Moin AInauten,
Willkommen zur neuen Ausgabe deines Lieblingsnewsletters.
Wir führen heute ein Thema weiter, das uns in den letzten Wochen schon begleitet hat: Wie wir eigentlich mit AI kommunizieren.
Letzte Woche war es Voice-Typing. Diese Woche schauen wir uns an, warum deine AI nicht (nur) mit Text antworten sollte.
Zusätzlich haben wir ein mächtiges Agent-Framework dabei, das jeder nutzen kann und Updates von Google.
Darum geht’s im Detail:
🖥️ Vergiss Markdown. So bringst du AI dazu, dir richtig schöne Outputs zu bauen
🧠 Das 4-Agents-Framework für deine wirklich harten Entscheidungen
🔍 Googles AI Pointer ist da + die Tools, die wir lieben
Los geht's!
🖥️ Du sprichst mit der AI. Aber ist Text wirklich die beste Antwort?
Letzte Woche haben wir geschrieben, warum Sprechen der beste Weg ist, um mit AI zu arbeiten.
Weil du beim Reden mehr Kontext mitgibst als beim Tippen. Es ist schneller, einfacher und entspannter. Check.
Heute drehen wir die Frage um: Was kommt eigentlich zurück?
Bei den meisten Leuten: eine Wand aus (Markdown-) Text. Überschriften, Bullets, Codeblöcke. Du scrollst durch, du überfliegst, du speicherst es irgendwohin und liest es nie wieder.
Wir sind selbst lange in diese Falle gelaufen.
Der Switch, der für uns einiges verändert hat
Wir sind über einen Post aus dem Claude Code Team gestolpert, der das ziemlich klar auf den Punkt bringt:
Markdown (Text) ist eine super Sprache, mit der die Maschine intern arbeitet. Aber als Output für uns Menschen ist Text oft Verschwendung.
Wir verstehen Konzepte visuell. Tabellen, kleine Diagramme, farblich strukturierte Übersichten. Menschen verarbeiten visuelles einfach besser und schneller.
Ein perfektes Framework dafür ist HTML. Und das coole ist, jede große AI kann es heute mit einem Satz erzeugen.
Das ist der ganze Trick. Am Ende eines Chats, eines längeren Gesprächs, in dem du etwas Spannendes erarbeitet hast, schreib einfach:
"Bau mir das bitte visuell als HTML-Datei statt als Text."Mehr Magie braucht es nicht. Hört sich simpel an, aber für uns ist es ziemlich mächtig und wir nutzen es super gerne.
Ein Beispiel, das wir diese Woche selbst gebaut haben
Unser coolster AI-Use-Case ist unser AI Second Brain. Es hat unglaublich viel Nachfrage aus der Community und wir bauen hier gerade am ultimativen Setup für jeden.
Um wirklich das beste Setup zu finden, launchen wir gerade mit ein paar Gründern, CEOs und Führungskräften, deren eigenes Second Brain um wirklich alle Stolpersteine auszumerzen.
Bei so einem Launch braucht es immer viel Kontext und Input. Die AI hat uns in einem konkreten Case viel, viel Text und Dateien produziert.
Es ist immer schwer, sehr beschäftigten Personen einen Ordner mit vielen Textdateien zu geben und zu sagen: “Schau, hier steht alles drin!”
Wir haben daher einfach die AI gebeten, ein sauberes Schritt-für-Schritt Setup daraus zu machen - aber in HTML!
Darin ist alles genau erklärt. Schritt-für-Schritt aufbereitet. Visuell super zu verstehen. Du kannst dir vielleicht vorstellen, dass das deutlich besser für alle Beteiligten funktioniert hat.
Unzählige Use Cases
Wochenreports und Status-Updates
Die AI hat bei uns Zugang zu sämtlichen Tools. Daraus zieht sie einmal pro Woche die wichtigsten KPIs etc. und schickt sie uns per Slack.
