Dieselbe „Fähigkeit“ - eine Persona, ein Workflow, eine Reihe von Regeln - kann an vier verschiedenen Stellen in deinem AI-Stack leben, und die meisten Menschen wählen versehentlich die falsche. Ein roher System-prompt, die Anweisungen eines Claude Projects, ein benutzerdefiniertes GPT von ChatGPT oder ein Gemini Gem erledigen im Großen und Ganzen dieselbe Aufgabe: Sie teilen dem Modell mit, wer es sein soll, bevor du ihm irgendetwas fragst. Aber sobald du sie im Alltag tatsächlich verwendest, verhalten sie sich sehr unterschiedlich.
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Zuletzt aktualisiert: Juli 2026 · Vom KissMySkills-Team
Vier Orte, eine Aufgabe
Jede große AI-Chat-App bietet dir inzwischen eine Möglichkeit, dauerhafte Anweisungen zu „installieren“, damit du deinen Kontext nicht in jeder Sitzung erneut eingeben musst. Der Mechanismus sieht in jedem Tool anders aus, aber die zugrunde liegende Idee ist identisch: Ein Textblock steht über deiner Unterhaltung und beeinflusst jede Antwort. Hier kann dieser Text stehen.
1. Der rohe System-prompt
Dies ist die ursprüngliche, portabelste Version. Jedes Tool, das auf einer API aufbaut - Claudes API, die OpenAI API, eine benutzerdefinierte App, ein Slack-Bot, ein internes Tool, das dein Engineering-Team eingerichtet hat - ermöglicht dir, eine Anweisung auf Systemebene festzulegen, die die gesamte Unterhaltung steuert. Das ist die flexibelste Option, weil du (oder die Person, die das Tool erstellt hat) genau kontrollierst, wie sie eingefügt wird, wie lange sie bestehen bleibt und was zusätzlich darauf aufbaut. Der Haken: Du brauchst ein Tool, das tatsächlich ein Feld für einen System-prompt bereitstellt. Das standardmäßige ChatGPT.com- oder Claude.ai-Chatfenster bietet dir das nicht direkt - du musst Projects, benutzerdefinierte GPTs oder den API Playground verwenden, um diese Kontrolle zu erhalten.
2. Claude Projects → Project instructions
In Claude.ai ist ein Project ein Arbeitsbereich: Du gibst ihm einen Namen, fügst „Project instructions“ hinzu und kannst optional Wissensdateien hochladen (Spezifikationen, Markenleitfäden, frühere Entscheidungen). Jeder neue Chat, den du innerhalb dieses Projects startest, übernimmt die Anweisungen und kann automatisch auf die hochgeladenen Dateien zurückgreifen. Das ist ideal für einen bestimmten, fortlaufenden Arbeitsbereich - „alles rund um unsere Planung für Q4“, „unsere Markenstimme und Vorlagen“, „das Konto dieses bestimmten Kunden“. Die Anweisungen und das Wissen bleiben auf dieses eine Project beschränkt. Starte einen Chat außerhalb davon oder in einem anderen Project, und nichts davon wird übernommen. Das ist ein Vorteil, wenn du Kontexte voneinander trennen möchtest, und eine Einschränkung, wenn du überall dieselbe Persona verwenden möchtest.
3. Benutzerdefinierte GPTs und benutzerdefinierte Anweisungen von ChatGPT
ChatGPT verfügt über zwei getrennte Mechanismen. „Benutzerdefinierte Anweisungen“ (in den Einstellungen) gelten global für jeden von Ihnen gestarteten Chat - sie sind eher mit einem persönlichen System-Prompt vergleichbar, aber es kann immer nur einer aktiv sein. „Custom GPTs“ sind das ChatGPT-Äquivalent zu einem Project: Sie konfigurieren einen Namen, Anweisungen und optional Wissensdateien und Aktionen, woraufhin dieses GPT zu einem eigenständigen Einstiegspunkt wird, zu dem Sie zurückkehren, den Sie mit Teammitgliedern teilen oder im GPT Store veröffentlichen können. Ein Custom GPT ist wirklich nützlich, wenn Sie ein wiederverwendbares, auffindbares Tool möchten, das andere Personen in Ihrem Team (oder die Öffentlichkeit) finden und nutzen können, ohne etwas über Prompt Engineering wissen zu müssen. Der Nachteil ist die Bindung an die Plattform: Es läuft nur innerhalb von ChatGPT, und falls Ihre Organisation später Claude oder Gemini zum Standard macht, können Sie diese GPT-Konfiguration nicht mitnehmen.
