Alles, was Resume Matcher kann, in der Reihenfolge, in der du es nutzt. Füge eine Stellenbeschreibung ein, prüfe jede Änderung, die die KI vorschlägt, schleif den Lebenslauf im Editor fein, schreib das Anschreiben und verfolge die Bewerbung. Auf deinem eigenen Rechner, mit dem KI-Modell deiner Wahl. Die App-Oberfläche gibt es nicht auf Deutsch; Schaltflächen stehen hier mit ihrem englischen Namen.
Ein KI-Modell verbinden. In den Einstellungen: ein Cloud-Anbieter mit deinem eigenen API-Schlüssel oder ein lokales Modell.
Einen Master-Lebenslauf anlegen. Lade eine PDF- oder Word-Datei hoch oder erstelle ihn mit dem Resume Wizard.
Eine Stellenbeschreibung einfügen. Die KI schlägt gezielte Änderungen an deinem Master-Lebenslauf vor.
Die Änderungen prüfen. In einer Vorher-nachher-Vorschau, dann bestätigen oder neu erzeugen.
Im Editor feinschleifen. Vorlage wählen, Layout anpassen, alles bearbeiten.
Die Extras erzeugen. Ein Anschreiben, eine Kontaktnachricht und eine Interviewvorbereitung für dieselbe Stelle.
Herunterladen. Lebenslauf und Anschreiben als PDF.
Die Bewerbung verfolgen. Auf einem Kanban-Board. Wenn du einen angepassten Lebenslauf bestätigst, wird seine Karte für dich angelegt.
Das Anpassen formuliert um, was schon in deinem Lebenslauf steht. Es erfindet keine Erfahrung, und auf der Tailor-Seite wird nichts gespeichert, bevor du die Änderungen gelesen und bestätigt hast.
2 Seiten
Standard-Seitenlimit; die am wenigsten relevanten Stichpunkte werden gekürzt, bis es passt
0
neue Zahlen: Eine umgeschriebene Zeile, die eine hinzufügt, wird zurückgesetzt
4 Min.
Zeitlimit für einen Durchlauf der Anpassung, standardmäßig
Ein Master-Lebenslauf ist dein vollständiger, nicht angepasster Lebenslauf: jede Stelle, jedes Projekt und jede Fähigkeit an einem Ort. Lade eine PDF-, DOC- oder DOCX-Datei bis 4 MB hoch, und die KI macht daraus strukturierte Abschnitte, die du bearbeiten kannst, und bewahrt eine Kopie des Originaltexts auf. Eingescannte PDFs, die nur aus Bildern bestehen, haben keine Textebene und werden abgelehnt; lass sie zuerst durch eine Texterkennung (OCR) laufen.
Keine Lebenslaufdatei? Der Resume Wizard stellt eine Frage nach der anderen, höchstens 15, und baut den Lebenslauf in einem Live-Entwurf, während du antwortest. Er ist angewiesen, nie Arbeitgeber, Titel, Daten, Abschlüsse, Zertifikate, Kennzahlen, Tools oder Fähigkeiten zu erfinden.
Behalte bis zu fünf Master-Lebensläufe als Karriererichtungen, etwa einen für Backend-Stellen und einen für ML. Genau einer ist der Standard, und die Tailor-Seite geht von ihm aus.
Wähle, wie stark angepasst wird, setze ein Seitenlimit (1–3 Seiten oder keins) und wie viele Stichpunkte pro Position bleiben, füge die Anzeige ein (bis 100.000 Zeichen) und klicke auf Generate Tailored Resume.
KI
Die KI extrahiert Firma, Position, geforderte und gewünschte Fähigkeiten, Hauptaufgaben und Keywords. Sie werden mit der Stelle gespeichert; so bekommt die Tracker-Karte später Firma und Position, ohne dass die KI erneut aufgerufen wird.
KI Code
Die KI bewertet jeden Stichpunkt nach seiner Relevanz für die Stelle. Sie bewertet nur; umschreiben oder erfinden kann sie keine Stichpunkte. Der Code behält dann die relevantesten Stichpunkte pro Stelle oder Projekt, bis zu deiner Grenze, und streicht, indem er die Seite tatsächlich rendert, die am wenigsten relevanten, bis der Lebenslauf in dein Seitenlimit passt.
