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Schreiben und Redigieren

Verfassen, überarbeiten, präzisieren und prüfen Sie Texte, ohne Ihre eigene Stimme zu verlieren.

31 Beiträge (15 Artikel · 16 Videos)

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Einige gute Beiträge für den Einstieg, bevor Sie die vollständige Übersicht durchsuchen.

6 Min. Lesezeit

KI als persönlicher Lektor: Texte in weniger als einer Minute verbessern

Drei kurze Prompts machen aus jedem KI-Assistenten einen sorgfältigen, schnellen Lektor, ohne Ihren persönlichen Stil zu ersetzen. Je ein Durchgang für Klarheit, Ton und Grammatik.

7 Min. Lesezeit

Mit KI schreiben, ohne nach KI zu klingen

KI-unterstützte Entwürfe fallen häufig in allgemeine Muster. Mit sechs redaktionellen Prüfungen gewinnen Sie Konkretheit und Rhythmus zurück, ohne zu behaupten, Stil allein beweise die Urheberschaft.

7 Min. Lesezeit

KI bei der Stellensuche: Lebenslauf, Anschreiben und Gesprächsvorbereitung

Ein praktischer KI-Ablauf für die Stellensuche: Lebenslauf auf jede Position zuschneiden, ein authentisches Anschreiben entwerfen, Vorstellungsgespräche laut üben und die Schritte erledigen, die viele Bewerber auslassen.

Weitere in diesem Thema

6 Min. Lesezeit

Erst selbst entwerfen, dann um Kritik bitten, nicht um Mitautorenschaft

Für Kreativschaffende ist KI meist dann am hilfreichsten, wenn sie einen bereits geschriebenen Entwurf kritisiert. Ein gemeinsam erstellter Erstentwurf kann dagegen unbemerkt die eigene Stimme ersetzen. Dieser Ablauf enthält Prüfkriterien und eine klare Alternative für den Fall, dass die Rückmeldung beliebig bleibt.

5 Min. Lesezeit

Ein Überarbeitungsdurchgang, der Ihren eigenen Geschmack bewahrt

KI-Überarbeitungen schleifen Texte häufig in Richtung Mittelmaß. Diese Schleife schützt den eigenen Geschmack: erst Kriterien festlegen, nur lokale Vorschläge zulassen, Annahme und Ablehnung nebeneinander vergleichen und den Text zum Schluss ohne KI lesen.

6 Min. Lesezeit

In der Trauer schreiben, ohne die verstorbene Person zu simulieren

KI kann Ihnen helfen, aus eigenen Erinnerungen eine Trauerrede zu schreiben, ein Programm für die Trauerfeier zu erstellen oder eine Dankeskarte zu entwerfen, wenn Ihnen die Worte fehlen. Sie sollte niemals erzeugen, was die verstorbene Person Ihnen angeblich sagen würde. Eine Tabelle zur sicheren Nutzung trennt Schreib- und Verwaltungshilfe von der Nachahmung der verstorbenen Person, unabhängig davon, wie tröstlich diese wirken mag.

7 Min. Lesezeit

KI zur Sichtung langer Dokumente und PDFs sicher nutzen

Nutzen Sie einen quellenbasierten Workflow in drei Durchgängen, um sich einen Überblick über ein langes Dokument zu verschaffen, relevante Passagen für die menschliche Prüfung zu finden und Fragen vorzubereiten, ohne das Lesen oder die rechtliche Beurteilung auszulagern.

6 Min. Lesezeit

Der Unterschied zwischen einem schlechten und einem guten Prompt (5 Vorher-nachher-Beispiele)

Fünf echte Prompts in einer schwachen und einer verbesserten Version – jeweils mit einer kurzen Erklärung der Änderung. So verbessern Sie KI-Ausgaben schnell und ohne Fachjargon.

6 Min. Lesezeit

Mit ChatGPT E-Mails schreiben, die Sie tatsächlich versenden möchten

Die meisten KI-E-Mails klingen nach KI. Mit diesem praktischen ChatGPT-Ablauf entwerfen, verfeinern und vollenden Sie E-Mails, die Sie tatsächlich versenden würden – ohne typische KI-Floskeln.

