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AI-INTEGRATED LEARNING MANAGEMENT SYSTEMS (LMS): IMPACT ON PRIMARY SCHOOL STUDENT'S ACADEMIC PERFORMANCE
Preeti Chaudhary · Paperfy Demo · 2026
KI & medizinische KI
KI-, LLM- und Bildungstechnologie-Paper schnell anhören.
Dialyse & Gefäßzugang
Fisteln, Katheter, Thrombosen und Zugangsmanagement.
Klinische Studien & Therapie
Interventionen, Medikamente und Outcomes klinisch betrachtet.
Pflege & Versorgung
Patientenschulung, Übungen und Pflegeinterventionen.
Mechanismen & Biologie
Paper zu Zellen, Krankheit und biologischen Mechanismen.
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Zu den Papers in der öffentlichen Demo
In dieser öffentlichen Demo werden nur Papers gezeigt, die unter wiederverwendbaren Lizenzen wie CC BY veröffentlicht wurden oder deren Rechte für die öffentliche Anzeige geprüft sind.
Paperfy Leitfäden
Praktische Leitfäden zu KI-Zusammenfassungen, PDFs und Paper-Verwaltung.
KI-Zusammenfassungen von Papern: Wie weit kann man ihnen trauen?
Wie verlässlich sind KI-Zusammenfassungen von Papern – und wann gehört das Original auf den Tisch? Praxisnahe Antworten für Klinik, Forschung und Promotion.
PDF-Paper mit KI zusammenfassen: Fehler vermeiden, nichts verlieren
PDF-Paper bringen KI-Zusammenfassungen auf typische Weise ins Straucheln: zerschossene Spalten, fehlende Abbildungen, verdrehte Zahlen. So vermeiden Sie die Fehler.
Paper als Audio hören: dranbleiben, auch ohne Zeit am Schreibtisch
Paper als Audio anhören: Was reine Vorlesefunktionen von KI-Radioskripten unterscheidet, wann Zuhören wirklich funktioniert und wie Sie das Skript selbst anpassen.
Wenn englische Paper mühsam sind, liegt es nicht nur am Englisch
Dass englische Paper Zeit und Energie kosten, liegt meist an Struktur, Terminologie und Zeit – nicht am Sprachniveau. Eine Lesereihenfolge und KI-Methode, die hilft.
Welche App für Ihre Paper? Das hängt davon ab: Zitieren oder Lesen
Die richtige App für Ihre Paper hängt vom eigentlichen Problem ab: Zitieren und Schreiben – oder Lesen und Erinnern. Wo klassische Tools und Paperfy jeweils passen.
Journal Club vorbereiten: nicht alles lesen, nicht alles zusammenfassen
Die Journal-Club-Vorbereitung erdrückt, weil man alles lesen und zusammenfassen will. Ein realistischer Ablauf entlang von fünf Fragen – für volle Arbeitswochen.
Welche KI für den Journal Club? Warum Bestenlisten in die Irre führen
Sie suchen eine KI für den Journal Club? Ein Vergleich von Chat-KI, PDF-Reader-KI und Bibliotheks-Tools – mit Stärken, Grenzen und Auswahlkriterien.
Journal-Club-Folien erstellen: 8-Folien-Struktur statt KI-Copy-Paste
Eine 8-Folien-Vorlage für den Journal Club – Warum dieses Paper, PICO, Design, Ergebnisse, Limitationen, Diskussion – und warum KI-Zusammenfassungen nicht auf Folien gehören.
Kritische Bewertung: keine Fehlersuche, sondern kalibriertes Vertrauen
Kritische Bewertung heißt nicht, Schwächen zu jagen – sondern zu entscheiden, wie belastbar Ergebnisse sind und ob sie zu Ihrer Praxis passen. PICO, Design, Bias, Effektstärke.
Paper im Journal Club vorstellen: Lesen und Erklären sind zweierlei
Sie sollen ein Paper im Journal Club vorstellen? So schließen Sie die Lücke zwischen Lesen und Erklären – von der Landkarte in Ihrer Sprache bis zu den fünf Begriffen fürs Original.
Lesegruppe vorbereiten: Anker für die Diskussion statt Skript
Lesegruppen-Vorbereitung heißt nicht, ein perfektes Skript zu schreiben. Was Lesegruppen von Journal Clubs unterscheidet – plus ein einfaches Format: Landkarte, drei harte Stellen, zwei Fragen.