KI Code
Die KI schlägt vor, welche Fähigkeiten betont werden. Der Code akzeptiert eine Fähigkeit nur, wenn sie schon in deinem Lebenslauf steht, im Text deines Lebenslaufs vorkommt oder eine geforderte oder gewünschte Fähigkeit ist, die wörtlich in der Stellenbeschreibung steht.
KI Code
Statt deinen ganzen Lebenslauf neu zu schreiben, liefert die KI eine Liste konkreter Änderungen, die jeweils den Originaltext zitieren, den sie ersetzen. Der Code prüft jedes Zitat gegen deinen Lebenslauf und weist Änderungen an geschützten Feldern zurück.
Code
Der Code stellt deine persönlichen Angaben und Daten wieder her, behält jede ursprüngliche Fähigkeit, entfernt eine Liste abgenutzter Formulierungen, die „nach KI klingen“ (außer die Stellenbeschreibung verwendet sie), und setzt jede umgeschriebene Zeile zurück, die eine Zahl einführt, die im Original nicht vorkommt.
Der ganze Durchlauf hat ein Zeitlimit, standardmäßig vier Minuten, damit ein langsames Modell die App nicht blockiert.
Die Vorschau zeigt:
Eine Zusammenfassung der Änderungen: hinzugefügte und entfernte Fähigkeiten, hinzugefügte Zertifikate, geänderte Beschreibungen und riskante Änderungen.
Was die Auswahl der Stichpunkte getan hat, zum Beispiel „Kept 8 of 14 bullets (up to 3 per job or project) · Trimmed 4 more to fit the page limit“.
Eine Warnung zu riskanten Änderungen, wenn die KI etwas hinzugefügt hat, meist eine Fähigkeit aus der Stellenbeschreibung, damit du bestätigen kannst, dass sie auf dich zutrifft.
Vorher-nachher-Vergleiche für das Profil, die Fähigkeiten und jeden geänderten Stichpunkt.
Confirm & Save behält das Ergebnis; Reject & Regenerate verwirft es und versucht es erneut. Die Entscheidung gilt für die ganze Vorschau. Schutzmechanismen verhindern erfundene Zahlen, Arbeitgeber und Daten, aber eine Formulierung kann deine Rolle trotzdem übertreiben. Lies jede Änderung: Die letzte Kontrolle bist du.
Wenn du bestätigst, wird der angepasste Lebenslauf als neuer Lebenslauf mit dem Titel „Role @ Company“ gespeichert, verknüpft mit seinem Master und seiner Stelle. Seine Karte landet in der Spalte Applied des Trackers, und wenn du sie in den Einstellungen eingeschaltet hast, werden ein Anschreiben, eine Kontaktnachricht und eine Interviewvorbereitung gleich mit erzeugt. Im Editor bleibt alles bearbeitbar.
Mit der Vorschau erscheint unter dem Formular eine Karte ATS Score Breakdown. Sie ist eine gewichtete Heuristik aus Keyword-Übereinstimmung, Abdeckung der Fähigkeiten, Übereinstimmung des Stellentitels, Vollständigkeit der Abschnitte und Konsistenz der Daten, keine Simulation eines echten Bewerbermanagementsystems. Wenn du bestätigst, wird sie mit dem angepassten Lebenslauf gespeichert.
Du bewirbst dich auf mehrere Stellen gleichzeitig? Füge jede Stellenbeschreibung in die Tailoring Queue ein, und Resume Matcher passt sie nacheinander an, mit einer kurzen Pause zwischen den Stellen (standardmäßig 5 Sekunden), um das Rate Limit deines Anbieters nicht zu reißen. Position, Firma und Job-ID werden ohne KI-Aufruf aus dem Text erkannt.
Stellen aus der Warteschlange überspringen den Prüfschritt. Jede durchläuft dieselben gezielten Änderungen und Sicherheitsnetze und wird dann sofort als angepasster Lebenslauf gespeichert, mit ihrer Tracker-Karte, ihrem ATS-Score und allen Extras, die in den Einstellungen eingeschaltet sind. Die Warteschlange behält jeden Stichpunkt und ignoriert das Seitenlimit, lies also jedes Ergebnis im Editor, bevor du es abschickst.