8 Min. Lesezeit

Deep-Research-Modus: die Frage eingrenzen und Quellen prüfen

Deep Research, der mehrstufige Webrecherchemodus in ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity und ähnlichen Werkzeugen, kann nach einem längeren autonomen Durchgang einen strukturierten Bericht mit Quellenangaben liefern. Ein praxisnaher Leitfaden zum Formulieren von Fragen, Prüfen von Quellen und Erkennen der Fälle, in denen Sie ihn nicht verwenden sollten.

7 Min. Lesezeit

Few-Shot-Prompting: KI anhand von Beispielen anleiten

Wenn eine Beschreibung Interpretationsspielraum lässt, zeigen Sie dem Modell repräsentative Paare aus Eingabe und Ausgabe und prüfen Sie, ob sie die Konsistenz bei Ihrer Aufgabe verbessern.

8 Min. Lesezeit

Inbox Zero mit KI: ein realistischer E-Mail-Ablauf

Ein praktisches, wiederholbares System zum Sortieren, Entwerfen und Nachfassen von E-Mails mit KI, ohne einem nicht genehmigten Werkzeug Zugriff auf Ihren Posteingang zu geben oder es ungeprüft senden zu lassen.

8 Min. Lesezeit

NotebookLM: Ein quellenbasiertes Forschungsnotizbuch aufbauen

Stellen Sie eine fokussierte NotebookLM-Sammlung zusammen, formulieren Sie quellenbasierte Fragen und prüfen Sie den zitierten Textausschnitt, bevor Sie sich auf eine Antwort verlassen.

8 Min. Lesezeit

Nicht nur einmal prompten: die iterative Gesprächsmethode

Ein praktischer Ablauf, mit dem Sie eine vielversprechende erste Antwort durch Kritik, Vertiefung, Neuausrichtung, Belastungstests und Verifikation verbessern, statt grundsätzlich neu zu beginnen.

8 Min. Lesezeit

Zehn Prompt-Muster für die tägliche Wissensarbeit

Zehn wiederverwendbare Prompt-Formen für Entwürfe, Kritik, Analyse, Übung und strukturierte Ausgaben, jeweils mit einer passenden Prüfgewohnheit.

Mit ChatGPT eine Stelle finden: der definitive Leitfaden

Jeff Su. Zehn Minuten aus dem meistgesehenen ChatGPT-Video zur Jobsuche auf YouTube – und die Reichweite ist verdient. Jeff zeigt einen Multi-Prompt-Ansatz, mit dem er den Einstieg eines Anschreibens auf eine reale Stellenbeschreibung zuschneidet. Danach folgt für Lebenslaufpunkte das Muster „Formulieren Sie diesen Punkt als: Ich erreichte X, indem ich Y tat, mit dem Ergebnis Z“ und schließlich eine klare Vorbereitung auf „Erzählen Sie etwas über sich“. Genau die vom Artikel empfohlenen Schritte werden mit sichtbaren Prompts vorgeführt.

Ich wünschte, jeder Bewerber würde dieses Video anschauen

Jeff Su. Teil zwei derselben Serie behandelt die Aspekte der Jobsuche, die das erste Video auslässt: informelle Gespräche über LinkedIn vereinbaren, gute Fragen im Vorstellungsgespräch stellen, Dankes-E-Mails schreiben und Gehaltsverhandlungen mit einem Rollenspiel-Prompt üben. Nach Artikel und Video verfügen Sie über von ChatGPT unterstützte Gesprächsleitfäden für jeden unangenehmen Abschnitt des Prozesses, nicht nur für die Bewerbung selbst.

Der ultimative Leitfaden zum Schreiben mit KI

David Perell. David Perell ist ein praktizierender Autor, der Schreiben online unterrichtet, und zeigt hier seinen tatsächlichen Workflow: wann er die KI seinen Entwurf kritisch hinterfragen lässt, wann er ihr ausdrücklich keine Prosa überlässt und zu welchen Prompts er immer wieder zurückkehrt. Die Abschnitte „Wie schreibe ich tatsächlich mit LLMs?“ und „Wie denke ich mit LLMs?“ entsprechen direkt der Haltung des Artikels: KI als Lektor, nicht als Ghostwriter. Die Aufrufzahl liegt knapp unter unserer üblichen Schwelle von 100.000; wir machen die Ausnahme, weil kein Video eines größeren Kanals zu genau diesem Thema ähnlich durchdacht ist.

