Many people still approach AI through isolated prompts. They ask ChatGPT, Claude or Gemini to improve an email, summarize a paper, or generate a few startup ideas. Sometimes the result is useful. Often, however, it remains generic and difficult to reproduce. Building AI skills requires a more systematic approach. Viele Menschen nähern sich KI immer noch über isolierte Prompts. Sie bitten ChatGPT, Claude oder Gemini, eine E-Mail zu verbessern, ein Paper zusammenzufassen oder ein paar Startup-Ideen zu generieren. Manchmal ist das Ergebnis nützlich. Oft bleibt es jedoch generisch und schwer reproduzierbar. Der Aufbau von KI-Fähigkeiten erfordert einen systematischeren Ansatz.
1. Start with your own way of working 1. Beginnen Sie mit Ihrer eigenen Arbeitsweise
The first step is personalization. An AI skill becomes more useful when it understands your preferred writing style, decision criteria, recurring tasks, and quality standards. For example, an academic writing skill can become much more effective when it is based on your own papers and examples. The more specific the input, the less generic the output will be. Der erste Schritt ist die Personalisierung. Ein KI-Skill wird nützlicher, wenn er Ihren bevorzugten Schreibstil, Ihre Entscheidungskriterien, wiederkehrenden Aufgaben und Qualitätsstandards versteht. Ein akademischer Schreib-Skill kann beispielsweise deutlich effektiver werden, wenn er auf Ihren eigenen Papers und Beispielen basiert. Je spezifischer der Input, desto weniger generisch wird der Output.
2. Add relevant knowledge sources 2. Relevante Wissensquellen hinzufügen
A skill based only on general instructions will have limited value. Useful AI workflows also need access to the documents, examples, data, and reference materials that shape the task. This could include academic papers, company information, previous emails, market reports, or internal templates. Knowledge sources help the AI understand the context in which the skill should operate. They also reduce the need to repeat the same background information in every conversation. This is one reason why projects and context engineering are becoming increasingly important. Instead of starting from an empty chat, you create an environment in which the AI can work with relevant instructions and sources. Ein Skill, der nur auf allgemeinen Anweisungen basiert, hat begrenzten Wert. Nützliche KI-Workflows benötigen auch Zugriff auf die Dokumente, Beispiele, Daten und Referenzmaterialien, die die Aufgabe prägen. Dazu können akademische Papers, Unternehmensinformationen, frühere E-Mails, Marktberichte oder interne Vorlagen gehören. Wissensquellen helfen der KI, den Kontext zu verstehen, in dem der Skill arbeiten soll. Sie verringern zudem die Notwendigkeit, dieselben Hintergrundinformationen in jedem Gespräch zu wiederholen. Dies ist einer der Gründe, warum Projekte und Context Engineering zunehmend wichtiger werden. Anstatt bei einem leeren Chat zu beginnen, schaffen Sie eine Umgebung, in der die KI mit relevanten Anweisungen und Quellen arbeiten kann.
3. Improve the skill through feedback 3. Den Skill durch Feedback verbessern
The first version of a skill will rarely be good enough. You need to test it on real examples, identify where the output falls short, and then adjust the instructions. This feedback can concern the content, the structure, the tone, or the factual quality of the result. The process resembles working with a junior colleague. You provide an initial task, inspect the result, explain what needs to improve, and gradually make the expectations more precise. The video Make AI Write Like You illustrates these first three principles, showing you can build and optimize a skill for writing academic introductions. Die erste Version eines Skills wird selten gut genug sein. Sie müssen ihn an echten Beispielen testen, erkennen, wo der Output zu kurz greift, und die Anweisungen entsprechend anpassen. Dieses Feedback kann den Inhalt, die Struktur, den Ton oder die sachliche Qualität des Ergebnisses betreffen. Der Prozess ähnelt der Zusammenarbeit mit einem jungen Kollegen. Sie geben eine erste Aufgabe, prüfen das Ergebnis, erklären, was verbessert werden muss, und präzisieren die Erwartungen schrittweise. Das Video Make AI Write Like You veranschaulicht diese ersten drei Prinzipien und zeigt, wie Sie einen Skill zum Verfassen akademischer Einleitungen aufbauen und optimieren können.
4. Turn individual prompts into reusable workflows 4. Einzelne Prompts in wiederverwendbare Workflows verwandeln
A prompt solves one problem. A skill can support a recurring workflow. This distinction matters. If you repeatedly ask AI to draft emails, analyze competitors, prepare teaching material, or improve academic writing, it makes sense to capture the workflow in reusable instructions. Projects, skills, and agentic workflows can help you move from occasional experimentation to more consistent use. My video on How to Use ChatGPT Projects and Skills for More Creative Ideation illustrates how this can support startup ideation and value-proposition development. Ein Prompt löst ein Problem. Ein Skill kann einen wiederkehrenden Workflow unterstützen. Dieser Unterschied ist wichtig. Wenn Sie wiederholt KI bitten, E-Mails zu entwerfen, Wettbewerber zu analysieren, Lehrmaterial vorzubereiten oder akademisches Schreiben zu verbessern, ist es sinnvoll, den Workflow in wiederverwendbaren Anweisungen festzuhalten. Projekte, Skills und agentische Workflows können Ihnen helfen, von gelegentlichem Experimentieren zu konsistenterer Nutzung überzugehen. Mein Video zu How to Use ChatGPT Projects and Skills for More Creative Ideation zeigt, wie dies Startup-Ideenfindung und die Entwicklung von Wertversprechen unterstützen kann.
5. Build verification into the skill 5. Verifikation in den Skill einbauen
AI can produce convincing answers that are wrong. This becomes especially risky when the task involves competitor research, academic references, market estimates, or strategic decisions. A good skill should therefore specify what the AI should do when information is missing or uncertain. For example, it can be instructed to rely on retrieved evidence, distinguish facts from inferences, and state clearly when it cannot verify a claim. In How to Reduce AI Hallucinations with a Claude Skill, I demonstrate how a conservative retrieval skill can reduce the risk of made-up information. Verification should be part of the workflow from the beginning. Adding it only after an AI-generated mistake can be expensive. KI kann überzeugende Antworten liefern, die falsch sind. Das wird besonders riskant, wenn es um Wettbewerbsrecherche, akademische Referenzen, Marktschätzungen oder strategische Entscheidungen geht. Ein guter Skill sollte daher festlegen, was die KI tun soll, wenn Informationen fehlen oder unsicher sind. Sie kann beispielsweise angewiesen werden, sich auf recherchierte Belege zu stützen, Fakten von Schlussfolgerungen zu unterscheiden und klar anzugeben, wenn sie eine Aussage nicht verifizieren kann. In How to Reduce AI Hallucinations with a Claude Skill zeige ich, wie ein konservativer Retrieval-Skill das Risiko erfundener Informationen verringern kann. Verifikation sollte von Anfang an Teil des Workflows sein. Sie erst nach einem KI-generierten Fehler hinzuzufügen, kann teuer werden.