Ich nutze KI-Tools 4–6 Stunden täglich an ChatGPT, Claude und Gemini. Dieses System spart mir täglich etwa 2,5 Stunden im Vergleich zur manuellen Bearbeitung. So ist es strukturiert.

Wie sah mein Workflow vor einem System aus?

Vor sechs Monaten: ChatGPT öffnen, etwas fragen, Tab schließen. Ständig die gleichen Prompts umschreiben. 300+ Gespräche alle mit dem Namen „New Chat". Der Tiefpunkt: 25 Minuten damit verbracht, einen brillanten Datenanalyse-Prompt zu suchen, den ich geschrieben hatte. Nie gefunden. Neu geschrieben. Die zweite Version war nicht so gut.

Dann hörte ich auf, „KI zu nutzen" und begann, ein System aufzubauen.

Wie entscheide ich, welche KI für welche Aufgabe nutzen?

Wichtigste Erkenntnis

Wähle das Modell danach, wohin die Ausgabe geht: Code und Tabellen → ChatGPT; lange Memos und Nuancen → Claude; Gmail, Drive, Sheets → Gemini.

ChatGPT: Code-Generierung, Debugging, strukturierte Datenanalyse. Der Code-Interpreter ist unübertroffen für inline Python.

Claude: Langform-Schreiben, Dokumentenanalyse, nuancierte Argumentation. Verarbeitet 200.000+ Token-Kontexte.

Gemini: Google Workspace-Integration — Gmail zusammenfassen, Sheets analysieren, Drive durchsuchen.

Meine Regel: Wohin muss die Ausgabe? Code → ChatGPT. Dokument → Claude. Google-Ökosystem → Gemini.

Wie strukturiere ich Prompts für Konsistenz?

Ich halte ~40 Prompt-Vorlagen organisiert nach Aufgabentyp. Jede hat: eine Rollenanweisung, spezifische Ausgabeformat-Anforderungen und Kontext-Platzhalter. Die Trennung der wiederverwendbaren Vorlage vom variablen Inhalt bedeutet, dass ich nie die gleichen Anweisungen umschreibe. Die Ausgabequalität bleibt konsistent, weil die Anweisungen konsistent bleiben.

Pro-Tipp

Stelle jedem gespeicherten Vorlagendateinamen das Ausgabeformat voran (CODE-, MEMO-, SLIDE-), damit du in unter fünf Sekunden das richtige Grundgerüst findest.

Wie halte ich alles über drei Plattformen hinweg organisiert?

Hier zerbrechen die meisten Workflows. Drei Plattformen, drei Verlaufe, keiner spricht mit dem anderen. Meine Lösung: eine Ordnerstruktur, die meine echten Projekte widerspiegelt, plus Volltextsuche über alle Plattformen.

1
Spiegle Top-Level-Buckets
Verwende die gleichen fünf Ordnernamen in ChatGPT, Claude und Gemini, damit du deine mentale Karte nicht neu aufbauen musst, wenn du mitten in einer Aufgabe die Tools wechselst.
2
Isoliere Vorlagen
Halte wiederverwendbare Prompts in einem dedizierten Templates-Baum, damit du die Anweisungen, auf die du täglich angewiesen bist, nicht versehentlich archivierst.
3
Archiviere fertige Arbeiten
Verschiebe abgeschlossene Projekt-Threads wöchentlich, damit die Suche schnell bleibt und die Seitenleiste ehrlich über das widerspiegelt, was aktiv ist.

Top-Level-Projektordner, ein „Templates"-Ordner für wiederverwendbare Prompts, ein „Reference"-Ordner für Favoriten und ein „Archive" für fertige Arbeiten. Gleiche Struktur über alle drei Plattformen.

Wichtigste Erkenntnis

Konsistenz schlägt Cleverness — die gleichen fünf Ordnernamen in jedem Tool bedeuten, dass du deine mentale Karte nie von Grund auf neu aufbauen musst.

Eine Erweiterung, die es sich anzuschauen lohnt, um diese Struktur über Tools hinweg konsistent zu halten, ist die, die wir immer noch nutzen, wenn wir am gleichen Tag zwischen ChatGPT, Claude und Gemini wechseln — hauptsächlich für gemeinsame Ordner und Suche, nicht für flashy Extras.

Tool das wir nutzen

TresPrompt — Fügt allen drei KI-Plattformen Ordner und Organisation hinzu.

Das Wichtigste

Dein Schritt: Entscheide dich für 3–5 Ordner-Kategorien, die 80% deiner KI-Nutzung abdecken. Schreib sie auf. Dieses mentale Modell ist die Grundlage — das Tool macht es nur persistent.

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