Der wichtigste Zusatz, an jeden Prompt anhängen
Trenne immer:
- belegte Fakten
- Annahmen
- offene Fragen
Erfinde keine Fakten. Wenn Informationen fehlen, sag genau, welche.
RTK Deep Dive · Workshop
Planung und Umsetzung mit KI-Unterstützung: vom Prompt zum System.
Navigation: Pfeiltasten oder scrollen. Alle Prompts lassen sich direkt kopieren.
Mindset
Jede Frage einzeln formulieren. Kontext jedes Mal neu zusammensuchen.
Der Kontext liegt strukturiert bereit. Die KI holt sich, was sie braucht.
Systeme laufen selbstständig. Der Mensch prüft und entscheidet, statt jeden Schritt zu steuern.
Ich schreibe kaum noch Prompts. Ich sage der KI: «Mach mir einen Prompt.» Wenn der Kontext stimmt, stimmt auch der Prompt.
Arbeitsteilung
«Verstehen kannst du nicht delegieren.»
Die grösste Gefahr
Die KI baut dir alles, auch Systeme, die du selber nicht mehr durchschaust. Nach einer Woche weisst du nicht mehr, was das Ding überhaupt macht. Und die Verantwortung bleibt trotzdem bei dir.
Teil 1 · Fundament
Kontext, dem du trauen kannst.
Das Fundament
Ein strukturierter, kuratierter Ort, an dem das Kernwissen zum Projekt liegt: Ziele, Scope, Stakeholder, Aufgaben, Entscheidungen, Risiken. Nicht ein Ordner, in dem einfach alles drinsteckt.
# Projekt Nova Pulse ## Status - Gelb: Budget reduziert auf CHF 42'000 ## Nächster Schritt - GL-Entscheidungsgrundlage bis 10:30 ## Offene Fragen - Bern-Sales bestätigt?
Kanonisch heisst: die eine, verbindliche Fassung. Widersprechen sich zwei Angaben, gilt, was in dieser Datei steht. Rohquellen (Mails, Briefings, Transkripte) bleiben daneben liegen, die Essenz wird hier kuratiert.
Das System
Das kuratierte Projektwissen. Lokal, in Markdown, von der KI gepflegt.
MCP, Connectoren, Plugins, vor allem zur E-Mail. Dort läuft die Projektkommunikation. Gmail-Labels oder Outlook-Ordner statt der ganzen Inbox.
Ein Wort statt ein Prompt: status, update, check. Und jeden Morgen läuft das Briefing von selbst.
«Eine gute Assistenz denkt mit und weiss jeden Morgen, was ansteht. Genau das kann die KI übernehmen, und sie schaut auch am Freitagabend kein Fussballspiel.»
Teil 2 · Live-Demo
Eine fiktive Agentur, ein echtes System.
Live-Demo
sources/, eine Datei ground-truth.md, alles lokal.status, die KI liest die Ground Truth und sagt mir, wo das Projekt steht und was die nächste beste Aktion ist.Wichtig fürs Publikum: Das Dashboard ist nur eine Spiegelung der Ground Truth. Ich klicke dort nichts, ich sage dem Agenten, was zu ändern ist.
Risiko im Griff
Nutzen gegen Risiko abwägen: Was ist das Schlimmste, das passieren kann? Das ist deine Einschätzung, und deine Verantwortung.
Teil 3 · Für dich
Prompts, Starter-Kit und der Einstieg ohne Vollzugriff.
Zum Mitnehmen
Funktionieren in ChatGPT, Claude und Copilot, solange der Kontext mitkommt. Jeder gute PM-Prompt hat fünf Teile: Quelle, Auftrag, Format, Review-Regel, nächster Schritt.
Trenne immer:
- belegte Fakten
- Annahmen
- offene Fragen
Erfinde keine Fakten. Wenn Informationen fehlen, sag genau, welche.
Hier sind mehrere Briefing-Versionen, Notizen und Mails zum selben Projekt. Hilf mir, eine Struktur hineinzubringen: - Was ist der aktuelle, gültige Stand? - Wo widersprechen sich die Versionen? - Stimmen Timelines und Budgets überein? - Was hat sich über die Zeit verändert? Erstelle danach eine konsolidierte Fassung mit offenen Fragen an den Kunden.
Nutze dieses Transkript. Extrahiere: - Entscheidungen - Aufgaben mit Owner und Deadline - offene Fragen - Risiken - Punkte fürs Follow-up Gib danach eine Kund:innenmail als Entwurf aus. Keine Aufgabe ohne Owner als Fakt behandeln. Unsichere Deadlines als offene Frage markieren.
