Ich habe meine KI-Eingabeaufforderungen automatisiert – so habe ich Stunden gespart

Alles klar, Leute, Ryan Cooper hier, euer freundlicher Workflow-Enthusiast von agntwork.com. Heute gehen wir tief in etwas hinein, das schon seit einer Weile in meinem Kopf herumschwirrt, etwas, das uns verspricht, wertvolle Stunden und mentale Kapazitäten zurückzugeben: die überraschend einfache Kunst, eure AI-Prompts zu automatisieren.

Ich weiß, ich weiß, der Ausdruck „AI-Prompts automatisieren“ mag ein bisschen meta klingen, ein bisschen so, als würde man einem Roboter beibringen, sich selbst zu unterrichten. Aber hört mir zu. Im großen Ganzen verbringen wir alle viel Zeit damit, den perfekten Prompt zu formulieren. Wir feilen, wir verfeinern, wir kopieren, wir fügen ein. Und wenn du so bist wie ich, machst du das *häufig*.

Vor ungefähr sechs Monaten, nach meinem dritten Kaffee am Morgen und beim starren auf ein Dokument, das für einen Kunden zusammengefasst werden musste, kam es mir in den Sinn. Ich hatte wahrscheinlich in dieser Woche etwa hundertmal „Fasse das folgende Dokument zusammen, hebe die wichtigsten Aktionspunkte und potenziellen Risiken hervor, in weniger als 500 Wörtern“ getippt. Meine Finger waren müde, mein Gehirn war müde, und ehrlich gesagt, ich war gelangweilt. Da wurde mir klar, dass die repetitive Natur meines Prompt-Entwurfs ein Workflow-Problem für sich war. Und wenn es eine Sache gibt, die ich über Workflows gelernt habe, dann ist es, dass Wiederholung der Feind der Produktivität und der beste Freund der Automatisierung ist.

Heute sprechen wir also nicht nur über AI. Wir sprechen über den *Meta-Workflow* der Interaktion mit AI. Genauer gesagt, wie man aufhört, ein Prompt-Affin zu sein und anfängt, ein Prompt-Orchestrator zu werden. Wir werden ein System entwickeln, das deine häufigsten AI-Interaktionen nimmt und sie in Ein-Klick-Wunder verwandelt. Und ja, wir werden das tun, ohne wie ein Risikokapitalgeber zu klingen, der seine neueste „paradigmatische Lösung“ anbietet.

Das Problem: Prompt-Müdigkeit und Kontextwechsel

Seien wir ehrlich, die Nutzung von AI-Tools wie ChatGPT, Claude oder sogar spezialisierteren APIs ist zu einer Säule unserer täglichen Arbeit geworden. Vom Verfassen von E-Mails bis hin zu Brainstorming-Inhalten, vom Zusammenfassen von Recherchen bis zum Debuggen von Code-Schnipseln – AI ist überall. Aber mit großer Macht kommt große… Wiederholung.

Denk an deine typische Interaktion:

• Öffne das AI-Tool.
• Gib ein standardmäßiges Vorwort ein (z. B. „Agieren Sie als leitender Marketingstratege…“).
• Füge deinen spezifischen Eingabewert ein (den E-Mail-Entwurf, den Artikel, die Daten).
• Füge deine spezifische Anfrage hinzu (z. B. „…und schreibe das um, um es prägnanter und ansprechender für ein Gen Z-Publikum zu machen.“).
• Drücke die Eingabetaste.
• Kopiere die Ausgabe.
• Füge sie woanders ein.

Dieser Zyklus, obwohl effektiv, ist voller Mikro-Reibungspunkte. Jedes Mal, wenn du dieses Vorwort eintippst, verlierst du ein paar Sekunden. Jedes Mal, wenn du kopierst und einfügst, riskierst du einen Fehler. Jedes Mal, wenn du zwischen deinem Dokument und dem AI-Tool wechselst, machst du einen Kontextwechsel, was, wie Studien gezeigt haben, deine Produktivität erheblich senkt. Meine persönliche Erfahrung bestätigt das: Nach ein paar Stunden Hin und Her fühlt sich mein Gehirn an wie Rührei.

Mein Ziel, und was ich dir heute helfen möchte zu erreichen, ist es, diese Reibungspunkte zu beseitigen. Wir werden Mini-Automatisierungen entwickeln, die deine gängigen Prompts vorab zusammenstellen, dynamische Eingaben zulassen und in einigen Fällen sogar die Ausgabe für dich erledigen. Keine Programmierkenntnisse erforderlich, hauptsächlich nur eine kluge Nutzung vorhandener Tools.

