Agent Dev Kit für Claude Code: Die 5 Schichten erklärt

Transkript des Videos „Claude Skill selbst bauen: dein KI-Tool in 20 Min". Leicht für die Lesbarkeit bereinigt, inhaltlich unverändert.

Woraus besteht ein Claude Skill?

Wir haben praktischerweise die SKILL.md, die deinem Modell, also Claude oder Claude Code und dem Untermodell Opus, Sonnet, Haiku, etc. pp., was du halt auswählst, sagt, was du eigentlich über diesen Skill bist. Also bist du ein Ads-Experte, bist du ein E-Mail-Experte, bist du ein Webinar-Experte? Dann gibt es die Dateien, die noch mit rübergehen, also echte Erkenntnisse. Die nennt man, da muss ich selber ganz kurz schauen, die nennt man Evals, genau, und Referenzen.

Und dann gibt es richtig tatsächliche Strukturen, Stärken, Schwächen, Ausbau und so weiter. Noch unter Referenzen eine Alternativreferenz, wo gewisse Dinge mit abgedeckt sind. Soll bedeuten: je mehr Input deine Skill-Datei bekommt, umso besseren Output kann die produzieren.

Was kann ein Custom-GPT besser als ein Prompt?

So, rollen wir nochmal zurück. Der grundlegende Unterschied: Wir sind alle an einem Startpunkt. Geben in ChatGPT ein: Hey ChatGPT, erstell mir einen Minikurs zum Thema "Wie züchte ich Hühner?". Jetzt stellt er dir den Kurs gleich hin, beantwortet dir doch mal ganz kurz ein paar Fragen. So würdest du einen Minikurs mit einem ganz normalen ChatGPT oder auch mit Claude erstellen. Völlig referenzfrei. Alles auf KI-Halluzinationen und aus Referenzpunkten, die die KI halt eben hat.

Die nächste Ausbaustufe war damals Custom-GPTs. Soll bedeuten: jemand, der praktisch für "Wie züchte ich richtig Hühner" oder noch weiter vorne "Wie erstelle ich tatsächlich einen Minikurs", hat dir jetzt einen Custom-GPT zur Verfügung gestellt, der dich fragend durchführt: wer bist du, wer ist deine Zielgruppe. Das Ganze geht schon ein bisschen tiefer und es ist für den Anwender einfacher, weil er nach einer gewissen Logik und Didaktik gefragt wird, was er für einen Minikurs bauen will.

Jetzt gibt es GPT-Variante 2, deutlich besser. Jetzt hat sich vielleicht der GPT-Ersteller tatsächlich Gedanken gemacht und gewisse Dateien in seinen GPT reingeladen. Soll bedeuten: gute Minikursstrukturen, Minikurse, die sich gut verkaufen, Minikurse, wo die Leute auch tatsächlich zufrieden sind. Er hat dem Ganzen einen Körper gegeben. Mit einem guten Körper, mit einem guten Fundament, erstellt jetzt der Minikurs-GPT selbstverständlich einen viel besseren Minikurs, weil er aus referenziertem Wissen und Erfahrungen heraus produziert. Das ist Ausbaustufe 2.

Reicht ein Modellwechsel für bessere KI-Ergebnisse?

Was jetzt viele machen: Sie denken, sie haben jetzt Claude Code installiert und können auf einmal die Weltherrschaft an sich reißen. Was sie aber am Ende des Tages machen: Sie haben nur die Oberfläche gewechselt. Sie sind einfach nur von OpenAI, einem Interface, wo sie Dinge eingeben, zu einem relativ komplexen Coding-Modell gewechselt. Oder zu Claude AI, zur Desktop-Anwendung: Du hast nur das LLM-Modell getauscht. Oder zu Gemini: Du hast nichts anderes gemacht, als ChatGPT zu verlassen und rüber zu einem anderen KI-Modell zu gehen. Der Output ist immer der gleiche, er klingt nur ein bisschen anders.

Wenn das Ding nicht gebrieft ist, referenziert es genauso auf den Daten, die es zur Verfügung hat. Wenn es deine Stimme oder deine Erfahrung nicht zur Verfügung hat, halluziniert es eh und wird immer so schreiben, dass es dir gefällt. Was du machen kannst: eigene Anwendungen bauen und tatsächlich Claude Code nutzen. Oder in Claude in der Desktop-App sagen, du möchtest ein neues Projekt erstellen und im Projekt gewisse Dateien ablegen, auf die referenziert werden soll. Jetzt reicherst du das nächste KI-Modell mit Wissen an.

