Sie müssen kein Entwickler sein, um einen benutzerdefinierten KI-Assistenten zu erstellen, der genau nach Ihren Wünschen funktioniert. In den letzten 18 Monaten haben OpenAI und Anthropic dies möglich gemacht – mit GPTs und Claude Projects können Sie spezialisierte KI-Systeme über eine Benutzeroberfläche konfigurieren, testen und bereitstellen. Keine API-Schlüssel. Kein Python. Nur klare Anweisungen und ein paar Iterationen.
Die Lücke zwischen dem, was Sie wollen, und dem, was ein allgemeiner Chatbot liefert, lässt sich mit der richtigen Einrichtung normalerweise schließen. Lassen Sie mich Ihnen zeigen, wie.
GPTs vs. Claude Projects verstehen
Das sind nicht dieselben Dinge, auch wenn sie ähnliche Probleme lösen.
GPTs sind der Ansatz von OpenAI: Sie konfigurieren eine benutzerdefinierte ChatGPT-Instanz mit spezifischen Anweisungen, laden Dateien zur Referenz hoch und verbinden optional externe APIs (wenn Sie einen Entwickler haben, der das einrichtet). Sie erhalten einen teilbaren Link. GPTs leben in Ihrem ChatGPT-Konto und können öffentlich oder privat gehalten werden. OpenAI nimmt 30 % der Einnahmen, wenn Sie sie im GPT Store verkaufen – die meisten Leute tun das nicht.
Claude Projects sind das Äquivalent von Anthropic: Sie erstellen einen benannten Projekt-Arbeitsbereich in Claude.ai, fügen eine Systemanweisung hinzu, laden Dokumente hoch und erstellen eine spezialisierte Instanz. Projekte sind nicht per URL teilbar wie GPTs – sie bleiben in Ihrem Konto oder dem Arbeitsbereich Ihres Teams. Sie eignen sich besser für interne Arbeitsabläufe als für die öffentliche Verteilung.
Wählen Sie GPTs, wenn Sie etwas öffentlich teilen möchten oder die native App-Store-Distribution wünschen. Wählen Sie Claude Projects, wenn Sie für sich selbst oder ein Team entwickeln oder eine meinungsfreudigere Schnittstelle für die Arbeit mit langen Dokumenten benötigen.
Ihr erstes GPT erstellen (OpenAI)
Starten Sie hier: chat.openai.com → New button → Create a GPT. Sie sehen eine Builder-Oberfläche mit zwei Seiten – ein Konfigurationsfenster links, ein Test-Chat rechts.
Benennen und beschreiben Sie, was es tut. Das ist wichtig für die Klarheit, nicht für SEO. „Kundensupport-Bot v3“ ist weniger nützlich als „Support-Bot: Richtlinienfragen für SaaS-Kunden“.
Als Nächstes kommt das Anweisungsfeld – das ist Ihre Systemanweisung. Hier scheitern die meisten Leute, weil sie vage schreiben.
Schlechte Anweisungen:
Sie sind ein hilfreicher Kundensupport-Assistent. Helfen Sie Kunden bei ihren Fragen.
Antworten Sie professionell und höflich. Seien Sie immer freundlich.Das sagt dem GPT nichts Spezifisches. Es wird generisch sein. Stattdessen:
Sie sind ein Kundensupport-Spezialist für AlgoVesta, eine algorithmische Handelsplattform.
Ihre Rolle:
- Beantworten Sie Fragen zu Handelsstrategien, Backtesting, API-Integration und Konto-Setup
- Diskutieren Sie NICHT die Preise – verweisen Sie Benutzer an pricing@algovesta.com
- Geben Sie KEINE Handelsempfehlungen oder diskutieren Sie spezifische Marktpositionen
- Wenn ein Benutzer nach einer Funktion fragt, bei der Sie sich nicht sicher sind, sagen Sie „Ich werde dies an unser Ingenieurteam weiterleiten“
Kontextdokumente sind beigefügt. Beziehen Sie sich bei Antworten darauf.
Halten Sie Antworten auf maximal 2-3 Absätze beschränkt.
Verwenden Sie eine einfache Sprache – gehen Sie davon aus, dass der Benutzer nicht technisch versiert ist, es sei denn, er gibt etwas anderes an.Beachten Sie, was sich geändert hat: spezifischer Umfang, klare Grenzen, Bezugnahme auf hochgeladene Dokumente, Anleitungen zum Tonfall und eine Beschränkung der Antwortlänge. Dies reduziert Halluzinationen und thematische Abweichungen um ca. 50 %.
Laden Sie als Nächstes Ihre Referenzdokumente hoch. PDFs, Tabellenkalkulationen, Textdateien – alles funktioniert. Das GPT wird sich im Kontext auf diese beziehen. Halten Sie Ihre Dateien insgesamt unter 100 MB und möglichst unter 20 Dokumenten. Mehr Dateien = langsamere Abfrage und schwierigere Navigation für das GPT.
