Bionischer Leser & Konverter — aufmerksamkeitsgeführtes Lesen
Text oder Markdown einfügen und mit aufmerksamkeitsgeführter Fettung lesen — oder bionisches HTML, PDF, Word oder Markdown exportieren, kostenlos und vollständig im Browser.
Für immer kostenlos · Läuft in Ihrem Browser · Keine Anmeldung · Qualitätsbericht inklusive
Zuletzt geprüft: 2026-10-25 · engine v0.5.0 · Änderungsprotokoll
Den Bionischen Leser benutzen (3 Schritte)
Beispiel: Text / Markdown → Bionic document
Ein Absatz mit Link, Tabelle und Code — die drei Stellen, an denen naive Bionic-Konverter Dokumente ruinieren, weil URLs und Code fett werden.
# Reading list
Bionic reading guides your eyes with bold word openings.
See [the full guide](https://example.com/guide) or run `npm run check`.
| Setting | Meaning |
|---|---|
| Fixation | Letters per word |
Aus der Eingabe mit den Standardeinstellungen gerendert: Fixation 3, Sakkade 1 — Code, Link-URLs und Tabellenstruktur bleiben unberührt.
Reading list
Bionic reading guides your eyes with bold word openings.
See the full guide or run npm run check.
| Setting | Meaning |
|---|---|
| Fixation | Letters per word |
Exakte Bionisches Markdown-Quelle anzeigen
# Reading list
**Bio**nic **read**ing **gui**des **yo**ur **ey**es **wi**th **bo**ld **wo**rd **open**ings.
**S**ee [**t**he **fu**ll **gu**ide](https://example.com/guide) or **r**un `npm run check`.
| **Sett**ing | **Mean**ing |
|---|---|
| **Fixa**tion | **Lett**ers **p**er **wo**rd |
Qualitätsbericht für genau diese Eingabe: Gemessen an genau dieser Eingabe mit den Standardeinstellungen (Fixation 3, Sakkade 1): Struktur nativ (1 Überschrift, 1 Tabelle, 1 Link), 21 fette Wörter in Betracht gezogen, 20 fett und 1 übersprungen (zu kurz), das Code-Snippet und das URL-Ziel ausgeschlossen, 0 verworfen.
Was nativ konvertiert (und was nicht)
| Feature | Ergebnis im Bionic document |
|---|---|
| Wortanfangs-Fettung | Nativ — Fixationsstärke 1–5 und Sakkadenintervall — die Prefixlänge skaliert mit dem Wort, mindestens ein Buchstabe |
| Überschriften, Listen, Tabellen, Zitate | Nativ — Struktur wird zuerst geparst — die Fettung trifft nur Prosa darin, nie die Struktur selbst |
| Codezäune und Inline-Code | Nativ — Von der Fettung ausgeschlossen — Code bleibt wortgetreu und kopierbar |
| Links und URLs | Nativ — URL-Ziele werden nie fett, nur sichtbarer Linktext — so bleibt jeder Link funktionsfähig und kopierbar |
| PDF / Word / HTML / Markdown-Export | Nativ — Echte Fettbereiche in .docx und selektierbarer Fetttext im PDF; HTML ist in sich geschlossen; Markdown behält **-Marker |
| Interpunktion fett | Opt-in — Optional — Interpunktion wird in denselben Fettbereich aufgenommen, ohne missgestaltete Betonung zu erzeugen |
| CJK und skripte ohne Leerzeichen | Nicht unterstützt — Wortanfangs-Fettung ist ohne Leerzeichen nicht definiert — Segmentierung steht auf der Roadmap; diese Zeichen laufen unangetastet durch |
| EPUB rein/raus | Geplant — Auf der Roadmap — heute Text, Markdown oder .md/.txt-Dateien einfügen/laden |
Vollständige Element-für-Element-Ground-Truth mit Testdaten: Formatunterstützung.