Hier ist ein E-Mail-Thread mit mehreren Beteiligten und vermischten Themen. - Fasse zusammen, was inhaltlich wirklich passiert ist. - Wer will was von wem, und bis wann? - Wo widerspricht sich etwas oder bezieht sich jemand auf Veraltetes? - Was muss ich beantworten, was kann ich ignorieren? Erstelle danach einen Antwortentwurf in freundlichem, klarem Ton.
Nutze ausschliesslich die Projekt-Ground-Truth und die neuen Quellen. Erstelle einen Statusbericht: 1. Kurzfazit 2. Fortschritt seit letztem Update 3. Blocker 4. Risiken 5. Entscheidungen nötig 6. Nächste Schritte 7. Offene Fragen Markiere pro Aussage die Quelle oder «Annahme».
Nutze den aktuellen Projektstand. Erstelle drei Versionen desselben Updates: 1. Management-Summary 2. Team-Update 3. Kund:innenmail Gleiche Fakten, aber Ton, Detailtiefe und Call-to-Action angepasst. Gib am Schluss aus, was vor dem Versand geprüft werden muss.
Prüfe diesen Projektstand auf Risiken. Liefere die Top-5-Risiken mit: - Wahrscheinlichkeit und Schaden - Frühwarnsignal - Gegenmassnahme - Owner-Vorschlag - Quelle oder Annahme Markiere Risiken, die aus fehlenden Informationen entstehen.
Nutze die neuen Quellen in [Ordner oder Label]. Aktualisiere die Ground Truth: 1. Neue Quellen auflisten 2. Fakten extrahieren 3. Annahmen und offene Fragen separat markieren 4. Aufgaben, Risiken und Entscheidungen aktualisieren 5. Changelog schreiben Keine alten Fakten überschreiben, ohne den Grund im Changelog zu dokumentieren.
Erstelle aus der Ground Truth eine Timeline mit den wichtigsten Meilensteinen, Abhängigkeiten und Verantwortlichen. Prüfe deinen eigenen Plan danach kritisch: - Was ist zu optimistisch? - Wo fehlen Quellen? - Welche Entscheidung braucht menschliche Freigabe? Danach: Stelle die Timeline als übersichtliche Tabelle dar.
Und wenn ich nur Copilot habe?
Ohne Datei-Agent und Connectoren bist du selber die Verbindung: du trägst den Kontext in den Chat und die Ergebnisse zurück. Mehr Copy-Paste, gleiches Prinzip.
Copilot + Ground Truth
Das Ground-Truth-Prinzip braucht keinen lokalen Agenten. Eine gepflegte Datei im Projektordner reicht, du übernimmst die Rolle der Automatisierung.
Ich lade dir die wichtigsten E-Mails, das Briefing und ein Meeting-Protokoll zu einem Projekt hoch. Hilf mir zuerst zu verstehen, was hier läuft. Danach extrahiere das Wissen so, dass ich es als Projekt-Grundlage (Ground Truth) weiterverwenden kann: Ziele, Scope, Beteiligte, Aufgaben, Entscheidungen, Risiken, offene Fragen. Trenne belegte Fakten, Annahmen und offene Fragen. Erfinde nichts.
Angehängt findest du meine Ground-Truth-Datei und neue Quellen (Mails, Protokolle) seit dem letzten Update. Aktualisiere die Ground Truth: 1. Fakten aus den neuen Quellen extrahieren 2. Aufgaben, Risiken und Entscheidungen nachführen 3. Annahmen und offene Fragen separat markieren 4. Änderungen am Schluss als kurze Liste ausgeben Gib mir die komplette aktualisierte Datei zurück, damit ich sie direkt wieder abspeichern kann. Erfinde nichts.
Downloads
10 Kern-Prompts nach Use Case, Trigger-Prompts für ein GTS, Copilot-Leitfaden, Beispiel mit Meeting-Transkript.
prompt-bibliothek.zip ↓ ▦Ground-Truth-Vorlage, Agenten-Regeln, Ordnerstruktur und der Start-Prompt, der alles aufbaut.
gts-starter-kit.zip ↓ ✉Synthetisches Briefing, Mails und Mediaplan der fiktiven Agentur, plus 4 Übungen zum Ausprobieren.
uebungsdaten.zip ↓Mehr davon: rtk.kuble.com, Road to Knowledge: gratis registrieren, Tutorials und regelmässige Webinare.
