Dieselbe „Fähigkeit“ - eine Persona, ein Workflow oder eine Reihe von Regeln - kann an vier verschiedenen Stellen in deinem AI-Stack gespeichert sein, und die meisten Menschen wählen versehentlich die falsche. Ein roher System-prompt, die Anweisungen eines Claude Projects, ein ChatGPT Custom GPT oder ein Gemini Gem erfüllen im Großen und Ganzen dieselbe Aufgabe: Sie teilen dem Modell mit, wer es sein soll, bevor du ihm etwas fragst. Sobald du sie jedoch im Alltag tatsächlich verwendest, verhalten sie sich sehr unterschiedlich.
Zuletzt aktualisiert: Juli 2026 · Vom KissMySkills-Team
Vier Orte, eine Aufgabe
Jede große AI-Chat-App bietet inzwischen eine Möglichkeit, dauerhafte Anweisungen zu „installieren“, sodass 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 prägt jede Antwort. Hier kann dieser Text stehen.
1. Der rohe System-prompt
Dies ist die ursprüngliche, am vielseitigsten einsetzbare Version. Jedes Tool, das auf einer API basiert - Claude's API, die OpenAI API, eine benutzerdefinierte App, ein Slack-Bot oder 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 bestimmst, 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 dieses nicht direkt - du musst Projects, Custom 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, Markenrichtlinien, frühere Entscheidungen). Jeder neue Chat, den du innerhalb dieses Projects startest, übernimmt die Anweisungen und kann automatisch auf die hochgeladenen Dateien zugreifen. Das ist ideal für ein bestimmtes, fortlaufendes Arbeitsgebiet - „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. Startest du einen Chat außerhalb davon oder in einem anderen Project, wird nichts davon übernommen. Das ist ein Vorteil, wenn du Kontexte voneinander trennen möchtest, und eine Einschränkung, wenn du überall dieselbe Persona verwenden möchtest.
3. ChatGPT Custom GPTs und benutzerdefinierte Anweisungen
ChatGPT verfügt über zwei separate Mechanismen. "Benutzerdefinierte Anweisungen" (in den Einstellungen) gelten global für jeden neuen Chat, den du startest - sie ähneln eher einem persönlichen System-Prompt, allerdings kann es immer nur einen gleichzeitig geben. "Custom GPTs" sind das ChatGPT-Gegenstück zu einem Project: Du konfigurierst einen Namen, Anweisungen und optional Wissensdateien und Aktionen, und dieses GPT wird zu einem eigenständigen Einstiegspunkt, zu dem du zurückkehren, den du mit Teammitgliedern teilen oder im GPT Store veröffentlichen kannst. Ein Custom GPT ist wirklich nützlich, wenn du ein wiederverwendbares, auffindbares Tool möchtest, das andere Personen in deinem Team (oder die Öffentlichkeit) finden und nutzen können, ohne etwas über Prompt Engineering wissen zu müssen. Der Nachteil ist die Bindung: Es läuft nur innerhalb von ChatGPT, und wenn deine Organisation später Claude oder Gemini als Standard einführt, kannst du diese GPT-Konfiguration nicht mitnehmen.
4. Gemini Gems
Gems sind Googles Version desselben Musters innerhalb von Gemini - eine gespeicherte Persona mit benutzerdefinierten Anweisungen, zu der du über die Gemini-App oder die Seitenleiste zurückkehren kannst, mit optionaler Dateiverankerung über Google Drive. Funktional liegen sie zwischen einem Custom GPT und den Project instructions von Claude: dauerhaft, benannt und wiederverwendbar, aber nativ nur im Gemini-Ökosystem. Wenn dein Team in Google Workspace arbeitet, sind Gems der natürliche Ort für einen Skill, da sie sich nahtlos in Docs, Sheets und Drive-Dateien integrieren, die du bereits hast.
