Claude Code Skills: Mein Erfahrungsbericht

Kurz Storytime: Ich hab zwölf Blogartikel mit Claude geschrieben und war zufrieden, bis ich mir die Texte noch mal vorgenommen habe. Zehn von zwölf hatten dieselben Probleme: fette Überschriften vor jeder Aufzählung, Dreiergruppen am Satzende und mindestens einmal pro Text dieselbe Floskel, die extra betont, wie wichtig eine Sache angeblich zu beachten sei.

Das Ding ist: Ich hatte Claude das jedes Mal gesagt, lass das, mach das nicht, und er hat sich auch daran gehalten. Aber in der nächsten Session war alles wieder da, weil jede Konversation bei null startet, keine Erinnerung, kein Lerneffekt.

Stell dir vor, du arbeitest mit jemandem zusammen, der extrem gut ist, aber jeden Morgen komplett vergessen hat, was ihr gestern besprochen habt. Genau das ist die Arbeit mit KI-Assistenten wie Claude Code: jeden Tag von vorne.

Irgendwann hab ich aufgehört, mich drüber aufzuregen. Stattdessen hab ich mich gefragt: Was wäre, wenn ich meine Korrekturen einmal aufschreiben könnte und sie ab dann einfach gelten? Ich will keinen System-Prompt, den ich bei jeder Session neu reinkopiere, und keine CLAUDE.md-Datei, die irgendwann so lang wird, dass nichts mehr ankommt. Ich will etwas Eigenes, das automatisch greift, wenn es passt.

Die Antwort: Skills.

Was ein Skill ist (und was nicht)

Ein Skill ist, einfach gesagt, eine Markdown-Datei mit ein bisschen YAML oben drüber. Das klingt erst mal unspektakulär, aber hier kommt der Trick: Du rufst einen Skill nicht selbst auf, Claude erkennt selbst, wann einer relevant ist, und lädt ihn.

Wie funktioniert das? Oben im YAML steht eine description. Die beschreibt nicht, was der Skill tut, sondern wann er greifen soll. Claude nutzt das wie einen Suchindex: Passt die aktuelle Aufgabe, wird der Skill geladen. Das ist ein anderer Layer als klassisches Prompt Engineering, bei dem du für jede Anfrage neu formulierst, was du willst.

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name: humanizer
description: |
  Anzeichen KI-generierter Texte erkennen und entfernen.
  Verwende diesen Skill beim Bearbeiten oder Überprüfen von Texten.
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Darunter steht dann normales Markdown, mit Regeln, Beispielen und Mustern, kurz: alles, was Claude wissen muss.

Mein erster Skill war der Humanizer, mit 24 Mustern von KI-generiertem Text. Jedes davon kam mit Erkennungsregeln und Vorher-Nachher-Beispielen: „Partizipial-Konstruktionen streichen.“ „Keine Dreierregel.“ „Endet der Text mit einer Fazit-Floskel wie ‚zusammenfassend‘, lösch den ganzen Absatz.“

Und weißt du was? Es hat funktioniert. Das Problem war weg, und ich musste nicht mehr in jeder Session dieselben Korrekturen runterbeten, weil sie jetzt kodifiziert waren und Claude sie einfach angewendet hat.

Nicht perfekt, klar: Kein Skill macht einen Assistenten fehlerfrei, aber das ständige Wiederholen war vorbei.

Vom einzelnen Skill zum ganzen Ökosystem

Ein Skill allein ist nett, aber richtig gut wird es, wenn du anfängst, in Systemen zu denken. Ich arbeite mittlerweile mit drei Ebenen, und ja, das hat sich über Wochen entwickelt, nicht an einem Nachmittag.

Erstens: eigene Skills, wie der Humanizer für Texte, ein Thumbnail-Generator, der mir per Kommandozeile Blog-Bilder baut, und 14 SEO-Skills für alles, was Google und KI-Suchmaschinen betrifft.

Zweitens: Prozess-Skills. Die kommen aus dem Superpowers-Plugin und steuern, wie Claude arbeitet, erst Brainstorming, dann Plan, dann testgetriebene Entwicklung, dann Verifikation. Das Brainstorming hat ein Hard Gate eingebaut: Claude kann keinen Code schreiben, bevor ein Design existiert. Nicht „soll nicht“, sondern „kann nicht“ (okay, technisch schon, aber er müsste die Regel aktiv brechen, und das tut er nicht).