KI-Zusammenfassungen in der Lesegruppe? Erst die Spielregeln klären
KI-Zusammenfassungen erleichtern die Lesegruppen-Vorbereitung – doch wer nur die Zusammenfassung liest, verflacht die Diskussion. Spielregeln und fünf Schritte für die gemeinsame Landkarte.
Paper-Vortrag vorbereiten: Zusammenfassung fertig, Vortrag nicht
Die Zusammenfassung steht, aber der Vortrag will nicht gelingen? Vom Kernsatz rückwärts arbeiten, die Abbildungen als logische Abfolge lesen, die Fragerunde vorbereiten.
Paper-Folien: erst die Aufgabe der Folie, dann die KI-Zusammenfassung
Textlastige Folien sind meist eine eingefügte KI-Zusammenfassung. Das Prinzip „eine Folie, eine Aufgabe“, Tabus bei Abbildungen – und wie Sie eine Zusammenfassung in Foliensprache verdichten.
Forschungsbesprechung vorbereiten: erst der Zweck, dann das Lesen
Vorbereitung, die nie fertig wird, beginnt meist mit dem Lesen. Besser: erst Zweck und Publikum der Besprechung klären, Haupt-Paper von Neben-Papern trennen und Diskussionsfragen vorbereiten.
Kongress-Literatur: nicht Vollständigkeit, sondern Positionierung
Beim Kongressvortrag geht es in der Literatur nicht um Abdeckung, sondern um Positionierung. Vorarbeiten in drei Kisten sortieren und in drei Zeilen erklären, warum die eigene Studie nötig war.
KI für den Kongressvortrag: erst die Aufgabe wählen, dann das Tool
Auf der Suche nach dem besten KI-Tool für den Kongressvortrag? Entscheiden Sie zuerst, welche Aufgaben Sie delegieren – Literatur-Triage, Sprechnotizen, erwartete Fragen – und welche menschlich bleiben.
Literatur fürs Poster: der Hintergrund muss in drei Zeilen sitzen
Poster-Lesende geben Ihrem Hintergrund Sekunden, keine Minuten. Vorarbeiten auf drei Zeilen verdichten – bekannt, unbekannt, was diese Studie beiträgt – und jede zitierte Zahl im Original prüfen.
Literaturübersicht in der Pflegeforschung: erst das Problem benennen
Eine Literaturübersicht in der Pflegeforschung heißt nicht, alles zu lesen – sondern zu prüfen, wie weit Ihr Praxisproblem schon untersucht ist. Ordnen nach Patient, Situation, Pflege, Ergebnis.
KI in der Pflegeforschung: delegieren, nicht delegieren, nie eingeben
KI in der Pflegeforschung nutzen Sie am sichersten mit drei Kisten: Aufgaben zum Delegieren, Aufgaben, die menschlich bleiben – und Daten wie Patienteninformationen, die nie in eine KI gehören.
Pflege-Paper mit KI zusammenfassen: sechs Elemente, die zählen
Wenn KI ein Pflege-Paper zusammenfasst, prüfen Sie sechs Elemente: Ziel, Population, Setting, Pflegedetails, Outcome-Messung und Praxisimplikationen – und achten Sie auf überzogene Formulierungen.
Pflegeforschung präsentieren: streichen, was nicht zur Linie gehört
Eine Pflegeforschungs-Präsentation zeigt nicht Ihre ganze Arbeit – sie folgt einer klaren Linie: Hintergrund, Ziel, Methoden, Ergebnisse, Diskussion, Praxis. Mit Folien, Fragerunde und Probe.
Ein Thema für die Pflegeforschung finden: nicht nach Großem jagen
Sie hängen bei der Themenwahl für die Pflegeforschung fest? Vermutlich jagen Sie etwas Beeindruckendem nach. Besser: wiederkehrendes Unbehagen notieren, mit PICO formen und nach der Lücke suchen.
Medizinische Paper effizient lesen: in Gängen denken, nicht in Tempo
Effizientes Paper-Lesen ist kein Schnelllesen – es ist das Schalten der Lesetiefe. Eine Drei-Gänge-Methode: KI-Zusammenfassung fürs Gesamtbild, fünf Checks im Original, dann designspezifisches Lesen.
