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——— aus der werkstatt

Claude

Zwei Stunden. Ein Skill. Und danach schreibt Claude wie du.

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Ein Freund bat mich um Rat. Er erstellt seinen eigenen Content, arbeitet schon mit Claude, ist kein Anfänger. Aber seine Texte lesen sich wie… KI-Texte. Korrekt. Vollständig. Und vollständig austauschbar mit denen von tausend anderen.

Ich bin nicht hingegangen, um ihm ein neues Tool zu zeigen. Ich bin hingegangen, um ihm zu helfen, sich selbst in ein Tool zu übersetzen. Was wir in zwei Stunden gebaut haben, verändert seine Content-Arbeit dauerhaft. Und du kannst genau dasselbe tun.

Das eigentliche Problem mit KI-Content

Lass mich direkt sein: Das Problem ist nicht Claude. Das Problem ist, wie die meisten Menschen Claude benutzen.

Sie öffnen ein Chat-Fenster, schreiben „Schreib mir einen Blogpost über [Thema]“ und wundern sich, dass der Output klingt wie eine ordentliche Wikipedia-Zusammenfassung. Korrekt, nützlich, generisch. Was fehlt, ist die Stimme. Die eigene Perspektive. Der Ton, den Leser wiedererkennen, weil er unverwechselbar ist.

Das ist kein Vorwurf an den Nutzer. Es ist ein strukturelles Problem: Claude weiß nicht, wer du bist. Er schreibt im Default-Modus, weil du ihm keinen anderen gegeben hast.

Die Lösung heißt Claude Skill. Oder, präziser: ein System Prompt, der Claude zu einem Experten für deinen Stil macht.

Was ist ein Claude Skill, und warum ist das nicht dasselbe wie ein langer Prompt?

Zur Klarheit, weil die Begriffe oft durcheinandergeraten:

Ein Prompt ist eine einzelne Anweisung für eine einzelne Aufgabe. „Schreib diesen Text um.“ „Mach ihn kürzer.“ Prompts sind ephemer: einmal genutzt, weg.

Ein System Prompt ist eine dauerhafte Rollendefinition, die Claude vor jedem Gespräch bekommt. Er legt fest: Wer ist Claude in diesem Kontext? Was weiß er? Wie schreibt er? Was lässt er weg?

Ein Skill ist ein ausgereifter, iterierter System Prompt, der auf einer konkreten Analyse basiert und nicht auf Wunschdenken. Er enthält keine vagen Anweisungen wie „Schreib interessant“. Er enthält Regeln, Stilmuster, Verbotslisten und Beispiele.

Der Unterschied im Output ist erheblich.

Wie wir es gemacht haben: der Prozess, Schritt für Schritt

1. Texte sammeln und analysieren lassen

Mein Freund hat seine letzten zehn bis fünfzehn eigenen Texte zusammengesucht: Blogposts, LinkedIn-Posts, E-Mail-Newsletter. Nicht die, die er für gut hält, sondern die, die er tatsächlich veröffentlicht hat. Ungeschönter Bestand.

Diese Texte haben wir Claude in einem separaten Chat gegeben, mit einer klaren Aufgabe:

Analysiere diese Texte auf Stil, Ton, Satzbau, typische Formulierungen, Lieblingsthemen und Besonderheiten. Identifiziere, was diese Texte von generischem KI-Content unterscheidet. Erstelle eine strukturierte Stil-Referenz

Das Ergebnis war überraschend präzise. Claude hat Dinge herausgearbeitet, die meinem Freund selbst nicht bewusst waren: eine Vorliebe für Dreier-Rhythmen in Sätzen, ein Muster, Thesen mit persönlichen Beobachtungen zu öffnen, eine Tendenz zu kurzen Absätzen nach langen Einleitungsgedanken. Dinge, die seinen Stil ausmachen, aber die er nie explizit formuliert hatte.

Das ist der Kern der Methode: Stil extrahieren, nicht erfinden.

2. Die Stil-Referenz in einen Skill-Entwurf übersetzen

Aus der Analyse haben wir einen ersten Skill-Entwurf gebaut. Claude hat dabei mitgeholfen: Ich habe ihm die Stil-Referenz gegeben und gebeten, daraus einen System Prompt zu formulieren, der einen anderen Claude zu einem Experten für genau diesen Stil macht.

