Claude Skills: Von KI nutzen zu KI-Systemen bauen

Hi ,

Letzte Woche habe ich einen Workflow in 4 Minuten gebaut, der mir jetzt jede Woche 6 Stunden Arbeit spart. Kein Code, kein komplexes Setup, nur ein KI-Skill.

Und hier ist das Problem: Die meisten verstehen das neue Feature von Claude nicht als das, was es wirklich ist. Es ist keine weitere Funktion. Es ist die Brücke zwischen KI nutzen und mit KI Systeme bauen.

Das Problem mit "schneller arbeiten"

Ich sehe es überall. Leute optimieren ihre Prompts, lernen neue KI-Tools, werden immer schneller in ihrer Arbeit. Klingt gut, oder?

Ist es aber nicht. Denn hier ist die harte Wahrheit: KI als Tool ist mega, aber es skaliert nicht.

Lass mich dir ein konkretes Beispiel geben. Ich muss einmal die Woche von meinen Kunden Content analysieren auf LinkedIn.

Früher lief das so: Auf Apify gehen, Posts ziehen, als Datei downloaden, in mein Claude Projekt packen, analysieren lassen basierend auf meinem Prompt. Das Ergebnis war gut, keine Frage. Aber der Prozess? 20 bis 30 Minuten von vorne bis hinten.

Rechne das mal hoch: Ich mache aktuell zwei Analysen die Woche. Das sind 60 Minuten pro Woche. 4 Stunden im Monat. 48 Stunden im Jahr. Das sind 6 volle Arbeitstage, die ich hätte einsparen können.

Und jetzt die Frage, die wirklich zählt: Was kostet dich das? Nicht nur deine wertvolle Zeit, sondern auch Opportunitäten. Was könntest du mit 6 zusätzlichen Arbeitstagen schaffen? Eine ganze Menge.

Das ist die Wahrheit hinter lineares Wachstum.

Du arbeitest 10% mehr,
du schaffst 10% mehr,
du verdienst 10% mehr.

Klingt solide, aber es ist eine Sackgasse.

Der Game Changer: KI-Systeme statt KI-Tools

Hier kommt Claude Skills ins Spiel und verändert das komplette Game.

Was sind Claude Skills überhaupt? Ganz simpel: Es sind vorgefertigte Ablaufpläne für die KI, wie sie agieren soll. Nicht nur ein Kontext-Window wie bei Claude Projekten, sondern ein detaillierter Ablauf, der extern etwas ausführen kann und vor allem Code ausführen kann. Das ist der entscheidende Unterschied.

Ein Skill ist im Grunde nur eine Markdown-Datei. Die besteht aus einem Namen, einer Description (damit die KI weiß, wann sie den Skill nutzen soll) und dem eigentlichen Ablaufplan. Du kannst sogar mehrere Skills miteinander kombinieren und Python ausführen lassen.

Das ist die neue Denkweise, die du brauchst: Welche Skills müssen wie miteinander kombiniert werden, damit sie Mehrwert bieten? Denk daran wie bei einem neuen Mitarbeiter. Welche Abläufe muss er kennen? Welche Toolzugriffe braucht er? Wie müssen diese alle zusammenspielen, damit er Mehrwert liefert?

Mein praktisches Beispiel: LinkedIn Review Skill

Lass mich dir zeigen, wie ich das umgesetzt habe.

Ich habe einen Skill gebaut, der genau diese LinkedIn-Analyse macht, die ich vorhin beschrieben habe. Der komplette Workflow. Automatisch.

So habe ich es gemacht: Ich habe den Skill Creator genutzt (ja, es gibt einen Skill, um Skills zu erstellen). Dann habe ich Claude einfach gesagt, was der Skill können soll:

Wenn ich eine LinkedIn URL gebe, soll er den API-Call zu Apify machen, die letzten 20 Posts holen, alle Reposts rausfiltern (weil die brauche ich nicht), dann nach meinem Framework analysieren und mir einen fertigen Report erstellen, den ich direkt an meinen Kunden senden kann.

