Die Diskussion über KI-Agenten ist Anfang dieses Jahres regelrecht explodiert. Und damit auch ein wiederkehrendes Thema: Agenten brauchen Kontext, und der meiste wirklich wichtige Kontext ist nirgendwo gespeichert, wo man ihn abfragen könnte. Er steckt in Entscheidungen, Ausnahmen und den Überlegungen, die ein Ereignis mit einem anderen verbinden — in Informationen, die früher in den Köpfen der Menschen waren und jetzt irgendwo vorhanden sein müssen, wo ein Agent darauf zugreifen kann.
Die interessante Ausnahme ist E-Mail. Es ist der eine Ort, an dem sich jahrelang Entscheidungen, Beziehungen, offene Vorgänge, Verträge und Vorstellungen angesammelt haben, ohne dass jemand daran denken musste, sie aufzuschreiben. Für die meisten Berufstätigen ist es der reichhaltigste Kontextspeicher, den sie besitzen — und bis jetzt für KI-Agenten nahezu vollständig unsichtbar.
Spark CLI ändert das. Es ist eine Befehlszeilenschnittstelle, die KI-Agenten Zugriff auf deinen Posteingang, deine Kontakte, deinen Kalender und deine Meeting-Notizen gibt, dabei aus dem lokalen Datenspeicher von Spark Desktop liest und mit allen großen E-Mail-Anbietern funktioniert. Wir starten vom ersten Tag an mit zwei Zugriffsstufen: Read ist für alle kostenlos, und Triage ist in jedem Spark Pro Plan enthalten.
Darin liegt eine schöne Symmetrie. Die ersten E-Mails wurden über eine Befehlszeile gesendet. Die GUI kam in den ’80ern und prägt seitdem, wie Menschen mit E-Mail arbeiten — Symbolleisten, Seitenleisten, Klicks. Agenten brauchen nichts davon. Sie kennen die Befehle bereits. Die Befehlszeile war die Oberfläche, mit der E-Mail begann. Wie sich herausstellt, ist es auch diejenige, die Agenten wollen
Eine Einrichtung — jedes Konto
Spark CLI verbindet sich mit jedem Konto, das du zu Spark hinzugefügt hast — Gmail, Outlook, Exchange, iCloud, Yahoo und jedes IMAP- oder EWS-Konto — und stellt sie über eine einzige Oberfläche bereit. Du kannst die Einstellungen direkt in Spark verwalten, um Zugriff und Berechtigungen für jedes Konto festzulegen.
Die Verbindung mit deinem bevorzugten Agenten ist einfach. Wir haben einen plattformunabhängigen Ansatz gewählt, sodass Spark CLI mit Plattformen wie Claude, Cursor, Codex, OpenClaw, Google Antigravity und weiteren funktioniert.

Deine Daten, dein Modell deiner Wahl
Spark CLI liest aus dem lokalen Datenspeicher von Spark Desktop. Das ist eine Folge davon, wie Spark aufgebaut wurde, und genau das macht die CLI überhaupt erst möglich.
Diese Architektur bedeutet, dass du das Modell selbst wählen kannst. Richte die CLI auf Claude, GPT, Gemini — oder auf lokale Modelle von Ollama oder LM Studio — und E-Mail-Inhalte werden zur Verarbeitung an diesen Anbieter gesendet.
Kontext, nicht nur Inhalt
Die meisten E-Mail-Connectoren behandeln deinen Posteingang wie einen flachen Stapel Text. Der Agent erhält eine Liste von Nachrichten-IDs und einen Such-Endpunkt. Von dort aus muss er alles lesen, herausfinden, wer wichtig ist, und bei jeder Abfrage den Kontext von Grund auf neu rekonstruieren.
Dieser Ansatz übersieht das Wertvollste in deinem Posteingang: die Ebene der Beurteilung über deinen Nachrichten. Welche Threads du angeheftet hast, weil sie wichtig waren. Welche Unterhaltungen du als Priority markiert hast. Diese Ebene ist für die meisten Berufstätigen das, was einer erfassten Aufzeichnung am nächsten kommt, wie Aufmerksamkeit und Entscheidungen über Jahre hinweg tatsächlich durch ihre Arbeit gewandert sind.