Die Warteschlange liegt in der Datenbank und übersteht deshalb ein Neuladen oder einen Neustart. Eine Stelle, die fehlschlägt, zum Beispiel weil sie das Zeitlimit überschreitet, wird nicht wiederholt: Füge sie erneut hinzu.
Die Anpassung ist dafür gebaut, umzuformulieren, nicht zu erfinden. Diese Regeln werden im Code durchgesetzt, nicht nur im Prompt erbeten.
Dein Profil und deine Stichpunkte in der Sprache der Stellenanzeige umformulieren
Fähigkeiten neu ordnen und hervorheben
Auswählen, welche Stichpunkte bleiben, innerhalb deines Seitenlimits und deiner Stichpunkte pro Position
Eine von der Stelle geforderte Fähigkeit hinzufügen, wenn sie wörtlich in der Stellenbeschreibung steht (als riskant markiert)
Deinen Namen, deine E-Mail, Telefonnummer, deinen Ort oder deine Links ändern
Arbeitgeber, Stellentitel oder Daten ändern
Schulen, Abschlüsse oder Ausbildungsdaten ändern
Eine Zahl, einen Prozentwert oder eine Kennzahl hinzufügen, die nicht im Original steht
Deine vorhandenen Fähigkeiten, Zertifikate, Sprachen oder Auszeichnungen entfernen
Neue Stellen, Schulen oder Projekte hinzufügen
Deine eigenen Abschnitte anfassen
Jeder Lebenslauf, Master oder angepasst, öffnet sich im Editor: links die Bearbeitung, rechts eine Live-Vorschau mit Seitenumbrüchen, mit Tabs für Lebenslauf, Anschreiben, Kontaktnachricht, Interviewvorbereitung, ATS Check und, bei angepassten Lebensläufen, JD Match.
7
Vorlagen, ein- und zweispaltig
A4 / Letter
Seitenformate, gedruckt wie in der Vorschau
5–25 mm
Rand auf jeder Seite, standardmäßig 10 mm
Single Column
1 Spalte
Two Column
2 Spalten
Modern
1 Spalte, Akzentfarbe
Modern Two Column
2 Spalten, Akzentfarbe
LaTeX
1 Spalte
Clean
1 Spalte
Vivid
2 Spalten, Akzentfarbe
Zweispaltige Vorlagen setzen den Hauptinhalt in der Lesereihenfolge an den Anfang, sodass Textextraktoren deine Berufserfahrung vor der Seitenspalte lesen.
Bei einem angepassten Lebenslauf stellt der Tab JD Match die Stellenbeschreibung (Job Description, kurz JD) neben deinen Lebenslauf und markiert gelb jedes Keyword der Stellenbeschreibung, das dein Lebenslauf schon enthält.
Die Übereinstimmung ist reine Arithmetik, ohne KI:
Nimm die Wörter der Stellenbeschreibung, streiche häufige englische Wörter und Füllwörter aus Stellenanzeigen (wie „team“, „role“ und „experience“) und behalte Wörter mit drei oder mehr Buchstaben.
Mach dasselbe mit deinem Lebenslauf.
Übereinstimmung = in deinem Lebenslauf gefundene Keywords der Stellenbeschreibung ÷ alle Keywords der Stellenbeschreibung.
Stellenbeschreibung
We are hiring a backend engineer to build Python services on Kubernetes. You will run Postgres, Redis and Kafka and cut latency with the team.
Dein Lebenslauf
Built Python services on Kubernetes; cut latency by 40%.
10 Keywords · 4 gefunden
Übereinstimmung: 4 ÷ 10 = 40%
Der Wert ist ab 50 % grün, ab 30 % gelb und darunter rot. Weil jedes aussagekräftige Wort der Anzeige mitzählt, auch die Beschreibung der Firma, landet ein starker Lebenslauf oft zwischen 30 und 50 %. Nutze ihn, um fehlende Fähigkeiten und Begriffe zu finden, nicht als Bestehensgrenze. Er zählt derzeit nur einfache Wörter aus a–z, Wörter mit Umlauten oder Akzenten sowie chinesischer, japanischer oder koreanischer Text werden also nicht gezählt.
Keines von beiden simuliert das Bewerbermanagementsystem (ATS) eines Arbeitgebers. Sie prüfen, was du in der Hand hast: ob Software dein PDF lesen kann und wie gut der Lebenslauf die Stelle abdeckt.
