Nachdem wir En Croissant in unserer Mac-Software-Vergleichsreihe bereits kurz gestreift haben, folgt hier der ausführliche Test – unabhängig vom Betriebssystem. Denn En Croissant tritt bewusst anders an als die klassischen Schach-GUIs: statt möglichst viele Turnier- und Analysefunktionen in einer Oberfläche zu bündeln, orientiert es sich am Nutzungsgefühl von Lichess und Chess.com – nur eben als waschechte Desktop-Anwendung mit lokaler Datenbank und beliebigen UCI-Engines.

Herkunft und technisches Fundament

Entwickelt wird En Croissant seit 2023 von Francisco Salgueiro als quelloffenes Projekt unter der GPL-3.0-Lizenz. Technisch setzt die Anwendung auf Tauri: Die Programmlogik (Dateizugriff, Engine-Kommunikation, Datenbank) läuft in Rust, die Oberfläche ist mit React/TypeScript umgesetzt. Diese Kombination erklärt zwei Dinge, die in Nutzerkommentaren häufig auffallen: die spürbar geringere Ressourcennutzung im Vergleich zu Electron-basierten Anwendungen, und ein Interface, das deutlich moderner wirkt als die meisten etablierten Schachprogramme – ein Rezensent brachte es so auf den Punkt, dass es „so ziemlich die einzige Schach-GUI ist, die nicht aussieht, als wäre sie in der Renaissance entstanden“.

Die Partiedatenbank basiert auf SQLite mit einem an OCGDB angelehnten Schema und einer kompakten 2-Byte-Zugkodierung. Zum Start unterstützte En Croissant nur exakte Stellungssuche; mittlerweile ist auch die für Datenbankprogramme wichtige partielle Stellungssuche implementiert.

Besonderheit 1: Der Repertoire-Aufbau mit Coverage-Anzeige

Die aus unserer Sicht interessanteste Funktion von En Croissant ist der eigene Repertoire-Modus. Ein Repertoire wird als normale PGN-Datei gespeichert, bekommt aber zwei dedizierte Arbeitsmodi: Build und Train. Im Build-Modus legt man zunächst eine Startstellung fest (z. B. nach 1.e4 e5 2.Sf3 Sc6 3.Lb5 für ein Spanisch-Repertoire) – diese Stellung wird zur Wurzel des Repertoire-Baums.

Der Build-Modus zeigt die häufigsten Antworten aus der Referenzdatenbank inklusive Gewinnraten an.

Von dort aus zeigt En Croissant für jede Stellung die in der hinterlegten Referenzdatenbank am häufigsten gespielten Antworten samt Gewinnrate an – und zugleich, wie weit man diese Linie bereits selbst vorbereitet hat. Diese „Coverage“ gilt als vollständig abgedeckt, sobald eine Linie bis zu einer Stellung mit weniger Partien als dem in den Einstellungen definierten Schwellenwert ausgebaut wurde. Besonders praktisch: Zugumstellungen (Transpositionen) werden automatisch erkannt – wurde eine Stellung über einen anderen Zugweg bereits abgedeckt, gilt sie auch in der aktuellen Variante als erledigt.

Die Coverage-Leiste zeigt auf einen Blick, wie tief eine Linie bereits vorbereitet ist.

Zwei Schaltflächen – „Go to your next gap“ und „Go to your biggest gap“ – helfen dabei, gezielt zu den Lücken im eigenen Repertoire zu springen, statt den Baum manuell zu durchsuchen. Das ist ein Komfortmerkmal, das wir in dieser Form bei keinem der bisher getesteten Programme gesehen haben.

Besonderheit 2: Training per Spaced Repetition

Ist ein Repertoire aufgebaut, lässt es sich im Train-Modus direkt abfragen: En Croissant zeigt Stellungen aus dem eigenen Repertoire und verlangt den richtigen Zug auf dem Brett. Nach jedem Zug bewertet man auf einer Skala von 1 bis 4, wie leicht einem der Zug im Gedächtnis war – wahlweise per Mausklick oder Tastenkürzel.

Trainingsmodus: Fortschrittsanzeige, Trefferquote und Spaced-Repetition-Bewertung in einem Panel.

Diese Selbsteinschätzung speist ein waschechtes Spaced-Repetition-System: Züge, die schwerfallen, werden häufiger wiederholt, gut sitzende Züge treten seltener auf. Ist eine Wiederholung fällig, erscheint automatisch ein Hinweissymbol neben der Datei in der Dateiübersicht. Für Vereinsspieler, die sich – wie wir es schon öfter in dieser Serie thematisiert haben – eine feste Eröffnungsvorbereitung erarbeiten wollen, ist das eine der praktisch nützlichsten Funktionen im gesamten Testfeld.

Besonderheit 3: Automatischer Partiebericht mit nachvollziehbaren Kriterien

Für die Analyse einzelner Partien bietet En Croissant zwei Ebenen: eine klassische Live-Engine-Analyse beim Durchklicken der Züge (inklusive automatischer Tablebase-Abfrage bei sieben oder weniger Steinen über die Lichess-API), und einen automatisch generierten Partiebericht für die gesamte Partie.

