Moin AInauten,

Willkommen zur neuen Ausgabe deines Lieblingsnewsletters!

Heute bekommst du zwei Prompts, die echte Arbeit erledigen: Der eine baut dir eine Website. Der andere zeigt dir, was ChatGPT über dich zu wissen glaubt.

Der Anlass ist ziemlich konkret: Bald startet die dritte und vielleicht letzte Runde unseres AI-Mitarbeiter-Bootcamps. Die Anmeldung ist jetzt offen. Eine neue Test-Version der Landingpage dafür haben wir direkt von einem AI-Mitarbeiter bauen lassen.

Die Maschine bekam die URL zur bestehenden Seite, unsere Markenregeln und ein klares Ziel. 61 Minuten nach dem finalen Go war die neue Seite fertig und unter eigener Domain erreichbar. Wir haben währenddessen den Haushalt gemacht. Dabei hilft uns die AI leider noch zu wenig 😁 …

Heute zeigen wir dir den kompletten Ablauf samt Prompt. Danach prüfen wir ChatGPTs Gedächtnis und erklären, warum Kimi K3 wichtig ist, selbst wenn du das Modell nie öffnest.

Das haben wir für dich im Gepäck:

Los geht’s!

Eine eigene Webseite bauen lassen, ohne selbst programmieren zu können? Das geht inzwischen ziemlich gut.

Du gibst ChatGPT Work/Codex oder Claude eine bestehende URL und sagst, wie die neue Seite aussehen soll. Der Agent erstellt Inhalte, Design und Code. Auf Wunsch übernimmt er sogar die Veröffentlichung unter deiner eigenen Domain.

Der Haken: „Mach mir eine schöne Webseite“ produziert gerne den üblichen AI-Slop-Look. Lila Verlauf, runde Karten, Symbol über jeder Überschrift. Mit einem klaren Ablauf und dem passenden Design-Skill bekommst du deutlich bessere Ergebnisse.

Am einfachsten startest du mit einer Webseite, die dir gehört und neu gestaltet werden soll. Die URL liefert dem Agenten Inhalte, Navigation, Bilder und vorhandene Vertrauenselemente. Wir haben dafür einen Prompt vorbereitet. Copy, Paste, los geht’s!

Codex und Claude Code können beide starke Frontends bauen.

Wir lassen dafür super gerne zuerst mit GPT Image 2 (oder einem anderen Bildmodell) ein paar Designentwürfe als Bilder erstellen. Auf dieser Basis wählen wir dann eine Richtung.

Design-Skills verhinderen, dass das Design dann wie jede zweite AI-Webseite aussieht.

Gib deinem AI-Helfer die notwendigen Infos und lass dir dann die Seite bauen.

Pro-Tipp: Sobald der erste Wurf steht, kannst du im eingebauten Codex-Browser direkt auf eine Überschrift, ein Bild oder einen Button klicken und deinen Kommentar daneben schreiben.

Das spart überraschend viel Erklärarbeit. Der Agent weiß sofort, welches Element du meinst, ändert die passende Komponente und prüft die Seite erneut.

Mit ChatGPT Sites kann die fertige Seite direkt veröffentlicht werden. Gib Codex zusätzlich Zugang zu deiner Domain, und der Agent kann mittels Browser oder Computer Use all das technische Gedöns direkt mit übernehmen (benötigte DNS-Einträge ermitteln, CNAME setzen, HTTPS prüfen etc.).

Jetzt der Bummer: Das neue Feature „Sites“ startet schrittweise auf kostenpflichtigen Plänen. Zum Launch ist es bei uns noch nicht überall verfügbar (wer hätte das gedacht?!).

Bei unserem Test erschien es in der Desktop-App über ein US-VPN und wir konnten die Seite veröffentlichen. Das ist ein Praxis-Hack, keine Garantie.

Fehlt Sites bei dir, lässt du dir stattdessen eine statische HTML-Version oder einen fertigen Produktionsbuild erstellen. Den Ordner kannst du mit dem Drag-and-drop-Publisher von Netlify veröffentlichen (lassen). Der Free-Plan unterstützt eine eigene Domain inklusive SSL.

Alternativ geht auch eine kostenlose Veröffentlichung mit Cloudflare Pages, das wir ebenfalls sehr gerne nutzen.

Mit Claude funktioniert derselbe Weg. Claude Design hilft beim visuellen Entwurf, Claude Code/Cowork baut die fertige Seite und Netlify oder Cloudflare übernehmen das Hosting.

Wir haben den Ablauf wie gesagt mit der bestehenden Seite unseres AI-Mitarbeiter-Bootcamps ausprobiert. Ausgangspunkt waren die bestehende Landingpage, dieses Prompt sowie unsere Markenunterlagen.