Der Tab ATS Check rendert deinen zuletzt gespeicherten Lebenslauf mit der aktuellen Vorlage, also dasselbe PDF, das dir Download liefert, und liest es so zurück, wie es ein einfacher ATS-Textextraktor tut. Keine KI ist beteiligt. Er bewertet Lesbarkeit und Inhalt jeweils bis 100 und listet jede Prüfung auf: auswählbarer Text, Zeichenkodierung, Text statt Bilder, eine einzige Lesereihenfolge, Kopf- und Fußzeilen, Bilder, Länge, Kontaktdaten, Abschnittsüberschriften und Daten. Ein Round Trip vergleicht den extrahierten Text mit den Daten deines Lebenslaufs. Er funktioniert mit jedem gespeicherten Lebenslauf.
Bei einem angepassten Lebenslauf bewertet die ATS Score Breakdown den Lebenslauf gegen seine Stelle: 40 % Keyword-Übereinstimmung, 20 % Abdeckung der Fähigkeiten, 15 % Übereinstimmung des Stellentitels, 15 % Vollständigkeit der Abschnitte und 10 % Konsistenz der Daten. Sie listet fehlende Keywords, Keywords aus deinem Master-Lebenslauf, die sich sicher ergänzen lassen, und Empfehlungen auf. Der Score wird mit dem Lebenslauf gespeichert; nach dem Bearbeiten speicherst du und klickst auf Recalculate. Die Bewertung ist reiner Code, ohne KI-Aufruf.
Beides wird aus deinem Lebenslauf für dieselbe Stelle geschrieben. Erzeuge es bei Bedarf über die Tabs im Editor, oder schalte es in den Einstellungen ein, damit es bei jedem bestätigten angepassten Lebenslauf entsteht.
100–150
Wörter in einem Anschreiben
70–100
Wörter in einer Kontaktnachricht
5
Teile der Interviewvorbereitung, von der Passung bis zu Gesprächspunkten
Ein kurzes Anschreiben, 100–150 Wörter, aus deinem Lebenslauf für die konkrete Stelle geschrieben. Der Prompt weist das Modell an, nichts zu erfinden, was nicht in deinem Lebenslauf steht. Bearbeite es neben dem Drucklayout, dann speichere es, erzeuge es neu oder lade es als PDF herunter. Ein deutsches Anschreiben ist meist länger; nimm den Entwurf als Ausgangspunkt.
Eine Kaltakquise-E-Mail oder LinkedIn-Nachricht mit 70–100 Wörtern für dieselbe Stelle, aus deinem Lebenslauf geschrieben. Bearbeite sie, erzeuge sie neu und kopiere sie in die Zwischenablage. Ihren Prompt kannst du, wie den des Anschreibens, in den Einstellungen durch einen eigenen ersetzen.
Öffne deinen Master-Lebenslauf und klicke auf Enhance Resume. Die KI sucht nach dünnen Einträgen bei Berufserfahrung und Projekten und stellt dir dazu bis zu sechs Fragen. Aus deinen Antworten schreibt sie zwei bis vier neue Stichpunkte pro Eintrag, die du prüfst, bevor du auf Add to Resume klickst. Sie nutzt nur Angaben, die du machst; Kennzahlen erfindet sie nicht.
Wähle im Editor die Einträge zu Berufserfahrung, Projekte oder Fähigkeiten, die überarbeitet werden sollen, und schreib eine Anweisung wie „use stronger action verbs“ (stärkere Verben verwenden) oder „emphasise leadership“ (Führung betonen). Bevor etwas übernommen wird, bekommst du eine Vorher-nachher-Vorschau. Der Prompt verbietet neue Fakten, Kennzahlen, Daten, Firmen, Titel oder Erfolge.
Der Tracker ist ein Kanban-Board für deine Jobsuche. Jeder angepasste Lebenslauf, den du bestätigst, bekommt automatisch eine Karte, und für Stellen, für die du noch nicht angepasst hast, kannst du Karten von Hand hinzufügen.
7
Phasen, von Saved bis Accepted oder Rejected
1
Karte für jeden bestätigten angepassten Lebenslauf, für dich angelegt
0
verbundene Jobbörsen: Der Tracker ist deine eigene Übersicht
Klicke auf eine Karte, um die vollständige Stellenbeschreibung zu lesen, Notizen festzuhalten und genau den Lebenslauf zu öffnen, mit dem du dich beworben hast: Edit Resume bringt dich in den Editor. Wurde dieser Lebenslauf inzwischen gelöscht, öffnet sich die Karte trotzdem und sagt dir das.