4. Gemini Gems
Gems sind Googles Version desselben Konzepts innerhalb von Gemini - eine gespeicherte Persona mit benutzerdefinierten Anweisungen, zu der Sie über die Gemini-App oder die Seitenleiste zurückkehren können, mit optionaler Dateiverankerung über Google Drive. Funktional liegen sie zwischen einem Custom GPT und den Project-Anweisungen von Claude: dauerhaft, benannt und wiederverwendbar, aber nativ nur im Gemini-Ökosystem. Wenn Ihr Team in Google Workspace arbeitet, sind Gems der natürliche Ort für einen Skill, da sie sich nahtlos in Docs, Sheets und die Drive-Dateien integrieren, die Sie bereits haben.
Die vier im Vergleich
| Ort | Am besten geeignet für | Portabilität |
|---|---|---|
| Einfacher System-Prompt | API-basierte Tools, interne Bots, maximale Kontrolle | Am höchsten - funktioniert überall dort, wo ein Feld für System-Prompts vorhanden ist |
| Claude Project-Anweisungen | Eine fortlaufende Arbeitsgrundlage mit gemeinsam genutzten Dateien und Kontext | Nur auf dieses Project beschränkt |
| ChatGPT Custom GPT | Teilbare, auffindbare Tools innerhalb von ChatGPT/GPT Store | An ChatGPT gebunden |
| Gemini Gem | Teams, die innerhalb von Google Workspace / Drive arbeiten | An Gemini gebunden |
Der Punkt, den alle übersehen: Der Skill selbst ist portabel, auch wenn der Container es nicht ist
Hier ist der Punkt, auf den es wirklich ankommt. Eine gut geschriebene Skill-Datei ist einfach nur Text - normalerweise Markdown - und beschreibt eine Rolle, ihre Regeln, ihr Ausgabeformat und wie sie Ihre Anfragen verarbeiten soll. Sie ist kein Code. Sie ist nicht an eine API gebunden. Sie weiß und kümmert sich nicht darum, ob sie in einem Claude Project, einem ChatGPT Custom GPT, einem Gemini Gem oder einem einfachen Feld für System-Prompts steckt. Sie können exakt dieselbe Datei an allen vier Stellen einfügen und erhalten in jeder davon denselben konfigurierten Spezialisten.
Das verändert die gesamte Entscheidungsperspektive. Du musst dich nicht für eine Plattform entscheiden und dich dauerhaft festlegen. Du schreibst den Skill einmal (oder kaufst ihn) und platzierst ihn dort, wo du gerade arbeitest - Claude für tiefgehende Analysen, ChatGPT für eine schnelle GPT-Store-Freigabe mit deinem Team, Gemini, weil du ohnehin bereits in einem Doc arbeitest. Das Problem der Abhängigkeit, über das sich viele Sorgen machen, ist eigentlich kein Skill-Problem, sondern ein Container-Problem, und es verschwindet in dem Moment, in dem der Skill eine portable Datei statt einer plattformspezifischen Konfiguration ist.
Eine einzige Markdown-Datei, die jedes Chatmodell in einen Chief of Staff verwandelt - Vorstandsmappen, OKRs und Entscheidungsmemos. Füge sie heute in ein Claude Project ein und nächsten Monat in ein Custom GPT - ohne Umschreiben.
Ryan - Chief of Staff AI Skill ansehen →Leitfaden zur praktischen Platzierung
- Du arbeitest an einem langfristigen Projekt mit viel gemeinsamem Kontext - nutze die Anweisungen eines Claude Project zusammen mit hochgeladenen Wissensdateien. Die Eingrenzung ist hier ein Vorteil und kein Fehler.
- Du möchtest deinem gesamten Team ein Tool ohne jegliche Einrichtung an die Hand geben - ein Custom GPT ist die unkomplizierteste Option, da Teammitglieder einfach einen Link öffnen.
