Vollständige Anleitung
Erstfreigabe im Detail, Tastenkürzel, Workflow, FAQ.
Handgeschriebene Klausuren strukturiert digitalisieren, ohne dass Schülerdaten den Rechner verlassen.
Klausur-Werkbank verwaltet die Transkription handgeschriebener Klausuren als lokal laufendes Werkzeug: pro Klausur wird eine Sammlung angelegt, pro Schüler eine oder mehrere Foto-Seiten hinzugefügt, woraufhin Bild und vorbereiteter Prompt auf Knopfdruck in der Zwischenablage liegen. Die eigentliche Transkription erfolgt im KI-Werkzeug der Wahl (fobizz, ChatGPT, Claude); die Antwort wird in den Editor zurückgespielt, korrigiert und gespeichert. Wer einen eigenen API-Key (Mistral, OpenAI, Anthropic) einsetzen möchte, kann den Bridge-Schritt entfallen lassen, zumal sich die Transkription dann ohne manuelles Hin und Her anstossen lässt.
Sämtliche Daten verbleiben lokal im Unterordner klausuren/. Klartextnamen werden, sofern überhaupt eingetragen, ausschliesslich in einer lokalen meta.json gehalten; an externe Dienste geht ungeachtet dessen ausschliesslich die anonyme Schüler-ID, und auch das nur auf explizite Aktion. Nach der Notenkonferenz reicht das Löschen des entsprechenden Klausur-Ordners.
Einmaliger Freigabe-Schritt auf Mac und Windows, danach genügt ein Doppelklick.
Klausur-Werkbank starten.command.Klausur-Werkbank starten.bat (Windows zeigt die Datei oft ohne .bat-Endung).Erstfreigabe im Detail, Tastenkürzel, Workflow, FAQ.
Wer das manuelle Kopieren in fobizz, ChatGPT oder Claude überspringen will, kann einen eigenen Mistral-API-Key hinterlegen. Die Werkbank ruft Mistral dann direkt auf, das Transkript landet ohne Zwischenschritt im Editor. Empfehlung für Handschrift: Mistral Pixtral, weil das Modell den Prompt befolgt und die Original-Zeilenumbrüche erhält. Mistral OCR ist rund fünfmal günstiger, fasst aber Zeilen zu Absätzen zusammen.
.env.example zu .env kopieren, dort MISTRAL_API_KEY=dein-key und TRANSKRIPTIONS_PROVIDER=mistral_pixtral eintragen.Im API-Modus werden Schüler-Bilder an Mistral (Frankreich, EU-gehostet) übertragen. Klartextnamen bleiben lokal, an Mistral geht nur die anonyme Schüler-ID. Bilder können sichtbare Namen auf dem Klausurblatt enthalten; für die Verarbeitung personenbezogener Daten Auftragsverarbeitungsvertrag mit Mistral prüfen und im Vorfeld mit Schulleitung bzw. Datenschutzbeauftragten klären.
OpenAI, Anthropic und lokales Ollama als Alternativen, Schritt für Schritt.
Wenn alle Transkripte einer Klausur erfasst sind, exportiert die Werkbank sie als einzelne JSON-Datei ins webbasierte Feedback-Tool. Pro Schüler:in entsteht dort sofort eine Korrekturzeile mit eingespieltem Text. Wer vorher im KA-Builder die Klassenarbeit erstellt hat, kann den dort exportierten Build in die Werkbank andocken; Aufgaben, Kompetenzen und Bewertung wandern dann ebenfalls ins Bundle und stehen im Feedback-Tool bereit.
Das Bundle entsteht ausschliesslich auf dem eigenen Rechner und wird zunächst nirgendwohin geschickt. Klartextnamen werden übernommen, sofern in der Werkbank gesetzt; sonst landet die anonyme Werkbank-ID (z. B. S01) im Bundle. Auch das Feedback-Tool selbst speichert lokal im Browser.
Individuelle Rückmeldung, Bewertung Sprache und Inhalt getrennt, Überarbeitungsaufträge.
Entpacken, starten, fertig. Kein Installer, kein Cloud-Konto, keine Anmeldung.
Aktualisiert am 26. Mai 2026. Die Werkbank wird laufend mit Rückmeldungen aus dem Unterricht verbessert; wer regelmäßig korrigiert, lädt die ZIP gelegentlich frisch herunter. Im entpackten Ordner genügt es, backend/ und frontend/ auszutauschen, der lokale klausuren/-Ordner bleibt unangetastet.
Neu am 26. Mai: Die Bildansicht im Editor lässt sich nun per Drag verschieben (Bild greifen und ziehen), und beim Zoom mit +/- bleibt der Punkt, den man gerade ansieht, an Ort und Stelle. Zusätzlich gibt es im Editor jetzt den Knopf Korrekturzeichen entfernen, der die KI-Transkriptions-Marker ({{eingefügt: …}}, [durchgestrichen?: …], [???]) in einem Schritt aus dem Transkript räumt; ein Cleanup rückgängig-Knopf erlaubt einen Rücksprung, solange noch nicht manuell weitergetippt wurde. Im Feedback-Tool erkennt der Diagnose- und Feedback-Prompt verbliebene Marker und weist die KI an, sie nicht als Schüler-Fehler zu werten, falls man das Bereinigen einmal vergisst.
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