Teil 02: KI strategisch nutzen – Pricing, Akademie, Screenshot-Methode & KI-Vergleich

Teil 2 verschiebt den Fokus von der reinen Plattform-Übersicht hin zu einer strategischen Meta-Ebene:
Wie nutzt man KI intelligent, flexibel und professionell – statt dogmatisch? Der Call verbindet technische Orientierung mit einer klaren strategischen Haltung im Umgang mit KI-Systemen.

Einstieg: Arbeitsfähigkeit sicherstellen

Zu Beginn wird sichergestellt, dass alle arbeitsfähig sind:

• Wer hat einen Claude-Account?
• Free, Pro oder Max?
• Wer arbeitet aktiv mit – wer beobachtet nur?

Wichtiger Kontext:

• Max-Plan ≈ 100 USD/Monat
• Deutlich höheres Token-Volumen (ca. 20-fach gegenüber Pro)
• Mehr Funktionen & intensivere Nutzung möglich
• Token-Limit ist real – selbst im Max-Plan

Erkenntnis: Wer ernsthaft baut, stößt an Volumen-Grenzen.

Claude Academy & GitHub – Lernen im „Maschinenraum“

Ein zentraler Impuls:

Claude bietet eine eigene Academy inklusive Zertifikaten.
Doch wer dort tiefer einsteigt, landet schnell im GitHub-Repository („Cookbook“).

Wichtige Erkenntnis:

• Es sieht nicht wie ein klassisches Lernportal aus.
• Man befindet sich im „Maschinenraum“.
• Verständnis entsteht nicht durch Klicken – sondern durch Fragen.

Die Screenshot-Methode (Gamechanger-Prinzip)

Der zentrale operative Hebel des Abends: Wenn du etwas nicht verstehst → Screenshot → KI fragen.

Anstatt:

• Herumprobieren
• Googeln
• Frustriert sein

Stattdessen:

1. Screenshot machen
2. In KI hochladen
3. Kontext-Frage stellen
4. Nächsten Handlungsschritt bekommen

Diese Methode wurde am Wochenende intensiv beim Programmieren eingesetzt – insbesondere beim Aufbau der Buch-Automation aus Transkripten.

Erkenntnis: KI ist nicht nur Output-Maschine – sie ist Navigationssystem.

KIs gegeneinander antreten lassen

Ein essenzieller strategischer Impuls:

Nicht fragen: „Welche KI ist die beste?“

Sondern testen:

• Gleiche Aufgabe in ChatGPT
• In Perplexity
• In Claude
• In Gemini
• In Copilot

Dann vergleichen:

• Tiefe
• Klarheit
• Struktur
• Quellenbezug
• Verständlichkeit

Wichtige Lernerkenntnisse:

• Jede KI braucht unterschiedliche Rahmenbedingungen
• Jede KI hat unterschiedliche Stärken
• Kein Tool ist universell überlegen

Beispiel aus dem Call:

• Perplexity liefert strukturierte, quellenbasierte Navigationshilfe
• ChatGPT antwortet oberflächlicher
• Claude liefert technisch korrekte, aber teilweise nicht intentionale Antworten

Strategischer Satz des Abends: „Lasst sie gegeneinander antreten.“

KI-Subscriptions strategisch nutzen

Wichtige Haltung:

• Monatlich wechseln ist möglich
• Keine ideologische Bindung
• Investieren, wenn man ernsthaft arbeitet
• Zurückstufen, wenn nicht gebraucht

Beispiel:

• ChatGPT Pro (200 €) gekündigt
• Perplexity Max reduziert
• Claude Max aktuell aktiv genutzt

Kernaussage: Flexibilität schlägt Fan-Denken.

Agentische Entwicklung & Scheuklappen vermeiden

Ein kritischer Impuls:

Wer sich nur auf ein System fokussiert und Entwicklungen ignoriert (z.B. agentische Browser, Extensions, Integration in IDEs), verliert Geschwindigkeit.

Claude kann:

• In Chrome andocken
• In Visual Studio Code arbeiten
• Agentisch handeln
• Automationen ausführen

Message:

Keine Scheuklappen.
Überblick behalten.
Entwicklungen beobachten.

Live-Case: Mac-Sprachfunktion per KI lösen

Praxisbeispiel im Call:

Frage: Wie aktiviere ich Diktierfunktion auf dem Mac?

