel. Setzen Sie es nur dann ausdrücklich, wenn Sie einen Proxy betreiben, dessen URL den Dialekt nicht verrät.

Wählen Sie ein Modell, das Werkzeuge aufrufen kann

Der Assistent arbeitet vollständig über Werkzeugaufrufe. Ein Modell ohne zuverlässige Werkzeugunterstützung plaudert mit Ihnen, kommt aber nie zu einem Plan.

Modellwahl

Wenn Sie wollen	Nehmen Sie
Die zuverlässigste Planung, am wenigsten Betreuung	Ein aktuelles Spitzenmodell von OpenAI oder Anthropic
Geringere Kosten bei Routinearbeit à la „stell das aufs ganze Rack"	Ein Mittelklassemodell derselben Anbieter
Dass nichts Ihren Rechner verlässt	Einen lokalen Server (Ollama, vLLM, LocalAI) mit einem Modell, das Werkzeugaufrufe sicher beherrscht

Kleine lokale Modelle sind die übliche Ursache für „er plaudert, plant aber nie". Bevor Sie schließen, der Assistent sei kaputt, probieren Sie dieselbe Anfrage einmal gegen ein gehostetes Modell — wenn es dort klappt, lag es am Modell und nicht an der Konfiguration.

Wo die Einstellungen liegen

Endpunkt und Schlüssel werden in assistant_settings.json im Datenverzeichnis der App gespeichert und vom Backend beim Absenden einer Anfrage gelesen. Sie werden nirgendwo hin gesendet außer an den von Ihnen konfigurierten Endpunkt.

Eine Einstellung lebt nur in dieser Datei: max_tokens, das Antwortbudget, das dem Modell mitgegeben wird. Standard ist 8192, begrenzt auf den Bereich 1024–64000. Erhöhen Sie es von Hand, wenn lange Antworten abgeschnitten werden.

Arbeit anfordern

Schreiben Sie in normaler Sprache, was Sie wollen. Ein paar Beispiele:

• Wärme alle Konten 20 Minuten lang auf
• Warum sind meine letzten Aufgaben fehlgeschlagen?
• Poste morgen um 09:00 auf allen Geräten
• Folge diesen fünf Konten von den Telefonen der Gruppe Marketing

Eine Anfrage durchläuft normalerweise drei Schritte:

1. Er schaut nach. Welche Geräte online sind, welche Konten angemeldet sind, welche Parameter das Skript nimmt.
2. Er plant. Er rechnet aus, wie viele Aufgaben die Anfrage genau ergibt, und zeigt Ihnen die Summen — wie viele Aufgaben, über wie viele Geräte und Konten.
3. Sie bestätigen. Erst dann werden die Aufgaben geschrieben.

Ist eine Anfrage auf eine Weise mehrdeutig, die die Anzahl der erzeugten Aufgaben ändert, fragt der Assistent nach, statt zu raten.

Wie eine Anfrage von Anfang bis Ende aussieht

Sie: wärme alle angemeldeten Konten 20 Minuten auf, Start morgen um 9 Uhr

Assistent: (ruft get_script_schema, list_devices, list_accounts und dann plan_tasks auf) 34 Aufwärm-Aufgaben über 12 Geräte und 34 Konten, je 20 Minuten, Start 2026-08-27 09:00. Zwei Konten sind nicht angemeldet und wurden ausgelassen.

Es erscheint eine Bestätigungskarte, die jede Zeile auflistet, die angelegt werden soll — Gerät, Konto und, wo das Skript eines nimmt, das Ziel — dazu die exakte script_config, die geschrieben wird. Sie drücken Bestätigen, und 34 Aufgaben erscheinen in der Liste.

Den Zeitpunkt angeben

Aufgaben lassen sich für später einreihen: Nennen Sie eine Uhrzeit, und der Assistent trägt sie als Startzeit in den Plan ein, was die Karte vor der Freigabe zeigt. Das ist auch die richtige Antwort bei großen Anfragen — die Follows eines ganzen Racks über einen Tag zu verteilen wirkt weit weniger automatisiert, als sie auf einmal abzufeuern, und bei riskant wirkenden Anfragen schlägt der Assistent es von sich aus vor.

Bei Builds, die beide Apps steuern

Ein TikMatrix-Build, der für TikTok und Instagram konfiguriert ist, rät nicht, welche Sie meinen — und versucht es auch nicht: Eine Anfrage ohne Plattform kommt mit einer Rückfrage zurück. Sagen Sie „poste auf TikTok auf der Gruppe Marketing" statt „poste auf der Gruppe Marketing", und er geht direkt zur Planung. Builds mit nur einer Plattform fragen nie.