Bemerkenswert ist, wie transparent En Croissant die Zugbewertungen im Bericht herleitet. Die Centipawn-Bewertung wird zunächst – exakt nach der von Lichess verwendeten Formel – in eine Gewinnwahrscheinlichkeit umgerechnet. Der Abfall dieser Gewinnwahrscheinlichkeit zwischen bestem und gespieltem Zug ist die zentrale Grundlage für die Einstufung als Ungenauigkeit, Fehler oder Blunder. Zusätzlich prüft die Engine mit mindestens zwei Linien (MultiPV 2), ob ein Zug der einzige haltbare war, und erkennt mittels einer leichtgewichtigen Alpha-Beta-Suche Opfer – ein Zug, der materiell schlechter steht, aber dennoch als bester bewertet wird.

• Brillant (!!): Opfer, das gleichzeitig der einzige haltbare Zug ist
• Gut (!): einziger haltbarer Zug, der einen gegnerischen Fehler bestraft
• Interessant (!?): Opfer, das nicht der einzige haltbare Zug ist
• Fragwürdig (?!): 5–10 % Gewinnwahrscheinlichkeits-Verlust
• Fehler (?): 10–20 % Verlust
• Blunder (??): 20–100 % Verlust

Zusätzlich lässt sich eine „umgekehrte Analyse“ aktivieren, bei der die Partie vom Schlusspunkt aus rückwärts durchgerechnet wird – das beschleunigt die Berechnung, da die Engine bereits bekannte Stellungen wiederverwenden kann. Wird eine Referenzdatenbank hinterlegt, markiert En Croissant außerdem automatisch die erste Stellung einer Partie, die dort nicht vorkommt, als Neuerung (Novelty).

Engine-Konfiguration: von Grundeinstellungen bis zu allen UCI-Optionen

Neue Engines werden über die Engines-Seite hinzugefügt und lassen sich in drei Ebenen konfigurieren. Die allgemeinen Einstellungen umfassen Name, Version, eine geschätzte Elo-Zahl sowie ein frei wählbares Symbolbild.

Allgemeine Engine-Einstellungen: Name, geschätzte Spielstärke, Symbolbild.

Die Suchparameter definieren, wie lange eine Engine pro Zug rechnet – wahlweise über Zeit, Suchtiefe, Knotenzahl oder unbegrenzt (entspricht dem UCI-„go“-Kommando).

Am interessantesten für erfahrene Nutzer sind aber die erweiterten Einstellungen: Hier werden sämtliche UCI-Optionen der jeweiligen Engine direkt zugänglich gemacht – etwa MultiPV für die Anzahl paralleler Analyselinien, die Thread-Anzahl oder die Hash-Tabellengröße.

Erweiterte Einstellungen: alle von der Engine gemeldeten UCI-Optionen sind direkt editierbar.

Ein Hinweis aus der offiziellen Dokumentation ist praxisrelevant: Die Option Uci_Chess960 aktiviert En Croissant bei Partien mit dem Header „Variant: Chess960“ automatisch selbst – eine manuelle Aktivierung in den Engine-Einstellungen würde die Live-Analyse und Partieberichte bei regulären Partien fälschlicherweise durcheinanderbringen.

Cross-Platform-Verfügbarkeit

En Croissant erscheint für Windows, macOS und Linux aus derselben Codebasis – ein Vorteil des Tauri-Frameworks. Aus unserer bisherigen Mac-Betrachtung wissen wir bereits: Offizielle Installer richten sich primär an Intel-Macs, während für Apple Silicon inoffizielle ARM-Builds über die GitHub-Releases-Seite verfügbar sind. Unter Windows und Linux ist die Installation dagegen unkompliziert und bereits als AppImage bzw. über gängige Paketformate verfügbar.

Was En Croissant von den anderen Programmen unterscheidet

Im direkten Vergleich mit den bisher getesteten Programmen fällt vor allem die konzeptionelle Ausrichtung auf: Scid vs. PC, ChessX und HIARCS Chess Explorer Pro denken vom klassischen Datenbank-Client her, BanksiaGUI vom Turniermanager, Cara von der nativen Mac-Performance. En Croissant dagegen orientiert sich explizit an Online-Plattformen wie Lichess und Chess.com – inklusive direktem Import und laufendem Abgleich der eigenen Partien von beiden Plattformen in einer einzigen lokalen Datenbank.

Einzigartig im bisherigen Testfeld ist die enge Verzahnung von Datenbank-Statistik und Memorierung: Kein anderes der getesteten Programme bietet einen eingebauten Spaced-Repetition-Trainer, der direkt auf die eigene, aus einer Referenzdatenbank abgeleitete Coverage-Anzeige aufbaut. Auch die nachvollziehbare, formelbasierte Herleitung der Partieberichts-Annotationen (!!, !, !?, ?!, ?, ??) ist transparenter dokumentiert, als es bei den kommerziellen Alternativen der Fall ist.

Der Preis dieser Fokussierung: Wer einen vollwertigen Turniermanager für Engine-Wettkämpfe sucht, ist bei BanksiaGUI besser aufgehoben, und wer jahrzehntealte, extrem große Partiedatenbanken verwalten möchte, findet in Scid vs. PC oder HIARCS die ausgereifteren Werkzeuge. En Croissant ist dafür aber das mit Abstand modernste und – dank aktiver Entwicklung mit mehreren Dutzend Mitwirkenden auf GitHub – eines der am schnellsten wachsenden Projekte in diesem Vergleich.

Hinweis: Dies ist eine erste Version des Artikels. Ergänzungen (z. B. eigene Erfahrungswerte, Screenshots aus eigener Nutzung, Performance-Vergleich mit den bisherigen Programmen) können jederzeit nachgereicht werden.