Vorgehen:

1. Screenshot Systemeinstellungen
2. In KI hochladen
3. Konkrete Schritt-für-Schritt-Anleitung erhalten

Ergebnis:

• Tastatur → Diktierfunktion aktivieren
• Shortcut konfigurieren
• Direkt nutzbar

Didaktische Botschaft: Nicht den Trainer fragen – erst KI fragen.

Meta-Learning des Calls

Dieser zweite Teil ist weniger ein Technik-Call – es ist ein Lernstrategie-Call.

Die eigentlichen Kernbotschaften:

• KI ist Denkpartner
• KI ist Navigationshilfe
• KI ist Debugger
• KI ist Tutor
• KI ist Sparringspartner
• KI ist Vergleichssystem

Aber: Nur wenn man sie bewusst und strategisch einsetzt.

Zusammenfassung

Strategischer Umgang mit KI: Screenshot-Methode zur Problemlösung, KIs gegeneinander testen, Pricing-Modelle verstehen, flexibel zwischen Abos wechseln. Claude Academy & GitHub als Maschinenraum nutzen. Agentische Entwicklungen beobachten. KI als Navigationssystem statt nur als Antwortmaschine einsetzen. Keine Scheuklappen – systematisches Vergleichen für bessere Ergebnisse. 

Teil 3: Artefakte als Prototyping-Motor, KI-Integration und Erweiterungen

Im dritten Teil des Trainingscalls verschiebt sich der Fokus auf ein zentrales Praxis-Element von Claude: Artefakte. Dabei geht es nicht um theoretische Funktionen, sondern um unmittelbares Bauen, Testen, Veröffentlichen und Weiterentwickeln.

1. Was sind Artefakte – strategisch gedacht?

Artefakte sind visuelle und funktionale Ausgabeelemente innerhalb von Claude. Sie ermöglichen:

• Dashboards
• Webseiten
• Prototypen aus Anforderungsdokumenten
• Mini-Applikationen
• Spiele
• Lernkarten
• Generatoren (z. B. QR-Codes)
• Interaktive Tools

Der entscheidende Punkt:
Man benötigt keine klassischen Programmierkenntnisse. Artefakte ermöglichen No-Code- bzw. Low-Code-Prototyping auf sehr niedrigschwelliger Basis.

Positionierung im Gesamtbild:
Seit „Claude Code“ wirken Artefakte fast in den Hintergrund gerückt – sind jedoch für schnelles Prototyping extrem wirkungsvoll.

2. Praxisbeispiel: „Hello World“ als Einstieg

Ausgehend vom klassischen Programmier-Ritual („Hello World“) wird demonstriert:

• Erstellung einer einfachen Webseite
• Nutzung von Corporate-Farben
• Anpassung per Hex-Codes
• Automatische Generierung von CSS
• Veröffentlichung per Share-Link
• Download als HTML-Datei

Wichtige Erkenntnisse:

• Claude programmiert das Artefakt vollständig neu, wenn Anpassungen erfolgen (nicht inkrementell).
• Veröffentlichung ist sofort möglich.
• HTML kann lokal gespeichert werden.
• Prototypen sind direkt teilbar.

Didaktischer Effekt: Jede Person im Call baut innerhalb weniger Minuten ein eigenes veröffentlichbares Artefakt.

3. Artefakte als Prototyping-Werkzeug im Business-Kontext

Über das „Hello World“ hinaus werden weitere Möglichkeiten sichtbar:

• Landingpages nach StoryBrand-Logik
• Prototypen aus PRDs (Product Requirement Documents)
• Schnell umsetzbare Webseiten-Konzepte
• Interaktive Spiele (z. B. Asteroids)
• Rhythmusmaschinen
• Mini-Games
• Visualisierte Ideen für Kunden

Zentrale Erkenntnis: Artefakte ersetzen frühe Wireframes, PowerPoint-Konzepte oder statische Mockups. Sie liefern direkt erlebbare Prototypen.

Vergleich: Was früher mit Lego Serious Play oder statischen Präsentationen modelliert wurde, kann nun funktional simuliert werden.

4. Spiele als Demonstration für Geschwindigkeit

Am Beispiel eines Asteroids-Spiels wird gezeigt:

• Sprachprompt genügt.
• Claude erstellt spielbare Version.
• Veröffentlichung ist sofort möglich.
• Prototyp ist teilbar.

Das Ziel ist nicht Spielentwicklung – sondern Demonstration der Geschwindigkeit und Umsetzbarkeit.