Drittens: Community-Plugins, Skills, die andere Leute geschrieben haben und die du mit einem Befehl installierst. Auch Claude Cowork unterstützt inzwischen installierbare Skills, falls du lieber im Workspace als im Terminal arbeitest.

Wo das richtig beeindruckend wird: mein SEO-Setup. Ich hab einen Skill, der sechs Agenten gleichzeitig losschickt, je einen für Technik, Content, Schema-Markups, Bilder, KI-Suchmaschinen-Optimierung und Sitemap. Zwölf Skills, ein Kommando.

Aber perfekt ist das nicht, ehrlich gesagt. Ich hab den SEO-Audit auf meiner eigenen Seite laufen lassen: vieles war richtig, einiges war falsch. Und ein paar Sachen, die ich als SEO-Typ sofort gesehen hätte, hat er komplett übersehen. Ohne mein Fachwissen hätte ich nicht unterscheiden können, was stimmt und was Quatsch ist.

Skills machen dich besser in dem, was du schon kannst, aber wenn du keine Ahnung von SEO hast, rettet dich auch kein SEO-Skill.

Dokumentation testen (ja, wie Code)

Okay, jetzt kommt der Teil, der mich am meisten fasziniert, auch wenn es erst mal verrückt klingt: Kann man Dokumentation testen? Wie Software?

Ja, kann man. Das Superpowers-Framework macht genau das: erst zeigen, dass etwas kaputt ist, dann zeigen, dass der Fix funktioniert, und danach die Schlupflöcher schließen.

Schritt eins: Du baust ein Stress-Szenario, mit Zeitdruck, versunkenen Kosten, dem vollen Programm. Dann lässt du einen Agenten die Aufgabe ohne den Skill bearbeiten. Was passiert? Er überspringt Schritte, behauptet, er sei fertig, und liefert halbgar ab, wie erwartet.

Schritt zwei: Jetzt fügst du den Skill hinzu, gleiches Szenario, und plötzlich folgt der Agent dem Prozess. Er schreibt Tests, bevor er Code schreibt, und legt Designs vor, bevor er implementiert.

Schritt drei: Du schaust dir an, welche Ausreden sich der Agent ausdenkt, um den Skill zu umgehen, „Das ist zu simpel für ein Design.“ „Ich brauch erst mehr Kontext.“ Dann machst du genau diese Ausreden im Skill explizit unmöglich.

Das Superpowers-Framework hat dafür Rationalisierungstabellen, kein Witz: Jeder Skill enthält eine Tabelle, die Agenten-Ausreden auf Realität mappt.

Das System testet also seine eigenen Regeln mit denselben Methoden, die es durchsetzen will. Klingt komplizierter, als es ist: Wenn du ein bestimmtes Verhalten willst, schreibst du es auf, testest es und schließt die Schlupflöcher.

Was sich geändert hat

Was bringt mir das jetzt konkret? Ich wiederhole mich nicht mehr.

Wenn Claude was falsch macht, schreib ich's einmal auf, und ab der nächsten Session ist es drin. Klingt banal, aber wenn du mal zwölf Artikel nachkorrigiert hast, weißt du, was das wert ist.

Perfekt ist das Ganze trotzdem nicht. Skills sind weiterhin nur Text, den Claude einfach ignorieren kann. Das passiert zwar selten, aber möglich wäre es, besonders wenn es gegensätzliche Instruktionen gibt. Mein SEO-Audit hat ein paar Sachen übersehen, die ich als Fachmann sofort gesehen hätte, das zeigt die Grenze.

Aber die Richtung stimmt: Ich schreibe eine Korrektur, und sie gilt danach dauerhaft, heute genauso wie nächste Woche. Ob sich das eins zu eins auf ChatGPT übertragen lässt, ist eine andere Frage, dazu mehr im ehrlichen Praxisvergleich zwischen ChatGPT und Claude. Und wer bei Skills noch bei null anfängt, findet die Basis dafür in den Prompting-Grundlagen, Skills bauen darauf auf, sie ersetzen es nicht.