PubMed-Artikel mit KI zusammenfassen: Hören Sie nicht bei der Trefferliste auf
PubMed ist zum Suchen gebaut, nicht zum Lesen oder Erinnern. Ein Workflow vom Treffer zur gespeicherten Zusammenfassung: Abstract sichten, PDF beschaffen, KI-Zusammenfassung zur Orientierung – und dann das Original prüfen.
Paper mit ChatGPT zusammenfassen: Fragen Sie besser als nur „Fass das zusammen“
Wer Paper mit ChatGPT, Claude oder Gemini zusammenfasst, fährt besser, wenn er die Anfrage in Ziel, Methoden, Ergebnisse und Limitationen zerlegt, statt nur „Zusammenfassen“ zu schreiben. Plus: wie Zusammenfassungen nicht im Chatverlauf untergehen.
Die richtige App zum Zusammenfassen von Papern: sechs Kriterien für das Danach
Apps zum Zusammenfassen von Papern nur nach der Qualität der Zusammenfassung zu vergleichen ist riskant. Entscheidend ist das Danach: Kommen Sie zum Original zurück, sehen Sie die Abbildungen, korrigieren Sie Fehler, können Sie wiederholen? Sechs Kriterien.
KI-Tools zur PDF-Zusammenfassung: Worauf es ankommt, wenn das PDF ein Paper ist
Verträge und Berichte zusammenzufassen ist etwas anderes als Paper. Was die Struktur eines Papers verlangt – Methoden, primärer Endpunkt, Abbildungen, Limitationen – und worauf Sie bei übersetzten Zusammenfassungen achten sollten.
Mehrere Paper mit KI zusammenfassen: erst trennen, dann vergleichen
Wer mehrere Paper auf einmal in eine KI gibt, bekommt vermischte Ergebnisse – welches Resultat zu welchem Paper gehört, ist nicht mehr erkennbar. Die Lösung: eine Zusammenfassung pro Paper, am Original geprüft, dann eine Tabelle mit festen Achsen.
Literaturübersicht erstellen: in fünf Schritten vom Paper-Stapel zur belastbaren Darstellung
Eine Literaturübersicht ist kein Rückblick auf Gelesenes, sondern die Ordnung bisheriger Studien um eine Fragestellung. Die fünf Schritte – Sammeln, Auswählen, Lesen, Vergleichen, Schreiben – und wie Sie nachvollziehbare Aufzeichnungen führen.
KI für die Literaturübersicht: Delegieren Sie die Aufgaben, behalten Sie das Urteil
KI hilft bei den Aufgaben einer Literaturübersicht – Suchbegriffe, Erstlektüre, Vergleichsvorbereitung. Einschlussentscheidungen, Qualitätsbewertung und Schlussfolgerungen bleiben menschlich. Wo die Grenze verläuft und welche Arbeitsumgebung Sie brauchen.
Bisherige Studien mit KI zusammenfassen: vom Zettelstapel zur nutzbaren Synthese
KI-Zusammenfassungen bisheriger Studien nützen als Forschungsgrundlage nichts, solange sie ein Notizhaufen bleiben. Vergleichsachsen angleichen, eine Tabelle bauen und daraus formen: Was ist bekannt, was fehlt, wo steht die eigene Studie?
Bisherige Studien verwalten: Zitate und Verständnis sind zwei verschiedene Jobs
Dasselbe PDF dreimal heruntergeladen, Gelesenes vergessen, Notizen überall verstreut – die Ursache: Es gibt eine Zitationsverwaltung, aber keine Verständnisverwaltung. Wie sich die beiden Rollen unterscheiden und wie Sie beide betreiben.
Den Forschungshintergrund schreiben: Schluss mit der Aufzählung einzelner Studien
Wenn der Forschungshintergrund nicht gelingen will, listen Sie vermutlich Studie für Studie auf. Lernen Sie die Vier-Schritte-Struktur – Problemstellung, Bekanntes, Lücke, Ziel – und welche Teile die KI übernehmen kann.
Systematisches Review: Was es von einer sehr gründlichen Literaturübersicht unterscheidet
Ein systematisches Review ist nicht einfach eine besonders gründliche Literaturübersicht – Fragestellung, Suche, Auswahl, Bewertung und Synthese werden vor Beginn festgelegt. Ein Überblick über den gesamten Prozess, vom Protokoll bis PRISMA.