Erkenntnis: Wenn ein Arcade-Spiel in Minuten entsteht, sind funktionale Business-Prototypen erst recht realisierbar.

5. Intelligente Artefakte – KI in Artefakte integrieren

Ein wichtiger Impuls aus der Gruppe: Artefakte können mit KI-Funktionalität erweitert werden.

Beispiel:

• Landingpage mit integriertem KI-Dialog
• Intelligente Funnel-Vorsortierung
• Stilberater-Tool
• Interaktive Entscheidungslogik

Unterschied zu statischen Entscheidungsbäumen:
KI reagiert dynamisch auf Eingaben und kann individuell beraten.

Wichtiger technischer Hinweis:
Artefakte schreiben bei Anpassungen häufig neu.
Claude Code hingegen verändert direkt im Code – stabiler und präziser.

6. Claude-Integrationen in Microsoft-Umgebung

Ein weiterer Schwerpunkt:

Claude lässt sich als Erweiterung in:

• Excel
• PowerPoint

integrieren (derzeit abhängig vom Plan – Max oder Enterprise).

Praxisbeispiel:

• Automatische Erstellung einer Vertriebs-Performance-Tabelle
• Generierung von Auswertungen
• Automatische Diagrammerstellung
• Prozentanteile, Top-Performer, Umsatzverteilung

Wichtig:

• Funktioniert ohne Copilot
• Greift agentisch in Excel ein
• Erzeugt neue Tabellen und Visualisierungen

Einordnung: Für datengetriebene Auswertungen und schnelle Business-Analysen hoch relevant.

7. Agentisches Arbeiten mit Browser-Extension

Ein weiteres Praxisbeispiel aus der Gruppe:

Claude-Plugin für Chrome analysiert LinkedIn-Kontakte und erstellt:

• Potenzielle Kundenliste
• Begründung der Eignung
• CSV-Export
• Kategorisierung

Wichtige Warnung: Plattformrichtlinien beachten – Scraping kann zu Account-Problemen führen.

Strategischer Nutzen: Vertriebsvorselektion und Lead-Identifikation automatisiert.

8. Projekte vs. Artefakte – Abgrenzung

Erneute Klarstellung:

Projekte

• Abgeschottete Arbeitsräume
• Langfristige Entwicklung
• Buchprojekte
• Kundenprojekte
• Iterative Weiterarbeit

Artefakte

• Schnelle, sichtbare Ergebnisse
• Prototypen
• Visualisierungen
• Mini-Apps
• Shareable Outputs

Beide erfüllen unterschiedliche strategische Funktionen im KI-Workflow.

9. Meta-Ebene: Niedrigschwellige Umsetzung

Ein zentrales Learning des dritten Teils: Die Schwelle zwischen Idee und funktionalem Prototyp ist massiv gesunken.

Man benötigt:

• Eine Idee
• Einen klaren Prompt
• Mut zum Testen

Artefakte sind keine Spielerei, sondern Beschleuniger für:

• Innovation
• Vertrieb
• Produktentwicklung
• Beratung
• Ideenvalidierung

Zusammenfassung

Artefakte als No-Code-Prototyping-Tool: Webseiten, Spiele, Dashboards und Business-Tools schnell erstellen, veröffentlichen und teilen. Anpassung über Prompts, HTML-Export möglich. KI in Artefakte integrierbar für intelligente Funnel und Beratung. Unterschied zu Projekten klar definiert. Claude-Integration in Excel ermöglicht agentische Datenanalyse. Niedrigschwellige Umsetzung beschleunigt Innovation und Produktentwicklung erheblich.

Teil 4: Projekte in Claude – Strategischer Arbeitsraum mit Kontexttiefe

Im vierten Teil des Trainings steht ein zentrales Struktur-Element von Claude im Fokus: Projekte. Dabei geht es nicht um eine neue Chat-Oberfläche, sondern um einen strategisch abgeschotteten Denk- und Arbeitsraum.

1. Was sind Projekte – und warum sind sie relevant?

Projekte sind in sich geschlossene Kontexteinheiten.
Sie unterscheiden sich vom normalen Chat durch:

• Isolierten Arbeitsraum
• Eigene Projektanweisungen
• Eigene Dokumentenbasis
• Hohe Kontextkapazität
• Mehrere Chats innerhalb desselben Projektkosmos

Ein Projekt ist damit kein einzelnes Gespräch, sondern ein strategischer Container.