- Du arbeitest bereits vollständig mit Google Docs/Sheets/Drive - ein Gem hält den Skill in Dateien verankert, die du ohnehin bereits bearbeitest.
- Du entwickelst mit der API oder möchtest in mehreren Tools exakt dasselbe Verhalten - beginne mit der unveränderten System-Prompt-Version und füge sie in den jeweiligen benötigten Wrapper ein.
- Du weißt noch nicht, für welches Tool sich dein Team standardisieren wird - das ist der stärkste Grund, Skills als einfache Dateien zu kaufen oder zu schreiben, damit du die Arbeit später nicht erneut erledigen musst.
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Finn - Marketing-Automatisierungsspezialist AI Skill ansehen →Der andere Vorteil, einen Skill als Datei statt als Plattformfunktion zu behandeln: Versionskontrolle. Wenn du die Anweisungen verbesserst - eine Regel präzisierst, eine Formatierungsbesonderheit behebst oder eine neue Funktion hinzufügst - bearbeitest du eine Datei und fügst sie überall, wo sie installiert ist, erneut ein, statt vier leicht voneinander abweichende Kopien in vier verschiedenen Plattformoberflächen zu pflegen.
Keyword-Cluster, technische Audits und Content-Briefings aus der Persona eines erfahrenen SEO-Spezialisten - installiere ihn als System-prompt für deine Entwickler-Tools oder als Project-Anweisung für laufende Content-Arbeit.
Serge - SEO Specialist AI Skill ansehen →Gib ein, wie du (oder dein Team) AI-Chats tatsächlich nutzt, und erhalte eine realistische monatliche Schätzung der verschwendeten Tokens und Kosten für erneutes Prompting im Vergleich zu einer persistenten Skill-Datei. Keine Anmeldung, keine E-Mail - nur die auf deine Zahlen angewandte Rechnung aus diesem Beitrag.
Rechner ausprobieren →Häufig gestellte Fragen
Kann ich dieselbe Skill-Datei in Claude, ChatGPT und Gemini verwenden?
Ja, solange der Skill als einfache Markdown- oder Textanweisung verfasst ist und nicht an Funktionen eines bestimmten Tools gebunden ist, etwa an eine benutzerdefinierte GPT-Aktion oder einen Claude-spezifischen Tool-Aufruf. Füge ihn in die Project-Anweisungen, das Anweisungsfeld eines benutzerdefinierten GPTs, die Konfiguration eines Gems oder einen rohen System-prompt ein - Persona und Regeln werden identisch übernommen.
Welchen Speicherort sollte ich wählen, wenn ich mir noch nicht sicher bin?
Entscheide dich standardmäßig für die Chat-App, die du bereits täglich nutzt, und zerbrich dir nicht den Kopf über den Container - der Skill selbst erledigt die Arbeit. Falls du später möglicherweise das Tool wechselst, speichere die Originaldatei an einem Ort außerhalb einer einzelnen Plattform, damit du sie überall erneut einfügen kannst.
Speichern benutzerdefinierte GPTs oder Gems den Skill „dauerhafter“ als Project-Anweisungen?
Nicht wirklich - alle drei speichern deine Anweisungen und laden sie jedes Mal neu, wenn du zu diesem Project, GPT oder Gem zurückkehrst. Der entscheidende Unterschied liegt in Umfang und Teilbarkeit, nicht in der Beständigkeit: Ein benutzerdefiniertes GPT kann per Link geteilt oder öffentlich veröffentlicht werden, ein Gem bleibt in deinem Google-Konto, und Claude-Projektanweisungen bleiben auf dieses eine Project beschränkt, zusammen mit dessen Dateien.
Zusammenfassung:
System-prompts, Claude-Projektanweisungen, benutzerdefinierte ChatGPT-GPTs und Gemini Gems sind lediglich vier verschiedene Container für dieselbe Idee - der Container bestimmt Umfang und Teilbarkeit, nicht die Portabilität. Ein Skill, der als einfache Datei verfasst ist, wie Ryan (Chief of Staff) oder Finn (Marketing Automation), funktioniert in allen vier, sodass du ihn nur einmal kaufst oder schreibst und ihn dort einsetzt, wo du an dem jeweiligen Tag arbeitest.