Ein Playbook pro Job — damit KI deine wiederkehrende Arbeit fertig abliefert.

Der verbreitete Rat lautet: ein Agent für Mails, einer für Content, einer für Leads, und dann alle miteinander verbinden. Das sieht in der Demo gut aus. Im Alltag hat jeder dieser Agenten seinen eigenen Prompt, eigene Tools und eigene Verbindungen. Ändert sich der Job ein wenig, bricht irgendwo eine Stelle, und meistens merkst du es erst am Ergebnis.

Warum Agenten nach zwei Wochen sterben

Vercel verkauft die Infrastruktur, auf der viele Firmen ihre Agenten bauen. Für das eigene Datenteam hat Vercel genau diesen Ansatz versucht: mehrere spezialisierte Agenten, hintereinandergeschaltet. Die ersten internen Rückmeldungen waren vernichtend. Besser wurde es erst mit einem einfacheren Aufbau. Ein allgemeiner Agent bekam einen Ordner mit den eigenen Dateien des Teams und ein paar schlichte Werkzeuge, und die interne Bewertung hat sich danach ungefähr verdoppelt.

Bei Anthropic lief es ähnlich. Die Entwickler bauen nicht mehr für jede Aufgabe einen eigenen Agenten, weil der allgemeine Agent besser geworden ist als die Verdrahtung, die sie um ihn herum gebaut hatten.

In beiden Fällen war das Modell klug genug. Gefehlt hat das Wissen über den Job: welche Schritte in welcher Reihenfolge, welche Regeln, welche Vorlagen und woran man ein gutes Ergebnis erkennt. Genau das schreibst du in ein Playbook.

Bevor du anfängst

Ein Playbook ist ein Ordner für genau einen Job. Wie du damit arbeitest, hängt davon ab, ob deine KI Dateien schreiben kann.

Lösch die alte Datei immer, bevor du die neue hochlädst. Liegen zwei Versionen derselben Datei im Projekt, folgt die KI irgendwann Anweisungen, die du längst gestrichen hast.

Für den ersten Job gibt es drei Tests. Du erledigst ihn mindestens einmal pro Woche. Du erkennst eine schlechte Version sofort. Und du könntest ihn einer neuen Kollegin in weniger als zwanzig Minuten erklären. Fang mit dem Job an, den du am häufigsten machst, auch wenn ein komplizierterer reizvoller wäre.

Schicht 1: der Ablauf

Im Ablauf steht dein Urteilsvermögen, in der Reihenfolge, in der du es tatsächlich einsetzt. Du schreibst ihn nicht selbst auf. Du lässt dich interviewen. Die Teile eines Jobs, die du nie aufschreiben würdest, weil sie dir selbstverständlich vorkommen, sind oft genau die, die das Ergebnis nach dir klingen lassen. Im Gespräch kommen sie heraus.

Eine gute SKILL.md hat sieben Teile:

Füg diesen Prompt in einen neuen Chat ein, in dem Tool, für das du dich oben entschieden hast:

Du hilfst mir, eine Aufgabe, die ich regelmäßig erledige, in ein schriftliches Playbook zu verwandeln, das du ohne mich ausführen kannst.

Die Aufgabe ist: [beschreibe sie in einer Zeile].

Interviewe mich zuerst. Stell immer nur eine Frage und warte auf meine Antwort. Schreib keine Dateien, bevor du mindestens acht Fragen gestellt hast und ich gesagt habe, dass wir fertig sind. Deck dabei alles hier ab:
- was die Aufgabe auslöst und wie oft sie anfällt
- die Eingaben und wo genau jede davon liegt
- die Schritte in der Reihenfolge, in der ich sie wirklich mache
- jede Entscheidung, die ich treffe, und die Regel dahinter
- was ich prüfe, bevor ich sage, dass es fertig ist
- die Sonderfälle, die schon einmal schiefgegangen sind
- den Ton oder Standard, den das Ergebnis treffen muss
- woran man eine schlechte Version erkennt

Sobald du die Aufgabe ohne mich erledigen könntest, leg einen Ordner [Jobname] an und schreib darin eine SKILL.md mit diesen Abschnitten: Zweck (eine Zeile), Wann verwenden, Eingaben, Schritte (nummeriert, einfache Sprache, kein Fachjargon), Entscheidungen (wenn X, dann Y), Fertig, wenn, Sonderfälle.