Typische Anwendungsfelder:

• Strategische Unternehmensreflexion
• Kundenprojekte
• Buchprojekte
• Workshop-Vorbereitung
• Marktanalysen
• Produktentwicklung

2. Projektstruktur: Titel, Beschreibung, Anweisungen

Titel und Beschreibung dienen der Struktur – sie beeinflussen das Modellverhalten nicht direkt.

Entscheidend sind die Projektanweisungen.

Hier können hinterlegt werden:

• Rolle der KI (z. B. strategischer Berater)
• Tonalität
• Sprachstil
• gewünschte Direktheit
• Arbeitsprinzipien
• gewünschtes Verhalten (z. B. kritische Rückfragen stellen)

Beispielhafte Anweisung:
Die KI soll ehrlich, direkt, strategisch denken, Rückfragen stellen und nicht beschönigen.

Wirkung:
Die Antworten verändern sich messbar.
Die KI hält sich an die gesetzten Rahmenbedingungen.

3. Der entscheidende Unterschied: Kontexttiefe

Ein Projekt erlaubt das Hochladen umfangreicher Dokumente.

Beispiel im Call:

• Marktanalyse
• Strategische Reflexion
• Business-Positionierung
• Transkribierte Selbstanalyse (40 Fragen für Workshop)

Die gleiche Frage führt zu deutlich besseren Ergebnissen, wenn:

• Mehr Kontext im Projekt hinterlegt ist
• Anweisungen präzise formuliert sind
• Dokumente dauerhaft verfügbar sind

Erkenntnis: Qualität entsteht nicht durch bessere Prompts, sondern durch besseren Kontext.

4. Arbeiten mit Dateien – strukturiert und strategisch

Innerhalb eines Projekts können…

• Word-Dokumente
• PDFs
• Markdown-Dateien
• Google Docs (über Drive-Verknüpfung)

…hochgeladen werden.

Wichtige Learnings aus der Gruppe:

1. Dateinamen vorne eindeutig strukturieren
   (weil lange Namen abgeschnitten werden)
2. Dokumente komprimieren, bevor sie hochgeladen werden
3. Markdown (.md) nutzen, da strukturierter und leichter lesbar für das Modell
4. Google Docs dynamisch verknüpfen, um Änderungen synchron zu halten

Das erhöht:

• Lesegenauigkeit
• Kontextqualität
• Projektübersicht

5. Kontextmanagement & Komprimierung

Claude informiert aktiv, wenn das Kontextfenster erreicht wird.
Es komprimiert automatisch und arbeitet weiter.

Unterschied zu anderen Systemen:

• Kontextverlust wird transparent gemacht.
• Komprimierung wird angekündigt.
• Weiterarbeit bleibt stabil möglich.

Praxis-Tipp: Innerhalb eines Projekts neue Chats eröffnen und gezielt referenzieren.

Beispiel: „Schau im vorherigen Chat nach …“

Das ermöglicht:

• Modularisierung
• Saubere Struktur
• Mandantentrennung

6. Unterschied Claude Projects vs. ChatGPT Projects

Diskutierte Unterschiede:

1. Deutlich größere Kontextkapazität
2. Umfangreichere Dokumentenintegration
3. Projektübergreifende Struktur
4. Direkte Übernahme von Chat-Ergebnissen ins Projekt
5. Stärkere sprachliche Qualität
6. Stabileres Arbeiten mit größeren Dokumentenmengen

Ein besonders relevanter Punkt: Ergebnisse können direkt als Projektdokument übernommen werden – ohne Umwege.

7. Projekte als strategischer Sparrings-Raum

Ein Projekt kann bewusst als…

• Strategischer Berater
• Kritischer Sparringspartner
• Business-Reflexionsraum

…aufgesetzt werden.

Beispiel aus dem Call: Strategische Analyse mit klarer Rückfrage-Logik führte zu:

• Produktüberfrachtungs-Analyse
• Umsatz-Fokus-Hinweisen
• Identifikation fehlender USPs
• Marktrisiko-Reflexion
• Strategischer Zuspitzung

Ergebnis: Brutal ehrliche Analyse statt oberflächlicher SWOT-Standardantwort.

8. Mandantenfähigkeit & Abgrenzung

Ein wichtiges Argument: Projekte sind getrennte Kontexte.

