Peter Martini, der auf LinkedIn Coaches beim Aufbau ihrer Sichtbarkeit unterstützt, hat kein ChatGPT mehr im Einsatz. Stattdessen arbeitet er mittlerweile mit 42 selbst gebauten KI-Arbeitsabläufen, sogenannten Skills, in Claude Cowork. In einem aktuellen LinkedIn-Beitrag beschreibt er, wie er sich das Werkzeug ganz ohne Vorwissen angeeignet hat und welche sieben Erkenntnisse für ihn den größten Unterschied gemacht haben.
Der Einstieg ohne Vorwissen
Martini macht keinen Hehl daraus, dass er zu Beginn keine Ahnung hatte, wie das Arbeiten mit Cowork funktioniert. Er habe sich die Anwendung durch reines Ausprobieren erschlossen. Als ersten Schritt empfiehlt er den von Anthropic mitgelieferten Skill „setup-cowork“, den er als besten Startpunkt bezeichnet, da Anthropic von Haus aus bereits eine Reihe an Skills bereitstellt.
Projektordner klar abgrenzen
Ein zentraler Punkt in Martinis Beitrag ist der Umgang mit lokalen Dateien. Cowork arbeite direkt mit ihnen, weshalb er empfiehlt, dem Tool nur Zugriff auf klar abgegrenzte Projektordner zu geben. Jeder dieser Ordner erhalte eigene Anweisungen, Kontextdateien und Erinnerungen, sodass die Arbeit strukturiert bleibt.
Skills entstehen aus Wiederholung
Nach eigener Aussage speichert Martini einen Arbeitsablauf dann als Skill, sobald er ihn dreimal wiederholt hat. So verwandelt sich sein Alltagswissen Schritt für Schritt in wiederverwendbare Bausteine, statt jedes Mal von vorne zu beginnen.
Iteration als Erfolgsrezept
Gute Skills entstehen für ihn nicht am Reißbrett, sondern iterativ. Sein Vorgehen: durchführen, prüfen, korrigieren, speichern. Martini beschreibt, dass er Claude jedes Mal frage, wie sich ein schwacher Skill verbessern lasse, wenn etwas nicht gut funktioniert. Mit der Zeit würden seine Skills dadurch immer besser.
Connectors und menschliche Kontrolle
Für den Zugriff auf externe Datenquellen wie Gmail, Kalender, Notion oder Google Drive setzt Martini auf Connectors, die sich in den Einstellungen aktivieren lassen. Trotz aller Automatisierung bleibt für ihn die menschliche Kontrolle Pflicht: „Auch Cowork ist eine KI, die Fehler macht“, so Martini in seinem Beitrag. Zwischenergebnisse und das Endergebnis prüfe er deshalb grundsätzlich selbst.
Warnung vor zu viel Parallelität
Seine vielleicht persönlichste Lektion betrifft die Anzahl gleichzeitiger Aufgaben. Martini berichtet von einem Selbstversuch mit drei parallel laufenden Aufgaben in Claude Cowork. Das Ergebnis: ständige Kontextwechsel, sobald eine Aufgabe fertig war und ihn brauchte. Sein Fazit fällt eindeutig aus: „Eine Aufgabe fertig zu machen ist mehr wert als vier gleichzeitig anzustoßen.“ Seine Empfehlung lautet daher, nicht mehr als zwei Aufgaben gleichzeitig zu starten.
Struktur und Kontext als Grundlage
Wie eine begleitende Grafik zu Martinis Beitrag verdeutlicht, arbeitet Cowork direkt mit lokalen Dateien, Browsern und verbundenen Diensten. Auch hier gilt der Grundsatz, dem Tool nur Zugriff auf klar abgegrenzte Projektordner zu geben, wobei jeder Ordner eigene Anweisungen, Kontextdateien und Erinnerungen erhält. Eine zentrale Rolle spielt dabei eine CLAUDE.md-Datei, die Rolle, Ziele, Arbeitsweise und Ordnerlogik definiert. Markdown-Dateien speichern das Wissen, wobei Informationen am Anfang der Datei dafür sorgen, dass nur der jeweils relevante Kontext geladen wird. Skills bündeln bewährte Abläufe als wiederverwendbare Standardprozesse, und mehrere Skills lassen sich zu Plugins zusammenfassen, die zusätzlich Befehle und Integrationen mitbringen.
Arbeitsweise: Automatisierung mit Kontrolle
Auf der Anwendungsseite bestätigt die Grafik den iterativen Charakter guter Skills: durchführen, prüfen, korrigieren, speichern. Statt auf blinde Vollautomatisierung zu setzen, empfiehlt sich der Einsatz menschlicher Kontrollpunkte. Automatisiert werden sollten vor allem repetitive, fehleranfällige Aufgaben sowie solche, die kreative Energie binden. Als typische Einsatzfelder nennt die Grafik das Priorisieren von E-Mails, das Entwerfen von Antworten, das Ordnen von Dateien, das Auswerten von Belegen, Recherchearbeit, Aufgabenverwaltung und die Inhaltsplanung. Geplant angelegte Aufgaben führen Prozesse regelmäßig aus, vorausgesetzt Rechner und Anwendung bleiben verfügbar. Die entscheidende Erkenntnis dahinter: Produktivität bedeutet nicht mehr Output, sondern messbaren Fortschritt zum richtigen Ziel.
Die Erfolgsregel in fünf Schritten
Am Ende bringt die Grafik den gesamten Ansatz auf eine einfache Formel: Ein klares Ziel führt zu passenden Informationen, diese ermöglichen einen fokussierten Skill, der wiederum menschliches Feedback erhält, das schließlich in eine wiederholte Verbesserung mündet. Diese Kette fasst zusammen, was auch Martini in seinem LinkedIn-Beitrag beschreibt: Klare Ordner, gezielter Kontext, wiederverwendbare Skills und kontrollierte Automatisierungen machen aus Claude Cowork einen sinnvollen Arbeitsassistenten.
Fazit für den Mittelstand
Martinis Erfahrungsbericht zeigt exemplarisch, wie sich KI-Werkzeuge im Berufsalltag durch Ausprobieren, Wiederholung und klare Strukturen nutzbar machen lassen, ganz ohne technischen Hintergrund. Gerade für kleine Unternehmen und Coaches, die mit begrenzten Ressourcen arbeiten, liefert sein Vorgehen praxisnahe Ansatzpunkte für den eigenen Einstieg in KI-gestützte Arbeitsabläufe.