Neu: Sie schickt es uns in Form eines simplen HTML-Dashboards. Dadurch ist alles viel einfacher zu verstehen.
Die Zahlen sind natürlich verändert 😉
Throwaway-Tools
Vielleicht unser Lieblings-Use-Case. HTML kann ja auch funktional sein. Du kannst damit einfach kleine Mini-Tools bauen. Finanzielle-Freiheit-Rechner, Kanban-System etc.
Wenn du das testen willst, nimm beim nächsten komplexen Claude-Output nicht einfach „mach es schöner“. Sag:
Erstelle mir aus diesem Thema ein eigenständiges HTML-Artefakt.
Es soll mir helfen, die Entscheidung schneller zu verstehen.
Nutze visuelle Struktur, Tabellen, Diagramme oder kleine Interaktion nur dort, wo sie wirklich Klarheit schaffen.
Füge am Ende einen Copy-Block hinzu, der die wichtigsten Entscheidungen wieder als Markdown zusammenfasst.Oder ganz pragmatisch:
Bau mir eine HTML-Datei, in der ich diese 30 Tickets per Drag&Drop in Spalten 'Jetzt / Diese Woche / Später / Streichen' sortieren kann. 'Copy as Markdown'-Button am Ende für Export.Wo das geht
Du kannst das quasi überall nutzen.
Claude Artifacts, ChatGPT Canvas, Gemini Canvas. Oder auch direkt in Claude Code, wenn du damit arbeitest.
Doppelklick auf die Datei, der Browser öffnet sie, fertig. Zum Teilen einfach an die Mail anhängen oder bei Google Drive oder Dropbox ablegen und den Link verschicken.
Gehirn in Markdown, Gesicht in HTML
Die Aussage lautet aber nicht „HTML ist das neue Markdown“. Es kommt auf die Situation an:
Wer liest das Dokument?
Wie oft wird es bearbeitet?
Wie lange muss es leben?
Wenn Claude oder ein anderer Agent das Dokument später wieder lesen soll, spricht viel für Markdown. Wenn Menschen es einmal schnell verstehen, prüfen oder präsentieren sollen, spricht viel für HTML. Wenn es oft überarbeitet wird, spricht viel für Markdown. Wenn es ein einmaliger Report, eine Demo, ein visueller Review oder eine Entscheidungsfläche ist, darf HTML nach vorne. Wenn es lange leben, verlinkt, indiziert oder als Wissensbaustein wiederverwendet werden soll, bleibt Markdown meistens stärker.
Unser Take: Nutze HTML und Markdown
Wir sind selbst schuldig und haben Monate lang Text-Wände produziert, gespeichert, nie wieder geöffnet. HTML hat das für uns deutlich verbessert. Probier es einmal aus.
Beim nächsten Wochenreport. Bei der nächsten Liste, die du eigentlich sortieren wolltest. Beim nächsten "ich brauche schnell einen Überblick". Du wirst zum ersten Mal Outputs lesen, die du sonst nur überfliegst.
Und dort, wo primär die AI mit den Inhalten arbeitet und das Dokument lebt, ist Markdown nach wie vor eine gute Wahl.
Hier noch die Original-Quelle vom Claude Code Team für alle, die tiefer einsteigen wollen - inklusive Beispielen.
🧠 Der 5-Köpfe-Prompt für deine wirklich harten Entscheidungen
Vor ein paar Wochen haben wir das LLM-Council vorgestellt. Fünf fixe Berater im Chat, die sich gegenseitig zerlegen.
Heute wieder ein sehr spannendes, ähnliches Konzept. Dieses klappt bei uns sogar noch besser - sogar mit nur einem Sprachmodell.
AI erstellt dir ein Experten-Panel für deine wichtigsten Entscheidungen und Herausforderungen, welches dann alle Optionen durchdiskutiert und ein Ergebnis liefert.
Das Reframing
Eine LLM-Antwort ist eine Perspektive. Bei harten Entscheidungen ist das viel zu wenig.
