„Frage mich zuerst alles Wichtige. Priorisiere und begründe deine Auswahl. Antworte in kurzen Sätzen. Prüfe das Ergebnis kritisch aus mehreren Perspektiven.“
Diese Sätze landen regelmäßig in meinen Prompts. Muss ich sie wirklich immer wieder tippen oder einsprechen?
Skills können mir diese Wiederholungen abnehmen. Sie halten fest, wie die KI bei bestimmten Aufgaben arbeiten soll: etwa Quellen prüfen, Seminarkonzepte hinterfragen oder Lernunterlagen gestalten. Dabei passiert noch etwas Interessantes: Wer einen Skill baut, muss genauer formulieren, was für die eigene Arbeit eigentlich gute Qualität bedeutet.
Nach dem Lesen dieses Beitrags kannst du:
- unterscheiden, wann Chat, Projekt oder Skill die passende Form für deine Arbeit mit KI ist.
- einen ersten Skill erstellen, testen und gezielt nachschärfen.
- einschätzen, wie Skills dich im Trainingsalltag bei wiederkehrenden Aufgaben unterstützen können.
Was gehört wohin?
Für ein Seminar brauche ich das Konzept, Angaben zur Zielgruppe und vielleicht einen Lehrplan. Ein Projekt bündelt solche Materialien und die dazugehörigen Chats. Je nach Tool lassen sich auch gemeinsame Anweisungen hinterlegen.
Ein Skill ist eine Art Rezept für wiederkehrende Aufgaben. Er kann beispielsweise festhalten, dass jede Lernunterlage eine Lernzielbox und eine Übung pro Abschnitt enthalten soll, auch wenn das Thema wechselt. Beides kann sich ergänzen. Auch Projektanweisungen können Arbeitsregeln enthalten.
| WERKZEUG | LEITFRAGE | BEISPIEL |
|---|---|---|
| Chat | Was möchte ich jetzt bearbeiten? | Eine konkrete Frage oder ein einzelner Entwurf. |
| Projekt | Was soll die KI über diesen Arbeitskontext wissen? | ein Seminarkonzept, Zielgruppe und dazugehörige Chats. |
| Skill | Wie soll die KI bei dieser Aufgabenart vorgehen? | verschiedene Seminarkonzepte auf Zeitplanung, Aktivierung und Transfer prüfen. |
Wie funktioniert ein Skill?
Ein Skill verbindet zwei Dinge: Wann soll er greifen? Und was soll die KI dann tun?
Seine Beschreibung könnte lauten: „Nutze diesen Skill, wenn ich ein Seminarkonzept kritisch prüfen lassen möchte. Nicht bei einfachen Faktenfragen.“
Die Anweisungen legen die Prüfschritte fest. Das KI-System kann anhand der Beschreibung einer Aufgabenstellung im Chat einen passenden Skill auswählen. Greift er nicht, kann ich ihn ausdrücklich anfordern.
Dein erster Skill
Ich zeige den Einstieg mit Claude.ai, dem Erfinder von Skills. Laut Anbieter sind Skills auch im kostenlosen Konto verfügbar. Dafür muss unter „Einstellungen → Funktionen die Codeausführung und Dateierstellung aktiviert sein.

1. Sammle zwei oder drei eigene Prompts: Welche Anforderungen wiederholen sich?
2. Öffne „Anpassungen / → Skills → Hinzufügen“. Der abgebildete Menüpunkt „Mit Claude erstellen“ führt zur Erstellung im Dialog; die Bezeichnung kann sich ändern.
3. Beschreibe, wann der Skill greifen soll, wie die KI vorgehen und was herauskommen soll. Die Beispiele unten liefern dafür Vorlagen.
4. Prüfe die entstandenen Anweisungen. Kontrolliere anschließend, ob der Skill gespeichert und aktiviert ist.
5. Teste ihn an zwei passenden Aufgaben mit unterschiedlichen Themen und einer unpassenden Aufgabe. Prüfe, welche Regeln tatsächlich umgesetzt wurden, und bessere nach.
Beispiel 1: Recherche mit nachvollziehbaren Belegen
Ich möchte wissen, worauf eine Aussage beruht und wo die Belege fehlen. Der Skill hält diese Anforderungen fest; Thema und Recherchefrage gebe ich weiterhin im Chat an.
| Skill-Name: sorgfaeltige-recherche Beschreibung: Nutze diesen Skill bei Recherchen, Vergleichen und Faktenchecks. Prüfe Quellen und mache Widersprüche und Wissenslücken sichtbar. Anweisungen: 1. Frage nach, wenn entscheidende Angaben fehlen. Stelle höchstens drei gebündelte Rückfragen. 2. Bevorzuge relevante Originalquellen. Prüfe Herkunft, Aktualität, Belegkraft und Interessenlage. 3. Kennzeichne Kernaussagen als belegt, Schlussfolgerung oder offen. 4. Berichte kompakt: Befunde, Widersprüche, Lücken und ein zur Fragestellung passendes Fazit. Verlinke die Belege direkt bei den Aussagen. 5. Erfinde keine Quellen, Zahlen oder Zitate. |
Ob die Quellen die Aussagen tatsächlich tragen, prüfe ich selbst. Aktuelle Informationen kann die KI nur suchen, wenn ein Recherchewerkzeug verfügbar ist.
