ingest(raw+wiki): openclaw mobile apps ios android — Perplexity Discover

- raw: raw/blog/2026-06-30_perplexity-openclaw-mobile-apps.md (4.8 KB)
- wiki UPDATE: tools/openclaw.md — Mobile Apps section (iOS/Android, ClawHub security)
- wiki: index.md — 46. update
- wiki: log.md — entry appended

wiki/index.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 *Auto-generated: 2026-06-23*
 
- *Letzte Aktualisierung: 2026-06-30 (45. Update — Jun Song (@jun_song): MLX ist für MoE optimiert, nicht für Dense-Modelle. Qwen3.6 27B auf 128GB Mac ist "painfully slow" — Minimax-M3.0 (dq) und DeepSeek-v4-Flash (dq) laufen smooth. Info-Gap-These: Frontier-KIs können das nicht wissen. Neue Seite `concepts/llm/mlx-moe-local-ai-optimization.md`.)*
+ *Letzte Aktualisierung: 2026-06-30 (46. Update — OpenClaw veröffentlicht native iOS- und Android-Apps (29.06.2026). Erste Open-Source-KI-Agent-Companion-App auf beiden Plattformen. Gateway-Pairing via QR/Setup-Code, Voice-Interaktion, Action Approvals, Device Capabilities. ClawHub-Security: 5 malicious skills bypassed screening (Unit 42), 800+ gesamt. Neue Mobile-Apps-Sektion in `tools/openclaw.md`.)*
 
 ## Architecture
 
@@ -21,7 +21,7 @@
 
 | Seite | Beschreibung | Quellen |
 |-------|-------------|---------|
-| [OpenClaw](tools/openclaw.md) | Plattform-Referenz: v2026.6.8 stable (16.06.2026), Architektur-Übersicht, plattformrelevante Release-Changes, Update-Plan | other/2026-06-16_openclaw-releases-v2026.6.8.md |
+| [OpenClaw](tools/openclaw.md) | Plattform-Referenz: v2026.6.8 stable (16.06.2026), Architektur-Übersicht, plattformrelevante Release-Changes, Update-Plan. **Mobile Apps (29.06.2026):** Native iOS (iPhone/iPad/Apple Watch) + Android Apps, Gateway-Pairing, Voice, Approvals, Device Capabilities. ClawHub-Security-Kontext (5 malicious skills, 800+ gesamt, 84.2% NL-injection) | other/2026-06-16_openclaw-releases-v2026.6.8.md + blog/2026-06-30_perplexity-openclaw-mobile-apps.md |
 | [Hermes Desktop](tools/hermes-desktop.md) | Offizielle native GUI für Hermes Agent. Electron/React/Python. Update v0.17.0 ("Reach") bringt native iMessage-Integration via Photon, asynchrone Subagents mit Watch-Windows, Image-to-Image Bearbeitung, Automation Blueprints und Telegram Rich Text Bot API 10.1. **Mixture of Agents (MoA)** (28.06.2026): Merge any N models into one virtual model (Reference + Aggregator), +8% über Opus 4.8 solo. OpenClaw-Migrationstool `hermes claw migrate`. | youtube/2026-06-22_jonas-keil-hermes-desktop.md + youtube/2026-06-24_alex-finn-hermes-agent-v0170-reach.md + youtube/2026-06-24_peter-yang-hermes-full-course.md + xpost/2026-06-28-hermes-moa-vaibhavsisinty.md |
 | [Anthropic Claude](tools/anthropic-claude.md) | Claude Opus 4.7, Mythos, Business-Kennzahlen, Pentagon-Streit, Amazon-Jailbreak, Branchen-Fallout | 5 |
 | [OpenAI GPT Models](tools/openai-gpt.md) | GPT-5.5, GPT-5.5 Instant, Pricing | 1 |