Zum Schluss · Blueprint
Die meisten holen sich von der KI Antworten. Du baust dir ein System. Sechs Schritte, jeder ist für sich schon nützlich.
sources/. Das ist das Gedächtnis deines Systems.update, check, status. Einmal in der AGENTS.md definiert, für immer wiederverwendbar.Die Prompts dazu: kopieren, einfügen, und die KI interviewt dich. Am Schluss bekommst du die Datei fertig formatiert zum Abspeichern.
Ich will eine Datei ueber-mich.md als Fundament für meine KI-Zusammenarbeit. Interviewe mich dazu: Stelle mir die Fragen einzeln und warte jeweils auf meine Antwort. Frage nach: Rolle und Verantwortung, aktuelle Projekte, Arbeitsweise, Kommunikationsstil (Ton, Sprache, Du/Sie), Werte und Entscheidungsgrundsätze, No-Gos. Maximal 8 Fragen. Bohre nach, wenn eine Antwort zu vage ist. Danach erstelle die komplette ueber-mich.md als Markdown mit klaren Abschnitten (# Titel, ## Abschnitte, Aufzählungen), damit ich sie direkt abspeichern kann. Nutze nur meine Antworten, erfinde nichts.
Ich will eine AGENTS.md: die Betriebsanleitung, wie meine KI für mich arbeiten soll. Interviewe mich einzeln zu: Wie soll die KI schreiben (Ton, Sprache, Länge)? Was soll sie nie tun? Wann soll sie nachfragen statt raten? Was darf sie allein entscheiden, was braucht meine Freigabe? Welche Triggerwörter will ich (z.B. update, check, status) und was soll jeweils passieren? Danach erstelle die komplette AGENTS.md als Markdown: Grundregeln, Arbeitsweise, Tabus, Triggerwörter mit Ablauf. Formuliere die Regeln kurz und prüfbar. Nur aus meinen Antworten, nichts erfinden.
Ich will für ein Projekt eine Ground Truth aufbauen: eine kanonische Datei, die den verbindlichen Stand hält. Interviewe mich einzeln zu: Projektname und Ziel, Scope und Out-of-Scope, Beteiligte und Rollen, aktueller Status, nächste Schritte mit Fristen, bekannte Risiken, offene Fragen. Danach erstelle die komplette ground-truth.md als Markdown mit den Abschnitten: Zusammenfassung, Projekt, Aufgaben (Tabelle mit Owner und Frist), Entscheidungen, Risiken, Offene Fragen, Annahmen, Changelog. Trenne belegte Fakten von Annahmen. Erfinde nichts.
Hilf mir zu entscheiden, welche Verbindungen meine KI zu meinen Tools bekommen soll. Frage mich einzeln: Welche Tools nutze ich (E-Mail, Kalender, Ablage, Chat)? Was davon darf die KI lesen, was schreiben? Welche Daten sind sensibel und bleiben aussen vor? Was erlaubt meine Firma? Danach erstelle mir einen kurzen Verbindungs-Plan als Markdown: pro Tool der Zugriff (lesen / schreiben / kein Zugriff), die Begründung und der erste Einrichtungsschritt. Dazu eine Zeile pro Risiko, das ich bewusst in Kauf nehme.
Ich will Triggerwörter definieren, damit ich nicht jedes Mal neu prompten muss. Frage mich einzeln: Welche Abläufe wiederhole ich regelmässig (z.B. Tagesstand, neue Quellen verarbeiten, Statusreport)? Was genau soll bei jedem Ablauf passieren, Schritt für Schritt? Was soll die KI dabei nie tun? Danach erstelle mir pro Ablauf einen Trigger-Abschnitt im AGENTS.md-Format: ### triggerwort, darunter die Schritte als nummerierte Liste, darunter die Grenzen. Kurz und eindeutig, damit die KI es jedes Mal gleich ausführt.
Ich will wiederkehrende PM-Arbeit automatisieren (z.B. Morgen-Briefing, Statusreport, Deadline-Wächter). Frage mich einzeln: Welche Routine will ich zuerst? Wann soll sie laufen? Welche Quellen braucht sie? Was ist das Ergebnis und wohin geht es? Woran merke ich, dass sie falsch läuft? Danach erstelle mir die Automatisierungs-Anweisung als Markdown: Name, Zeitplan, Schritte, Quellen, Ausgabeformat, Stopp-Regeln. So formuliert, dass ich sie direkt als Auftrag an meine KI oder in eine Automation einfügen kann. Starte mit einer Routine, nicht mit fünf.
«Die meisten stellen der KI Fragen. Wenige bauen Systeme. Das ist der Unterschied.»