Codex hat uns mit GPT Image 2 verschiedene Designs aufgezeigt. Wir haben eine Richtung ausgewählt, ein paar Rahmenbedingungen festgelegt und mit dem /goal-Command ein finales Ziel definieren lassen.

Dann haben wir den Computer laufen lassen und uns um den Haushalt gekümmert 😁.

Zum Abschluss folgten noch ein paar kurze Feedbackrunden im eingebauten Browser. Fertig. Vom finalen Go bis zur verifizierten Domain dauerte es rund 61 Minuten.

Das Ergebnis kannst du hier ansehen.

Nimm keine komplexe Plattform mit Shop, Login und Kundendaten als ersten Versuch. Starte mit einer Landingpage, einem Portfolio oder einer kleinen Firmenwebseite.

Gib dem Agenten ein klares Ergebnis, die Designregeln und die Erlaubnis, die technischen Einzelschritte selbst zu planen.

Dann baust du nicht mehr Seite für Seite mit der AI, sondern lässt deinen digitalen Mitarbeiter die fertige Webseite bauen. Es ist ziemlich cool, probier es aus!

Und nochmals in eigener Sache: ⤵️

Der AI-Selbst-Check von letzter Woche kam ziemlich gut bei euch an.

Klar, jeder will wissen, was ChatGPT über einen im Netz findet. Foto, Firma, alte Profile, komische Treffer, der ganze Spaß.

Das ist die Außenansicht. Eine ebenfalls spannende Frage ist: Was glaubt ChatGPT schon über dich zu wissen, bevor du überhaupt suchst?

Fakten. Beziehungen. Sprache. Projekte. Schreibstil. Tools. Alte Ziele. Halbe Präferenzen. Dinge, die du einmal in einem Nebensatz erwähnt hast und die jetzt plötzlich wie eine Regel behandelt werden.

Das Memory bei ChatGPT ist kein Gedächtnis wie bei uns Menschen. Es ist eher mitgeschleppter Arbeitskontext.

Manches ist Gold. Manches ist veraltet. Manches war von Anfang an nur geraten.

Wir haben deshalb einen Prompt für dich zusammengestellt, mit dem du das alles im Detail prüfen kannst.

Der wichtigste Satz im Prompt ist die Bitte, sauber zwischen Fakt, Ableitung, Annahme und Unsicherheit zu trennen. Da trennt sich Nützliches von Fantasie.

Wenn ChatGPT sagt: „Du arbeitest schnell, risikoaffin und projektgetrieben“, kann das stimmen. Es kann aber auch nur ein Muster aus drei Launch-Chats sein.

Wenn dich ein Punkt überrascht, frag nach:

Welche konkrete Erinnerung oder welcher frühere Chat hat dich zu dieser Aussage gebracht? Wenn du es nicht sicher belegen kannst, markiere es als Annahme.

Danach gibt es nur drei Entscheidungen:

In ChatGPT kannst du das auch manuell in den Einstellungen unter „Personalisierung“ machen.

Wenn du etwas vollständig entfernen willst, reicht das Löschen in der Memory-Zusammenfassung nicht immer. Prüfe deshalb auch alte Chats und Dateien.

Der öffentliche Selbst-Check zeigt dir, was andere mit AI über dich finden können.

Dieser Gedächtnis-Check zeigt dir, womit du selbst arbeitest.

Wenn dein Assistent dich falsch erinnert, wird jedes Ergebnis ein bisschen schief. Nicht dramatisch. Nur nervig genug, dass du es irgendwann für Modellqualität hältst.

Kleiner Check, große Wirkung. Nimm dir ein paar Minuten und mach es jetzt.

Das neue Modell Kimi K3 bringt die AI-Hype-Crowd auf X gerade ziemlich zuverlässig zum Schwärmen: es baut spektakuläre Oberflächen, führt beim Frontend-Coding, lässt sich in Codex anbinden und soll teure Spitzenmodelle überflüssig machen.

So schnell geht es dann doch nicht, auch wenn der Hype nicht völlig aus der Luft gegriffen ist: Die Benchmarks und ersten Erfahrungsberichte sehen stark aus.

Aber du wirst Kimi K3 vermutlich nie selbst öffnen. Dein ChatGPT-Verlauf liegt bei OpenAI, das Team arbeitet mit Claude und niemand baut wegen eines neuen Modells seinen ganzen AI-Alltag um.

Trotzdem könnte K3 beeinflussen, was du künftig für starke AI bezahlst und wer darüber entscheidet, ob du sie nutzen darfst.

Das chinesische Unternehmen Moonshot AI hat K3 vor ein paar Tagen veröffentlicht. Ausprobieren kannst du es über Kimi, Moonshots API oder OpenRouter (wobei die Kapazität aktuell am Limit ist). OpenRouter reicht die Anfragen aktuell allerdings direkt an Moonshot weiter. Wirklich unabhängig wird das Angebot erst, wenn weitere Anbieter das Modell selbst betreiben.