Fünf fixe Berater sind cool.
Aber der bessere Move ist: Deine AI castet das Panel jedes Mal neu, passend zur konkreten Frage. Für Pricing andere Köpfe als für Hiring. Für einen Investment-Case andere als für eine Karriere-Pivot-Entscheidung.
Ein Chat. Ein Prompt. Vier Köpfe, die so ausgewählt sind, dass sie sich auch streiten.
Der Prompt zum Klauen
Funktioniert in ChatGPT, Claude, Gemini oder den Chatbots deines Vertrauens.
ABER, wichtiger Hinweis: Am besten funktioniert das in Claude Code oder OpenAI Codex, weil hier richtige Agents aufgesetzt werden, die unabhängig voneinander agieren.
Der untenstehende Prompt ist bewusst eine vereinfachte Version, weil wir wissen, dass viele AINAUTEN noch nicht Claude Code oder Codex nutzen.
Folgendes einfach als allererste Nachricht reinpasten oder als System-Prompt hinterlegen.
Du moderierst ab jetzt ein Multi-Persona-Panel. Halte dich strikt an die vier Phasen unten und stoppe am Ende jeder Phase, bis ich "weiter" sage. Lobe meine Frage nicht. Bestätige nicht meine Annahmen. Wenn ich falsch liege, sag es.
PHASE 1: BRIEFING
Stelle mir genau diese vier Fragen, eine nach der anderen:
1. Was ist die Entscheidung oder Frage, die du dem Panel vorlegen willst?
2. Welcher Kontext ist relevant? (Was hast du schon versucht, welche Constraints, welche Zahlen, welche Stakeholder?)
3. Was soll das Panel explizit NICHT diskutieren? (Out-of-Scope, ausgeschlossene Optionen)
4. Was wäre für dich ein gutes Ergebnis? (Klare Empfehlung? Mehrere Optionen mit Trade-offs? Risiko-Analyse?)
Warte auf meine Antworten. Stelle eine einzige Rückfrage, wenn etwas Wichtiges fehlt, nur eine. Dann weiter zu Phase 2.
PHASE 2: PANEL CASTEN
Schlage 4 maßgeschneiderte Personas vor, die genau zu meiner Frage passen. Optimiere auf:
- echte Reibung untereinander (mindestens ein Paar, das fundamental anders denkt)
- abgedeckte blinde Flecken (verschiedene Disziplinen, Erfahrungsstufen, Skepsis-Level)
- Relevanz zur Frage (jede Persona muss einen konkreten Winkel mitbringen)
Personas dürfen reale Vorbilder haben (z.B. Drucker, Buffett, Christensen, Ive) oder fiktive Archetypen sein (z.B. "Der Auditor", "Die skeptische Erstkäuferin", "Der Operator mit 20 Jahren Skalierungs-Erfahrung"). Für jede Persona: 2 Sätze, wer sie ist und welchen Winkel sie mitbringt. Frag mich dann, ob ich tauschen will.
PHASE 3: UNABHÄNGIGE ANTWORTEN
Lass jede Persona unabhängig antworten, klar voneinander getrennt mit Überschrift. Jede in 150 bis 250 Wörtern: ihre Analyse, ihre Empfehlung, ein konkretes Risiko. Strikt in Charakter. Keine Persona zitiert die anderen, sie sehen sich nicht. Sei direkt. Negative Schlussfolgerungen sind ausdrücklich okay.
PHASE 4: SYNTHESE & VERDICT
Jetzt darfst du die Antworten gegeneinander stellen. Produziere genau diese fünf Blöcke:
1. Wo das Panel einig ist: Punkte, auf die mehrere unabhängig kamen.
2. Wo es knirscht: echte Widersprüche. Nicht glattbügeln.
3. Was alle übersehen haben: was kein einziger angesprochen hat, das aber zählt.
4. Empfehlung: eine klare, handlungsorientierte Antwort. Kein "kommt drauf an".
5. Erster konkreter Schritt: eine einzige Sache, die ich als nächstes tun sollte.
Verwende Confidence-Level (hoch / mittel / niedrig) bei der Empfehlung. Lass das Ergebnis stehen, auch wenn ich es unangenehm finde. Kapituliere nur bei neuen Belegen.