Zeig mir dann die ganze Datei und stell mir zwei Fragen: Was hast du falsch verstanden, und was habe ich dir nicht gesagt?

Falls du selbst keine Dateien schreiben kannst, tu nicht so, als hättest du es getan. Gib mir den vollständigen Dateiinhalt im Chat aus, nenn mir den genauen Dateinamen und den Ort im Ordner und erinnere mich daran, die alte hochgeladene Datei zu ersetzen, statt eine zweite dazuzulegen.

Antworte in ganzen Sätzen und nenn echte Beispiele, statt abstrakt zu beschreiben. Eine Frage, die dich nervt, ist meistens die wichtigste. Rechne damit, dass die erste Fassung zu etwa achtzig Prozent stimmt. Den Rest korrigierst du in der Datei und nicht im Chat.

Schicht 2: der Werkzeugkasten

Der Werkzeugkasten enthält alles, was der Job immer wieder braucht. Die Dateien liegen im Ordner, und die SKILL.md verweist auf sie. Ohne Werkzeugkasten baut die KI bei jedem Durchlauf dasselbe Skript, dieselbe Vorlage und dieselben Formatregeln neu. Das kostet Zeit und Geld, und jedes Ergebnis sieht ein bisschen anders aus.

Anthropic hat genau das beobachtet: Claude schrieb das Skript zum Formatieren von Folien jedes Mal von vorn. Das Team ließ Claude das Skript daraufhin im Skill ablegen, als Werkzeug für die eigenen späteren Durchläufe.

In den Werkzeugkasten gehören:

Einmal-Ergebnisse, alles mit Passwort oder API-Key und halbfertige Entwürfe haben dort nichts zu suchen. Als Faustregel gilt: Was du einer neuen Kollegin am ersten Tag nicht geben würdest, kommt nicht in den Ordner.

Du baust den Werkzeugkasten nicht von Hand. Erledige den Job einmal mit der KI, und sobald etwas richtig herauskommt, frierst du es ein:

Schau dir [das Skript / die Vorlage / die Mail / die Checkliste] an, das du gerade erstellt hast.

Wenn ich es wieder brauchen werde, mach Folgendes:
1. Speichere es unter [Jobname]/dateien/ mit einem sprechenden Namen, etwa zahlen-holen.py oder update-vorlage.md. Kein Datum und keine Versionsnummer im Namen.
2. Ersetze meine konkreten Angaben durch Platzhalter in eckigen Klammern, damit es wiederverwendbar ist, und lass ein ausgefülltes Beispiel darunter als Referenz stehen.
3. Passe die SKILL.md an, sodass der Schritt, der es braucht, die Datei beim Namen nennt und sagt, wann sie verwendet wird und wann nicht.
4. Ergänze in [Jobname]/dateien/INDEX.md eine Zeile: Dateiname, wofür sie da ist, heutiges Datum.

Speichere keine Einmal-Ergebnisse, nichts mit einem Passwort oder API-Key und keinen Entwurf, den ich nicht freigegeben habe.

Führ danach die ganze Aufgabe noch einmal von vorn aus und sag mir, welche gespeicherten Dateien du benutzt hast und welche Teile du neu gebaut hast. Alles, was du neu gebaut hast, gehört vielleicht in den Werkzeugkasten. Sag mir also, was du als Nächstes speichern würdest.

Falls du selbst keine Dateien schreiben kannst, tu nicht so, als hättest du es getan. Gib mir den vollständigen Dateiinhalt im Chat aus, nenn mir den genauen Dateinamen und den Ort im Ordner und erinnere mich daran, die alte hochgeladene Datei zu ersetzen, statt eine zweite dazuzulegen.

Beim zweiten Durchlauf füllt sich der Werkzeugkasten am stärksten, weil du dann siehst, was die KI noch einmal neu gebaut hat. So sieht er für vier typische Jobs aus:

Geh den Ordner einmal im Monat durch und lösch, was du nicht benutzt hast. Behalte für jeden Zweck genau eine Datei. Liegen zwei fast gleiche Dateien nebeneinander, greift die KI früher oder später zur falschen.