Wenn du jetzt agentisch oder mit Apps oder mit Claude Code wirklich was entwickeln willst, was dir nachweislich Zeit spart, aber nicht mehr nach KI klingt, hast du diverseste Möglichkeiten, und da fängt man mit Skills an. Wenn du die Skills dort nicht hast, schreibst du genauso schlechte E-Mails wie ChatGPT oder wie alle anderen KI-Modelle, weil es gar nicht anders möglich ist. Weil Claude Code referenziert auch nur auf seine Modelle Opus, Sonnet, Haiku.

Wie ordnest du dein Wissen im zweiten Gehirn?

Jetzt kannst du Skill-Dateien anlegen. Du könntest dir Skills zusammen recherchieren und selber bauen oder deine eigenen Skills aus deinem eigenen Erfahrungsschatz bauen. Und da habe ich auch schon Content dazu auf Instagram erstellt, wie das geht. Am Ende ist das komplett simpel und einfach. Und am besten erstellst du Skills nach folgendem Schema: Du hast das Gehirn, und im zweiten Gehirn liegt dein Wissen. Und das Wissen ist thematisch dort verankert und auseinandergezogen.

Soll bedeuten: Du kannst gut backen, also gibt es einen Ordner Backen, Backrezepte. Du kannst gut kochen, also gibt es einen Ordner Kochen, Kochrezepte. Du kannst gut Copywriting, es gibt einen Ordner mit Copywriting: Vorlagen, Skripte, etc. pp., was eine gute Copy ausmacht. Du kannst gut Ads schalten, es gibt eine Vorlage, wie eine perfekte Ad aussieht: auf welcher Bewusstseinsebene, auf welcher Entscheidungsebene, für welchen Farbtypen, für welche Plattform und so weiter. Also all dein referenziertes Wissen, was du wirklich kannst, liegt jetzt an dem einen zentralen Ort.

Jetzt kannst du diese MD-Dateien völlig einfach und stumpf nehmen und rein zu NotebookLM pasten. In NotebookLM sagst du: Fass mir mal hier ausführlich in einer Berichtsversion oder in einem Lernbericht zusammen, was ich dir reingepastet habe. Jetzt geht dein ganzes zentrales Wissen auf einen Lernbericht, wird das runterselektiert. Jetzt hast du praktisch ein riesen Arsenal an Wissen, zentriert in einer kleinen Datei.

Wie baust du einen Skill aus eigenem Wissen?

Jetzt gehst du mit dieser kleinen MD-Datei rüber zu Claude, entweder in die Desktop-App oder in das Web-Interface, und sagst: Ich habe hier eine Datei für dich, schreib mir daraus eine SKILL.md. Wenn du noch Fragen hast, stelle mir Rückfragen, ich kann sie dir beantworten. Es ist mein Skill und der Skill heißt XYZ. Jetzt erstellst du mit diesem System deine eigene Skill-Datei, deine SKILL.md.

Die SKILL.md nimmst du dann, exportierst sie wieder in dein zweites Gehirn, in einen Ordner, der sich "Skills" nennt, und benennst diese SKILL.md, was sie ist. Welcher Skill ist das? Ist das der Kuchenbacken-Skill, der Copywriting-Skill, der Ad-Skill, der Landingpage-Skill? Egal was für ein Skill. Oder dein Finanz-, dein Trading-Skill, und, und, und. Völlig egal, was du kannst, kannst du alles in Skills runterpacken.

Jetzt hast du eine Ursprungsdatei. Würde bedeuten: wenn du jetzt losgehst und schreibst eine Mail, planst dein Karussell, lässt dir ein Reel-Skript geben oder eine Landingpage schreiben, wird alles der Maschine gesagt, wenn du sagst "nutze Skill XYZ dafür" und genau dort raus referenziert. Soll bedeuten: die Maschine weiß jetzt genau, wir brauchen ein Kuchenrezept genau nach dieser Formel. Wir brauchen eine Landingpage genau nach dieser Formel. Oder wir brauchen Ads genau nach dieser Formel. Referenziertes Wissen, wirkliche Erfahrungswerte.

