ZUTAT SANS

Zutat begann als Frage, nicht als Projekt: Kann ein Modell eine Schrift zeichnen? Nicht aussuchen, nicht abwandeln, sondern zeichnen. Schriftgestaltung ist der Fall, in dem Geschmack und Geometrie dieselbe Fähigkeit sind, und in dem fast richtig nichts wert ist, weil eine beinahe stimmige Kurve einfach eine falsche Kurve ist. Genau deshalb eignet es sich, um die Grenzen von GPT-5.6 Sol auszuloten.

Die Vorgabe war bewusst offen. Keine Vorlage, kein bestehender Schriftzug, an den sich etwas anlehnen sollte. Auch der Name kam vom Modell, und er kam auf Deutsch: Zutat, das, was man hinzugibt, damit alles andere durchdacht wirkt. Ich habe ihn behalten, weil er besser ist als meine eigenen Vorschläge.

Was herauskam

Eine variable Grotesk, auf npm als zutat-font, derzeit bei 0.6. Neben der vollen Familie gibt es ein Latin-Subset, das alles abdeckt, was ein deutsches oder englisches Schriftmuster braucht, und das rund 72 KB vom kritischen Pfad nimmt. Die Musterseite gehört zum Versuch dazu und ist nicht nur Verpackung: ein Glyphen-Inspektor, der die echten Konturpunkte zeichnet, ein Testfeld für eigenen Text, und der Installationsbefehl, denn eine Schrift, die man nicht installieren kann, ist ein Bild von einer Schrift.

Was gehalten hat

• Das System hat gehalten. Strichstärke, Breite und optische Entscheidungen bleiben über die Familie hinweg stimmig, und genau da hatte ich erwartet, dass es zuerst auseinanderfällt.
• Name und Positionierung: Das Modell lieferte ein Konzept mit einer Begründung, kein Moodboard.
• Auslieferung: Subsetting, variable Achsen und ein Einstiegspunkt für next/font funktionieren so wie bei einer Schrift aus einer Foundry.

Was nicht gehalten hat

Ich bin kein Schriftgestalter, und das ist die ehrliche Grenze des ganzen Versuchs. Ich kann sagen, dass die Schrift rendert, ausliefert und in den Größen gut liest, in denen ich sie benutze. Ich kann nicht sagen, ob jemand, der beruflich Schrift zeichnet, die Laufweiten durchgehen ließe. Niemand mit dieser Ausbildung hat sie angesehen. Nimm 0.6 als das, was die Versionsnummer sagt.

Der Fehler, den ich gefunden habe, ist der gewöhnliche: Das Modell ist bei jedem Schritt sicher, auch auf den Schritten, auf denen es das nicht sein sollte. Kurven kamen als gelöst beschrieben zurück, obwohl sie es nicht waren. Die Arbeit lag darin, immer wieder Konturen anzusehen statt Beschreibungen von Konturen. Das ist dieselbe Arbeit, bei der der Rest dieser Seite auch landet.

Warum es hier steht

Zutat misst, wie weit ein Modell bei einer Aufgabe ohne richtige Antwort und ohne Testsuite kommt. Weiter als erwartet, und nicht so weit wie behauptet. Es liegt auf npm, weil man darüber nur ehrlich reden kann, wenn man es installieren und nachsehen kann.