Das ermöglicht:

• Kundenspezifische Arbeitsräume
• Getrennte Strategien
• Keine Vermischung sensibler Inhalte
• Strukturierte Beratung

Besonders relevant für:

• Strategieberater
• Coaches
• Agenturen
• Entwickler

9. Meta-Learning dieses Calls

Projekte sind kein Feature – sie sind ein Arbeitsprinzip.

Sie ermöglichen:

• Tiefes Denken statt Chat-Snippets
• Nachhaltige Wissensarchitektur
• Strukturierte KI-Zusammenarbeit
• Höhere Ergebnisqualität durch Kontext

Der entscheidende Unterschied entsteht nicht durch bessere Modelle, sondern durch bessere Struktur.

Zusammenfassung

Claude Projects sind isolierte, kontextstarke Arbeitsräume mit Projektanweisungen und umfangreicher Dokumentenintegration. Sie ermöglichen strategische Beratung, Buchprojekte und Kundenarbeit auf hoher Kontexttiefe. Dateien, Markdown und Google-Drive-Anbindung erhöhen Qualität und Struktur. Ergebnisse können direkt ins Projekt übernommen werden. Größeres Kontextfenster und sauberes Kontextmanagement unterscheiden sie deutlich von ChatGPT Projects.

 

Teil 5: Artefakte vertieft – Prototyping, Interaktivität, KI-Integration und Systemerweiterungen

Im fünften Teil wird das Thema Artefakte nicht nur wieder aufgegriffen, sondern systematisch vertieft. Der Fokus liegt auf einem klaren Prinzip: Artefakte sind kein Spielzeug – sie sind ein Beschleuniger für Prototyping, Visualisierung und funktionale Umsetzung.

1. Artefakte – visuelle und funktionale Outputs ohne Coding-Hürde

Artefakte ermöglichen:

• Webseiten
• Dashboards
• Mini-Apps
• Spiele
• Lernkarten
• Generatoren
• Interaktive Tools

Der zentrale Vorteil: Keine klassische Programmierung notwendig. Keine IDE. Kein Setup. Kein Hosting.

Eine Idee + ein klarer Prompt → sofort sichtbarer Prototyp.

2. „Hello World“ als symbolischer Einstieg

Der Call startet bewusst mit dem klassischen Entwickler-Ritual:

Eine „Hello World“-Webseite in Corporate-Farben erstellen.

Dabei wird sichtbar:

• Claude zieht sich selbständig Design-Informationen von einer Website
• CSS wird automatisch generiert
• Farben können per Hex-Code angepasst werden
• Änderungen führen zu vollständigem Neuaufbau des Artefakts
• Veröffentlichung per Link ist sofort möglich
• Export als HTML-Datei ist ebenfalls möglich

Didaktischer Kern: Sichtbare Umsetzung in Minuten erzeugt Handlungssicherheit.

3. Veröffentlichung & Teilbarkeit

Artefakte können:

• veröffentlicht werden (Share-Link)
• als HTML exportiert werden
• lokal getestet werden
• mit Kunden geteilt werden

Wichtig: Lokale HTML-Dateien sind nicht öffentlich teilbar – dafür gibt es die Publish-Funktion.

Damit entsteht ein zentraler Mehrwert: Sofort präsentierbare Prototypen ohne Entwicklerteam.

4. Von Webseiten zu Spielen

Anhand eines Beispiels wird demonstriert:

Ein klassisches „Asteroids“-Spiel aus den 80ern wird per Prompt erstellt.

Erkenntnisse:

• Spielmechanik entsteht automatisch
• Interaktion ist sofort möglich
• Der Prototyp ist spielbar
• Veröffentlichung ist direkt möglich

Der Punkt ist nicht das Spiel selbst.

Der Punkt ist: Wenn ein Arcade-Spiel in Minuten entsteht, sind Business-Prototypen erst recht möglich.

5. Artefakte als Innovationswerkzeug

Weitere Beispiele:

• Rhythmusmaschine
• Lernkarten
• Lebenszeit-Visualisierung („Leben in Wochen“)
• QR-Code-Generator
• Mini-Plattformspiele
• Landingpages nach StoryBrand oder Hero-Journey

Artefakte ersetzen in frühen Phasen:

• Wireframes
• PowerPoint-Mockups
• statische Präsentationen
• theoretische Konzepte

Sie liefern: Erlebbare Funktion.

6. KI in Artefakte integrieren

Ein besonders wichtiger Impuls: Artefakte können selbst KI-Funktionalität enthalten.