Ohne Ihre Freigabe läuft nichts

Das ist im Code durchgesetzt, nicht durch höfliche Bitten an das Modell.

Wenn der Assistent nach etwas greift, das den Zustand verändert, hält das Gespräch an, und eine Bestätigungskarte zeigt, was gleich passieren soll. Der Aufruf läuft erst, nachdem Sie die Bestätigungsschaltfläche gedrückt haben.

Vier Aktionen sind so abgesichert:

Aktion	Was sie tut
create_tasks	Reiht die geplanten Aufgaben ein
stop_task	Stoppt eine laufende Aufgabe
retry_task	Reiht eine fehlgeschlagene Aufgabe erneut ein
create_custom_script	Schreibt und registriert eine neue Skriptdatei

Beim Anlegen von Aufgaben kommt ein zweites Schloss dazu: Die Bestätigungsschaltfläche kann nur den Plan ausführen, den Sie gesehen haben. Der Assistent kann die Parameter zwischen Vorschau und Freigabe nicht mehr ändern — ein Plan ist einmalig und läuft nach 15 Minuten ab, sodass eine Vorschau, von der Sie weggegangen sind, später nicht gegen eine inzwischen veränderte Geräteliste bestätigt werden kann.

Die Karte ist auch keine vom Modell verfasste Zusammenfassung: Sie stellt die tatsächlichen Planzeilen und die tatsächliche script_config dar — was Sie freigeben, ist das, was geschrieben wird.

Ablehnen ist eine normale Antwort, kein Fehler: Dem Modell wird mitgeteilt, dass Sie nein gesagt haben, und es kann etwas anderes vorschlagen, statt denselben Aufruf zu wiederholen.

Die Aufgabenobergrenze

Eine Bestätigung darf standardmäßig höchstens 200 Aufgaben anlegen. Das ist eine Bremse gegen eine missverstandene Anfrage — damit „wärme meine Konten auf" nicht zu tausend Aufgaben wird, die Sie morgens entdecken. Größere Läufe bleiben möglich: Der Assistent teilt sie in Stapel auf, die Sie einzeln bestätigen.

Das Limit ändern Sie unter Modelleinstellungen → Aufgabenlimit pro Bestätigung. Werte über 2000 werden gekappt.

Was der Assistent sehen kann

Dies nutzt er frei, ohne zu fragen:

Werkzeug	Was es liest
list_devices	Verbundene Geräte, ob online oder belegt, Gruppenzugehörigkeit
list_accounts	Konten, das Gerät jedes Kontos und ob es angemeldet ist
list_groups	Gerätegruppen und ihre Größen
get_script_schema	Alle Skripte, die dieser Build ausführen kann, und ihre genauen Parameter
list_tasks	Die Aufgabenliste, filterbar nach Status, Gerät oder Skript
get_task_log	Das Protokoll einer Aufgabe — meist erklärt sich ein Fehlschlag genau dort
get_activity_log	Jüngste Kontoaktivität
device_screenshot	Was gerade auf dem Bildschirm eines Geräts zu sehen ist
list_custom_scripts	Ihre registrierten eigenen Skripte
get_custom_script_guide	Wie man ein eigenes Skript schreibt
plan_tasks	Rechnet aus, was eine Anfrage anlegen würde, ohne es anzulegen

Screenshots gehen an Ihren Modellanbieter

device_screenshot sendet ein Bild des Telefonbildschirms an den von Ihnen konfigurierten Endpunkt. Wenn ein Bildschirm etwas zeigen könnte, das Sie lieber nicht an einen Drittanbieter geben, verzichten Sie auf Screenshots oder richten Sie den Assistenten auf ein selbst gehostetes Modell.

Was Ihren Rechner verlässt

Alles, was der Assistent liest, wird als Teil des Gesprächs an Ihren Modell-Endpunkt gesendet — so sieht das Modell es überhaupt. Praktisch heißt das: Geräteseriennummern und Gruppennamen, Kontonamen und ihr Anmeldestatus, Aufgabenzeilen und Aufgabenprotokolle sowie jeder Screenshot, den Sie anfordern. API-Schlüssel, Proxy-Zugangsdaten und Kontopasswörter gehören nicht zu dem, was er lesen kann, und stehen damit nie in der Nutzlast.

Ist Ihnen diese Liste zu viel für einen Drittanbieter, richten Sie den Endpunkt auf ein Modell, das Sie selbst betreiben; sonst ändert sich an der Funktion nichts.

Eigene Skripte schreiben lassen

Deckt kein eingebautes Skript ab, was Sie brauchen, kann der Assistent eines schreiben. Beschreiben Sie die Aufgabe in normaler Sprache; er liest den Skripting-Leitfaden, entwirft ein Programm und zeigt es Ihnen.