Wofür wir das gerade selbst nutzen
Wir haben gerade die zweite Runde unseres AI Mitarbeiter Bootcamps gelauncht. Hier gab es einige Fragen: welches Pricing, gleiches Format weiterskalieren, leicht teurer und weniger Plätze, oder ein Tier-Modell mit 1:1-Premium-Track usw.
Genau diese Frage haben wir diese Woche durchs Panel gejagt. Und ja, die Empfehlung war: im Preis höher gehen.
Und ja, das könnte auch bedeuten, dass das Bootcamp ab nächster Woche etwas teurer wird. Für die Runde 2 haben wir uns aber gegen den Rat des Panels entschieden.
Hier schon einmal ein erster Eindruck davon, was man vom Resultat erwarten kann. Details zeigen wir morgen ausführlich im nächsten Deep-Dive.
Wann das Panel glänzt und wann nicht
Glänzt bei: Pricing- und Format-Entscheidungen. Hiring-Profilen. Build-vs-Buy. Karriere-Pivots. Investment-Cases. Vorbereitung auf schwierige Stakeholder-Gespräche.
Nicht bei: Faktenfragen, kreatives Schreiben, Zusammenfassungen etc.
Unser Take: Jeder sollte ein Expertengremium nutzen
Wir nutzen den Prompt mittlerweile fast jede Woche. Für eigene Entscheidungen, für Kunden-Fragen, sogar für private Themen.
Es kostet dich 5 Minuten Setup. Du bekommst zurück: Vier Perspektiven, die du sonst nie auf einen Tisch bekommst. Und eine Empfehlung, die nicht aus Wohlfühl-Synthese entsteht.
Der richtige Game-Changer ist es, wenn du das System als Skill bzw. eigenes Projekt in Claude Code, Codex etc. nutzt.
Das ist einen Tick komplexer, aber deutlich mächtiger. Morgen kommt ein kompletter Deep-Dive inkl. Schritt-für-Schritt Video und ausgebauter Skill zum sofort nutzen für alle AI Power-User und AI Automation Experts.
Für alle anderen: probiert die Express-Variante. Reicht für 80 % aller Entscheidungen.
📣 IN EIGENER SACHE: Das neue AI Mitarbeiter-Bootcamp (Runde 2) startet nächste Woche!
Genau, es ist das Bootcamp, das wir oben gerade durchs Panel gejagt haben 😁!
Also, kurz in eigener Sache: Nach einer super spannenden ersten Runde haben wir uns entschieden, noch eine zweite Runde unseres AI Mitarbeiter-Bootcamps zu machen.
Es ist unserer Meinung nach das wichtigste Training, das wir aktuell anbieten.
Start: 20. Mai, also kommenden Mittwoch. Dauer: 4 Wochen. Resultat: stark!
Am Ende des Bootcamps hast du deinen eigenen AI-Mitarbeiter stehen. Echte Workflows, die Basis für dein persönliches Second Brain, deine eigenen Skills. Kein Dummy-Projekt zum Wegwerfen, sondern einen AI-Mitarbeiter, der anpackt.
Du lernst darin, wie du mit den neuen Tools rund um Claude Cowork arbeiten kannst (lässt sich auch direkt auf OpenAIs Codex übertragen).
🔍 Googles AI Pointer ist da + die Tools, die wir lieben
OpenAI und Anthropic stehlen Google ja in den letzten Monaten laufend die Show.
Wir hoffen hier aber sehr auf nächste Woche, denn dann findet das Google I/O Event statt, an dem Google hoffentlich coole neue Sachen vorstellt.