Lösung 1: Tastaturkürzel und Textvergrößerer – Deine erste Verteidigungslinie

Das ist wahrscheinlich der einfachste, unmittelbare Gewinn, den du erzielen kannst. Wenn du 2026 keinen Textvergrößerer verwendest, lässt du freie Zeit liegen. Tools wie TextExpander, Alfred Snippets (macOS) oder sogar grundlegende Textkürzel auf Betriebssystemebene können dir Stunden sparen.

So verwende ich es:

Ich habe einen gängigen Prompt, den ich zum Zusammenfassen von Besprechungsnotizen verwende. Er sieht ungefähr so aus:

„Als persönliche Assistenz analysiere das folgende Gesprächsprotokoll. Identifiziere wichtige Entscheidungen, die getroffen wurden, Aktionspunkte, die zugewiesen wurden (einschließlich wer verantwortlich ist und bis wann), und offene Fragen oder Themen für zukünftige Diskussionen. Präsentiere dies in einer Aufzählungsliste, gefolgt von einem prägnanten Zusammenfassungsparagraph.
[HIER BESPRECHUNGSPROTOKOLL EINFÜGEN]“

Das jedes Mal einzutippen? Nein danke. Ich habe ihm eine einfache Abkürzung zugewiesen: `;mnsum`. Wenn ich also Notizen benötige, tippe ich einfach `;mnsum` ein, und boom, der gesamte Prompt erscheint. Alles, was ich tun muss, ist, das Protokoll einzufügen.

Praktisches Beispiel: macOS Text-Ersatz

Wenn du ein Mac-Benutzer bist, kannst du dies nativ tun:

1. Gehe zu Systemeinstellungen -> Tastatur -> Textersetzungen.
2. Klicke auf die ‚+‘-Schaltfläche.
3. Gib im Feld „Ersetzen“ deine Abkürzung ein (z. B. `;rewrite`).
4. Im Feld „Mit“ füge deinen vollständigen AI-Prompt ein (z. B. „Du bist ein professioneller Lektor. Schreibe den folgenden Text um, um Klarheit, Prägnanz und Engagement zu verbessern. Konzentriere dich auf einen positiven und ermutigenden Ton. Achte auf korrekte Grammatik und Zeichensetzung.
   [HIER TEXT EINFÜGEN]“).
5. Klicke auf „OK.“

Jetzt, wo immer du `;rewrite` eintippst, wird es zu deinem vollständigen Prompt erweitert. Das funktioniert in deinem Browser, deinem Texteditor, überall. Es ist eine kleine Änderung, aber die kumulative Wirkung ist massiv. Ich habe etwa 20 davon für verschiedene Aufgaben – das Verfassen von Social Media-Beiträgen, das Erstellen von Code-Kommentaren, sogar einfach nur das Bitten an AI, Blogpost-Titel zu brainstormen.

Lösung 2: Optimierung mit benutzerdefinierten GPTs und AI-Assistenten

Okay, jetzt wird es ein wenig anspruchsvoller, aber immer noch gut im „No-Code“-Komfortbereich. Wenn du ein ChatGPT Plus-Abonnent bist, sind benutzerdefinierte GPTs hier dein bester Freund. Sie verpacken im Wesentlichen eine Persona und eine Reihe von Anweisungen, sodass du sie nicht jedes Mal neu eintippen musst.

Ich habe einen benutzerdefinierten GPT speziell zum Erstellen von LinkedIn-Beiträgen erstellt. Früher war mein Prompt etwa so:

„Du bist ein B2B-Inhaltsmarketing-Spezialist. Verfasse einen prägnanten und ansprechenden LinkedIn-Beitrag auf Grundlage der folgenden Schlüsselpunkte. Füge dort, wo es angebracht ist, relevante Emojis hinzu und schlage 2-3 relevante Hashtags vor. Der Ton sollte professionell, aber ansprechend sein.
[HIER SCHLÜSSELPUNKTE EINFÜGEN]“

Jetzt hat mein benutzerdefinierter GPT, den ich „LinkedIn Post Creator“ nenne, all das vorab in seinen Anweisungen geladen. Wenn ich es öffne, muss ich nur meine Schlüsselpunkte einfügen, und es weiß genau, was zu tun ist. Es ist, als hätte man einen dedizierten AI-Assistenten für spezifische Aufgaben.

