Warum ich angefangen habe, KI-Workflows zu Skills zu machen

Ich will immer weniger Prompts sammeln. Wirklich wertvoll ist es, eine Methode, die man immer wieder benutzt, sauber aufzuschreiben: wann man sie aufruft, welchen Kontext sie braucht, welche Entscheidungen unterwegs zu treffen sind und welches Ergebnis als gut genug gilt.

01 / Ein Prompt ist keine Methode

Ein Prompt beschreibt meist nur, „was diesmal zu tun ist“. Im aktuellen Chat funktioniert er vielleicht gut, aber bei einer anderen Aufgabe oder anderem Material beginnen die Ergebnisse zu driften. Wir haben den Satz gespeichert, aber nicht das Urteil.

Ein Workflow ist näher an echter Arbeit: erst prüfen, ob die Eingabe ausreicht, dann die Informationen der Reihe nach verarbeiten, an den entscheidenden Stellen anhalten und prüfen und am Ende nach klaren Kriterien beurteilen, ob das Ergebnis brauchbar ist.

Was ich festhalten will, ist kein kluger Satz, sondern eine Arbeitsweise, die sich erneut ausführen lässt.

02 / Das Gerüst eines Skills

Ich schreibe inzwischen zuerst vier Dinge auf: welches Problem er löst, wann er ausgelöst werden soll, welche Schritte er durchläuft und an welchen Belegen sich seine Qualität messen lässt. Fehlt einer der vier Teile, wird aus einem Skill schnell nur ein weiterer langer Prompt.

• PURPOSE: das konkrete Problem, das verschwinden soll
• TRIGGER: die Situationen, in denen er passt
• METHOD: stabile, überprüfbare Schritte
• PROOF: woran man ein gutes Ergebnis erkennt

03 / Einen Skill wie ein kleines Produkt behandeln

Wenn andere ihn benutzen sollen, kann man nicht einfach die Datei hinwerfen. Sie müssen wissen, wofür er taugt und wofür nicht, welches Material sie mitbringen müssen und was am Ende herauskommt.

Deshalb erscheinen KI-Skills auf meiner Website als eigene Art von Arbeit: ein klarer Satz zum Nutzen, der Ablauf von der Eingabe bis zur Ausgabe, echte Beispiele sowie Version und aktueller Stand. Kein dekoratives „Ich kann KI“-Etikett, sondern eine Arbeit, die man verstehen und überprüfen kann.

04 / Als Nächstes: an echten Aufgaben testen

Der nächste Schritt sind nicht weitere Erklärungen, sondern ein paar echte Aufgaben, an denen ich ihn laufen lasse, mit Notizen dazu, wo ein Mensch nachhelfen muss, wo er scheitert und ob die Ergebnisse stabil sind. Erst nach diesen Tests wird aus „einem Skill, den ich entworfen habe“ „ein Skill, den auch andere benutzen können“.