Refly: Die KI‑Produktivitätsplattform als moderne Notion‑Alternative

Vieles im digitalen Alltag dreht sich um zwei Aufgaben: Informationen sammeln und daraus handlungsfähige Ergebnisse machen. Notizen, Recherchen und erste Entwürfe sollen schnell verfügbar und gemeinsam nutzbar sein. Tools wie klassische Notiz‑Apps, spezialisierte Recherchehilfen und einzelne KI‑Assistenten lösen Teile dieser Arbeit, selten aber alles zugleich.

Refly versucht genau diese Lücke zu schließen: Ein offenes Canvas, in dem sich parallel laufende KI‑Dialoge, eine durchsuchbare Wissensdatenbank und Werkzeuge zum Schreiben und Organisieren verbinden. Für Studierende, Content‑Schaffende und Teams kann das bedeuten, dass Recherche, Zusammenfassung und Entwurf weniger hin‑ und hergeschoben werden müssen. Gleichzeitig verändert eine solche Integration die Arbeitsweise: Wer die KI‑Funktionen nutzt, muss entscheiden, wie viel Kontrolle und welche Datenschutzoptionen sinnvoll sind.

Refly ist eine AI‑zentrale Plattform mit einem freien Canvas, in dem mehrere KI‑Dialoge gleichzeitig geführt werden können. Anders als reine Notiz‑Apps bietet Refly eingebaute Mechanismen zur semantischen Suche in einer Knowledge Base und die Möglichkeit, verschiedene Sprachmodelle einzubinden. Das macht es eher zu einer Kombination aus Notion, NotebookLM und Web‑Recherche‑Tools.

Refly verbindet Notizen, kontextbezogene KI‑Antworten und eine strukturierbare Wissensbasis in einem Arbeitsraum.

Technisch läuft Refly als Cloud‑Dienst mit einer optionalen Self‑Host‑Variante. Für die KI‑Funktionen lassen sich externe Modelle per API einbinden. Die offizielle Dokumentation beschreibt Features wie Knowledge Base‑Partitionierung, multi‑threaded Conversations und Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben.

Ein Vergleich in vereinfachter Form verdeutlicht die Positionierung:

Für Leserinnen und Leser bedeutet das: Refly versucht, mehrere Schritte einer typischen Recherche‑ und Schreibarbeit in einem Raum zu halten. Das reduziert Kontextwechsel, verlangt aber auch mehr Sorgfalt bei der Einrichtung, vor allem wenn Self‑Hosting oder eigene LLM‑Keys verwendet werden.

Konkrete Beispiele machen greifbar, wie Refly genutzt werden kann. Drei einfache Szenarien zeigen typische Arbeitswege.

1. Seminararbeit: Eine Nutzerin legt ein Canvas an, importiert Artikel‑PDFs in die Knowledge Base und startet mehrere AI‑Threads: Zusammenfassungen, Zitat‑Suche und Gliederungsvorschläge. Die KI bezieht beim Schreiben die relevanten Passagen aus der KB mit ein, sodass Literaturrecherche und Rohtext näher zusammenrücken.

2. Content‑Produktion: Ein Redakteur clippt Webseiten mit der Browser‑Extension in Refly, erstellt einen Node für Themenideen und einen weiteren Node, der aus den gesammelten Quellen einen Entwurf generiert. Templates für Social‑Media‑Texte sparen wiederkehrende Arbeit.

3. Team‑Prototyping: In einem Projekt‑Canvas laufen parallel Tasks — Marktrecherche, Technik‑Skizzen, To‑Do‑Listen. Die Multi‑Thread‑Logik erlaubt, dass verschiedene Teammitglieder gleichzeitig mit KI‑Unterstützung an separaten Aspekten arbeiten, ohne den gemeinsamen Kontext zu verlieren.

Diese Arbeitsweisen zeigen, wie Refly mehrere Einzelschritte zusammenführt: Sammeln, Strukturieren, Generieren. Gerade beim Wechsel zwischen Recherche und Formulierung fällt der Nutzen auf, weil Quellen im selben System verfügbar sind.

Die Integration von KI in einen Arbeitsraum bietet praktische Vorteile, erzeugt aber auch neue Spannungsfelder. Zu den Chancen zählt höhere Effizienz: Routineaufgaben wie Zusammenfassen, Extrahieren von Zitaten oder Erzeugen erster Textentwürfe werden schneller.

Gleichzeitig gibt es Grenzen. Refly befindet sich in einer frühen Version, Nutzerberichte nennen eine spürbare Lernkurve beim Setup — insbesondere, wenn Self‑Hosting oder eigene LLM‑Keys genutzt werden. Wer sofort loslegen will, sollte die Cloud‑Variante wählen; technisch Versierte profitieren längerfristig vom Self‑Host.

Datenschutz und Qualität der Ergebnisse sind zwei wichtige Risiken: Automatisch generierte Zusammenfassungen können Fehler enthalten, und die Einbindung externer Modelle bedeutet, dass sensible Informationen unter Umständen an Drittanbieter gelangen. Bei Forschungs‑ oder Geschäftsprojekten ist daher eine bewusste Auswahl der Hosting‑ und Modelloptionen nötig.

Ein weiteres Thema ist Verlässlichkeit: Als junge Plattform kann Refly noch Stabilitätsprobleme und fehlende Team‑Features haben. Für einzelne Nutzerinnen und Nutzer ist das verkraftbar, für Organisationen aber ein relevantes Entscheidungskriterium.

Die Entwicklung solcher All‑in‑one‑Plattformen könnte mehrere Trends zusammenführen: bessere Interoperabilität zwischen Modellen, stärkere lokale Hosting‑Optionen für Datenschutz und ausgefeiltere Workflow‑Automatisierungen. Für Nutzerinnen und Nutzer bedeutet das, dass sich Aufgabenketten weiter verkürzen könnten — etwa Recherche, Quellenverwaltung und Publikation in einem nahtlosen Ablauf.

Praktisch ist vorstellbar, dass künftige Versionen besser Teamfunktionen bieten, etwa Versionierung, granulare Zugriffsrechte und Audit‑Logs für Forschungsprojekte. Multimodale Fähigkeiten (Bilder, Audio) werden die Plattformen zudem für Design‑ und Medienarbeit relevanter machen.

Für Anwender bleibt eine Handlungslehre: Kleine Tests mit realen Projektfragmenten zeigen schnell, ob Refly‑Workflows den Alltag tatsächlich vereinfachen. Wer Wert auf Datenhoheit legt, wird vermutlich langfristig Self‑Hosting und dedizierte Modelle bevorzugen. Unternehmen sollten vor einer breiten Einführung Pilotprojekte mit klarer Risikoanalyse fahren.

Refly bringt verschiedene Arbeitswerkzeuge in einen gemeinsamen Raum und bietet damit für viele Nutzerinnen und Nutzer einen praktischen Mehrwert: weniger Kontextwechsel, eingebundene Recherche und automatisierbare Arbeitsschritte. Die Plattform eignet sich besonders für jene, die ihre Notizen enger mit KI‑gestützter Recherche verknüpfen möchten. Wer sofort startet, wählt die Cloud‑Variante; für langfristige Kontrolle und Datenschutz lohnt sich Self‑Hosting. Insgesamt bleibt Refly ein interessantes Experimentierfeld für produktivere Arbeitsabläufe mit KI.