Du hast eine laufende App. Jetzt lässt du die KI darin echte Tools bauen, jedes Mal gleich. Du schreibst dein Wissen und dein Wie als kleine, klare Skills, und die KI liefert dein Ergebnis reproduzierbar, nicht die Vermutung eines Fremden. Besitze die Ebene, die den Tool-Wechsel überlebt.
Baut auf Schritt 1 auf, du hast schon eine laufende App: Lokale App bauen
Eine laufende App aus Schritt 1, einen Editor mit KI, und eine Aufgabe, die immer wieder vorkommt und die du nicht jedes Mal neu erklären willst. Zum Beispiel: einen Screen aufbauen, einen Flow anlegen, ein wiederkehrendes Asset erzeugen.
Leg mir einen Ordner mit Markdown-Dateien an, in dem mein Wissen zum Projekt steht: was es ist, für wen, die wichtigsten Regeln. Sag der KI, sie soll diese Dateien immer zuerst lesen.
Die KI rät nicht mehr plausibel, sie arbeitet aus deinem Kontext. Das ist das Fundament für alles Weitere.
Schreib mir eine Skill-Datei in Markdown: ein wiederholbarer Ablauf für meine Aufgabe, in klaren Schritten, eine benannte Regel pro Schritt. Kurz und explizit, kein Roman.
Die Skill ist das Wie hinter dem Ergebnis: die Reihenfolge, das Layout, die Prinzipien. Genau das besitzt du, nicht den Einmal-Output.
Richte mir Tokens für Farben und Abstände und ein paar Components ein. Sag der KI, sie soll immer diese Namen benutzen, nie eigene Werte oder Hex-Codes.
So kann nichts driften. Die KI baut gegen Namen, dein Ergebnis bleibt markenkonform und jedes Mal gleich.
Bau mir mit dieser Skill einen Screen oder Flow. Dann nochmal frisch in einem neuen Chat. Zeig mir, wo die zwei Ergebnisse abweichen.
Eine echte Skill liefert zweimal dasselbe. Weichen die Ergebnisse ab, schärfst du die Skill nach, nicht den einzelnen Output.
Teil die Arbeit auf spezialisierte Unteragenten auf, jeder mit einer engen Aufgabe und nur dem Kontext, den er braucht. Halte den Token-Verbrauch klein.
Enge Aufgaben, wenig Kontext, klare Ergebnisse. Günstiger und fokussierter, genau die Architektur aus unserem Call.
Verkette die Skills so, dass die Aufgabe von Anfang bis Ende mit möglichst wenig manuellem Eingriff durchläuft. Sag mir, wo ich noch bestätigen muss und warum.
Der Prozess läuft weitgehend selbst, du überwachst und greifst nur an den wichtigen Stellen ein.
Pack meine Skills und mein Kontext-Paket so, dass ich sie in ein anderes Projekt oder ein anderes Tool mitnehmen kann. Erklär mir, wie ich sie dort wieder einhänge.
Die Skill ist deine, nicht die eines Tools. Sie reist mit, während die Tools wechseln. Das ist die Ebene, die bleibt.
Erklär mir das einfacher, ohne Fachbegriffe.
Zeig mir ein kurzes Beispiel für so eine Skill-Datei.
Prüf, ob die KI sich wirklich an meine Regeln gehalten hat.
Fass das als eine wiederholbare Skill zusammen.
Warum die Skill-Ebene
Der Screen ist wegwerfbar, die Skill wächst. Wer das Wie besitzt, besitzt den Prozess, der die nächsten tausend Screens konsistent macht. Wer nur den fertigen Screen abliefert, fällt raus, sobald diesen letzten Handgriff keiner mehr machen will.
| Baustein | Wofür |
|---|---|
| Kontext-Paket | Dein Wissen als Markdown, das die KI zuerst liest. |
| Skill | Ein wiederholbarer Ablauf, das Wie einer Aufgabe. |
| Token | Ein benannter Wert (Farbe, Abstand), nie ein Hex. |
| Component | Ein benannter Baustein, den die KI wiederverwendet. |
| Unteragent | Spezialist für eine enge Aufgabe, wenig Kontext. |
| Zero-Click | Verkettete Skills, die fast ohne Eingriff durchlaufen. |
| Aspekt | Screen (Output) | Skill (das Wie) |
|---|---|---|
| Wiederverwendbar | nein, einmalig | ja, immer wieder |
| Reist mit | nein, klebt am Projekt | ja, über Tools und Projekte |
| Wert über Zeit | verfällt | wächst |
| Wer besitzt den Prozess | niemand | du |
Das ist die Ebene, die bleibt. Genau das baust du mit dem Handbuch auf, an deinen echten Projekten.