Beispiel 2: Sparring für Seminarkonzepte
Ein Entwurf wirkt stimmig, aber passen alle Übungen in die verfügbare Zeit? Dieser Skill soll solche Schwächen sichtbar machen und die wichtigsten Änderungen vorschlagen.
| Skill-Name: trainer-sparring Beschreibung: Nutze diesen Skill bei Trainingskonzepten und Entwürfen. Nicht bei einfachen Faktenfragen. Anweisungen: 1. Frage nach, wenn entscheidende Angaben fehlen. Stelle höchstens drei gebündelte Rückfragen. Sonst beginne direkt mit der Prüfung. 2. Prüfe Lernziele, Zeitplanung, Aktivierung der Teilnehmer:innen und Transfer. 3. Benenne konkrete Schwächen und schlage begründete Änderungen vor. Priorisiere die wichtigsten. 4. Formuliere knapp und verständlich. |
Welche Rückmeldungen ich übernehme, entscheide ich selbst.
Beispiel 3: Lernunterlagen zum Nachlesen und Ausprobieren
Eine Lernunterlage soll verständlich sein und zum Tun einladen. Dieser Skill hält dafür grundlegende Gestaltungsregeln fest.
| Skill-Name: lernunterlagen-gestalten Beschreibung: Nutze diesen Skill, wenn ich Lernunterlagen, Handouts oder Selbstlernmaterialien erstellen oder überarbeiten möchte. Achte auf Verständlichkeit, Aktivierung und Zugänglichkeit. Anweisungen: 1. Frage nach Zielgruppe und Lernziel, wenn diese Angaben fehlen. 2. Strukturiere die Lernunterlage mit klaren Überschriften und kurzen, verständlichen Abschnitten. 3. Beginne mit einer kompakten Lernzielbox. 4. Baue in jeden größeren Abschnitt mindestens eine Frage, Reflexion oder Übung ein, die zum Anwenden einlädt. 5. Achte bei digitalen Unterlagen auf ausreichende Kontraste, verständliche Linktexte und Bedienbarkeit per Tastatur. 6. Wenn eine HTML-Datei verlangt wird, liefere sie als einzelne, direkt nutzbare Datei. |
Damit muss ich grundlegende Gestaltungsregeln nicht für jede Lernunterlage neu beschreiben. Ob Inhalt, Übungen und Schwierigkeitsgrad tatsächlich zur Zielgruppe passen, prüfe ich weiterhin selbst.
Die drei gewählten Beispiele sind Vorlagen für die Einrichtung, noch keine vollständig importierbaren Skill-Dateien.
Wie funktioniert’s in anderen KI-Tools?
Im Kern eines Skills steht häufig eine Textdatei namens SKILL.md. Dazu können Beispiele, Vorlagen oder Skripte kommen. Die Arbeitsregeln lassen sich oft übertragen; Dateiformat, benötigte Werkzeuge und verfügbare Funktionen müssen zum neuen Tool passen.
Auch ChatGPT und Gemini führen aktuell Skills ein bzw. bieten sie bereits für bestimmte Konten an. Funktionen und Verfügbarkeit unterscheiden sich derzeit noch deutlich. Claude ist hier als Skill-Vorreiter aktuell deutlich am stärksten. Vor allem beim automatischen Abruf im Chat.
Ohne Skill-Funktion kannst du die Regeln als gespeicherten Prompt oder als Projektanweisungen verwenden.
Wo liegen die Grenzen?
- Der Skill greift nicht: Prüfe, ob er aktiviert ist und seine Beschreibung konkrete Einsatzfälle nennt.
- Regeln passen nicht zusammen: „Immer kurz“ kann einer gründlichen Analyse im Weg stehen. Beginne mit wenigen klaren Vorgaben.
- Das Ergebnis ist falsch: Prüfschritte garantieren keine Richtigkeit. Stimmt’s? Passt’s? Reicht’s?
- Du nutzt fremde Skills: Lies die Anweisungen und prüfe beigefügte Dateien, Skripte und vorgesehene Datenzugriffe vor der Aktivierung.
Was bringt das für die Erwachsenenbildung?
Skills können wiederkehrende Anforderungen verfügbar halten: Ich muss weniger neu erklären und kann meine Regeln nach und nach schärfen. Ob ich damit Zeit spare und bessere Ergebnisse bekomme, zeigt erst der Einsatz. Zu Beginn investiere ich Zeit ins Formulieren, Testen und Nachbessern.
Der spannendere Gewinn könnte in dieser Arbeit liegen: Skills machen das Know-how von Trainer:innen explizit. Wer Prüfschritte aufschreibt, klärt, was gute Qualität bedeutet. Das kann auch ohne KI nützen.
Bei gemeinsam genutzten Skills stellt sich die Frage: Wer definiert die Regeln? Qualitätsmaßstäbe sollten transparent und gemeinsam verhandelbar sein. Für unterschiedliche Zielgruppen und pädagogische Entscheidungen muss Spielraum bleiben.
Mein didaktisches Gespür, meine Methodenwahl und meine Entscheidung über die Ergebnisse bleiben gefragt: Was habe ich selbst dazu beigetragen?
Probier es selbst aus
Welche drei Anforderungen schreibst du der KI immer wieder? Wähle eine wiederkehrende Aufgabe und mache daraus einen ersten Skill. Teste ihn an zwei passenden Aufgaben und einer unpassenden.
Welche Regel wurde umgesetzt? Wo musstest du nachsteuern? Verbessere eine Anweisung und teste erneut.
Autor: Stefan Fersterer
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