Schicht 3: der Nachweis

Diese Schicht lassen die meisten weg. Sie entscheidet aber darüber, ob du von der KI neunzig Prozent bekommst oder ein fertiges Ergebnis. Der Nachweis ist eine Liste von Checks, gegen die die KI ihre Arbeit prüft und dabei Belege vorlegt, bevor du irgendetwas zu sehen bekommst.

Entscheidend ist, was als Beleg zählt. Liest die KI ihren eigenen Entwurf und findet ihn gut, ist das wertlos. Ein echter Check erzeugt etwas außerhalb des Entwurfs: eine Zahl, die sich bis zur Quelldatei zurückverfolgen lässt, einen Link, der eine Seite lädt, einen Screenshot des fertigen Ergebnisses, einen Test, der läuft, eine Aussage, die zu einem Zitat passt, eine Wortzahl oder eine Schreibweise, die mit einer Referenzdatei abgeglichen ist.

Ergänze in der SKILL.md für [Jobname] einen Abschnitt „Fertig, wenn“.

Schreib fünf bis zehn Checks, die genau zu dieser Aufgabe passen. Jeder Check muss sich mit einem Beleg außerhalb deiner eigenen Einschätzung prüfen lassen: eine Zahl, die sich bis zur Quelldatei zurückverfolgen lässt, ein Link, der lädt, ein Screenshot des fertigen Ergebnisses, ein Test, der läuft, eine Aussage, die zu einem Zitat passt, eine Zählung oder ein Wert, der mit einer Referenzdatei abgeglichen ist. Keine vagen Qualitätswörter wie klar, professionell oder hochwertig.

Ab jetzt gilt, wann immer du diese Aufgabe abschließt, bevor du mir etwas zeigst:
1. Führe jeden Check aus.
2. Behebe, was durchfällt.
3. Führe die Checks erneut aus.
4. Gib mir für jeden Check eine Zeile mit bestanden oder nicht bestanden und dem Beleg, den du benutzt hast.
5. Liste auf, was du nicht prüfen konntest, und warum, statt anzunehmen, dass es bestanden hat.

Wenn beim ersten Durchlauf mehr als zwei Checks durchfallen, hör auf und sag mir, welcher Teil des Ablaufs das verursacht hat, statt das Ergebnis zu flicken.

Falls du selbst keine Dateien schreiben kannst, tu nicht so, als hättest du es getan. Gib mir den vollständigen Dateiinhalt im Chat aus, nenn mir den genauen Dateinamen und den Ort im Ordner und erinnere mich daran, die alte hochgeladene Datei zu ersetzen, statt eine zweite dazuzulegen.

So sehen gute Checks für die vier Jobs aus:

Die Schleife: Korrekturen gehören ins Playbook

Macht die KI etwas falsch, korrigierst du es aus Gewohnheit im Chat und machst weiter. Mit dem Chat verschwindet auch die Korrektur, und nächste Woche tippst du sie wieder. Die Schleife ist die Gewohnheit, jede Korrektur in den Ordner zu schreiben. Deshalb wird ein Playbook mit der Zeit besser, während ein verdrahteter Agent eher schlechter wird.

Vor der Korrektur steht eine Diagnose: Welche Schicht hat versagt? Fehlte ein Schritt, liegt es am Ablauf. Hat die KI etwas neu gebaut, das schon da war, oder eine veraltete Datei benutzt, liegt es am Werkzeugkasten. Hätte ein Check den Fehler abgefangen, den es noch nicht gibt, liegt es am Nachweis.

Das Ergebnis war falsch, weil [beschreibe genau, was schiefgelaufen ist].

Finde zuerst heraus, welche Schicht versagt hat:
- der Ablauf: ein Schritt fehlt, steht an der falschen Stelle, oder die Regel hinter einer Entscheidung wurde nie aufgeschrieben
- der Werkzeugkasten: du hast etwas neu gebaut, das wir schon haben, oder eine gespeicherte Datei ist veraltet oder falsch
- der Nachweis: es gibt keinen Check, der das abgefangen hätte

Sag mir in zwei Sätzen, welche es war und warum.

Mach dann in dieser Schicht die kleinste Korrektur, die dauerhaft hält. Schreib nicht das ganze Playbook neu. Ist derselbe Fehler jetzt zum zweiten Mal passiert, ergänze eine ausdrückliche Regel, die ihn verhindert, statt eines freundlichen Hinweises.