Klicke auf Add Application, wähle einen Lebenslauf, füge die Stellenbeschreibung ein und wähle eine Startphase, zum Beispiel Saved für eine Stelle, für die du später anpassen willst. Firma und Position sind optional: Lässt du sie leer, extrahiert die KI sie aus der Stellenbeschreibung.
Resume Matcher enthält kein KI-Modell. Du verbindest eines, in der Cloud oder auf deinem eigenen Rechner, und die App kümmert sich um Prompts, Prüfungen und Formatierung.
11
Wege, ein Modell zu verbinden: ein API-Schlüssel, dein eigener Rechner oder ein Abo, das du bezahlst
7
Sprachen für die Oberfläche und für das, was die KI schreibt (Deutsch nicht dabei)
0
Analyse- oder Tracking-Code in der App
| Anbieter | Standardmodell | Läuft |
|---|---|---|
| OpenAI | gpt-5-nano-2025-08-07 | Cloud |
| Anthropic (Claude) | claude-haiku-4-5-20251001 | Cloud |
| Google Gemini | gemini-3-flash-preview | Cloud |
| DeepSeek | deepseek-chat | Cloud |
| OpenRouter | deepseek/deepseek-chat | Cloud |
| Groq | llama-3.3-70b-versatile | Cloud |
| Azure AI Foundry | mistral-large-latest | Cloud |
| Ollama | gemma3:4b | Dein Rechner |
| OpenAI-kompatibler Server (llama.cpp, vLLM, LM Studio) | Du trägst es ein | Dein Rechner |
| ChatGPT-Abo (Sign in with ChatGPT) | Die Modelle deines Kontos | Cloud |
| Claude-Abo (über Claude Code) | Standard von Claude Code | Cloud |
Du kannst jeden Modellnamen eintragen, den dein Anbieter anbietet. Es gibt kein offizielles Mindestmodell, aber kleine Modelle können mit dem strukturierten Bearbeitungsformat Mühe haben, das der Anpassungsschritt verwendet.
Richte es in den Einstellungen ein (Anbieter, Modell, API-Schlüssel und, für einen Proxy oder lokalen Server, eine Base URL; Save, dann Test Connection) oder mit Umgebungsvariablen in apps/backend/.env oder deiner Docker-Umgebung: LLM_PROVIDER, LLM_MODEL, LLM_API_KEY und bei Bedarf LLM_API_BASE. Die Namen der Anbieter werden kleingeschrieben (anthropic, ollama). In der App gespeicherte Einstellungen haben Vorrang vor Umgebungsvariablen.
{job_description}, {resume_data} und {output_language} behalten.In den Einstellungen eingegebene API-Schlüssel werden verschlüsselt gespeichert. Jeder Anbieter behält seinen eigenen Schlüssel, ein Wechsel des Anbieters löscht den anderen also nicht. Das ChatGPT- und das Claude-Abo brauchen keinen Schlüssel; sie stammen aus der Community und haben Einschränkungen, die du vorher lesen solltest.
Eigenen KI-Schlüssel verwenden
Resume Matcher bringt auch einen MCP-Server mit, sodass Claude Code, Claude Desktop, Cursor oder Codex direkt mit deinen Lebensläufen arbeiten können. Das Modell deines Clients schreibt die Inhalte; Resume Matcher speichert, prüft, bewertet und rendert sie, in der eigenen Datenbank der App, ohne eigenen KI-Schlüssel. Es braucht eine lokale Installation, nicht Docker.
Englisch, Spanisch, Chinesisch (vereinfacht), Japanisch, brasilianisches Portugiesisch, Französisch und Koreanisch. Die Oberflächensprache ändert die Oberfläche; die Inhaltssprache ist die, in der die KI schreibt, für angepasste Lebensläufe, Anschreiben, Kontaktnachrichten und Interviewvorbereitung. Beide werden getrennt eingestellt, du kannst die Oberfläche also auf Englisch nutzen und einen Lebenslauf auf Japanisch schreiben. Deutsch ist derzeit weder als Oberflächen- noch als Inhaltssprache verfügbar. PDFs enthalten Noto-Sans-Schriften für chinesischen, japanischen und koreanischen Text.
