Neu · Multi-Model · Tool-Use

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für echte Arbeit.

Lumen ist kein weiterer Chatbot. Es ist ein Studio: Multi-Model, integrierte Tools, persistenter Kontext, Code-Execution. Gebaut für Engineers, Analysten und Knowledge-Worker, die mehr als Smalltalk brauchen.

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Lumen · refactor user-auth-middleware

J Jonas 11:48

Was würdest du an dieser Auth-Middleware verbessern?

✦ Lumen 11:49

read_file · src/middleware/auth.ts · 47 Zeilen

Features

Sechs Bausteine,
ein Studio.

Lumen kombiniert was bislang verteilt war: Conversation, Code-Execution, Multi-Model-Routing, Context-Files, Slash-Commands und Token-Telemetrie — in einer Oberfläche.

Multi-Model-Routing

Wechsle zwischen Claude, GPT, Gemini ohne Kontext-Verlust. Wähle Model pro Task — Opus für Tiefe, Haiku für Tempo.

Code-Execution

Python- und JS-Sandbox direkt in der Konversation. Pandas, NumPy, fetch, alles. Output landet inline mit Charts.

Persistenter Kontext

Lade Files, schreibe System-Prompts, definiere Notizen. Lumen vergisst nichts zwischen Sessions — ohne dass du Token verbrennst.

Tool-Calls sichtbar

Jeder Tool-Call wird inline gerendert: Args, Output, Status. Kein Black-Box-Reasoning. Du siehst was passiert.

Slash-Commands

/code, /summarize, /explain, /translate. Vordefinierte Templates für die 80% wiederkehrender Tasks. Eigene Commands erweiterbar.

Token-Telemetrie

Live-Counter, Kosten-Schätzung, Cost-per-Conversation. Du behältst Budget-Kontrolle, ohne Provider-Dashboards zu öffnen.

Use-Cases

Drei Welten,
ein Werkzeug.

→ Engineering

Code-Review ohne Pull-Request-Blockade.

Lade die Datei, frage nach Verbesserungen, lass Lumen den Diff vorschlagen. Code-Execution prüft Logik direkt — kein Branch-Wechsel, kein Setup.

File-Read mit Syntax-Awareness
Inline-Diff-Suggestions
Test-Generation auf Wunsch

// auth-middleware.ts export async function authMiddleware(req, res) { const token = req.headers.authorization; if (!token) return res.status(401); // ✦ Lumen: token-expiry separat handhaben try { jwt.verify(token, secret); } catch (e) { if (e instanceof TokenExpiredError) ... } }

→ Analytics

Daten-Fragen. Echte Antworten.

CSV hochladen, Frage stellen, Lumen führt Pandas-Code aus und liefert die Antwort mit Chart. Keine Excel-Pivot-Tabellen mehr.

Python-Sandbox mit Standard-Libs
Inline-Charts und Tabellen
Folgefragen behalten den Datensatz

# sales_q1.csv geladen · 12.4k Zeilen import pandas as pd df = pd.read_csv('sales_q1.csv') by_channel = df.groupby('channel') .agg({'revenue': 'sum'}) # → Direct: €284k · Referral: €198k # → Top-Insight: Direct AOV = €691

→ Writing

Editorial-Workflow,
schneller zum Punkt.

Brainstorm, Outline, Draft, Edit — alles im selben Thread. Lumen merkt sich Tonalität, bleibt konsistent, schlägt drei Varianten statt einer.

Tone-of-Voice persistent
Multi-Variant-Output für Entscheidungen
Inline-Edit ohne Re-Prompting

/* Pitch-Headline · 3 Varianten */ 1. Spaces that endure. 2. Built to remain. 3. Architecture, lasting. → Empfehlung: (2) — aktiver Ton, passt zu Pitch-Deck-Audience.

Pricing

Einfach. Fair.

Kein Pro-User-Pricing-Maze. Drei Tarife, transparente Limits, kündbar.

Personal

€0 /Monat

Solo-Nutzer, gelegentliche Tasks.

200 Messages /Monat
Claude Haiku, GPT-mini
2 Tools aktiv
1 GB Context-Storage

Kostenlos starten

Studio

€24 /Monat

Knowledge-Worker, regelmäßiger Einsatz.

Unbegrenzte Messages
Alle Modelle inkl. Opus
Alle Tools aktiv
20 GB Context-Storage
Priority-Routing

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Team-Workspaces
Shared Context-Library
SAML SSO + SCIM
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