Was sind Evals und wozu braucht ein Skill sie?

Soll bedeuten: deine Kuchenrezepte, die du hast, sind praktisch deine Evals. Die kannst du wiederum auch in MD-Dateien oder in Evals umwandeln lassen in Claude, indem du dich einfach da reinballerst und sagst: Ich brauche jetzt noch Evals für meine SKILL.md, bitte erstell mir die aus dem, was ich dir gerade gegeben habe. Oder: Lieber Claude Code, erstell mir meine Evals aus Ordner X, weil dort liegt alles, was ich genau über dieses Thema weiß.

Du hast einmal eine SKILL.md gebaut, die ist unabdingbar, die ist die Systemanweisung. Und jetzt hast du eine Datei gebaut mit Claude oder mit Claude Code über die genannten Befehle: "Bau mir die Evals" oder "Claude Code, schreib mir die Evals im Ordner so um, dass sie auf die SKILL.md referenzieren können." Und schon hast du praktisch noch Credentials oder zusätzliche Dinge an deiner SKILL.md hängen, die deinen Skill noch besser machen.

In meinem Fall: wenn ich meinem Skill "Wie mache ich geile Ads für Meta und Instagram" die Information noch mitgebe, wie mein Kampagnenverhalten im Segment Tierkranken-Zusatzversicherung war, weil es thematisch gerade passt. Oder: Wie war mein Kampagnenverhalten? Wann habe ich abgeschaltet, angeschaltet, skaliert? Wann habe ich neue Ads gemacht, bei welchen Werten? Im Thema Handyverträge. Jetzt weiß das System genau, weil ich ihm die Info gegeben habe und er auch Zugriff auf meine Werbekonten hat. Jetzt sucht er sich alle Entscheidungen in dem Werbekonto genau zu diesem Produkt, die ich getroffen habe, und zentriert sie in einer Datei.

Und jetzt weiß er genau, wann ich was in welchem Markt gemacht habe. Er kennt die Ads, die Kampagnenstruktur, mein Skalierungsverhalten, mein Cut-Off-Verhalten und so weiter. Er sieht mein Verhalten komplett anhand der Account-Historie. Und so kann ich einen perfekten Skill züchten über meine Erfahrungswerte und über mein Können. Also Können trifft Erfahrung. Und das macht einen Skill zu einem Meisterskill. Du schickst nicht mehr die stumpfe Maschine los, die Dinge zusammen halluziniert, sondern du passt echtes Wissen und Können mit Erfahrung und schickst das ins Rennen. Und deswegen bist du Meister, weil du die Erfahrung und das Wissen hast.

Und für die Dinge, die ich gut kann und auch öffentlich mache, also hier in meiner Gruppe oder in den Kursen, liegt das ja drin. Der Ad-Skill, der da drinnen liegt, ist genau der, den ich selber auch nutze. Der Copywriting- oder der Landingpage-Conversion-Skill, oder dieses Skill-Orchester, was ich euch gebaut habe, das ist genau nach dem Schema gebaut, wie ich es euch jetzt erklärt habe. Da ist nichts rausgeschwärzt. Genau das kriegt ihr von mir. Der eine weiß es zu schätzen, der andere sieht es anders. Das darfst du dir aussuchen.

Und so ist das ganze System eigentlich gedacht. Denn was du da draußen am Markt hörst, mit "Verbind jetzt Claude Code mit deinem Instagram-Kanal und krieg über Nacht 100.000 Follower", am Arsch die Räuber, das wird einfach nicht funktionieren. Weil wenn die Maschine nicht gebrieft ist, wer du bist, was du für Produkte hast, wer deine Zielgruppe ist, wie deine visuelle Sprache nach außen ist, wie du im Markt wahrgenommen werden willst. Also all das, was dich, Jutta, von allen anderen Menschen unterscheidet: wenn das nicht in der Maschine ist, kriegst du genau dasselbe Ergebnis, wie wenn wir Jannis und Jutta an die Startrampe stellen und sagen: schreib mir eine E-Mail für meinen Hühnerzucht-Minikurs. Ihr kriegt beide denselben Output. Wenn aber jetzt die Jutta mit ihrem Hühnerzucht-Skill inklusive allen Referenzen an den Start geht, gegenüber dem Jannis, der das nicht hat, dann bist du klar im Wettbewerbsvorteil. Weil die Maschine jetzt eine Richtung hat.