KI im systematischen Review: Je mehr Sie sie nutzen, desto wichtiger wird die Dokumentation
Im systematischen Review gehört KI in Erstlektüre, Kandidatenvorschläge und Entwürfe. Einschlussentscheidungen, Ausschlussgründe, Risk of Bias und Schlussfolgerungen bleiben menschlich – und je mehr KI, desto wichtiger die Entscheidungsdokumentation.
Literaturverwaltung im systematischen Review: die Entscheidungen sichern, nicht nur die PDFs
Was in einem systematischen Review verloren geht, sind nicht die PDFs – es sind Ihre Entscheidungen. So bleiben Screening-Urteile, Ausschlussgründe und extrahierte Daten mit jedem Paper verknüpft.
Screening im systematischen Review: an Kriterien messen statt lesen
Screening ist kein Lesen, sondern das Beurteilen jedes Papers anhand vorab festgelegter Kriterien. Grenzfälle im Abstract behalten, Unklares zurückstellen, jeden Ausschlussgrund dokumentieren.
Das PRISMA-Flussdiagramm: vom ersten Tag an zählen, nicht am Ende zeichnen
PRISMA-Flussdiagramme schmerzen nur, wenn man die Zahlen beim Schreiben rekonstruiert. Treffer, Duplikatbereinigung und Ausschlussgründe laufend erfassen – und am Ende nur noch eintragen.
PICO-Extraktion mit KI: am Methodenteil verifizieren, nicht nur etikettieren
KI extrahiert PICO in Sekunden – aber die Labels ungeprüft in eine Tabelle zu übernehmen ist riskant. Jedes Element am Methodenteil prüfen und PICO als Rahmen der Forschungsfrage lesen.
KI im Paper-Screening: die Reihenfolge bestimmen lassen, nicht die Entscheidung
KI hilft beim ersten Screening, indem sie den Stapel neu ordnet – nicht, indem sie entscheidet. Mit KI priorisieren, die Scores getrennt protokollieren, jede Entscheidung menschlich halten.
Volltextprüfung: prüfen, was der Abstract nicht verraten hat
Die Volltextprüfung ist eine Eignungsprüfung, kein gründliches Lesen. Populationen, Interventionen, Outcome-Definitionen und Daten-Dubletten im Haupttext und in den Supplements verifizieren.
Datenextraktion mit KI: die Maschine entwirft, jede Zahl wird an der Quelle verifiziert
Datenextraktion heißt, vordefinierte Elemente in einheitlichem Format zu ziehen. Die Tabelle entwerfen, die KI den Entwurf schreiben lassen, dann Einheiten, Nenner und Richtungen an der Quelle prüfen.
Verzerrungsrisiko bewerten: nach Verzerrung fragen, nicht nach Qualität
Die Risk-of-Bias-Bewertung misst, wie viel Spielraum die Methoden für Verzerrung lassen – nicht, wie gut das Paper ist. Was bei RCTs zu prüfen ist und warum KI-Zusammenfassungen das nicht beurteilen können.
Wie man eine Metaanalyse durchführt: Poolen ist nicht Sammeln und Mitteln
Eine Metaanalyse poolt Studien, die dieselbe Frage stellen – nachdem geprüft ist, dass sie sich kombinieren lassen. Der ganze Weg von Frage und Suche bis Heterogenität und Interpretation.
KI in der Metaanalyse: Fragen Sie sie nie, ob sich Studien poolen lassen
KI hilft der Metaanalyse bei Erstlektüre, Extraktionsentwürfen und Formatierung. Pooling-Entscheidung, Wahl der Effektgröße und Interpretation der Heterogenität bleiben beim Menschen.
Datenextraktion für Metaanalysen: wenn gleich aussehende Outcomes verschieden sind
Das Schwierige an der Extraktion für Metaanalysen ist die Korrespondenz zwischen Studien. Fünf Prüfungen: Outcome-Definition, Messzeitpunkt, Gruppen, Analysepopulation, Effektgrößen-Format.
Literaturverwaltung für Metaanalysen: jede Forest-Plot-Zeile bis zur Quelle zurückverfolgen
Gute Literaturverwaltung für Metaanalysen heißt: jedes Ergebnis über Extraktionsnotizen und Begründungen bis zum Original-PDF zurückverfolgen können. So bleiben die Verknüpfungen intakt.
