Eine einzige Analyse-Pipeline beantwortet überall dieselbe Frage - „ist das echt?" - egal ob du eine Mail einfügst, weiterleitest oder eine API aufrufst.
Drei Schritte, durchschnittlich unter fünf Sekunden.
Kopiere die verdächtige E-Mail, SMS oder den Link auf scampilot.de/check. Oder leite die Mail an deine persönliche Scampilot-Adresse weiter. Oder schick sie an @scampilot_bot auf Telegram. Beliebigen Eingang wählen - die Antwort ist dieselbe.
Erst Reputation (bekannte Phishing-Domains & Nummern), dann Heuristiken (Sprache, Druck, Muster), dann ein Sprachmodell für den feinen Rest. Bei niedriger Sicherheit eskalieren wir auf ein präziseres Modell.
Sicher, Vorsicht oder Wahrscheinlich Betrug. Mit Begründung in einfacher Sprache, mit konkreten Beweisstellen aus deiner Nachricht und mit zwei bis fünf Handlungen. Action 1 ist immer das Wichtigste.
Kein „vertrau uns“. Du siehst, warum etwas Betrug ist - und was du tun sollst. Ein echter Bericht aus der Eval-Datenbank, mit Anmerkungen.
Die Mail tarnt sich als deine Sparkasse und drängt zur sofortigen Eingabe deines Passworts - ein klassischer Phishing-Versuch.
Eins von drei: safe, warn, danger. Symbol + Farbe + Wort - nie nur Farbe allein. Sicherheit als Zahl 0–100.
Ein Satz, in der Sprache der Nachricht. Was hat das Modell gesehen, warum dieses Urteil. Ohne Fachjargon.
Zwei bis fünf Schritte in Imperativ. Nummer 1 ist immer der wichtigste Sofort-Schritt.
Welches Muster hat Alarm geschlagen - und an welcher Stelle in deiner Nachricht. Sichtbar unter „Warum wir das denken".
Welches Modell hat entschieden, wieviel Rechenleistung wurde verbraucht. Transparenz für dich, Kosten-Kontrolle für uns.
Jede Schicht kann das Urteil verschärfen oder entschärfen - aber keine fällt es alleine.
Wir nehmen rohen Text, Mails (inkl. Anhänge per OCR/PDF), Telegram-Posts, API-Bodies. Alles wird auf reinen UTF-8-Text reduziert. Authentifizierungs-Header bei Mail (EMAIL_AUTH: spf=pass dkim=fail dmarc=fail) als zusätzliche Zeile.
Jede URL gegen Google Safe Browsing und PhishTank (24 h Cache). Regex-Heuristiken für typische Tricks: Dringlichkeit, Passwort-Anfragen, Look-Alike-Domains, Zahlungs-Forderungen. Ergebnis fließt als EXTERNAL SIGNALS in den Prompt.
Ein Sprachmodell schreibt das Urteil - in der Sprache der Nachricht, strukturiert. Wenn die Sicherheit unter 60 fällt, eskalieren wir auf ein größeres Modell. Das Eskalations-Ergebnis gilt.
Bei Ausfall des KI-Anbieters schalten wir auf eine reine Heuristik um - Antwort bleibt da, mit Vermerk heuristic-fallback.
Dasselbe strukturierte Ergebnis an alle Eingänge. Paste → Karte im Browser. Mail → Antwort-Mail. Telegram → Chat-Nachricht. API/MCP → JSON. Jedes Paste-Ergebnis bekommt zusätzlich einen signierten Link, 7 Tage gültig.
Eine Analyse-Pipeline, sechs Adapter. Du musst nichts installieren, um zu starten.
Textfeld auf /check. Rate-Limit per gehashter IP, 3 Prüfungen pro Tag. Ergebnis als Karte - und als signierter Link mit 7-Tage-Gültigkeit.
Jedes Konto bekommt eine Primary-Adresse user.x7q3@in.scampilot.de + beliebig viele Burner-Aliasse. Verdächtige Mail dorthin weiterleiten - Bericht kommt zurück. Optional schicken wir den Bericht direkt an den Absender zurück (nur an freigeschaltete Adressen).
Hilf mit, Scampilot zu trainieren: leite verdächtige Nachrichten an training@in.scampilot.de weiter. Was dort ankommt, nutzen wir anonymisiert, um die Erkennung zu verbessern.
Forward oder paste in den Chat mit @scampilot_bot. /link <code> verbindet den Chat mit deinem Scampilot-Konto.
Chrome, MV3. Rechtsklick auf markierten Text, Link oder Bild → „Mit Scampilot prüfen". Urteil in der Seitenleiste, ohne Seitenwechsel - inklusive QR-Code-Erkennung auf der Seite.
JSON rein, JSON raus. Bearer-Token, Rate-Limit pro Nutzer-Bucket, OpenAPI-Spec unter /docs/api.
Für KI-Agenten wie Claude oder Cursor. Tools scan_text, scan_url, scan_email. HTTP.
Frankfurt & Falkenstein. Keine US-Datenflüsse.
Deine Inhalte trainieren kein Modell und werden nicht verkauft.
Export & Löschung mit einem Klick, namentliche Subprozessoren.