Wir können alle gemeinsam in Frankfurt losfliegen, jeder in einer unterschiedlichen Maschine. Und ich garantiere euch, wir werden alle an einem anderen Punkt ankommen, wenn wir alle in unterschiedlichen Maschinen sitzen. Wenn wir uns aber alle in den Flieger nach Berlin setzen, dann landen wir auch alle gemeinsam dort, weil wir ein gemeinsames Ziel haben. Und so kannst du dir den Gap vorstellen. Ansonsten landen wir irgendwo. Aber wenn wir sagen können "wir können das, wir sind die, wir wollen das verkaufen, genau für den auf der Bewusstseinsstufe", dann weiß die Maschine auch, was zu tun ist.

Teilnehmer: Habe ich das richtig verstanden, Robby? Wenn du einen Skill anlegst, dann greifst du erstmal auf das Können zurück, was die KI, die LLM-Modelle können, und reicherst es dann noch an mit deiner Erfahrung und deinem Wissen.

Robby: Genau.

Skill bauen ohne eigenes Wissen: wie geht das?

Teilnehmer: Und wir hatten ja auch ein paar Mal drüber gesprochen: wenn man jetzt selbst die Erfahrung, das Wissen in irgendeinem Bereich noch nicht hat. Einfaches Beispiel: wie sieht eine gute PDP aus, also Produktdetailseite. Dann war ja das Thema: okay, dann macht man eine Analyse von jemandem, der sich darauf spezialisiert hat, wo man weiß, welche Shops das sind. Und mit dieser Essenz reichert man dann den Skill an, das Können, was die KI an sich schon zu dem Thema hat.

Robby: Genau. Da gehst du ganz systematisch vor, indem du dir die Dinger abscrapest oder Screenshots machst und der Maschine Fragen stellst, die dir dazu einfallen. Wie ist die Copy geschrieben? Für wen ist sie geschrieben? In welchem Stil? Wie viele Sektionen hat sie? Wann erklärt sie was? Und das machst du für jeden einzelnen Mitbewerber oder für jeden Shop, der gut funktioniert. Das kannst du einmal händisch machen oder über Apify.

Und daraus kannst du einen eigenen Skill entwickeln, deinen Checkout-Prozess-Optimierung-Skill, wo du dann den Skill einmal drüber jagst und sagst: Pass auf, hier ist mein Checkout, bitte analysiere nach meinem Checkout-Skill meinen eigenen Checkout und gib mir Empfehlungen. Also je mehr die Maschine weiß, was sie zu tun hat, je mehr sie weiß, was gut ist und je mehr sie auch weiß, was nicht gut ist, also dass du auch die nicht guten Dinge auswertest und sagst: okay, da sind die wirklich tatsächlichen Fehler, und legst die daneben, dann weiß die Maschine noch mehr Bescheid, weil sie weiß, was funktioniert und was nicht funktioniert.

Und das ist das Geile: du weißt es zwar noch nicht, aber deine Mitbewerber sind ja den harten Weg gegangen. Und jetzt kannst du den harten Weg deiner Mitbewerber einfach für dich nutzen und aus deren Erkenntnissen lernen. Denn sonst würden sie keinen Traffic schalten, sonst wären sie nicht erfolgreich. Du kannst das einfach abkopieren und sagen: das ist erfolgreich, das ist nicht erfolgreich, wie arbeiten die, was unterscheidet sie. Und daraus bildest du deine SKILL.md, und die Beispiele dazu legst du als Evals, also als Referenzen, als Credentials, hinterlegst du nochmal im System. Und so hast du dir einen neuen Skill gebaut, deinen Checkout-Skill.

Wie wird aus Skills ein automatisiertes System?

