Wer heute regelmässig mit KI arbeitet, merkt irgendwann dasselbe: die Texte werden schneller, aber sie beginnen sich ähnlich anzufühlen. Nicht nur die eigenen. Alle. LinkedIn-Posts, Websites, Angebote. Derselbe Rhythmus, dieselben Formulierungen, dasselbe glatte Nichts.
Das ist kein Zufall. Sprachmodelle optimieren auf das Wahrscheinlichste. Was für die meisten passt, passt für niemanden wirklich.
Als Designerin stört mich das doppelt. Im Design würde niemand akzeptieren, dass ein Tool automatisch den Stil festlegt. Man definiert das selbst: im Styleguide, in den Komponenten, in den Regeln die man einmal setzt und dann nicht mehr täglich neu treffen muss. Warum sollte das bei Sprache anders sein?
Das eigentliche Problem ist nicht die KI
Es ist, dass die meisten nie aufgeschrieben haben, wie sie klingen.
Der Ton steckt irgendwo in alten Texten, im Bauchgefühl beim Korrigieren, in dem einen Satz den man spontan schreibt und gut findet. Solange das nur im Kopf existiert, kann kein Tool darauf zugreifen. Also greift es auf das Durchschnittliche zurück.
Claude Skills lösen genau das.
Was ein Skill ist
Ein Skill ist eine Textdatei, die Claude liest bevor es anfängt zu arbeiten. Darin steht, wie man kommuniziert, für wen man arbeitet, was man vermeiden will, und warum. Keine Befehlsliste. Kontext.
Das Konzept ist näher an einem Styleguide als an einem Prompt. Man setzt es einmal auf, und es gilt für jeden folgenden Auftrag.
Für uns bei blynx bedeutet das konkret: Claude weiss, dass "wir entwickeln ganzheitliche digitale Lösungen" bei uns nicht funktioniert. Es weiss, dass Sie-Form auf der Website steht und Du-Form auf LinkedIn. Es kennt unsere Positionierung, unsere Zielgruppe, unsere Preise. Ich muss das nicht bei jedem Entwurf neu erklären.
Weniger Reibung, weniger Kosten
Das hat noch einen praktischen Effekt, über den weniger gesprochen wird: Token-Effizienz.
Wer Claude ohne Skill nutzt, erklärt bei jedem Gespräch von vorne: wer man ist, was man tut, wie man schreibt, was man nicht will. Das kostet Zeit und bei API-Nutzung auch Geld, weil jeder Kontext mitgeschickt wird.
Mit einem Skill liegt das Fundament bereits da. Das Gespräch kann direkt mit der eigentlichen Aufgabe beginnen. Kürzere Prompts, weniger Korrekturrunden, schnelleres Ergebnis.
Wie unser Skill aufgebaut ist
Wir haben ihn in mehrere Dateien aufgeteilt, ähnlich wie ein Designsystem in Ebenen.
Eine Datei beschreibt die Positionierung und wen wir ansprechen. Eine listet unsere Leistungen. Eine enthält die Schreibregeln: was wir nicht schreiben, warum, und mit konkreten Gegenbeispielen. Eine vierte ist unsere aktuelle Website-Copy als Referenz.
Negativ-Beispiele helfen übrigens mehr als Positiv-Regeln allein. "Nicht so: wir entwickeln ganzheitliche Lösungen. Sondern so: Ihr Webauftritt sollte Kunden bringen. Wir sorgen dafür." Claude versteht den Unterschied sofort und überträgt das auf neue Aufgaben.
Was das konkret bringt
Kein Entwickler nötig. Keine speziellen Tools. Eine Textdatei.
Der Output ist nicht perfekt, er ist nie perfekt. Aber er ist nah genug, dass man sich auf den Inhalt konzentrieren kann statt auf die Korrektur des Tons. Das ist der eigentliche Gewinn: nicht dass KI alles übernimmt, sondern dass sie dort anfängt wo es aufgehört hat, trivial zu sein.
Die eigene Stimme bleibt. Die Arbeit wird weniger.
Demnächst schreibe ich hier über den nächsten Schritt: wie KI im Designprozess selbst eingesetzt werden kann, ohne dass alles gleich aussieht. Was funktioniert, was nicht, und wo ich bewusst auf das Werkzeug verzichte.
Wer neugierig ist, was ein Skill für den eigenen Betrieb bedeuten könnte: das schauen wir uns gern gemeinsam an.
