Zusammenfassung: Das Wichtigste in Kürze
Konzept: Wissen mit NotebookLM (Deep Research) sammeln, strukturieren und in Claude als „Skill“ dauerhaft speichern.
Vorteil: KI arbeitet nach einem festen System, statt nur zu raten. Einmal aufsetzen, immer wieder nutzen.
Anwendungsfall: Im Video wird ein System für hochkonvertierende Landingpages erstellt.
Tools: NotebookLM für die Recherche, Claude AI für die Skill-Erstellung und Ausführung.
Keywords: NotebookLM, Claude AI, KI-Workflow, Claude Skills, Landingpage Optimierung
Long-Tail-Keywords: KI-Experten System bauen, NotebookLM Deep Research Anleitung, Claude AI Skills erstellen, Landingpage Copywriting KI, Marketing Automatisierung mit KI
Der ultimative Workflow: So baust du dir deinen eigenen KI-Experten mit NotebookLM und Claude AI
Stellen Sie sich vor, Sie könnten das geballte Wissen der weltbesten Experten für jedes beliebige Thema in eine KI einspeisen und diese arbeitet fortan als Ihr persönlicher Spezialist – ohne dass Sie selbst Experte auf dem Gebiet sein müssen. In diesem Blogartikel analysieren wir den revolutionären Workflow von Shakeela ZQ, der NotebookLM für tiefgreifende Recherche und Claude AI für die Erstellung von sogenannten „Skills“ nutzt.
Teil 1: Warum Standard-Prompts oft scheitern
Häufig nutzen wir KIs wie ChatGPT oder Claude auf eine sehr oberflächliche Weise. Wir geben einen Befehl wie „Schreibe mir eine Landingpage“ und hoffen auf ein gutes Ergebnis. Das Problem: Die KI greift auf ihr Durchschnittswissen zurück. Das Ergebnis ist oft generisch und trifft nicht den Kern eines hochprofessionellen Prozesses.
Der hier vorgestellte Workflow bricht mit diesem Muster. Die Grundidee ist simpel:
Fundiertes Wissen holen: Wir nutzen NotebookLM, um echtes, wissenschaftlich fundiertes oder praxisbewährtes Wissen zu extrahieren.
Systematisierung: Wir bringen der KI einmal bei, wie etwas „richtig“ gemacht wird.
Wiederverwendbarkeit: Wir speichern diesen Prozess als „Skill“, sodass die KI ihn jederzeit abrufen kann, ohne dass wir die Regeln neu erklären müssen.
Teil 2: Was sind Claude Skills und warum sind sie der Gamechanger?
Bevor wir in die Praxis gehen, müssen wir verstehen, was Claude Skills eigentlich sind.
Viele nutzen Projekte oder „Custom Instructions“. Diese haben jedoch zwei entscheidende Nachteile:
Keine Übertragbarkeit: Anweisungen in Projekten sind oft an dieses eine Projekt gebunden. Wechselt man den Fokus, fängt man oft von vorne an.
Mangelnde Kombinierbarkeit: Man kann nicht einfach einen Copywriting-Skill mit einem Analyse-Skill in einem neuen Chat kombinieren, wenn diese in verschiedenen Projekten isoliert sind.
Skills hingegen sind eigenständige, definierte Arbeitsanweisungen. Sie sind wie Werkzeuge in einem Werkzeugkasten. Sie sagen der KI nicht nur, was sie tun soll, sondern wie sie es tun soll – basierend auf festen Standards, Frameworks und Abläufen.
Teil 3: Schritt-für-Schritt Anleitung – Das Wissen extrahieren (NotebookLM)
Der erste Schritt besteht darin, die Wissensbasis zu schaffen. Im Video wird dies am Beispiel einer Landingpage gezeigt, die Leads generieren soll.
3.1. NotebookLM Deep Research nutzen
Gehen Sie zu NotebookLM und erstellen Sie ein neues Notebook.
Wählen Sie als Quelle „Web“ aus.
Schalten Sie die Funktion von „schnelle Recherche“ auf „Deep Research“ um. Diese Funktion erlaubt es der KI, tief in das Netz einzutauchen und über 60 Quellen (wie im Video gezeigt) zu analysieren.
3.2. Der Recherche-Prompt
Nutzen Sie einen präzisen Prompt, um das System zu füttern.
AUTOR: MN DATUM: 2026-04-12 / 15:45
PROMPT FÜR NOTEBOOKLM: „Welche Framework-Strukturen und Copywriting-Prinzipien führen zu hochkonvertierenden Landingpages für Leadgenerierung? Berücksichtige dabei:
Aufbau der Sektionen und Reihenfolge der Inhalte
Psychologische Trigger und Trust-Elemente
CTA-Strategien (Call to Action) sowie typische Fehler Zeige konkrete Muster und wiederkehrende Prinzipien aus erfolgreichen Landingpages auf.“
NotebookLM durchsucht nun das Internet und erstellt einen detaillierten Bericht. Im Video wurden hierfür über 64 Quellen ausgewertet.
3.3. Strukturierung des Wissens
Das gesammelte Wissen ist oft noch ein Rohdiamant. Wir müssen es in ein Format bringen, das Claude als Arbeitsanweisung versteht. Nutzen Sie dafür den Chat innerhalb von NotebookLM:
STRUKTURIERUNGS-PROMPT: „Erstelle eine strukturierte Zusammenfassung: Wie schreibt man eine hochkonvertierende Landingpage für Leadgenerierung? Inklusive Recherche der Zielgruppe, Identifikation von Painpoints (Schmerzpunkten), Aufbau der Sektionen und Formulierung von Headlines und Call-to-Actions.“
Kopieren Sie dieses Ergebnis. Dies ist das „Gehirn“ Ihres zukünftigen Skills.