Gestern hat Google auf jeden Fall schon mal vorgelegt und ein cooles Konzept vorgestellt.
Der AI Pointer ist da
DeepMind hat gestern den AI Pointer vorgestellt.
Stell dir vor: deine Maus wird zur AI. Du musst keinen Chat öffnen, keinen Prompt tippen und nicht zurück zu deinem Dokument springen.
Du zeigst auf etwas und sagst: "Bitte pack das in eine E-Mail" oder "Mach das anders".
Die AI versteht den kurzen Text plus den visuellen Kontext um den Pointer herum. Pixel werden zu Objekten, mit denen du arbeiten kannst.
Das alles ohne Fenster-Hopping, direkt im Flow.
Das passt gut zu unserer Story der letzten Wochen.
Letzte Woche: Sprechen statt tippen. Diese Woche: HTML statt Text-Wand. Und jetzt zeigt Google die nächste Stufe. Gar nicht mehr formulieren. Einfach zeigen.
Wir nehmen den Moment zum Anlass, mal wieder auf Google zu zeigen. Weil dort heute schon Tools live sind, die wirklich was verändert haben - aber kaum jemand kennt sie.
Vier davon sollte jeder AINAUT auf dem Schirm haben. Wir haben einmal unsere Newsletter dazu aus der Vergangenheit auch verlinkt:
1. NotebookLM: Quelle rein, Video / Slides / Infografik raus
NotebookLM ist vielleicht das mächtigste und gleichzeitig das unterschätzteste Google-Tool überhaupt.
Du lädst beliebige Quellen hoch (PDFs, Audios, YouTube-Links, Webseiten) und NotebookLM macht daraus Audio-Podcasts, Video-Overviews, Slides oder Infografiken. Seit kurzem mit Custom Styles: Sketch, Professional, Anime, oder deine eigene Brand.
Wer es noch nicht nutzt: ernsthaft, schau es dir an!
Für alle Premium-Leser haben wir dazu auch einen kompletten Deep-Dive geschrieben → 10x schneller lernen mit NotebookLM
2. Stitch: Vibe Design für Web und Mobile
Bei Stitch beschreibst du, was du willst - und es generiert dir UI-Designs. Mit Infinite Canvas, Voice-Input und Instant-Prototypes.
Im April hat Google die DESIGN.md-Spec dazu open-sourced. Deine Brand-Bibel als Markdown-File, das AI-Tools direkt verstehen.
3. Pomelli: Marketing-Creatives aus deiner URL
Pomelli generiert On-Brand-Creatives - du gibst einfach die URL deiner Marke rein.
Seit Februar mit Photoshoot-Feature: Ein Produktbild rein, professionelle Product Shots raus. Für alle E-Commerce-AINAUTEN ein echter Time-Saver.
4. Gemini: der unterschätzte Daily Driver
Wir nutzen Gemini täglich. Gemini 3 Pro ist bei umfangreichem Kontext und Research-Aufgaben wirklich extrem stark.
Wer es noch nicht auf dem Schirm hat: jetzt ist ein guter Zeitpunkt. Gerade weil nächste Woche das nächste große Update kommt.
Unser Take: Google hat nicht nur Tools, sondern eine AI-Plattform
Während alle auf OpenAI und Anthropic schauen, baut Google daneben ein verdammt starkes Tool-Ökosystem auf. Und Gemini selbst ist auch ein echtes Powerhouse.
Klar, sie müssen dringend nachziehen mit Tools für Knowledge Worker wie Cowork oder auch Codex. Aber da kommt bestimmt was.
Wir freuen uns auf die I/O. Falls nächste Woche etwas wirklich Spannendes kommt, hört ihr von uns. Wer live dabei sein will: io.google/2026
So, wir sind wieder durch für heute. Danke fürs Lesen!
Bis nächste Woche!
Reto & Fabian von den AInauten