Wie man einen benutzerdefinierten GPT erstellt (Schnelle Schritte):

1. Gehe zu chat.openai.com, klicke auf „Erforschen“ (oben links), dann auf „Erstelle einen GPT.“
2. Im Tab „Erstellen“ sage dem GPT-Builder, was du möchtest, dass dein GPT tun soll. Zum Beispiel: „Ich möchte einen GPT, der mir hilft, professionelle E-Mails zu verfassen. Er sollte meine Hauptpunkte und den Empfänger aufnehmen und dann eine höfliche, klare und prägnante E-Mail generieren. Er sollte mich immer nach dem Ton fragen, bevor er finalisiert.“
3. Der Builder wird dir dann präzisierende Fragen stellen. Hier legst du deine spezifischen Anweisungen, den Ton und das gewünschte Ausgabeformat fest.
4. Sobald du zufrieden bist, gehe zum Tab „Konfigurieren“. Hier kannst du die Anweisungen direkt verfeinern, Dateien hochladen (Wissensdatenbank) und „Funktionen“ hinzufügen (Web-Browsing, DALL-E, Code-Interpreter).
5. Vergib einen Namen und eine Beschreibung.
6. Setze die Privatsphäre (öffentlich, nicht gelistet oder privat).
7. Speichere es!

Jetzt, anstatt dein langes Vorwort einzutippen, wählst du einfach deinen „LinkedIn Post Creator“-GPT aus, fügst deinen Inhalt ein und drückst die Eingabetaste. Es spart dir enorm viel Zeit und sorgt für Konsistenz in deiner AI-Ausgabe.

Lösung 3: Nutzung von Automatisierungstools für mehrstufige Workflows

Hier gehen wir einen Schritt weiter. Was ist, wenn du einen Artikel nehmen, ihn zusammenfassen, dann Aktionspunkte extrahieren und anschließend eine E-Mail basierend auf diesen Aktionspunkten entwerfen musst? Das ist ein mehrstufiger Workflow, der teilweise mit Tools wie Zapier, Make (ehemals Integromat) oder sogar Apple Shortcuts automatisiert werden kann.

Mein Lieblingsbeispiel dafür ist die Automatisierung meiner Artikelzusammenfassungen und der Extraktion von Kernpunkten. Ich lese oft lange Artikel zur Recherche und benötige schnelle Stichpunkte für meine Notizen. Manuelles Kopieren, Einfügen, Auffordern und dann erneut Kopieren ist mühsam.

Praktisches Beispiel: Automatisierung von Artikelzusammenfassungen mit Make.com und einer AI-API

Das mag etwas komplexer erscheinen, aber ich verspreche, es ist hauptsächlich Drag-and-Drop. Dafür brauchst du einen API-Schlüssel für einen AI-Dienst (wie die API von OpenAI, die oft kostengünstiger für die Automatisierung ist als Weboberflächen bei hohem Volumen). Ich benutze Make.com dafür.

1. Trigger: Ich beginne mit einem einfachen Google Sheet. Wenn ich eine neue Artikel-URL in eine bestimmte Spalte hinzufüge, fungiert das als mein Trigger.
2. Extract Content: Ich benutze ein “HTTP Request” Modul in Make, um den Inhalt dieser URL abzurufen. Oft nutze ich einen Dienst wie Diffbot oder Newspaper3k (wenn ich das lokal mit Python ausführe), um den Artikel aufzubereiten und nur den Haupttext zu extrahieren. Für Make könntest du ein “Get a page content” Modul aus einer seiner Integrationen verwenden oder mit Regex parsen, wenn du dich abenteuerlustig fühlst.
3. Prompt AI: Das ist der Kern. Ich sende den extrahierten Text an die API von OpenAI (unter Verwendung des “OpenAI” Moduls in Make). Mein Prompt sieht etwa so aus:

   
   "Fasse den folgenden Artikel in 3-5 wichtigen Punkten zusammen. Identifiziere dann mögliche Maßnahmen oder strategische Erkenntnisse, die für einen Tech-Blogger relevant sind.
   Artikel:
   {{text_from_article}}"
   

   Ich füge dynamisch den `{{text_from_article}}` aus dem vorherigen Schritt ein.

4. Process Output: Die KI gibt die Zusammenfassung zurück. Ich benutze dann ein weiteres Modul, um diese Zusammenfassung zu parsen (z.B. ein “Text Parser”, um Punkte oder spezifische Abschnitte zu extrahieren).
5. Store Output: Schließlich aktualisiere ich eine andere Spalte in meinem Google Sheet mit der generierten Zusammenfassung und den wichtigsten Erkenntnissen. Möglicherweise sende ich mir auch eine Slack-Benachrichtigung mit der Zusammenfassung.

