Evalo

Eine Browser-Erweiterung für Chrome und Firefox, die Produkte in unterstützten Webshops per KI bewertet, gefälschte Rezensionen herausfiltert und passende Alternativen vorschlägt.

Art: Wettbewerbsprojekt2. Platz · Schulwettbewerb
Tech-Stack: TypeScript
WebExtensions
Vite
OpenAI API

Die Idee

Wer online einkauft, muss sich auf Produktbeschreibungen und Rezensionen verlassen, und beides hilft oft wenig. Technische Daten sind für Laien schwer einzuordnen, und ein Teil der Bewertungen ist gekauft oder gefälscht. Evalo ist eine Browser-Erweiterung für Chrome und Firefox, die ein Produkt direkt auf seiner Seite in einem unterstützten Shop bewertet.

Angefangen habe ich mit Komplett-PCs, weil die Einzelkomponenten besonders schwer zu beurteilen sind. Später kam ein generischer Parser für weitere Produktarten dazu.

Was es kann

Auf einer Produktseite in einem unterstützten Shop (u. a. Amazon.de, .com, .co.uk, .fr und .ca) liest Evalo Produktdaten und Rezensionen aus, lässt auffällige Bewertungen weg und holt sich ein Urteil von einer KI. Heraus kommen eine Gesamtnote von 0 bis 10, Einzelnoten (bei einem PC für CPU, GPU, RAM und Speicher), eine Einschätzung des Preis-Leistungs-Verhältnisses und Alternativen, die besser zu den eigenen Anforderungen passen. Tests, Vergleiche und Erfahrungsberichte aus dem Netz fließen ebenfalls ein.

Im Chat lassen sich Rückfragen stellen, etwa „Reicht das für Videoschnitt?“, und die Analyse kann als PDF gespeichert oder weitergegeben werden.

Aufbau

ProduktseiteContent Script
ParserProduktdaten + Rezensionen
Background-WorkerFilter · Cache · API
OpenAI APIBewertung + Chat
PopupErgebnis · Chat · PDF

Das Content Script liest die Seite aus, der Background-Worker filtert, fragt die KI an und speichert Ergebnisse zwischen. Das Popup zeigt Bewertung, Empfehlungen und Chat.

Der API-Schlüssel liegt ausschließlich im Background-Worker. Content Scripts lesen die Seite aus und schicken nur Produktdaten per Messaging an den Worker, die Shopseite sieht den Schlüssel also nie. Ergebnisse werden lokal zwischengespeichert. Das spart API-Kosten, und wiederholte Aufrufe sind sofort da. An die KI gehen nur Produktinformationen, keine Daten über die Nutzerin oder den Nutzer.

Jeder unterstützte Shop hat einen eigenen Parser. Das ist mehr Aufwand, als jede beliebige Seite verstehen zu wollen, liefert aber deutlich verlässlichere Daten. Und eine KI urteilt nur so gut wie die Daten, die sie bekommt. Aus demselben Grund war das Aussortieren gefälschter Rezensionen genauso wichtig wie der Prompt.

Chrome (Manifest V3) und Firefox (Manifest V2) entstehen aus demselben TypeScript-Code, die Unterschiede sind im Build gekapselt.