Teil 4: Den Skill in Claude AI erstellen
Nun wechseln wir zu Claude AI, um den permanenten Experten-Skill zu bauen.
Öffnen Sie in Claude die Seitenleiste und gehen Sie auf „Anpassen“ (Customize) -> „Skills“.
Klicken Sie auf „Skill erstellen“ und wählen Sie „Mit Claude erstellen“.
Sie befinden sich nun im Skill Creator Modus.
4.1. Das Wissen einspeisen
Fügen Sie den strukturierten Inhalt aus NotebookLM in den Chat ein. Sagen Sie Claude, dass dies die Grundlage für einen neuen Skill ist.
4.2. Die Definition des Skills
Claude wird Ihnen Rückfragen stellen. Beantworten Sie diese präzise:
Was soll der Skill machen? Er soll hochkonvertierende Landingpages nach dem gelieferten Framework erstellen.
Zielgruppe/Branchen: Hier können Sie spezifisch werden oder „universal“ wählen, da die psychologischen Frameworks meist branchenübergreifend funktionieren.
Output-Format: Definieren Sie, ob Sie nur Text, nur Code (HTML/Tailwind) oder beides möchten. Im Video wurde beides gewählt, um die Landingpage sofort visualisieren zu können.
Sobald der Prozess abgeschlossen ist, speichern Sie den Skill unter einem Namen wie „Landing Page Expert“.
Teil 5: Der Praxistest – Von der Theorie zur fertigen Landingpage
Nachdem der Skill aktiv ist, können Sie ihn in jedem neuen Chat verwenden. Im Video wird eine Landingpage für eine Premium Fahrzeugaufbereitung erstellt.
5.1. Der Einsatz-Prompt
Da der Skill bereits das „Wie“ (die Struktur, die Psychologie) kennt, muss der eigentliche Prompt nur noch das „Was“ (das Thema) beschreiben:
EINSATZ-PROMPT: „Erstelle eine hochkonvertierende Landingpage für eine Premium-Fahrzeugaufbereitung, die sich auf hochwertige Autos spezialisiert hat. Ziel: Kostenlose Beratung oder Angebotsanfrage generieren. Zielgruppe: Autobesitzer mit teuren Fahrzeugen, die Wert auf Pflege, Werterhalt und Optik legen.“
5.2. Analyse des Ergebnisses
Das Ergebnis ist beeindruckend, da die KI nun automatisch Elemente einbaut, die im Framework hinterlegt wurden:
Emotionale Headline: „Dein Fahrzeug ist wiedergeboren.“
Social Proof: Automatische Integration von Sektionen für Kundenbewertungen und Vertrauenselemente.
Problem-Lösungs-Struktur: Der Text spricht erst den Wertverlust an (Painpoint) und bietet dann die Lösung (Benefits wie Handarbeit und Werterhalt) an.
Drei-Schritte-Prozess: Ein klarer Ablauf reduziert die Unsicherheit beim Nutzer.
Teil 6: Transfer auf andere Bereiche
Dieser Workflow ist nicht auf Landingpages beschränkt. Er ist ein universelles System für Business-Intelligenz.
Mögliche weitere Skills:
E-Mail-Marketing-Experte: Nutzen Sie NotebookLM, um die besten Strategien für Kaltakquise-Mails oder Newsletter-Funnel zu recherchieren und bauen Sie einen Claude Skill daraus.
Social Media Strategist: Füttern Sie das System mit aktuellen Algorithmus-Analysen und Trends, um Content-Pläne zu erstellen.
Angebots-Strukturierer: Bringen Sie der KI bei, wie man psychologisch optimierte Verkaufsangebote schreibt.
Fachausdrücke einfach erklärt
Framework: Ein vorgegebener Rahmen oder eine Struktur, an die man sich hält (wie ein Bauplan).
Leadgenerierung: Der Prozess, bei dem man Interessenten dazu bringt, ihre Kontaktdaten (z.B. E-Mail) zu hinterlassen.
CTA (Call to Action): Eine klare Handlungsaufforderung, wie „Jetzt Termin vereinbaren“.
Painpoints: Die Probleme oder „Schmerzen“ der Kunden, die Ihr Produkt lösen soll.
Social Proof: Der Beweis, dass andere Kunden zufrieden sind (z.B. durch Logos oder Rezensionen).
Tailwind Code: Eine moderne Art, Webseiten schnell und einfach zu gestalten (CSS-Framework).
Fazit: Arbeiten mit System statt mit Zufall
Der größte Vorteil dieses Workflows ist die Konsistenz. Sie müssen nicht mehr hoffen, dass die KI einen „guten Tag“ hat. Durch die Kombination aus NotebookLM (für die Faktenbasis) und Claude Skills (für die prozessuale Umsetzung) erschaffen Sie ein digitales Asset, das mit jedem Einsatz wertvoller wird.
Tipp vom Experten: Wenn Sie bereits eine eigene Marke haben, können Sie diesen Skill in einem Claude Projekt mit Ihren Brand-Farben und Ihrer spezifischen Tonalität kombinieren. So erhalten Sie Ergebnisse, die nicht nur professionell, sondern auch absolut markentreu sind.