Spark indexiert diese Ebene bereits. Spark CLI stellt sie bereit:
- Smart Inbox und Kategorien — Persönlich, Priority, Benachrichtigung, Newsletter, Einladung — damit der Agent weiß, was ein echter Thread ist und was nur eine Quittung.
- Angeheftete Elemente und Priority-Markierungen — die Signale, mit denen du seit Jahren kennzeichnest, was wichtig ist.
- Gatekeeper-Status — akzeptierte Absender gegenüber blockierten, damit der Agent kein einziges Token an Spam verschwendet, den du bereits aussortiert hast.
- Zuweisungen in geteilten Posteingängen — wer eine Antwort schuldet, wer was bearbeitet, was noch nicht zugewiesen ist.
- Labels, Threading und Kontaktbeziehungen — alles, was ein flaches Postfach in einen nutzbaren Datensatz verwandelt.
Das bedeutet, dass du deinem Agenten eine allgemeine Frage stellen kannst, statt eine perfekt formulierte Keyword-Abfrage zu schreiben, und schnell genau das findest, was du brauchst. Das Modell verwendet seine Tokens für die Arbeit, nicht dafür, Kontext zu rekonstruieren.
Die semantische Suche läuft über den KI-Assistenten von Spark. Du brauchst also Spark +AI und einen aktivierten Assistenten, um deinem Agenten Zugriff auf diesen reichhaltigeren Kontext zu geben. (Die Indexierung des Posteingangs erfolgt lokal und verwendet keine KI-Tokens in Spark.) Die semantische Suche unterliegt den Planbeschränkungen — ein Monat Verlauf bei Free, ein Jahr bei Plus und Premium, unbegrenzt bei Pro — und die reine Keyword-Suche ist für alle ohne Verlaufslimit verfügbar.
Read-Zugriff: Agenten, die Bescheid wissen
Spark CLI bietet derzeit zwei Berechtigungsstufen: Read und Triage. Read-Zugriff ist in jedem Spark Plan verfügbar. Er gibt deinem Agenten sicheren, schreibgeschützten Zugriff auf deine E-Mails, Kontakte, Kalender und Meeting-Notizen — er kann keine Nachrichten senden oder Aktionen in deinem Posteingang ausführen.
Sobald ein Agent den Kontext sehen kann, den dein Posteingang zusammengetragen hat, bekommst du Antworten auf Fragen, die kein System of Record enthält. "Was haben wir letzten Monat im Thread mit Acme zu den Preisen entschieden, und wer war im Call dabei?" Dein Agent ruft den Thread ab, nennt die Teilnehmenden, findet das Meeting, in dem die Entscheidung abgeschlossen wurde, und fasst zusammen, was vereinbart wurde.
Im Read-Modus werden die Anwendungsfälle „lebendiges Wiki“ und „zweites Gehirn“ praktisch nutzbar. Entscheidungsprotokolle, Stakeholder-Briefings, Meeting-Vorbereitung, Rekonstruktion von Projektverläufen — die Arbeit, die früher eine Stunde Scrollen und drei Slack-Pings erforderte, läuft jetzt mit einem einzigen Prompt. Und weil die CLI mit allen anderen Connectoren zusammenspielt, die dein Agent hat, ist der Posteingang keine Sackgasse mehr, sondern wird zu einer Recherchefläche, über die dein Agent hinweg arbeiten kann.
Kate aus dem Marketingteam nutzt Spark CLI, um sich auf bevorstehende Meetings vorzubereiten. Sie nutzt Cursor, um frühere Meeting-Notizen und Unterhaltungen zu prüfen und klare Agenden zu erstellen, die Projekte voranbringen. Meetings, Zusammenfassungen und zugehörige Materialien werden in einem privaten Repo aufbewahrt, damit sie ein fortlaufendes Protokoll aller Projekte führen und Diskussionen schnell in Aktionspläne und Begleitmaterial umwandeln kann.
Triage-Zugriff: Agenten, die handeln
Triage, enthalten in Spark Pro, erweitert die Möglichkeiten von Read um die Fähigkeit, auf das zu reagieren, was der Agent zutage fördert. Dein Agent kann:
- Nachrichten vorbereiten: Dein Agent kann Nachrichten entwerfen, beantworten, weiterleiten und mit vollständiger Formatierung bearbeiten.
- Deinen Posteingang organisieren: Er kann Threads archivieren, labeln, anheften, zurückstellen und verschieben.