Das klingt rekursiv, und das ist es auch. Claude analysiert Texte, zieht Muster heraus, formuliert Regeln, und ein zweiter Claude wendet diese Regeln an. Das funktioniert gut, wenn man die Qualität der Analyse ernst nimmt und den Entwurf nicht blind akzeptiert.

Der erste Entwurf hat die wichtigsten Punkte getroffen, war aber noch zu abstrakt. Formulierungen wie „Schreib authentisch und persönlich“ stehen in jedem schlechten System Prompt. Was ein guter Skill braucht, sind konkrete Anweisungen: Beispielsätze, Verbotslisten, typische Einstiegsmuster, Strukturvorgaben für bestimmte Formate.

3. Testen, iterieren, verfeinern

Das ist der Teil, den die meisten überspringen wollen. Er ist aber der entscheidende.

Wir haben den Entwurf in ein Claude-Projekt geladen, einen Test-Blogpost bestellt und den Output nebeneinander gelegt: Was klingt wie er? Was klingt noch generisch? Was fehlt noch?

Drei Iterationsschleifen. In jeder wurde der Skill präziser:

In der ersten Iteration fehlten noch die Verbotslisten. Claude hat Formulierungen produziert, die meinem Freund fremd sind: zu formal, zu distanziert.

In der zweiten Iteration haben wir Beispiele aus seinen echten Texten direkt in den Skill eingebettet. Nicht als Vorlagen zum Kopieren, sondern als Stil-Anker: „Dieser Satz zeigt, wie du Thesen formulierst.“ Das hat den Unterschied gemacht.

In der dritten Iteration haben wir Format-Regeln für seine konkreten Use Cases ergänzt: LinkedIn-Post, Newsletter-Intro, Blogeinstieg. Jedes Format hat eigene Gesetze, und ein Skill, der alle drei kennt, ist dreimal so nützlich wie einer, der nur generisch „Blog“ versteht.

Nach zwei Stunden war der Skill produktionsreif.

Was der Skill jetzt leistet

Mein Freund hat mir drei Tage später geschrieben. Er hat den Skill für seinen nächsten Newslettertext genutzt, den Output minimal nachbearbeitet und abgeschickt. Leser haben ihm geantwortet, der Text klinge „besonders persönlich“.

Das ist kein Zufall. Das ist Methode.

Ich beobachte das seit einiger Zeit in meiner Beratungspraxis mit EPU und KMU in Österreich: Die größte Barriere für guten KI-Content ist nicht die Technologie. Es ist das fehlende Selbstwissen. Wer nicht weiß, wie er schreibt und warum das gut ist, kann Claude keine Anweisung geben, die darüber hinausgeht.

Der Skill-Prozess zwingt zur Reflexion. Und diese Reflexion ist oft wertvoller als der Skill selbst.

Was du dafür brauchst

Optimal ein Claude-Pro-Abo (€ 15,00 bei jährlicher Zahlung), kein technisches Hintergrundwissen, kein API-Zugang. Was du brauchst:

Eigene Texte: Mindestens zehn bis fünfzehn Stück. Je unterschiedlicher die Formate, desto besser die Analyse. LinkedIn-Posts, E-Mails, Blogposts, Was auch immer du tatsächlich schreibst.

Zeit für Iteration: Plane zwei Stunden ein. Nicht für die Technik, sondern fürs Testen und Nachschärfen. Wer nach dem ersten Output aufhört, bekommt einen durchschnittlichen Skill.

Bereitschaft zur Ehrlichkeit: Die Analyse funktioniert nur, wenn du echte Texte gibst, nicht deine „Best of“-Auswahl. Claude findet Muster in dem, was du regelmäßig machst, nicht in dem, was du gelegentlich besonders gut gemacht hast.

Und eine konkrete Empfehlung: Nutze für den Skill ein Claude-Projekt. Projekte speichern den System Prompt dauerhaft und wenden ihn auf jedes neue Gespräch im Projekt an. Du öffnest das Projekt, du schreibst deine Aufgabe, und Claude kennt schon deinen Stil. Das ist der Workflow, der im Alltag funktioniert.