Teilnehmer: Ich hatte ja mal die Vision großgeschickt mit dem Full-Step-E-Commerce-Unternehmer, wo ich die einzelnen Skills aufbauen will. Wäre es vom Ablauf her am besten, wenn ich mit Apify einen neuen Projektpartner anlege, mit dem Superbrain-Skill drin, und dort das ganze Wissen erstmal im Obsidian sammle? Weil wenn ich jetzt eine Podcast-Folge hole, wo guter Content drin ist, dann ist das vielleicht nicht nur der Content für eine Produktseite, sondern auch noch für E-Commerce-Ads.

Robby: Ja. Je nachdem, was du vorhast und in welchem Projekt: entweder da mit rein, in einen separaten Ordner, oder ein komplett neues, zweites Gehirn anlegen. Je nachdem, wie umfangreich und wie sinnvoll das Ganze ist. Du kannst auch erstmal alles in einem machen und, je nachdem ob es ausufert, dann noch ein zweites anlegen. Da gibt es kein richtig oder falsch. Wichtig ist nur, dass du in der Lage bist, das Ganze zu kontrollieren und der Maschine zu sagen, wo sie was wann findet. Oder die Maschine so zu trainieren, dass sie selbstständig über diverse Deskripte weiß, ähnlich wie dieses Cron-Weekly, was ihr von mir habt, das genau abgestuft, wann sie was zu tun hat.

Also dass sie jetzt nicht eine neue App entwickeln darf, bevor sie überhaupt den Mitbewerber und dich analysiert hat. Das ist ja Quatsch, dann arbeitest du ja immer rückwärts. Sondern sie muss erst mal gucken: was kannst du, was können die anderen, wo sind die Lücken, wo kannst du besser oder anders sein. Und genau aus dieser Erkenntnis soll sie die nächste App machen. Das ist eben in dem Cronjob schon hinterlegt, dass der logisch aufeinander aufbaut. Dass der erst guckt: wer bist du, was sind deine Referenzen, was hat in der Vergangenheit funktioniert. Das ist der aktuelle Ist-Stand. Dann holt er sich den Soll-Stand von außen: was ist am Markt los, was sind dort für Schmerzen, für Kernthemen, was funktioniert, was funktioniert nicht. Das wird gematcht, dann guckt er, was wir beantworten können, und danach erst erstellt er seinen neuen Content. Alles logisch aufeinander aufgebaut. Und nicht: ich mache erst das, dann das, mixe es irgendwie und am Ende kommt trotzdem nur Kauderwelsch raus.

Das kannst du der Maschine anlegen, indem du sagst: okay, das ist meine Anwendung, die macht genau das. Die guckt erst dort, dann da, dann trifft sie eine Entscheidung und dann macht sie den Output.

Teilnehmer: Ich würde für meinen Fall jetzt ein zweites Superbrain anlegen. Einmal für Catletics, wo das Thema drin ist, und dann für die ganzen E-Commerce-Skills, und dann aus den E-Commerce-Skills extra hier in Catletics einfügen oder von Catletics ableiten.

Robby: Ja. Und das ist dann irgendwann, wenn das alles läuft und du es gut hinterlegt hast und die Maschine weiß, was sie zu tun hat, wann sie es zu tun hat, ein voll automatisiertes Ding, wo nicht mehr wirklich viel schiefgehen kann, außer irgendein API-Schlüssel ist abgelaufen oder die Internetverbindung ist abgerissen. Aber auch da gibt es Zwischenschritte, die man einbauen kann, indem man sagt: Pass auf, du gehst erst den nächsten Schritt, wenn du dir sicher bist, dass der vorherige Schritt geklappt hat, und das machst du bitte immer. Und wenn irgendwas nicht geklappt hat, dann guckst du dir automatisch selbst an, was nicht geklappt hat, und reparierst das gleich, bevor du den nächsten Step gehst.

Das sind so kleine Dinge, das sind Erfahrungswerte, die entwickelst du erst mit dem Tun. Deshalb ist es wichtig, da anzufangen und ein paar Tokens zu verbrennen, dass du auch wirklich sagen kannst: pass auf, da ist meine Stolperfalle. Und deshalb habe ich euch in jedem neuen Agent, den ihr bauen könnt, mit der Startdatei, die ihr runterladet, einen Fallenwächter eingebaut. Dass der selbstständig erkennt, was die letzte Falle war, sie dokumentiert und da nicht wieder reintappt. Wichtig ist nur, dass man anfängt und das irgendwie umsetzt und macht. Nur so wirst du besser.