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.
Das Video ist bewusst lang und klar positioniert. Es liegt knapp unter unserer üblichen Aufrufschwelle und bleibt, weil es die im Artikel gezogene Grenze „Recherche delegieren, nicht die eigene Stimme“ am gründlichsten behandelt.
Sie nutzen KI für Recherche, Struktur und Überarbeitung, während die endgültige Formulierung und das Urteilsvermögen unter menschlicher Kontrolle bleiben.
Keine – halten Sie jedoch einen eigenen Text bereit; der Workflow wird erst anhand realer Prosa verständlich.
Zuletzt geprüft: 18. Mai 2026
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12 MinutenSie sehen, wie Tabellenkalkulations-KI unübersichtlichen Text strukturiert und Daten klassifiziert, und prüfen anschließend Formeln und Bezeichnungen sorgfältig.
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14 MinutenSie grenzen eine Deep-Research-Aufgabe ein, warten auf den Bericht und prüfen vor dessen Verwendung Quellenangaben und Quellenqualität.
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Coursera · University of California, DavisUC Davis Continuing and Professional Education faculty
Fills the writing/productivity vertical with something better than a prompt-pack listicle: a university course that treats AI-assisted writing as a craft — audience, purpose, and tone come before the prompt, and a full module is devoted to intellectual-property and ethics questions that most 'write faster with ChatGPT' courses skip entirely.
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