👨‍🚀 Genial! Google hackt deinen Workspace

Moin AInauten,

Willkommen zur neuen Ausgabe deines Lieblingsnewsletters!

Diese Woche haben wir drei Updates entdeckt, die zu gut sind, um sie nicht sofort zu teilen. Mindestens eins davon wird deinen Alltag einfacher machen, versprochen.

Im Gepäck: Ein Conversation-Decoder-Hack für perfekte Prompts, Googles Research-Autopilot für Gmail & Drive plus ein chinesisches Modell, das Open-Source neu definiert.

• 🎯 Prompt-Hack: So werden deine besten AI-Chats zu One-Shot-Prompts

• 🥇 Google schaltet Workspace-Turbo frei: Endlich mehr Zeit für Deep Work

• 🔥 Besser als GPT und Claude - und sogar Open-Source!

Los geht’s!

🎯 Prompt-Hack: So werden deine besten AI-Chats zu One-Shot-Prompts

Kennst du das auch? Du hast eine halbe Stunde mit ChatGPT oder Claude rumgetüftelt, bis das Ergebnis endlich passt. Und dann denkst du: “Genau so will ich's beim nächsten Mal - nur ohne das ganze Hin und Her!”

Read on, wir haben eine Lösung dafür gefunden: Chat Reverse Engineering für Fortgeschrittene!

Die Idee ist simpel, aber effektiv: Statt den perfekten Prompt mühsam von Hand zu basteln, lässt du die AI selbst zum Prompt-Architekten werden.

AI-Chatbots sind Spezialisten darin, Muster zu erkennen. Wenn du sie bittest, den optimalen Weg zu einem Ziel zu destillieren, nutzt du genau diese Stärke.

Am Ende einer gelungenen Conversation sagst du einfach:

Analysiere unsere Konversation und erstelle den einen optimalen Prompt, der das finale Ergebnis in einem einzigen Durchgang erzeugt hätte - inkl. aller Kontext-Infos und Strukturvorgaben!

Das Ergebnis ist ein optimierter Meta-Prompt, den du einfach abspeichern und bei Bedarf wieder rauskramen kannst. Die besten Ergebnisse kriegst du, wenn du die AI bittest, auch "Confidence-Marker" einzubauen. So siehst du sofort, wo noch Feintuning nötig ist.

Damit das gleich verankert wird, teste es nicht erst bei deinem nächsten Chat, sondern suche jetzt eine Konversation in deinen Chats, und wende es darauf an 😁.

🥇 Google schaltet den Workspace-Turbo frei: Endlich mehr Zeit für Deep Work

Wer hätte gedacht, dass das nervige “Alle-Mails-durchsuchen”-Spiel mal Geschichte wird? AI erledigt’s mit einem Prompt!

Gemini Deep Research kann neu deine gesamte Google-Workspace-History durchsuchen, mit aktuellen Web-Daten verknüpfen - und dir einen pfannenfertigen Report liefern. In Minutenschnelle.

So kannst du es direkt anwenden:

1. Öffne Gemini → Tools → Deep Research

2. Aktiviere Workspace-Quellen (Gmail, Drive, Chat)

3. Prompt eingeben, fertig

Google rollt das Feature schrittweise für alle Gemini-Nutzer aus. Im Firmenumfeld muss der Admin den Zugang in den Workspace-Settings freischalten ("Allow access to Deep Research"). Wenn du’s noch nicht siehst: in Geduld üben oder Admin nerven ...

… oder ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot nutzen. Diese Chatbots können auch schon länger Inhalte aus Gmail, Google Drive und anderen Diensten direkt einbinden.

Hier ein paar Prompt-Ideen, die dir sofort Zeit sparen und krasse Insights geben:

“Analysiere alle eingehenden Rechnungen aus Gmail der letzten 6 Monate. Zeig mir Einsparpotenzial und finde jeweils 3 günstigeren Alternativen.”
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"Analysiere E-Mail-Interaktionen mit Kontakten aus den letzten 6 Monaten. Kategorisiere Beziehungen (z.B. clients, friends, ...), schlage Follow-up-Nachrichten vor und recherchiere die Social Media Profile auf LinkedIn und Instagram aus dem Web."
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“Erstelle einen Leitfaden zu [Thema X] basierend auf meinen PDFs und Inhalten in Drive. Ergänze mit aktuellen Best Practices aus dem Web.”
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“Fasse alle E-Mail-Threads und Chat-Nachrichten zu Projekt Y zusammen. Was sind die offenen To-dos und next steps?”
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“Recherchiere alle AI-relevanten News der letzten 7 Tage in Gmail und gib mir ein “Smart Brevity”-Summary mit den Links.”
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"Erstelle eine Knowledge-Base zu [Thema/Prozess]: Alle relevanten How-To-Docs, E-Mail-Best-Practices, Chat-Diskussionen mit Lösungen und externe Best-Practices."
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"Scanne alle relevanten Docs, E-Mails & Chat-Threads zu [Thema/Klient] der letzten 6 Monate. Fasse Key-Insights, offene Tasks, Stakeholder-Updates & Risiken zusammen. Generiere Agenda, personalisierte Questions & Follow-up-Template."
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Handle als Chief Strategy Officer & Life Coach. Analysiere meine letzten 5 Jahre (Drive, Gmail, Chats). Identifiziere Kernthemen, Top-Projekte, Muster, Stärken, Schwächen. Forme daraus den einen Hebelpfad für maximalen Impact & Erfüllung – mit 12-Monats-Plan, Meilensteinen & Risiko-Absicherung.