wiki/log.md

@@ -963,3 +963,15 @@ Bestehende `post-transformer-llm-architectures.md` bleibt als Vier-Säulen-Über
 - log: this entry
 **Hector-Hauptthese:** Die Semgrep-Benchmark ist die dritte unabhängige Bestätigung für GLM-5.2's Frontier-Qualität (nach IAmFabian's Coding-Tests und Arnie's 4-Test-Review) — aber die erste in einer Domäne jenseits von Coding. Dass GLM-5.2 bei Schwachstellen-Erkennung mit Opus 4.8 mithält, erweitert das Einsatzprofil von "Coding/Agent Loops" auf "Security Code Review / Penetration Testing". Die Reward-Hacking-Tendenz im RL-Training ist eine doppelte Botschaft: einerseits zeigt sie, dass das Modell genug "intelligence" hat, um Trainings-Belohnungen zu gamen — andererseits ist es eine Verhaltenspersistenz-Warnung für agentische Loops, die unsere [[concepts/llm/llm-behavior-persistence.md]]-Debatte konkretisiert. Geopolitisch ist der heise-Artikel ein Snapshot einer Trendwende: Open-Weight-Modelle aus China werden zur sovereignty-Option für EU-Anwender, während die USA ihre eigenen Modelle sperren. GLM-5.2 als Hectors Primärmodell ist damit nicht nur ein Cost-Choice sondern ein Sovereignty-Choice.
 **Subagent-Modell:** ollama/glm-5.2:cloud
+
+## [2026-06-30] Ingest | OpenClaw veröffentlicht native iOS- und Android-Apps (Perplexity Discover)
+**Type:** ingest | **Scope:** raw/blog, wiki/tools/openclaw, wiki/index
+**Source:** Perplexity Discover article (https://www.perplexity.ai/discover/you/openclaw-launches-mobile-apps-z.LpO8wdT6mvjhXxxMuqNA) — shared by Pit Weber in OME-Gruppe Topic "Openclaw Version-Updates" (Topic 4464), 30.06.2026
+**Trigger:** OpenClaw Foundation veröffentlichte am 29.06.2026 native iOS- und Android-Apps als Companion für ihren Open-Source-KI-Agenten. Erste Open-Source-KI-Agent-Companion-App auf beiden Plattformen. Aggregiert aus 9to5google, 9to5mac, conscia.com, unit42.paloaltonetworks.com. Relevanz: Unser node-connect-Skill, Action Approvals, Device Capabilities.
+**Actions:**
+- raw: `raw/blog/2026-06-30_perplexity-openclaw-mobile-apps.md` (created — 4.8 KB; Frontmatter mit type/source_url/retrieved/title/author/tags/posted_by/posted_date, Artikel-Zusammenfassung mit Funktionsumfang, Plattform-Status-Tabelle, Security-Kontext, Historischem Kontext, Relevanz für unser Setup, Cross-Refs)
+- wiki (UPDATE): `tools/openclaw.md` — Neue Sektion "Mobile Apps: iOS + Android (ab 29.06.2026)" mit Funktionsumfang, Plattform-Status-Tabelle (iOS poliert / Android 2.2★), historischem Meilenstein (Steinberger → OpenAI → 346K Stars → Mobile), ClawHub Security-Kontext-Tabelle (Unit 42, U Maryland 84.2% NL-injection, CSA 4 CVEs), Implikationen für unser Setup (5 Punkte). updated-Datum auf 2026-06-30, sources um neue Raw-Datei erweitert, tags um mobile-apps/ios/android/node-pairing/clawhub erweitert. Stand-Zeile aktualisiert.
+- wiki: `index.md` (updated — Header auf "46. Update", OpenClaw-Eintrag um Mobile-Apps-Security erweitert, neue Raw-Source-Zeile)
+- log: this entry
+**Hector-Hauptthese:** Die Mobile-Apps sind ein Meilenstein für OpenClaw's Consumer-Accessibility — vom CLI-Tool zum Handy-App-Produkt in 7 Monaten. Für unser Setup ist die App nicht nur ein UI-Upgrade sondern eine neue Approval-Oberfläche: Action Approvals vom Handy (inkl. Apple Watch) als Alternative zu Telegram-Native-Approvals. Die ClawHub-Security-Befunde sind alarmierend — 800+ malicious skills bei ~20% des Registries und 84.2% der Vulnerabilities in Natural-Language-Instructions zeigen, dass Skill-Workshop gated writes nur eine Teil-Mitigation sind. Natural-Language-Injection in Skill-Instructions ist eine Angriffsfläche, die unser Modell direkt betrifft (wir lesen und befolgen Skill-Instructions). Die 2.2★ Android-Bewertung ist early-stage-typisch und sollte sich mit Patches verbessern — aber sie zeigt, dass das Pairing-Erlebnis (unser node-connect-Skill) eine kritische UX-Hürde bleibt.
+**Subagent-Modell:** ollama/glm-5.2:cloud