Beispiele:

• Interaktive Landingpage mit KI-Dialog
• Intelligente Funnel-Vorsortierung
• Stilberater für eine Stylistin
• Dynamische Entscheidungslogik

Unterschied zu klassischen Entscheidungsbäumen:
Die KI reagiert kontextabhängig und flexibel.

Hinweis:
Artefakte schreiben bei Änderungen oft neu.
Claude Code arbeitet inkrementell im bestehenden Code – stabiler bei komplexen Projekten.

7. Claude in Excel und PowerPoint

Ein weiterer Schwerpunkt des Calls: Claude kann als Erweiterung in Microsoft-Produkte integriert werden (Beta).

Beispiel Excel:

• Automatische Erstellung einer Vertriebsübersicht
• Generierung von Quartalszahlen
• Erstellung von Diagrammen
• Prozentuale Auswertung
• Top-Performer-Analyse

Wichtig:

• Funktioniert ohne Copilot
• Agentische Bearbeitung der Tabelle
• Direkte Diagrammerstellung
• Aktuell teilweise planabhängig (Max/Enterprise)

Relevanz: Schnelle Business-Analyse ohne manuelles Modellieren.

8. Agentisches Arbeiten im Browser (LinkedIn-Beispiel)

Praxisbeispiel aus der Gruppe:

Claude-Plugin für Chrome analysiert LinkedIn-Kontakte:

• Positionierung aus Profil ableiten
• Kontakte auf Kundenpotenzial prüfen
• CSV-Tabelle erstellen
• Begründung für Kunden-Eignung liefern

Strategischer Nutzen: Automatisierte Lead-Vorselektion.

Wichtiger Hinweis: Plattformrichtlinien beachten – Scraping-Risiken berücksichtigen.

9. Geschwindigkeit als strategischer Hebel

Ein wiederkehrendes Muster dieses Calls: Die Zeit zwischen Idee und Prototyp schrumpft dramatisch.

Früher: Konzept → Briefing → Entwickler → Feedbackschleife

Heute: Idee → Prompt → Prototyp → Veröffentlichung

Das verändert:

• Innovationszyklen
• Beratungsprozesse
• Produktentwicklung
• Vertriebsargumentation

10. Meta-Learning aus Teil 5

Artefakte sind:

• Experimentierfläche
• Innovationslabor
• Visualisierungswerkzeug
• Vertriebsbeschleuniger
• Produktvalidierungsinstrument

Sie senken die Schwelle von: „Das wäre eine Idee“ zu „Hier, klick mal drauf.“

Zusammenfassung

Artefakte ermöglichen schnelle No-Code-Prototypen: Webseiten, Spiele, Dashboards und interaktive Tools. Veröffentlichung und HTML-Export sind direkt möglich. KI kann in Artefakte integriert werden für intelligente Funnel oder Beratung. Claude lässt sich in Excel integrieren und erzeugt agentisch Analysen und Diagramme. Geschwindigkeit zwischen Idee und Prototyp wird zum strategischen Wettbewerbsvorteil.

Teil 6: Skills als strategischer Hebel – Wiederverwendbare Intelligenz in Claude

Im sechsten Teil verschiebt sich der Fokus von Projekten und Artefakten auf eine Meta-Ebene der Zusammenarbeit mit KI: Skills. Skills sind kein nettes Zusatzfeature. Sie sind der Übergang von situativer Prompt-Nutzung hin zu systematisierter KI-Architektur.

1. Was sind Skills?

Skills sind wiederverwendbare, strukturierte Fähigkeiten, die Claude kontextabhängig aktiviert, wenn sie gebraucht werden.

Sie ersetzen:

• Wiederkehrende Prompt-Blöcke
• Copy-Paste-Strukturen
• Custom-GPT-Workarounds
• Manuelle Stil-Anweisungen

Ein Skill wird einmal sauber definiert – danach arbeitet Claude automatisch damit.

2. Grundprinzip: Wiederholbare Aufgaben systematisieren

Beispielhafte Anwendungsfälle:

• LinkedIn-Posts im eigenen Stil erzeugen
• Word-Dokumente im Corporate Design erstellen
• Transkripte in Social Content transformieren
• Newsletter-Formate standardisieren
• Workshop-Zusammenfassungen strukturieren

Die Logik lautet: Was ich regelmäßig tue → wird zu einem Skill.

