orgware.ai
Public Beta

Der lokale Arbeitsbereich für Maschinenstickerei

m myEmbOS

Finde Stickmotive in großen, verteilten Sammlungen wieder, bereite sie für deine Maschinen vor und entwickle eigene Designs – mit optionaler KI-Unterstützung und lokaler Datenhaltung.

Vom Datenträger bis zur Maschine

Eine Bibliothek, die mit deiner Sammlung wächst.

Motive katalogisieren

Ordner, USB-Medien und zeitweise nicht erreichbare Quellen werden erfasst, ohne deine Originaldateien zu verändern.

Visuell wiederfinden

Vorschauen, Schlagworte, Motivfamilien und mehrstufige Collections machen auch große Bestände übersichtlich.

Für Maschinen vorbereiten

Formate, Rahmen und aktive Maschinenprofile führen durch Vorbereitung, Prüfung und sicheren Transfer.

Optional mit KI

Lokale oder frei konfigurierbare Cloud-Modelle unterstützen Tagging, Recherche und Design. Die Entscheidung bleibt beim Nutzer.

Eigene Designs

Projekte verbinden geometrische Elemente, Texte und vorhandene Motive in einem maßhaltigen Designer.

Local first

Bibliothek, Vorschau-Cache, Profile und Wissenspakete bleiben standardmäßig auf deinem Mac.

Ein flexibles Produktmodell

Kernprodukt, Module und passende Verbindungen.

Während der Public Beta bleiben Preise und endgültige Paketgrenzen offen. Die Struktur zeigt bereits transparent, welche Bereiche später einzeln oder gemeinsam angeboten werden können.

Optionale Module

Maschinenverbindungen und Hardware-Bundles

USB-Datenträger, direkt erkannte Laufwerke, lokales Netzwerk und herstellerspezifische Dienste werden getrennt von Software-Modulen betrachtet. Ein vorkonfigurierter USB-WLAN-Adapter kann später als optionales, maschinenabhängiges Bundle angeboten werden.

Aktuelle Version

myEmbOS herunterladen

Release-Informationen werden geladen …

Die macOS-Beta-Builds sind derzeit noch nicht von Apple notarisiert. Wähle den Build passend zu Prozessor und macOS-Version. Windows-Pakete werden nach Abschluss der Plattformvalidierung freigeschaltet.

Public Beta

Mit realen Sammlungen entwickelt.

myEmbOS wird iterativ mit großen Stickdatei-Beständen, unterschiedlichen Maschinenparks und lokalen wie cloudbasierten KI-Diensten erprobt. Originalquellen werden nicht als Arbeits- oder Cache-Speicher verwendet.