Lebensläufe und Anschreiben werden als PDF exportiert. Die App öffnet ein Chromium ohne Fenster auf einer reinen Druckversion deines Lebenslaufs und druckt sie, das PDF enthält also echten Text, den man auswählen, kopieren und mit Software lesen kann. Überschriften sind echte Überschriften, zweispaltige Layouts setzen den Hauptinhalt in der Lesereihenfolge an den Anfang, und die Seite entspricht dem Editor: Vorlage, Schriften, Abstände und Seitenformat.
Der Export braucht ein laufendes Frontend. Lokal installierst du das Chromium von Playwright (uv run playwright install chromium) oder hast Chrome oder Edge installiert; das Docker-Image bringt alles mit.
Alles liegt in einem Ordner, apps/backend/data/, oder im Docker-Volume: resume_matcher.db, eine SQLite-Datenbank mit deinen Lebensläufen, Stellenbeschreibungen, angepassten Versionen und dem Tracker-Board (stattdessen PostgreSQL, wenn du DATABASE_URL setzt); config.json für nicht geheime Einstellungen; und deine API-Schlüssel, im Ruhezustand verschlüsselt mit einer geheimen Schlüsseldatei, die nur dein Benutzerkonto lesen kann.
Nur die KI-Anfragen, die du auslöst, verlassen deinen Rechner, an den Anbieter, den du gewählt hast. Bei einem Cloud-Anbieter gehören dazu dein Lebenslauf, samt Kontaktdaten, und die Stellenbeschreibung. Die App enthält keinen Analyse- oder Tracking-Code. Beim Start ruft die KI-Bibliothek (LiteLLM) eine öffentliche Preisliste der Modelle ab; diese Anfrage enthält keine deiner Daten. Nutze Ollama oder einen anderen lokalen Modellserver, und dein Lebenslauf, die Stellenbeschreibungen und jede KI-Ausgabe bleiben auf deinem Computer.
Docker ist am schnellsten. Resume Matcher gibt es als einzelnes Container-Image auf Docker Hub, wo es ein Docker-Sponsored Open Source Image ist, und in der GitHub Container Registry, beide gebaut für linux/amd64 und linux/arm64. Öffne dann http://localhost:3000/settings, um ein Modell zu verbinden.
Um es stattdessen aus dem Repository zu bauen, klone es und starte es mit Docker Compose: git clone, dann docker compose up -d.
Das Volume resume-data enthält deine Datenbank und deine Einstellungen, deine Daten überstehen also Upgrades des Containers. Setze eine feste Version (zum Beispiel :1.3.0) für wiederholbare Deployments. Um es aus dem Quellcode zu starten, brauchst du Python 3.13+, Node.js 22+, npm und uv.
$ git clone https://github.com/srbhr/Resume-Matcher.git$ cd Resume-Matcher$ docker compose up -d$ docker run --name resume-matcher -p 3000:3000 \ -v resume-data:/app/backend/data \ srbhr/resume-matcher:latest# dann öffnen http://localhost:3000/settings
Es ist keine gehostete Website. Du betreibst es selbst, lokal oder in Docker. Es ist für eine einzelne Person gebaut.
Es bewirbt sich nicht für dich und verbindet sich nicht mit Jobbörsen oder den Systemen von Arbeitgebern. Der Tracker ist deine eigene Übersicht.
Es sagt nicht voraus, wie ein ATS dich einstuft. Der ATS Check prüft, ob sich Text aus dem eigenen PDF zurücklesen lässt, und die Scores sind Heuristiken zu Keywords und Abschnitten. Keines davon simuliert die Software eines Arbeitgebers.
Es schreibt keinen Lebenslauf aus dem Nichts. Es arbeitet mit deinem hochgeladenen Lebenslauf oder deinen Antworten im Assistenten.
Es liest keine eingescannten PDFs. Dateien brauchen eine Textebene.
Es exportiert nur PDF. Word-Dateien werden als Eingabe akzeptiert, nicht als Ausgabe.
Backend, Frontend, SRE oder ML: Füge die Stelle ein, die du als Nächstes willst, und schick einen Lebenslauf, der ihren Stack spricht. Kostenlos, Open Source, und es läuft auf deinem Rechner.