Der Punkt, den die meisten übersehen

Ein guter Content-Skill macht dich nicht überflüssig. Er macht dich effizienter in dem, was du ohnehin tust.

Mein Freund schreibt nach wie vor selbst. Er gibt nach wie vor die Themen vor, die Perspektive, die Haltung. Claude liefert den ersten Entwurf, strukturiert, stilsicher, ohne Keyword-Haufen. Er nimmt sich fünfzehn Minuten für die Nachbearbeitung statt zwei Stunden für das Schreiben. Was bleibt, ist mehr Zeit für die Dinge, die kein Sprachmodell ihm abnehmen kann: die Beobachtungen aus der echten Arbeit, die konkreten Beispiele, die Haltung.

Das ist, was KI in der Content-Arbeit leisten sollte. Nicht Ersatz, sondern Verstärkung.

Und ja: Ein Skill, der auf einer echten Stilanalyse basiert, produziert Content, der auch für KI-Suchen relevanter ist. KI-Suchsysteme wie Google AI Overviews oder Perplexity suchen nach klar abgrenzbaren Gedanken, zitierfähigen Thesen und einem erkennbaren Autor-Signal. Generischer Output bekommt in diesen Systemen keine Attribution. Content mit einer unverwechselbaren Stimme schon.

Häufige Fragen zum Content-Skill-Aufbau

Die Analyse allein ist schon nützlich, weil sie dir dein eigenes Schreiben bewusst macht. Aber der eigentliche Wert entsteht, wenn du den Skill aktiv im Claude-Projekt einsetzt und regelmäßig damit produzierst. Dann refiniert sich das System über die Zeit.

Dann ist jetzt der richtige Zeitpunkt, anzufangen, aber nicht mit dem Skill. Erst zehn echte Texte schreiben, dann analysieren. Ein Skill, der auf zu wenig Material basiert, greift zu wenig.

Alle drei bis sechs Monate ist sinnvoll, wenn du aktiv schreibst. Stile entwickeln sich. Neue Formate kommen dazu. Was vor einem Jahr deine Sprache war, muss nicht mehr ganz stimmen.

Ja. Die Methode funktioniert für Newsletter, LinkedIn, E-Mail-Kommunikation, Angebotsdokumente. Überall, wo Ton und Stimme eine Rolle spielen. Die Texte, die du zur Analyse gibst, sollten dann aus dem jeweiligen Format stammen.

Ich war an diesem Nachmittag nicht der Lehrer. Ich war der Ratgeber, der die richtigen Fragen gestellt hat. Die Arbeit hat mein Freund gemacht, mit seinen eigenen Texten, seiner eigenen Reflexion, seinem eigenen Skill. Was er gebaut hat, gehört ihm vollständig.

Das ist der Punkt. Du kannst das. Heute. Ohne mich.

Hinweis zur KI-Nutzung: Themen und Thesen stammen von mir, KI hilft bei Struktur und Rechtschreibung. Redaktionelle Verantwortung bleibt vollständig bei mir. Wie dieser Blog entsteht →

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about.me
Alex Januschewsky – Zertifizierter KI-Beauftragter und Werbefachmann
Alex Januschewsky

Alex Januschewsky ist Werbefachmann, zertifizierter KI-Beauftragter (ISO 42001, EU AI Act-Konformität) und Microsoft MVP Alumni. Seit 1989 in Werbung und Design aktiv, spezialisiert auf den professionellen Einsatz von Generativer KI: kreativ, strategisch, praxisnah. Seit über 30 Jahren entwickle ich Kommunikation, die nicht auf Hype setzt, sondern auf echte Wirkung. Klar, klug und mit einem tiefen Verständnis für Technologie und Sprache. In diesem Blog teile ich Ideen, Impulse und erprobtes Wissen für Unternehmer, Entscheider und KI-Enthusiasten, die mehr wollen als Schlagwörter und bunte Versprechen.

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Alex Januschewsky, Prompt Rocker, wohnhaft in Salzburg, tätig in Österreich
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