Das war's. Keine komplizierte Programmierung, keine stundenlange Einrichtung. Ich habe Claude meinen Curl-Befehl gegeben und meinen Analyse-Prompt. Der Rest? Hat Claude gemacht.

Das Ergebnis? Der Skill hat in 4 Minuten einen kompletten Report erstellt, für den ich händisch 20 bis 30 Minuten gebraucht hätte. Word-Dokument, fertig formatiert, bereit zum Versenden.

Der eigentliche Mindshift: Exponentielles Wachstum

Aber hier kommt der Teil, der wirklich zählt. Und das ist nicht die Zeitersparnis an sich.

Es geht darum, dass ich diesen Skill jetzt delegieren kann. Ich könnte jemandem sagen: "Hey, hier ist der Skill, hier sind die URLs, mach das bitte jeden Tag und schick die Reports an meine Kunden." Extrem skalierbar.

Das ist der Unterschied zwischen linearem und exponentiellem Wachstum:

Linearer Wachstum: 
Du arbeitest 10% mehr → Du schaffst 10% mehr → Du verdienst 10% mehr.

Exponentieller Wachstum: 
Du baust ein System → Das System läuft ohne dich → Deine Einnahmen skalieren mit dem System mit.

Claude Skills gibt dir ein einfaches Tool an die Hand, um genau diesen Shift zu machen. Von "Ich arbeite schneller mit KI" zu "Ich baue Systeme mit KI, die für mich arbeiten."

Dein Action Plan

Das war jetzt extrem viel Input, ich weiß. Also lass uns das konkret machen.

Erstens: Such dir eine Aufgabe, die du jede Woche machen musst. Nur eine. Nicht zehn, nicht fünf. Eine. Eine Aufgabe, die wiederkehrend ist und die Zeit kostet.

Zweitens: Geh in Claude und nutze den Skill Creator. Beschreibe genau, was der Skill können soll. Welche Schritte muss er ausführen? Welche Daten braucht er? Was soll am Ende rauskommen? Sei so spezifisch wie möglich.

Drittens: Nutze diesen Skill über die nächsten Wochen konsequent. Jedes Mal, wenn du diese Aufgabe machen musst, nutze den Skill. Optimiere ihn, wenn nötig. Aber vor allem: Merke, wie viel Zeit du sparst.

Und dann wirst du etwas feststellen: Du sparst nicht nur Zeit. Das System macht dich frei. Und das ist der eigentliche Game Changer.

Step-by-Step im Video

Schneller arbeiten ist lineares Wachstum.
Systeme bauen ist exponentielles Wachstum.

Claude Skills gibt dir die Brücke zwischen beiden.

Such dir eine Aufgabe. Bau einen Skill. Nutze ihn konsequent. Und dann merkst du: Es geht nicht um Zeit sparen. Es geht um Freiheit gewinnen.

Technologie ist nicht dazu da, uns einzuengen. Sie ist dazu da, uns nach vorne zu bringen und ein geiles Leben zu machen. Kreativ, frei, entspannt.

Happy Building!
Sascha

Claude Skills + MCP Integration 2025

So verbindest du Claude mit Airtable & YouTube für vollautomatische Content-Erstellung

Lass uns ehrlich sein: Die meisten "AI-Agents", die wir bisher gebaut haben, waren eher... naja... glorifizierte Chatbots.

Klar, sie konnten mit APIs reden. Sie konnten Daten abrufen. Aber bei wiederkehrenden, strukturierten Abläufen? Da wurde es oft kompliziert.

Die typischen Pain Points:
• Jedes Mal den gleichen komplexen Prompt schreiben
• Keine Garantie, dass der Agent die Steps in der richtigen Reihenfolge ausführt
• Schwierig, spezifisches Wissen und Code-Logik zu kombinieren
• Keine einfache Möglichkeit, Agents über verschiedene Claude-Umgebungen hinweg zu nutzen

Das Resultat? Wir haben zwar AI-Tools, aber keine echten AI-Worker, die verlässlich immer wieder die gleichen Tasks für uns erledigen.

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