3. Skill Creator aktivieren

Vorgehen:

1. Einstellungen öffnen
2. Bereich „Fähigkeiten“ (Skills) aufrufen
3. Beispiel-Fähigkeit „Skill Creator“ aktivieren

Dieser Skill hilft dabei, neue Skills sauber im richtigen Format zu erstellen.

Wichtige Erkenntnis: Claude kann Skills generieren – wenn man ihn explizit darum bittet.

4. Praxisbeispiel: LinkedIn Content Transformer

Im Call wird ein Skill entwickelt, der:

• KI-Café-Transkripte analysiert
• Tonalität erkennt
• Struktur extrahiert
• Hook-Logik abbildet
• Emojis passend integriert
• Engagement-Fragen einbaut

Dafür werden:

• Frühere LinkedIn-Beiträge als Stilreferenz eingefügt
• Strukturmerkmale explizit gemacht
• Beispiele mitgegeben

Ergebnis: Claude versteht Stil, Rhythmus, Dramaturgie.

5. Zentrale Erkenntnis: Qualität entsteht durch Fütterung

Der Skill wird nicht magisch gut.

Er wird gut durch:

• echte Beispiele
• vorhandene Strukturen
• klare Rahmenbedingungen
• präzise Kontextbeschreibung

Ohne Referenzen bleibt er generisch. Mit Referenzen wird er personalisiert.

6. Skill-Architektur verstehen

Ein Skill besteht aus:

• klarer Aufgabenbeschreibung
• Input-Definition
• Output-Struktur
• Tonalitäts-Vorgaben
• Trigger-Bedingungen

Er wird als strukturierte Datei erzeugt (Skill-Format) und anschließend im Skill-Bereich hochgeladen.

Wichtig:
Wenn das Format nicht stimmt → Fehlermeldung.
Lösung: Claude seinen eigenen Skill prüfen lassen.

7. Skill-Nutzung im Alltag

Sobald aktiviert:

• erkennt Claude kontextabhängig, wann der Skill relevant ist
• lädt ihn automatisch
• integriert ihn in die Verarbeitung

Beispiel: „Hier ist ein KI-Café-Transkript. Mach LinkedIn-Posts.“

Claude erkennt:
→ LinkedIn-Content-Skill vorhanden
→ wird aktiviert
→ Output folgt definierter Struktur

8. Unterschied zu Custom GPTs

Zentrale Frage im Call: Ersetzen Skills Custom GPTs?

Antwort: In vielen Fällen Ja.

Unterschiede:

Custom GPTs:

• Separates Interface
• Eigenständige Instanzen
• Externe Verwaltung

Skills:

• Direkt integriert
• Kontextsensitiv
• Automatisch aktiv
• Kombinierbar mit Projekten

Skills + Projekte = modulare KI-Architektur.

9. Kombination mit Projekten

Stärkste Wirkung entsteht durch Kombination:

Projekt: → Kontext, Dokumente, Strategie, Mandant

Skill: → Struktur, Stil, Formatlogik

Beispiel: Projekt „Außenkommunikation“

• Skill „LinkedIn Content Transformer“
• Skill „Corporate Word Template“

Ergebnis: Automatisierte, konsistente Markenkommunikation.

10. Plattformstrategie & Zukunftsfrage

Im Abschluss entsteht eine strategische Diskussion:

Warum wirkt Claude innovationsstärker als OpenAI?

Beobachtete Unterschiede:

• Fokus auf Code und Integration
• Starkes Skill-System
• Agentische Erweiterungen
• Tiefe Systemarchitektur
• Konzentration auf Kernkompetenzen

Wichtige Erkenntnis: Plattformwahl ist strategisch.
Ein späterer Wechsel wird aufwendig.

11. Meta-Learning des Abends

Skills sind kein Feature. Sie sind der Übergang von „Prompten“ zu „Systembauen“.

Statt: Jede Aufgabe neu formulieren

Jetzt: Fähigkeiten einmal definieren und wiederverwenden

Das ist der Schritt von Nutzer zu Architekt.

Zusammenfassung

Skills sind wiederverwendbare KI-Fähigkeiten für wiederkehrende Aufgaben. Sie ersetzen Copy-Paste-Prompts und Custom GPTs durch kontextsensitives Aktivieren definierter Strukturen. Durch Beispiele und klare Formatvorgaben entstehen personalisierte Outputs. In Kombination mit Projekten ermöglichen Skills modulare KI-Architekturen für Content, Strategie und Automatisierung.