Testen Sie es im Vorschau-Chat. Stellen Sie ihm dreimal auf unterschiedliche Weise dieselbe Frage. Wenn sich die Antwort erheblich ändert oder wichtige Punkte aus Ihren Dokumenten fehlen, gehen Sie zurück und schreiben Sie die Anweisungen neu. Fügen Sie Details hinzu. Fügen Sie Beispiele für gewünschte Ausgaben hinzu.
Claude Projects erstellen (Anthropic)
Navigieren Sie zu claude.ai → Projects → New Project. Benennen Sie es und laden Sie sofort Dokumente hoch.
Claude Projects haben eine andere Benutzeroberfläche als GPTs. Es gibt einen Abschnitt „Project Context“, in den Sie Anweisungen einfügen und Dateien hinzufügen. Claude behandelt lange Dokumente anders – es ist schneller beim Verdauen von 50-seitigen PDFs, ohne Details zu verlieren.
Die Einrichtung der Systemanweisung ist fast identisch mit der von GPTs, aber das Standardverhalten von Claude ist weniger anfällig für Halluzinationen, sodass Sie oft etwas weniger explizit bei den Grenzen sein können. Die gleiche Regel gilt jedoch: Spezifität schlägt Allgemeinheit.
Beispiel für einen Analysator von Rechtsdokumenten:
Sie sind ein Zusammenfasser von Rechtsdokumenten. Ihre Aufgabe:
- Extrahieren Sie wichtige Daten, Parteien und Verpflichtungen aus Verträgen
- Kennzeichnen Sie ungewöhnliche oder riskante Klauseln
- Geben Sie die Ausgabe als JSON aus: {Parteien, effektives_Datum, Kündigungsdatum, Schlüsselverpflichtungen, Risiken}
- Geben Sie KEINE Rechtsberatung
- Wenn eine Klausel mehrdeutig ist, kennzeichnen Sie sie als „ÜBERPRÜFUNG ERFORDERLICH“
Die hochgeladenen Dokumente sind Unternehmensverträge. Analysieren Sie jedes einzeln.Ein Vorteil von Claude Projects: Sie können mehrere Gespräche im selben Projekt führen, und der Kontext wird übertragen. Wenn Sie also 10 Dokumente analysieren, lernt das GPT aus den ersten 3 und verarbeitet die nächsten 7 konsistenter. Bei GPTs beginnt jedes Gespräch neu.
Die kritische Testphase
Bevor Sie sich auf ein System verlassen, testen Sie Grenzfälle.
- Grenzentests: Bitten Sie es, Dinge außerhalb seines Umfangs zu tun. Können Sie es dazu bringen, aus der Rolle zu fallen oder Themen zu diskutieren, die es nicht sollte?
- Dokumentenabruf: Stellen Sie Fragen, die Informationen aus bestimmten Abschnitten Ihrer hochgeladenen Dateien erfordern. Findet es sie?
- Tonkonsistenz: Geben Sie ihm dieselbe Aufgabe, formuliert in formeller, lässiger und technischer Sprache. Hält es sich an die Tonvorgaben?
- Ausgabeformat: Wenn Sie JSON oder eine bestimmte Struktur benötigen, testen Sie mehrere Variationen. Claude und GPT-4 bekommen das normalerweise gut hin, aber Sonnet oder Basis-GPT-4o können abweichen.
Dies dauert 30 Minuten und erspart Ihnen, Fehler zu entdecken, nachdem Sie den Link bereits an 50 Personen weitergegeben haben.
Teilen und Iteration
GPTs können über einen direkten Link geteilt werden. Sie können festlegen, ob ChatGPT Plus benötigt wird (es wird für den Zugriff benötigt, Benutzer benötigen weiterhin ihr eigenes Konto). Sie können es privat für sich behalten, es mit einem Link teilen oder es öffentlich machen.
Claude Projects haben keine öffentliche Freigabe. Sie sind privat für Ihr Konto oder Ihren Arbeitsbereich. Wenn Sie jemand anderem Zugriff gewähren möchten, müssen Sie entweder Ihre Claude-Kontodaten teilen (nicht empfohlen) oder das Projekt in dessen Konto neu erstellen.
Nach dem Start beobachten Sie, was die Leute tatsächlich fragen. Fehler in der ersten Woche lehren Sie, was Ihre Anweisungen übersehen haben. Überarbeiten Sie einmal pro Woche basierend auf der tatsächlichen Nutzung. Zu häufiges Überarbeiten tötet die Dynamik; zu wenig Überarbeitung bedeutet, dass Sie halbfertig starten.
Beginnen Sie noch heute: Wählen Sie einen Arbeitsablauf, den Sie wiederholt durchführen – Kunden-Onboarding, Dokumentenzusammenfassung, Datenextraktion, was auch immer. Verbringen Sie 45 Minuten damit, ein GPT oder Claude Project dafür zu erstellen. Testen Sie es mit den drei Grenzfallfragen, die Sie normalerweise stolpern lassen würden. Teilen Sie den Link mit zwei Personen und beobachten Sie, was passiert. Sie werden durch die tatsächliche Nutzung mehr lernen als durch das Lesen von Anleitungen.
