Klatsch auf dein MacBook — es schreit zurück.
Kostenlos, Open-Source, und bereit, deinen Mac zum Schreien zu bringen.
SlapMac nutzt den eingebauten Beschleunigungssensor deines Apple Silicon MacBook, um physische Treffer auf dem Deckel zu erkennen. Kein Gimmick-Button — die App misst die tatsächliche Aufprallkraft, wenn deine Hand auftrifft. Je härter du zuschlägt, desto deutlicher fällt die Reaktion aus.
Jedes Mal, wenn du auf den Deckel klatschst, feuert die App einen passenden Soundeffekt zurück. Die Lautstärke und Intensität passen sich an die Stärke deines Treffers an. Leichter Tipp? Sanfte Reaktion. Volle Breitseite? Dein Laptop lässt es dich wissen.
Null Verzögerung zwischen deinem Klatsch und der Antwort. In dem Moment, in dem deine Hand den Deckel trifft, hörst du die Reaktion. Kein Lag, keine Latenz — sofortiges Audio-Feedback bei jedem Treffer auf dein MacBook.
Über 77 verschiedene Soundeffekte in 4 Packs vorinstalliert. Wechsle zwischen Pain, Sexy, Halo und Lizard — oder lade deine eigenen MP3-Dateien für ein individuelles Erlebnis. Dein Gerät, deine Regeln, dein Audio.
Die App lebt in deiner Menüleiste ohne Dock-Symbol. Sie lauert still im Hintergrund und wartet auf den nächsten Klatsch. Niemand wird wissen, dass sie läuft — bis jemand die überraschenden Soundeffekte hört.
Stell genau ein, wie fest du auf dein MacBook klatschen musst, bevor die App reagiert. Von Erdbeben-Level-Erkennung bis hin zu einem Volltreffer mit voller Wucht — der Sensor lässt sich fein justieren. Dein Laptop, deine Regeln.
Stell eine Abklingzeit ein, damit die App bei schnellen Serien nicht durchdreht. Das verhindert, dass sich die Sounds überlagern, wenn du in einen regelrechten Klatsch-Marathon verfällst. Perfekt für kontrolliertes Draufhauen.
SlapMac zählt jeden einzelnen Treffer, den du jemals gelandet hast. Dein Gesamtstand wird direkt in der Menüleiste angezeigt. Wie hoch schaffst du es? Jeder Schlag zählt.
Über 77 Sounds in 4 Packs vorinstalliert. Jedes Pack verleiht deinem MacBook eine eigene Persönlichkeit, wenn du draufklatschst. Dein Großraumbüro wird Fragen haben, wenn die Soundeffekte durch den Raum hallen.
Klick auf eine Karte, um die Sounds des jeweiligen Modus zu hören
🎚️ Stell ein, wie SlapMac deine Treffer erkennt und mit Audio reagiert
Die App führt fünf parallele Signalverarbeitungs-Algorithmen aus, die gemeinsam abstimmen, ob du tatsächlich auf den Deckel geschlagen hast. Sie nutzt den Beschleunigungssensor, der in jedem Apple Silicon Laptop verbaut ist, um echte Klatscher von normalem Tippen, Stößen oder Bewegungen zu unterscheiden.
Filtert Gravitation und niederfrequentes Rauschen heraus, damit nur scharfe Aufpralle registriert werden. Deshalb löst normales Tippen keine Audio-Reaktion aus — der Sensor erkennt den Unterschied.
Vergleicht kurzfristige und langfristige Beschleunigungsdurchschnitte auf drei Zeitskalen. Wenn ein plötzlicher Spike das Muster durchbricht, markiert die App ein potenzielles Klatsch-Ereignis. Die Rohdaten werden in Echtzeit analysiert.
Der CUSUM-Algorithmus überwacht plötzliche Verschiebungen in den Beschleunigungsdaten. Ein Schlag auf den Deckel erzeugt einen unverwechselbaren Änderungspunkt, den der Sensor sofort erkennt und an die Audio-Ausgabe weiterleitet.
Die Kurtosis misst die Schärfe der Beschleunigungsspitzen, die der Bewegungssensor aufzeichnet. Dieses vierte statistische Moment identifiziert die scharfen, plötzlichen Spikes, die einen echten Treffer definieren — und unterscheidet ihn von Hintergrundgeräuschen.
Berechnet die Median Absolute Deviation, um Ausreißer-Beschleunigungsereignisse zu identifizieren. Ein echter Klatsch auf den Deckel hebt sich dank der präzisen Hardware deutlich vom Hintergrundrauschen ab — und die App spielt die passende Reaktion ab.
Alles, was du über SlapMac wissen musst — die App, die deinen Laptop in eine reaktive Sound-Maschine verwandelt.
Lade SlapMac kostenlos herunter. Open-Source, null Einrichtung, funktioniert auf M1 Pro, M2, M3 und M4 MacBooks. Dein Gerät wartet nur darauf, einen Treffer zu kassieren — mit den passenden akustischen Reaktionen.
Kostenlos, Open-Source und auf GitHub verfügbar. Benötigt macOS auf M1 Pro, M2, M3 oder M4 Laptops mit Bewegungssensor.