Dieser NotebookLM + Perplexity Workflow wird Ihre Forschungszeit um 50 % (oder mehr) reduzieren

Grace Leung. Ein praxisorientierter Workflow mit zwei Tools: Perplexity findet Dokumente und Quellenangaben, NotebookLM liest und synthetisiert sie. Das ist nützlich, wenn Ihr Problem mit einem „langen Dokument“ in Wahrheit ein Problem mit einem ganzen Dokumentenstapel ist – etwa bei Marktforschung, regulatorischen Einreichungen oder Berichten aus mehreren Quellen.

So nutzen Sie NotebookLM (Googles KI-„Tool zum Verstehen“)

Tiago Forte. NotebookLM ist das KI-Tool, das der Artikel für lange Dokumente mit besonderem Nachdruck empfiehlt. Tiago Forte – bekannt durch „Building a Second Brain“ – erklärt besonders klar, warum. Er demonstriert das Zusammenfassen von Meeting-Notizen, das Abfragen langer PDFs und die Quellenbindung, die verhindert, dass das Modell Fakten erfindet, die nicht in den Dokumenten stehen. Danach verstehen Sie, warum „Das PDF in NotebookLM hochladen“ die Standardempfehlung des Artikels ist.

Prompt Engineering Tutorial – Meistern Sie ChatGPT und LLM-Antworten

freeCodeCamp.org. Ein längerer, sorgfältig erklärter Kurs, dessen Umfang die investierte Zeit rechtfertigt. Die Kapitel zu bewährten Verfahren, Zero-Shot im Vergleich zu Few-Shot und dem Erscheinungsbild von Halluzinationen in durch Prompts erzeugten Ausgaben bieten genau die richtige Vertiefung, sobald Sie die fünf Artikelbeispiele verinnerlicht haben.

Googles 9-Stunden-KI-Prompt-Engineering-Kurs in 20 Minuten

Tina Huang. Tina fasst Googles offiziellen Prompting Essentials-Kurs in die fünfteilige TCREI-Struktur (Task, Context, References, Evaluate, Iterate) zusammen und veranschaulicht sie mit Beispielen. Nachdem der Artikel Ihnen fünf Umformulierungen gezeigt hat, vermittelt dieses Video das Rezept, das Google selbst Mitarbeitern beibringt, damit Sie Ihre eigenen Prompts umformulieren können, ohne unsere zu kopieren.

4 ChatGPT-Hacks, die meine Arbeitsbelastung halbiert haben

Jeff Su. Der Abschnitt zur „Red-Team-Technik“ liefert das Element, das in den meisten ChatGPT-E-Mail-Tutorials fehlt: Schreiben Sie zunächst den Entwurf. Bitten Sie das Modell anschließend, die Rolle eines Empfängers einzunehmen, der täglich fünfzig unaufgeforderte Akquise-E-Mails erhält, und zu benennen, bei welchen Sätzen er auf „Löschen“ klicken würde. Diese Feedbackschleife entspricht genau dem Gedanken des Artikels, und Jeff demonstriert sie in weniger als drei Minuten an einer realen Akquise-E-Mail.

KI für Datenanalyse in 21 Minuten

Tina Huang. Tina ordnet Perplexitys Deep Research und die Analysemodi von ChatGPT und Claude in den Arbeitstag eines Analysten ein: Marktsignale zusammenführen, explorative Datenanalyse durchführen und strukturierte Ausgaben erzeugen. Das ergänzt die Hauptempfehlung um die Frage, wofür sich diese Modi jenseits akademischer Literaturübersichten eignen.

