5 Arbeitsabläufe zur Extraktion von KI-Modellwissen

1. Lege die Standards fest: Öffne jedes Projekt und lass Fable deine claude.md als das Betriebshandbuch umschreiben, das ein schwächeres Modell benötigen würde: deine Konventionen, die Fehler, die es mit der Regel verhindern soll, die jeweils einen stoppt, die Qualitätskriterien als überprüfbare Maßstäbe. Lass es dann deine drei wirkungsvollsten Fähigkeiten vollständig ausformulieren. 2. Das Berater-Audit: Gib ihm deine Projekte und Zahlen mit einem einzigen Prompt: „Handle als der Berater, den ich mir nicht leisten kann, prüfe alles, was ich habe, und liefere einen Fahrplan, den ein weniger fähiges Modell Schritt für Schritt ausführen kann. Die Begründung wird festgehalten, während das Modell, das sie erzeugt hat, noch zum Flatrate-Preis läuft.“ 3. Der zweite Gehirn-Durchlauf: Starte tiefgehende Recherchen zu deinen Mitbewerbern und den Problemen deiner Kunden. Verarbeite jede Erkenntnis in einer eigenen Notiz in Obsidian – eine Einsicht pro Notiz. Hunderte verknüpfte Notizen werden immer wieder genutzt; ein einzelner dicker Bericht versinkt in der Vergessenheit. 4. /Ziele + dynamische Arbeitsabläufe: Beschreibe, wie „fertig“ aussieht, verlange, dass der Beleg direkt in die Ergebniszeile eingefügt wird, und begrenze jede Sitzung mit einer festen Anzahl von Durchläufen oder einer Zeitvorgabe. Das Modell arbeitet stundenlang unbeaufsichtigt, während die Token trotzdem nur den normalen Preis kosten. 5. Die Aufzeichner-Fähigkeit: Eine Fähigkeit, die nach jedem schwierigen Problem automatisch aktiviert wird: Sie hält den Lösungsansatz, die wichtigen Entscheidungen und die wiederverwendbare Regel fest und speichert sie als Notiz in deinem Repository. Binde sie in deine Claude-Regeln ein, und Fable dokumentiert sein eigenes Denken den ganzen Tag über – völlig automatisch.