Moonshot ordnet K3 hinter Claude Fable 5 und GPT-5.6 Sol ein, sieht das Modell in eigenen Tests aber bereits in der obersten Liga. Die API kostet mit 3 Dollar pro Million Eingabe- und 15 Dollar pro Million Ausgabetokens rund 70 Prozent weniger als Fable 5.

Doch preiswertere Token für sich sind nur die halbe Wahrheit. Es bringt ja nichts, wenn ein Modell günstiger ist, aber für dieselbe Aufgabe viel mehr Token braucht. In einem Coding-Vergleich brauchte K3 jedoch etwa doppelt so viele Tokens und kostete pro Aufgabe ähnlich viel wie GPT-5.6 Sol.

Trotzdem setzt Kimi die US-Anbieter unter Druck. Das Muster kennen wir.

Anfang 2025 zeigte DeepSeek R1, wie nahe ein günstiges chinesisches Modell an OpenAI herankommen kann. Wenige Tage später verlor Nvidia an einem Tag mehr als 500 Milliarden Dollar Börsenwert.

Moonshot meldet für K3 eine 2,5-mal bessere Skalierungseffizienz als bei K2. Vereinfacht gesagt arbeitet pro Antwort nur ein kleiner Teil des riesigen Modells. Das spart Rechenleistung. Die US-Chipbeschränkungen erhöhen in China den Druck, mit weniger Rechenpower mehr herauszuholen.

Zur Aufholjagd gehört auch Distillation. Dabei lernt ein Modell aus den Antworten eines stärkeren Modells. Das Verfahren wird von allen großen Labs genutzt.

Anthropic wirft DeepSeek, Moonshot und MiniMax jedoch vor, dafür über falsche Accounts mehr als 16 Millionen Claude-Abfragen gesammelt zu haben. Technischer Fortschritt, Effizienzdruck und Lernen von der Konkurrenz wirken hier vermutlich zusammen.

K3 soll Open Weight werden. Das bedeutet: Moonshot will die eigentlichen Modelldateien bis zum 27. Juli freigeben, damit andere Anbieter K3 auf eigenen Servern betreiben können, statt jede Anfrage an Moonshot zu schicken.

Kimi ist dabei kein Einzelfall: Gestern kündigte Alibaba Qwen3.8 mit 2,4 Billionen Parametern als weiteres Open-Weight-Modell an und positioniert es in eigenen Tests ebenfalls direkt hinter Fable 5.

Auf deinem Laptop werden diese Modelle trotzdem nicht laufen. Dafür sind sie viel zu groß und brauchen die Hardware eines Rechenzentrums. Für normale Nutzer führt der Weg deshalb weiterhin über einen Cloud- oder API-Anbieter.

Der Unterschied: Künftig könnte dieser Anbieter auch in Europa sitzen. Ein Konkurrent muss ChatGPT nicht vollständig schlagen. Gut genug, günstiger und unabhängiger reicht für viele Aufgaben.

Im Juni ließ die US-Regierung Fable 5 und Mythos 5 weltweit abschalten. Wir hatten zuvor über den Fable-Hype und danach über den Abhängigkeitsschock geschrieben.

Fable kam nach zusätzlichen Schutzmaßnahmen zurück und ist neu ab heute bei Max und Team Premium enthalten. Pro- und Team-Standard-Nutzer greifen über Nutzungsguthaben zu und erhalten einmalig 100 Dollar Guthaben.

Beim US-Datenkonzern Palantir zeigt sich übrigens dieselbe Abhängigkeit wie bei AI-Modellen: Ein US-Anbieter kontrolliert Technologie, auf die europäische Behörden angewiesen sind.

Frankreich will Palantir deshalb beim Inlandsgeheimdienst ersetzen, doch der Wechsel dauert voraussichtlich ein bis drei Jahre. Die strategische Frage bleibt: Was passiert, wenn ein ausländischer Partner Preis, Regeln oder Zugang ändert?

Europa muss US-Modelle nicht verbannen und sensible Daten nicht nach China schicken.

Es braucht eine echte zweite Spur: starke Open-Weight-Modelle, europäische Rechenzentren und Arbeitsabläufe, die nicht an einem Anbieter hängen.

K3 ist deshalb weniger ein ChatGPT-Ersatz als ein Machtverschieber. Es zeigt, dass Spitzenleistung billiger wird und nicht mehr nur aus Kalifornien kommt.

Die entscheidende Frage für dich lautet: Könntest du wechseln, wenn du müsstest?

Geschafft! Danke fürs Lesen und bis zur nächsten Ausgabe.

Reto & Fabian von den AInauten