So nutzen Sie ChatGPTs Deep Research, um Stunden bei der Forschung zu sparen

Andy Stapleton. Stapleton setzt Deep Research für genau den Anwendungsfall ein, in dem es besonders stark ist: eine Literaturübersicht mit klar abgegrenztem Gegenstand, Zeitraum und Aufbau. Er zeigt den Auftakt mit Rückfragen, die zehnminütige Wartezeit, das Ergebnis mit 40 Quellen und die Stellen, an denen Quellenangaben und Ton noch menschlich überarbeitet werden müssen. Auch die Grenzen benennt er offen: kein BibTeX-Export und gelegentlich eine zu großzügige Quellenauswahl.

Prompt Engineering Tutorial – Meistern Sie ChatGPT und LLM-Antworten

freeCodeCamp.org. Springen Sie bei 31:20 zum Kapitel „Zero-Shot and Few-Shot Prompts“. Dort sehen Sie dieselbe Aufgabe klar demonstriert – einmal ohne und einmal mit einigen Beispielen. Genau auf diesem Kontrast baut der Artikelabschnitt auf. Die früheren Teile zu Prompt-Denkweise und bewährten Verfahren liefern hilfreichen Hintergrund, wenn Sie ohne breiteren Kontext direkt vom Artikel kommen.

Prompting 101 | Programmieren mit Claude

Anthropic. Beispiele sind einer der zehn Bestandteile, die Anthropic hier behandelt. Sie sehen, wie sie einem realen Kundenprompt hinzugefügt werden und die Modellausgabe verändern. Das ist nützlich, wenn Sie Few-Shot-Prompting innerhalb eines umfassenderen Prompts statt als isolierten Trick kennenlernen möchten.

Wie ich große Sprachmodelle nutze

Andrej Karpathy. Karpathy zeigt seine tatsächliche tägliche Nutzung von ChatGPT, Claude, Gemini, Grok und Perplexity. Er teilt laufende Gespräche auf dem Bildschirm statt polierter Einzelprompts. Sie sehen, wann er nachfragt, mitten im Thread das Modell wechselt oder einen Ansatz verwirft und neu beginnt – genau die iterative Schleife des Artikels, vorgeführt von jemandem, der solche Systeme beruflich entwickelt.

Meistern Sie die perfekte ChatGPT-Prompt-Formel (in nur 8 Minuten)!

Jeff Su. Eine sechsteilige Formel — Aufgabe, Kontext, Beispiele, Persona, Format und Ton — wird mit Beispielen aus dem Büroalltag wie Trainingsplänen, Lebensläufen und internen E-Mails erläutert. Sie bietet einen kompakten Rahmen, der sich mit mehreren Mustern des Artikels überschneidet.

Alle wesentlichen KI-Fähigkeiten in 25 Minuten (2025)

Tina Huang. Das Kapitel zum Prompting (02:30–09:20) stellt zwei kombinierbare englische Eselsbrücken vor — „tiny crabs ride enormous iguanas“ (task, context, references, evaluate, iterate; auf Deutsch: Aufgabe, Kontext, Referenzen, bewerten, iterieren) und „ramen saves tragic idiots“ (revisit, separate, try analogous, introduce constraints; auf Deutsch: erneut prüfen, trennen, Analoges versuchen, Einschränkungen einführen). Beide lassen sich unmittelbar den Mustern zum Iterieren und Verfeinern im Artikel zuordnen und helfen, wenn eine einmalig angewandte Formel nicht zum Ziel führt.

Der ultimative Leitfaden zum Schreiben mit KI

David Perell. Perell unterrichtet Schreiben beruflich und zeigt, wie er tatsächlich mit LLMs entwirft, ohne dass das Ergebnis wie KI klingt: wofür er das Modell nutzt – Recherche, Strukturierung und das Herausarbeiten eigener Gedanken –, was er nicht delegiert – Stimme, Geschmack und Meinungen – und mit welchen konkreten Schritten seine Prosa erkennbar seine eigene bleibt. Das Video liegt knapp unter der Schwelle von 100.000 Aufrufen, verdient seinen Platz aber, weil das Thema tatsächlich eine Nische ist und dies die durchdachteste ausführliche Behandlung davon ist.