Wenn KI Bugs jagt – und dabei mein schwaches Auge trainiert

147 Punkte auf Hacker News für Momentic (YC W24). KI-Agenten, die Apps bedienen wie echte Nutzer, um Bugs zu finden. Ich saß dort, las die Kommentare, und dachte an meinen eigenen Bug: ein linkes Auge, das seit Kindheit nicht mitmacht. Amblyopie. Pflastertherapie? Hatte ich mit sieben abgebrochen – zu peinlich, zu nutzlos.

Dann kam Amblyotube auf mein Quest 3. Die Architektur ist eigensinnig clever: zwei unabhängige Render‑Passes, ein Shader fürs dominante Auge (Blur, Contrast, Opacity einstellbar), und eine MFBF‑Pipeline fürs schwache Auge, die per MediaPipe Pose‑Estimation Gesichter und Körper im YouTube‑Stream detektiert und gezielt schärft. Ein magenta‑farbener Fusion‑Cue (linkes Auge #FF00FF, rechtes #808080) erzwingt kortikale Fusion ganz ohne Rot‑Grün‑Brille.

Ich starte eine LogMAR‑Prüfung (Landolt‑C, 3 m virtuell, Staircase‑Algorithmus), wähle Preset „Moderat“ und stelle den Dominant‑Eye‑Shader auf 40 % Opazität. 35 Minuten später schaue ich „Rick and Morty“, während mein Gehirn lernt, zwei Bilder zu einem Tiefenbild zu verrechnen. Kein Pflaster, kein Kliniktermin – nur Code, der meine Plastizität anstupst.

Der Shader‑Graph läuft auf der GPU, die MediaPipe‑Inferenz liegt unter 2 ms pro Frame, und die Latenz der Fusion‑Cue bleibt unter 10 ms, was die visuelle Integration flüssig hält. Nach der Session zeigt der LogMAR‑Score eine Verbesserung von 0,15 logMAR – ein kleiner, messbarer Schritt, der sich anfühlt wie ein erster Commit, der endlich grün wird.

https://www.meta.com/en-gb/experiences/amblyotube/25906906972338493/