Dieser gesamte Prozess geschieht im Hintergrund. Ich füge einfach eine URL in ein Spreadsheet ein, und einige Minuten später habe ich eine prägnante Zusammenfassung und Maßnahmenpunkte, die auf mich warten. Es ist eine wesentliche Veränderung für Forschung und Inhaltskuratierung. Die anfängliche Einrichtung dauert etwa eine Stunde, spart mir aber wahrscheinlich 30 Minuten pro Artikel, den ich auf diese Weise bearbeite.

Du kannst diese Logik auf viele andere Szenarien anwenden: automatisch Beiträge für soziale Medien aus neuen Blogartikeln generieren, Kundenfeedback-E-Mails zusammenfassen oder sogar Support-Tickets basierend auf einer KI-Analyse priorisieren.

Handlungsrelevante Erkenntnisse: Dein Prompt-Automatisierungs-Plan

Okay, wir haben über Theorien gesprochen, wir haben über Beispiele gesprochen. Jetzt lass uns zum Wesentlichen kommen. Wie beginnst du noch heute damit, *deine* KI-Prompts zu automatisieren?

1. Audit Your Prompts: Verbringe eine Woche damit, bewusst jeden KI-Prompt, den du verwendest, aufzuschreiben. Welche sind repetitiv? Welche tippst du fast wortwörtlich mehrere Male am Tag? Dies sind deine Hauptkandidaten für die Automatisierung.
2. Start Simple with Text Expanders: Für deine absolut häufigsten, leicht repetitiven Prompts, richte Tastenkombinationen oder Text-Expander-Snippets ein. Das ist die einfachste Lösung und wird dir sofortige Erfolge bringen. Strebe nach 5-10 solchen Snippets in deiner ersten Woche.
3. Persona-fy with Custom GPTs (or Similar): Wenn du ein ChatGPT Plus-Nutzer bist, identifiziere Aufgaben, bei denen du der KI wiederholt eine spezifische Persona oder einen Satz von Anweisungen gibst (z.B. “Agier als Marketing-Experte,” “Erzeuge Code-Kommentare für Python”). Erstelle einen dedizierten Custom GPT für jede dieser Aufgaben. Das vereinfacht deine Interaktion erheblich.
4. Explore No-Code Automation for Multi-Step Flows: Für Aufgaben, die das Abrufen von Daten, die Verarbeitung mit KI und dann etwas anderes mit dem Ergebnis beinhalten (wie das Aktualisieren eines Sheets, das Senden einer E-Mail oder das Posten in sozialen Medien), schaue dir Tools wie Zapier oder Make an. Beginne mit einer einfachen Zwei- oder Drei-Schritt-Automatisierung. Versuche nicht, dein ganzes Leben am ersten Tag zu automatisieren.
5. Don’t Forget About Templates: Manchmal ist die einfachste Lösung ein gut organisiertes Set von Prompt-Vorlagen in einem Dokument oder einer Notizen-App. Während dies nicht im strengsten Sinne “Automatisierung” ist, reduziert das Vorhandensein dieser Vorlagen die mentale Belastung, sie von Grund auf neu zu erstellen.
6. Iterate and Refine: Dein erster automatisierter Prompt könnte nicht perfekt sein. Das ist in Ordnung! Achte auf die Ausgabe. Passe deine Snippets an, verfeinere die Anweisungen deines Custom GPT und passe deine Make-Szenarien an. Automatisierung ist ein fortlaufender Prozess der Verbesserung.

Das Ziel hier ist nicht, menschliches Denken zu eliminieren – ganz im Gegenteil. Es geht darum, deine geistige Energie von den alltäglichen, sich wiederholenden Aufgaben der Interaktion mit KI zu befreien, damit du dich auf das höhere strategische Denken konzentrieren kannst, das KI (noch) nicht replizieren kann. Höre auf, ein Prompt-Kopierer zu sein, und beginne, ein Prompt-Architekt zu werden. Dein Gehirn und dein Zeitplan werden es dir danken.

Bis zum nächsten Mal, bleibe dran und baue smarte Workflows!

Verwandte Artikel

• Top AI-Produktivitätstools für 2025
• Wie ich meine Terminplanung automatisiert habe
• Beste DSPy-Alternativen im Jahr 2026 (Getestet)

🕒 Published: March 28, 2026