Systematisches Review vs. Metaanalyse: Das eine ist ein Prozess, das andere ein Werkzeug
Ein systematisches Review ist der Prozess, Studien zu finden und zu bewerten; eine Metaanalyse ist das statistische Werkzeug, das ihre Ergebnisse zusammenführt. So hängen die beiden wirklich zusammen.
Scoping Review durchführen: Die Karte zeichnen statt der Antwort hinterherjagen
Ein Scoping Review beantwortet nicht „Wirkt es?“ – es kartiert, welche Forschung in einem Feld existiert. Fragen mit PCC rahmen, breit suchen, Studien charten, Lücken erkennen.
Was ist Paperfy? Eine ehrliche Anleitung der Entwickler – und was es von Zotero und ChatGPT unterscheidet
Paperfy ist eine Paper-Bibliothek, die verhindern soll, dass PDFs gespeichert und vergessen werden. Die Entwickler erklären Upload, KI-Zusammenfassung, Abbildungen, Audio-Wiederholung – und was Paperfy nicht kann.
Paperfy Radio: Paper in Radiosendungen verwandeln – zum Anhören und zum Bearbeiten
Die Radio-Funktion von Paperfy verwandelt ein Paper in ein editierbares Radio-Skript und dann in Audio. Warum das simples Vorlesen schlägt – und wie es in Journal-Club-Vorbereitung und Wiederholung passt.
Die Kernpunkte aus einem Paper-PDF ziehen: nicht kürzen, sondern in vier Teile zerlegen
Ein Paper zusammenzufassen heißt nicht, es kürzer zu machen – sondern vier Kästchen zu füllen: Frage, Methoden, Ergebnisse, Limitationen. KI für Entwürfe, das PDF zur Verifikation.
Paper mit kostenlosen KI-Tools zusammenfassen: was funktioniert – und wo Sie stolpern werden
KI-Zusammenfassungen von Papern lassen sich kostenlos testen – und das sollten Sie. Doch kostenlose Tools schwächeln beim Speichern, beim Link zum PDF und beim Wiederfinden. Was Sie erwartet und wie Sie damit umgehen.
ChatGPT-Prompts zum Zusammenfassen von Papern: mehr verlangen als „Fass das zusammen“
ChatGPT-Prompts für Paper-Zusammenfassungen zum Kopieren, geordnet nach Zweck – strukturiertes Lesen, Journal-Club-Vorbereitung, kritische Bewertung – plus die Grenzen, die kein Prompt behebt.
Englische Paper lesen: Warum es der langsame Weg ist, erst das ganze PDF zu übersetzen
Englische Paper lesen, wenn Englisch nicht Ihre stärkste Sprache ist? Erst mit einer Zusammenfassung kartieren, dann nur die nötigen Teile übersetzen – schneller und genauer als die Komplettübersetzung.
Von der klinischen Frage zur Literaturrecherche: PICO ist Ihr Suchbauplan
„Wirkt diese Behandlung wirklich?“ ist keine suchbare Anfrage. Lernen Sie, eine klinische Frage in PICO zu zerlegen, in Suchbegriffe zu übersetzen und die gefundenen Paper zu triagieren.
Was ist PCC? Fragen fürs Scoping Review rahmen – erklärt im Vergleich mit PICO
Fragen für Scoping Reviews nutzen PCC – Population, Concept, Context – statt PICO. Ein Einsteiger-Leitfaden zum Unterschied, mit Beispielen und dem Weg von PCC zu Suche und Kriterien.
Paper-Zusammenfassungen für Vorträge: kurze Vorstellung vs. Zusammenfassung, mit der das Publikum arbeiten kann
Eine Journal-Club-Zusammenfassung ist keine Kurzvorstellung – sie ist Material, mit dem das Publikum das Paper beurteilen kann. Sechs Elemente, Abbildungen im Argumentationsfluss und die Korrektur von KI-Entwürfen.
Zotero und Paperfy zusammen nutzen: KI-Zusammenfassungen und Audio-Wiederholung zur Zitationsverwaltung dazu
Lassen Sie Zotero genau so, wie es ist. Ein kombinierter Workflow Schritt für Schritt: Zotero fürs Zitieren, Paperfy für Verstehen und Wiederholen – ohne alles doppelt zu verwalten.