Ergänze in [Jobname]/notizen.md eine Zeile mit dem heutigen Datum, was schiefging und was du geändert hast.

Führ dann dieselbe Aufgabe noch einmal von Anfang an aus und zeig mir vorher und nachher, damit ich sehe, dass die Korrektur wirkt.

Falls du selbst keine Dateien schreiben kannst, tu nicht so, als hättest du es getan. Gib mir den vollständigen Dateiinhalt im Chat aus, nenn mir den genauen Dateinamen und den Ort im Ordner und erinnere mich daran, die alte hochgeladene Datei zu ersetzen, statt eine zweite dazuzulegen.

Lies die notizen.md einmal im Monat. Häufen sich die Einträge in einer Schicht, ist der Job an dieser Stelle wirklich schwierig. Dort lohnt es sich meistens als Nächstes, gründlicher zu automatisieren.

Der fertige Ordner

[Jobname]/
  SKILL.md              Zweck, wann verwenden, Eingaben, Schritte,
                        Entscheidungen, fertig wenn, Sonderfälle
  dateien/
    INDEX.md            eine Zeile pro Datei: Name, Zweck, Datum
    zahlen-holen.py     ein Skript für einen mechanischen Schritt
    update-vorlage.md   eine Vorlage mit [Platzhaltern]
    ton-regeln.md       deine Standards, in deinen Worten
  beispiele/
    2026-10-19-gut.md   Ergebnisse, mit denen du zufrieden warst
    2026-10-12-gut.md
  notizen.md            Korrekturen, die neueste oben

Lege für jeden Job einen eigenen Ordner an. Verwechselt die KI zwei Jobs, liegt es fast immer am Abschnitt „Wann verwenden“ in der SKILL.md. Schreib ihn in genau den Worten, die du tippst, wenn du den Job erledigt haben willst.

Ein Beispiel: das wöchentliche Kunden-Update

Ablauf. Im Interview stellt sich heraus, dass du die Zahlen der letzten Woche aus dem Werbe-Dashboard holst, sie mit dem Plan vergleichst und benennst, was sich geändert hat und warum. Du schreibst kurz, ehrlich und ohne Übertreibung, und du beginnst immer mit der Zahl, die sich am stärksten bewegt hat. Dieses letzte Detail stünde in keiner schriftlichen Arbeitsanweisung, und doch ist es der Grund, warum das Update nach dir klingt.

Werkzeugkasten. Beim ersten Durchlauf entstehen ein Skript zum Abrufen der Zahlen und eine Gliederung, die dir gefällt. Beides speicherst du. Das Update aus Woche zwei, auf das der Kunde geantwortet hat, kommt in die Beispiele. Die Schreibweise der Kundennamen und die Planwerte kommen in eine Referenzdatei.

Nachweis. Es gibt fünf Checks. Jede Zahl lässt sich auf die abgerufene Datei zurückführen, jedes Adjektiv hat eine Zahl dabei, das Update hat unter 200 Wörter, der Kundenname stimmt mit der Referenz überein, und die Zusage aus der Vorwoche wird aufgegriffen.

Schleife. In Woche vier erfindet die KI eine Zahl, die nicht in den Daten steht. Du ordnest das dem Nachweis zu, ergänzt den Check, dass jede Zahl in der abgerufenen Datei vorkommen muss, und hältst es in den Notizen fest. Danach passiert es nicht mehr. Ab Woche sechs liest du das Update nur noch und schickst es ab.

Fünf Fehler, die du vermeiden solltest

Deine ersten 30 Minuten

Such dir den Job aus, den du am häufigsten erledigst. Führ Prompt 1 aus und beantworte das Interview ehrlich, dafür brauchst du etwa fünfzehn Minuten. Erledige den Job dann einmal mit der KI und sichere mit Prompt 2, was gut herauskommt. Ergänze mit Prompt 3 die Checks. Lass den Job danach ein zweites Mal laufen und achte darauf, wie viel weniger du erklären musst. Beim zweiten Durchlauf merkst du, dass das System funktioniert, also hör nicht nach dem ersten auf.

Dein Aktionsplan

Hak ab, was du erledigt hast:

Christopher Thanisch

Ich übersetze KI in brauchbare Systeme für den Arbeitsalltag — Systeme statt Hypes.