Bonus-Tipp: Exportiere das Resultat nach Google Docs und lass dir den Report mit dem neuen Audio Overview-Feature vorlesen.

Unser Take: Dank Deep Research hast du wieder Zeit für Deep Work!

Wir finden es super praktisch, dass Google das Deep Research-Feature radikal aufgebohrt hat. Wer täglich mit Docs, Sheets & E-Mails jongliert, wird’s feiern. Damit werden deine Daten endlich zum Asset statt zum Datengrab - und du kannst deine Lieblingsprompts mit Workspace-Daten für noch spezifischere Analysen kombinieren.

🔥 Besser als GPT und Claude - und sogar Open-Source!

Es rappelt in der Kiste. Anfangs Jahr hatten wir den DeepSeek-Moment, der über Nacht Milliarden an Börsenwert vernichtet hat und den Wettlauf zwischen den USA und China so richtig angefeuert hat. Mit Kimi K2 Thinking gibt es nun ein neues Modell aus dem Hause Moonshot (mit Backing von Alibaba), das es mit den besten Top-Modellen der Amis aufnehmen kann.

Kimi K2 Thinking ist mega intelligent und gehört neu zu den Top-Modellen!

In wichtigen Benchmarks, die “echte Intelligenz und agentisches Verhalten messen”, überzeugt das Modell. Es ist das erste Open-Source-Modell, das in agentischen Benchmarks Closed-Source-Konkurrenten wie GPT und Claude schlägt!

Was macht Kimi K2 anders und wie kannst du es testen?

Wir springen ja nicht unbedingt auf jedes neue Modell auf, weil die meisten von uns eh primär mit ChatGPT unterwegs sind. Und auch wenn solche Benchmark-Resultate eindrucksvoll klingen, sagen sie nichts darüber aus, ob das jetzt für deinen spezifischen Use-Case das passende Modell ist. Aber ein paar Dinge finden wir sehr spannend.

Vergiss “Prompt rein, Antwort raus”. Kimi K2 arbeitet wie ein Assistent, der mitdenkt, recherchiert, plant, prüft, anpasst. Und das ohne, dass du jeden Schritt vorgeben musst.

Am einfachsten kannst du es kostenlos auf der Kimi-Plattform oder bei OpenRouter ausprobieren. Perfekt, um zu checken, ob das Modell für deine Use Cases taugt. Für API-Nutzung direkt via Moonshot AI, OpenRouter oder für alle mit eigener Infrastruktur als Download via Huggingface.

Das Modell denkt in Workflows:

• Plant bis zu 300 Tasks selbstständig voraus

• Ruft Tools auf, schreibt Code, analysiert Daten

• Korrigiert sich selbst, wenn etwas nicht funktioniert

• Behält dank 256k Kontextfenster auch bei langen Tasks den Überblick

Das Modell soll besonders gut sein im kreativen Schreiben. Ein Bereich, wo viele andere Modelle nicht immer überzeugen können...

Unser Take: Nicht nur für Nerds, mit Potenzial für selbständige Agenten

Kimi K2 ist mehr als nur ein weiteres AI-Modell. Es zeigt, wie schnell sich der Markt bewegt. Und dass die besten Tools nicht immer aus dem Silicon Valley kommen müssen!

Wer schon heute in AI-basierten Workflows und Automatisierung denkt, sollte Kimi in seinem Tech-Stack ausprobieren, insbesondere wenn du:

• Komplexe Research-Tasks automatisieren willst

• Mit großen Dokumenten oder Datenmengen arbeitest

• API-Kosten optimieren möchtest (deutlich günstiger als GPT-5 und Claude)

• Eine Open-Source-Alternative zu den Big Players suchst

Die Agentic-Features eröffnen wirklich praktische Use Cases, von Social-Media-Content-Erstellung über automatisierte Research-Tasks bis hin als “produktiver Kollege” im Team für Routine-Jobs. Und das sogar ohne dein Budget auszureizen!

Geschafft! Bis zur nächsten Ausgabe.

Reto & Fabian von den AInauten