Was dieses Tool nicht tut
- Nein: Lesegeschwindigkeitsgewinne — kontrollierte Studien (2022–2026) finden keine; dies ist ein optionales Komfort-Tool, und wir behaupten nichts anderes
- Nein: CJK und andere Skripte ohne Leerzeichen — Wortanfangs-Fettung ist dort undefiniert; Segmentierung steht auf der Roadmap
- Nein: Websites abrufen — stattdessen den Inhalt einfügen; das Tool lädt nie Seiten herunter, und nichts, was Sie einfügen, wird hochgeladen
- Nein: EPUB-Import und -Export — geplant; heute sind die Eingaben eingefügter Text, Markdown oder .md/.txt-Dateien
Wofür Menschen Bionischer Leser nutzen
Häufig gestellte Fragen
Funktioniert bionisches Lesen wirklich?
Ehrliche Antwort: Kontrollierte Studien von 2022–2026 (Readwise n=2.074, Acta Psychologica 2024 und 2026, Attention Perception & Psychophysics 2025, JEMR-Augenverfolgung 2025) finden keinen verlässlichen Gewinn bei Lesegeschwindigkeit oder Verständnis — mehrere fanden kleine Kosten. Manche Leser mögen die visuelle Verankerung trotzdem; deshalb ist dieses Tool eine Präferenz, kein Versprechen.
Ist es gut für Legasthenie oder ADHS?
Es gibt keine kontrollierten Belege für einen Nutzen bei Legasthenie oder ADHS — die online kursierenden Behauptungen sind anekdotisch, und der Präzedenzfall (Legasthenie-Schriften) scheiterte in kontrollierten Tests. Einige Einzelne berichten, es helfe beim Fokus; probieren Sie die A/B-Vorschau hier aus und behalten Sie nur, was wirklich funktioniert.
Was bedeuten Fixation und Sakkade?
Fixation ist, wie viele führende Buchstaben jedes Wortes fett werden (1 = leicht, 5 = stark, mindestens ein Buchstabe). Sakkade ist das Fettintervall: jedes Wort, jedes zweite oder jedes dritte fähige Wort wird betont. Weniger Fettung, ruhigere Seite — beides so lange abstimmen, bis Lesen sich für Sie natürlich anfühlt, nicht schneller.
Zu welchen Formaten kann ich exportieren, und bleibt die Fettung erhalten?
Bionisches Markdown (echte **-Marker), in sich geschlossenes bionisches HTML, bionisches PDF mit selektierbarem Fetttext und bionisches Word (.docx) mit echten Fettbereichen. Jeder Export bewahrt Überschriften, Tabellen, Listen und Links, und der Qualitätsbericht zählt, was fett wurde und was ausgeschlossen war.
Wird mein Text irgendwohin hochgeladen?
Nein. Fettentscheidungen, Vorschau und jeder Export laufen vollständig in Ihrem Browser — DevTools öffnen, Netzwerk-Tab beobachten und konvertieren; keine Anfrage trägt Ihren Inhalt. Dieselbe lokale Architektur wie bei jedem DocsFast-Tool.
Wie unterscheidet sich das von bionic-reading.com?
Bionic Reading® (bionic-reading.com) ist die original markenrechtlich geschützte Implementierung — eine kostenpflichtige App-Suite mit Abo-Exporten und lizenzierter API. Der DocsFast-Leser ist kostenlos ohne Anmeldung, läuft lokal, ist strukturbewusst (Code und URLs werden nie fett) und exportiert unbegrenzt Dateien — während er ausdrücklich sagt, dass die Forschung keinen Geschwindigkeitsvorteil zeigt.
Warum wurden mein Code und meine URLs nicht fett?
Absichtlich. Fettung innerhalb von Code würde ihn zerstören, und fette URLs brechen Kopieren und Link-Integrität. Die Transformation parst zuerst die Dokumentstruktur und beschränkt die Betonung auf Prosa — der Qualitätsbericht listet exakt, wie viele Bereiche und URLs ausgeschlossen wurden.
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