Im Grunde war es wie immer in den letzten Tagen: ein Wort gibt das andere. Im Chat bzw. im Dispatch reden wir über Workflow-Apps, dann kommt das Thema Skills auf — und plötzlich sind wir mittendrin. Eigentlich sollte es gar kein gezielter Test werden, aber dann landeten wir eben bei Skills. Ich sagte: ja, das finde ich interessant — und schon ging es los.

Claude hat in einer eigenen Agent-Instanz einen Skill entwickelt und ihn direkt getestet. Dafür wurde ein Testszenario aufgebaut: ein neuer Post, einmal mit Skill und einmal ohne ausgeführt und verglichen. Claude meldete zurück, dass nur die Variante mit Skill die volle Punktzahl brachte — ich fand das irgendwie niedlich. Als Ergebnis gab es eine HTML-Datei mit dem Prüfergebnis.

Screenshot der Testergebnis-HTML-Datei, die Claude nach dem Skill-Vergleich erstellt hat
Das Testergebnis: Claude hat den Skill in einer eigenen Agent-Instanz entwickelt und direkt mit einer Vergleichsausführung ohne Skill gegengeprüft.

Was ich gemacht habe

Im Grunde genommen habe ich fast nichts gemacht, außer zuzustimmen, dass wir einen Skill bauen. Dann ging es mächtig los, er wurde getestet — und anschließend hieß es: hier ist dein neuer Skill. Den habe ich heruntergeladen, doppelgeklickt und damit in der Claude Desktop App installiert. Jetzt steht er dort als Fähigkeit zur Verfügung. Außerdem habe ich ihn im Projektordner auf der Festplatte gespeichert, wo alle Dateien zum Projekt liegen — da ist er gut aufgehoben.

Beeindruckend fand ich den Inhalt des Skills. Er ist sehr detailliert und in natürlicher Sprache beschrieben, was dort genau passiert. Witzig ist, dass darin wirklich steht: „Ich warte darauf, was Olaf macht" — und dann wird es entsprechend umgesetzt. Da sieht man, wie individuell anpassbar das ist und wie tief man in die Details hineinkommt.

Ausschnitt aus dem Skill-Inhalt — zeigt den detaillierten, personalisierten Workflow-Text
Ein Blick in den Skill-Inhalt: Der Workflow ist in natürlicher Sprache beschrieben — inklusive des Satzes „Ich warte darauf, was Olaf macht".

Danach habe ich noch eine kleine Überarbeitung an einer meiner MD-Dateien vorgenommen: ein paar Formulierungen geändert und eine Erkenntnis zu Dispatch im letzten Beitrag nachgetragen. Dann habe ich in einer echten Cowork-Session auf dem Mac den KI-Logbuch-Skill genutzt und gesagt: „Magst du das mal aktualisieren?" — und schon ging es los. Minimaler Prompt, der Skill als Kontext — und es wurden genau die Schritte ausgeführt, die ich gemäß meines KI-Workflow erwartet habe. Das ist die grundlegende Erkenntnis aus diesem Experiment: die einfache Übertragbarkeit und Anwendung eines Skills.

Was dabei herauskam

Wenig Input, präziser Output. Der Skill liefert das, was man sich sonst mit einem langen Prompt erkämpfen müsste (ok — die Entwicklungszeit für den Workflow war aufwändig) — nur eben verlässlich, wiederholbar und ohne jedes Mal von vorne erklären zu müssen. Die eigentliche Leistung liegt im Skill selbst: Claude hat ihn nicht nur gebaut, sondern auch gleich getestet und bewiesen, dass er funktioniert. Dass ich dafür kaum etwas tun musste, ist fast das Bemerkenswerteste daran.

Fazit

Mehr davon nutzen. Gemini soll das angeblich auch beherrschen — aber wie ich es dort einbinde, weiß ich noch nicht genau. ChatGPT hat das meines Wissens noch nicht. Ich weiß, warum ich gewechselt bin und ChatGPT jetzt bye bye gesagt habe. 😉

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