- Verantwortung delegieren: Er kann Elemente in geteilten Posteingängen zuweisen und neu zuweisen.
- Massenaktionen ausführen: Er kann alles oben Genannte über mehrere E-Mails und Konten hinweg erledigen.
Triage ist der Punkt, an dem der Agent aufhört zu beobachten und anfängt, die Arbeit zu erledigen. Ein morgendlicher Prompt wie "archiviere jede Benachrichtigung, die älter als eine Woche ist, entwirf Antworten an die drei Kunden, die am längsten warten, und weise die zwei Support-Threads Maria zu" läuft in einem Durchgang. Die Zeit, die früher jeden Tag ins Sichten und Sortieren floss, gehört wieder dir.
Sergey von ZAS Ventures steuert den Dealflow des Fonds über die Triage von Spark CLI. Nach jedem Gründer-Call weist er Cursor an, eine CRM-fertige Zusammenfassung zu entwerfen, den abgeschlossenen Thread zu archivieren, offene Aktionspunkte dem richtigen Partner zuzuweisen und eine Antwort an den Gründer mit dem vereinbarten nächsten Schritt in die Warteschlange zu stellen. Ein vierzigminütiger Call wird in der Zeit abgeschlossen, die man braucht, um einen Kaffee zu trinken.
Eine kuratierte Bibliothek von Skills durchsuchen
Spark CLI wird mit einer Bibliothek einsatzbereiter Skills geliefert — Vorlagen, die dein Agent ausführen kann, um sichtbar zu machen, zusammenzufassen oder zu bearbeiten, was in deinem Posteingang passiert. Nutze sie unverändert, passe sie an deine Anforderungen an oder erstelle neue, die sich zu Multi-Tool-Workflows kombinieren lassen.
Read-only-Skills
- Morning Standup: Erstelle ein tägliches Briefing mit den Ereignissen des Tages, ungelesenen E-Mails von Personen und Priority-Absendern sowie offenen Teamzuweisungen.
- Meeting-Vorbereitung: Gehe vollständig vorbereitet in dein nächstes Meeting. Nutze frühere E-Mails und Meeting-Notizen, um eine Agenda mit offenen Themen zu entwerfen, die angesprochen werden sollten.
- Stakeholder-Briefing: Erstelle ein Dossier zu Kolleg:innen oder Kund:innen, indem du frühere Meetings und Austausche prüfst, um eine detaillierte Übersicht zu erstellen.
- Decision Tracker: Rekonstruiere die Entscheidungshistorie zu einem Thema, indem Meeting-Transkripte und frühere E-Mail-Threads miteinander abgeglichen werden.
Triage-Skills
- Executive Assistant: Verwandle Spark CLI in deinen persönlichen Assistenten. Heb die Ereignisse des Tages und wichtige Nachrichten hervor, die Aufmerksamkeit benötigen, und hilf anschließend beim Entwerfen von Follow-ups und beim Planen von Meetings.
- Benachrichtigungshygiene: Klassifiziere laute Absender neu, gruppiere wiederkehrende Benachrichtigungen und archiviere bereinigte Hinweise gesammelt.
- Priority Tuning: Prüfe und justiere Priority Senders in Spark neu, damit nur die wichtigsten Unterhaltungen oben in deinem Posteingang erscheinen.
- Founder: Aktiviere den Founder Mode für deinen Posteingang — triagiere, delegiere und überwache Teamaktivitäten und konzentriere dich auf die E-Mails und Einladungen, die absolut nicht warten können.
Du kannst die vollständige Liste der Skills auf GitHub durchsuchen und dem Repo folgen, um neue Updates zu erhalten.
Erste Schritte mit Spark CLI
Spark CLI erfordert Spark Desktop, das lokal auf deinem Mac ausgeführt wird. Aktualisiere auf die neueste Version und gehe zu Einstellungen→KI-Agenten, um den Einrichtungsanweisungen zu folgen.
Wenn du bereits Agenten nutzt, um mit deinen Dokumenten und Kommunikationstools zu arbeiten, ergänzt Spark CLI die fehlende Ebene. Dein Posteingang ist die Wissensdatenbank, die du über Jahre hinweg aufgebaut hast, ohne es bewusst zu versuchen. Dein Agent sollte sie endlich lesen können.
The Readdle Team