Die zugehörige Bestätigungskarte sagt es deutlich: Das Skript wird auf die Festplatte geschrieben und registriert, damit es wie jedes eingebaute laufen kann. Lesen Sie es, bevor Sie freigeben. Skripte landen im Ordner assistant_scripts im Datenverzeichnis der App, sodass Sie alles Geschriebene an einer Stelle prüfen, bearbeiten oder löschen können.

Einige Grenzen, die die App jedem Vorschlag des Modells auferlegt:

• Als Interpreter registriert werden dürfen nur python, python3, node, bun und deno — nichts, was eine Shell mit einer Nutzlast dahinter startet.
• Der Dateiname muss ein einfacher Name sein: keine Pfadtrenner, kein .., kein führender Punkt, höchstens 64 Zeichen.
• Der Quelltext ist auf 200 KB begrenzt, und die Plattform muss generic, tiktok oder instagram sein.

Danach ist ein registriertes Skript ein ganz gewöhnliches eigenes Skript: Sie können es unter Geräte → Eigene Skripte öffnen, den Befehl ändern, das Zeitlimit anpassen oder es deaktivieren. Was ein Skript nach der Registrierung kann, steht unter Eigene Skripte.

Grenzen, die man kennen sollte

• Eine Anfrage, zwölf Schritte. Ist der Assistent nach zwölf Werkzeugaufrufen nicht fertig, hält er an und berichtet, was offen ist, statt Ihre Token in einer Schleife zu verbrennen.
• Das Gespräch ist kein Archiv. Es liegt im Arbeitsspeicher — die acht jüngsten Gespräche und je die letzten 120 Züge — und geht beim Neustart der App verloren. Was aufbewahrenswert ist, endet als Aufgabe, und Aufgaben stehen in der Datenbank.
• Wegnavigieren ist ungefährlich. Der Gesprächsfaden und jede offene Bestätigung werden bei der Rückkehr wiederhergestellt.
• Stopp beendet die Schleife am nächsten Prüfpunkt. Einen bereits abgesetzten Modellaufruf kann er nicht abbrechen, der aktuelle Schritt läuft also zu Ende.
• Die Token zahlen Sie. Jede Anfrage trägt den Skriptkatalog und das bisherige Gespräch mit, ein langer Faden kostet pro Nachricht also mehr als ein frischer. Für eine unabhängige Aufgabe ist ein neues Gespräch günstiger, als ein altes fortzusetzen.

Fehlerbehebung

API access requires Pro or higher plan Ihre Lizenz ist Starter oder inaktiv. Prüfen Sie Einstellungen → Lizenz.

The app is still starting up. Try again in a moment. Das Panel wurde geöffnet, bevor die Hintergrunddienste vollständig gestartet waren. Warten Sie ein paar Sekunden und senden Sie erneut.

No model endpoint configured / No API key configured / No model configured Öffnen Sie Modelleinstellungen und füllen Sie alle drei aus: Endpunkt, Modell und API-Schlüssel.

Could not reach the model endpoint Die App konnte keine Verbindung aufbauen. Prüfen Sie die URL und ob ein lokaler Endpunkt tatsächlich auf diesem Port lauscht.

Das Modell antwortet, plant aber nie etwas Vermutlich ruft es keine Werkzeuge auf. Probieren Sie ein Modell mit solider Werkzeugunterstützung und prüfen Sie, ob API-Format zum Dialekt Ihres Endpunkts passt.

Jede Antwort bricht ab Manche OpenAI-kompatiblen Server begrenzen die Ausgabe standardmäßig stark. Erhöhen Sie das Limit auf dem Server oder max_tokens in assistant_settings.json.

Er fragt immer wieder nach der Plattform Dieser Build steuert TikTok und Instagram. Nennen Sie die gewünschte in der Anfrage.

Eine Bestätigungskarte lässt sich nicht bestätigen Pläne laufen nach 15 Minuten ab. Fragen Sie dasselbe noch einmal an, um einen frischen zu bekommen.

Aufgaben wurden angelegt, aber es läuft nichts Vermutlich ist der Auto WakeUp Agent abgeschaltet — der Assistent warnt davor, bevor Sie bestätigen. Schalten Sie ihn in den Einstellungen wieder ein.

Nächste Schritte

• Eigene Skripte — Automatisierung schreiben und registrieren, die eingebaute Skripte nicht abdecken
• Überblick lokale API — dieselbe Aufgabenwarteschlange aus eigenen Programmen steuern
• Aufgabeneinstellungen — wie eingereihte Aufgaben abgeholt und ausgeführt werden