Welches KI-Tool für die Papersuche? Suchort und Leseort getrennt denken
Consensus, Elicit, Perplexity, ChatGPT, PubMed – jedes Tool spielt eine andere Rolle. Welcher Typ wofür taugt und wo Sie die gefundenen Paper anschließend lesen.
Die Papersuche auf Deutsch beginnen – und mit KI die Brücke ins Englische bauen
Die meiste Forschung erscheint auf Englisch – Ihre Suche muss dort aber nicht anfangen. Wie Sie deutsche Fragen mit KI in englische Suchbegriffe übersetzen.
Papersuche mit Consensus: wie Sie „paper-gestützte Antworten“ richtig lesen
Tools wie Consensus beantworten Fragen mit forschungsgestützten Zusammenfassungen – stark zur Orientierung, riskant fürs Zitieren. So kommen Sie zurück zum Original.
Paper finden mit Elicit: nützliche Tabellen, menschliche Screening-Entscheidungen
Tools wie Elicit verwandeln eine Forschungsfrage in eine Tabelle möglicher Paper – stark für die Literaturliste, riskant als Grundlage für Screening-Entscheidungen.
Papersuche mit Perplexity: von „mit Quellen“ zu wirklich geprüft
Perplexity antwortet mit Quellenangaben – ein guter Einstieg in die Papersuche. Doch zitiert heißt nicht passend. So prüfen Sie, worauf die Links wirklich zeigen.
Paper suchen mit ChatGPT – ohne auf erfundene Referenzen hereinzufallen
Bitten Sie ChatGPT, „Paper zu finden“, kann es Arbeiten erfinden, die nicht existieren. Nutzen Sie es als Berater – für Suchbegriffe, PICO, Lesefragen – und prüfen Sie jede Angabe.
Kostenlose KI-Papersuche, richtig genutzt: breit und gratis suchen, gezielt tief lesen
KI-gestützte Papersuche lässt sich kostenlos starten – wenn Sie die Grenzen kennen. Was Gratis-Stufen können, wo sie enden und wie „gratis suchen, tief lesen“ funktioniert.
Wird Ihre KI-Nutzung „erkannt“? Machen Sie aus der Sorge eine bessere Frage
Wer „Wird KI-Nutzung erkannt?“ sucht, stellt die falsche Frage. Entscheidend ist nicht, ob es auffällt – sondern ob Sie souverän erklären können, wie Sie KI genutzt haben.
Literaturrecherche in der Pflege: Die KI als Bibliothekar
KI übernimmt bei der Literaturrecherche Suchbegriffe und Vorsichtung – mehr nicht. Arbeitsteilung mit PubMed und CINAHL, Brücke ins Englische und die eiserne Regel: keine Patientendaten in die KI.
Forschungsthema in der Pflege wählen: Mit KI von vielen zu einem
Mehrere Themenkandidaten für die Pflegeforschung, aber keine Entscheidung? Nutzen Sie KI als Sparringspartner für den Machbarkeits-Check – entschieden wird im Team, nicht von der KI.
Kongressfolien mit KI: Was Sie delegieren dürfen – und was nicht
KI kann für Kongressfolien Gliederung, Kürzung und Übersetzungsentwurf liefern. Ihre Daten, Abbildungen und Zahlen bleiben Ihre Sache – und prüfen Sie die KI-Regeln des Kongresses.
Kongress-Abstracts mit KI: Komprimieren lassen, Fakten behalten
KI ist unschlagbar darin, ein Abstract ins Wortlimit zu pressen. Zahlen und Schlussfolgerungen prüfen Sie selbst – plus Ko-Autoren-Freigabe und die KI-Regeln des Kongresses.
KI-Tools für die Posterpräsentation: Aufgaben teilen, Zahlen behalten
Bevor Sie nach Poster-KI-Tools suchen, zerlegen Sie die Arbeit: Struktur, Text, Abbildungen, Layout – wo KI hilft und welche Teile, etwa Ihre Zahlen, menschlich bleiben.
Vortragsskript mit KI: Schreiben, um es loszulassen
KI entwirft Ihr Vortragsskript und kürzt es auf die Redezeit. Steife Prosa in gesprochene Sprache verwandeln, mit ~120–140 Wörtern pro Minute takten und übers Ohr proben.
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