Vergleich der vier Optionen
| Ort | Am besten geeignet für | Portabilität |
|---|---|---|
| Einfacher System-Prompt | API-basierte Tools, interne Bots, maximale Kontrolle | Am höchsten - funktioniert überall, wo ein System-Prompt-Feld vorhanden ist |
| Claude Project instructions | Ein laufendes Arbeitsprojekt mit gemeinsam genutzten Dateien/Kontext | 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 es der Container nicht ist
Das ist der Punkt, der tatsächlich zählt. Eine gut geschriebene Skill-Datei ist einfach nur Klartext - normalerweise Markdown -, in der eine Rolle, ihre Regeln, ihr Ausgabeformat und die Art und Weise beschrieben werden, wie sie mit deinen Anfragen umgehen 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 System-Prompt-Feld steckt. Du kannst exakt dieselbe Datei an allen vier Orten einfügen und erhältst überall denselben konfigurierten Spezialisten.
Das stellt die gesamte Entscheidung in ein anderes Licht. 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 Freigabe im GPT Store mit deinem Team, Gemini, weil du bereits in einem Dokument 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 Markdown-Datei, die jedes Chatmodell in einen Chief of Staff verwandelt - Board-Unterlagen, OKRs, Entscheidungsmemos. Füge sie heute in ein Claude Project und nächsten Monat in ein Custom GPT ein, ohne sie neu schreiben zu müssen.
Ryan - Chief of Staff AI Skill ansehen →Praxisleitfaden zur Platzierung
- Du arbeitest an einem einzigen langfristigen Projekt mit viel gemeinsamem Kontext - verwende Claude Project-Anweisungen sowie hochgeladene Wissensdateien. Die Eingrenzung ist hier ein Feature, kein Fehler.
- Du möchtest ein Tool ohne jeglichen Einrichtungsaufwand deinem gesamten Team zur Verfügung stellen - ein Custom GPT ist die benutzerfreundlichste 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 bearbeitest.
- Du entwickelst auf der API oder möchtest in mehreren Tools exakt dasselbe Verhalten - beginne mit der unveränderten System-prompt-Version und füge sie in den jeweils benötigten Wrapper ein.
- Du weißt noch nicht, für welches Tool sich dein Team standardisieren wird - das ist das stärkste Argument dafür, Skills als einfache Dateien zu kaufen oder zu schreiben, damit du die Arbeit später nicht erneut machen 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 dort erneut ein, wo sie installiert ist, statt vier leicht voneinander abweichende Kopien in vier verschiedenen Plattform-UIs 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 Projektanweisung für laufende Content-Arbeit.
Serge ansehen - SEO Specialist AI Skill →Gib ein, wie du (oder dein Team) AI-Chats tatsächlich nutzt, und erhalte eine realistische monatliche Schätzung der Token- und Dollarkosten für erneute prompts im Vergleich zu einer persistenten Skill-Datei. Keine Anmeldung, keine E-Mail - nur die auf deine Zahlen angewandte Mathematik aus diesem Beitrag.
Probier den Rechner aus →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 die Funktionen eines bestimmten Tools gebunden ist, etwa eine benutzerdefinierte GPT-Aktion oder einen Claude-spezifischen Tool-Aufruf. Füge ihn in die Projektanweisungen, das Anweisungsfeld eines benutzerdefinierten GPTs, die Konfiguration eines Gems oder einen einfachen System-prompt ein - Persona und Regeln werden identisch übernommen.
Welchen Ort sollte ich wählen, wenn ich noch nicht sicher bin?
Verwende standardmäßig die Chat-App, die du bereits täglich nutzt, und zerbrich dir nicht den Kopf über den Container - der Skill selbst erledigt die Arbeit. Wenn du später vielleicht 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 Projektanweisungen?
Nicht wirklich - alle drei speichern deine Anweisungen und laden sie jedes Mal neu, wenn du zu diesem Projekt, GPT oder Gem zurückkehrst. Der eigentliche Unterschied liegt in Umfang und Teilbarkeit, nicht in der Beständigkeit: Ein benutzerdefinierter GPT kann per Link geteilt oder öffentlich veröffentlicht werden, ein Gem bleibt in deinem Google-Konto, und Claude-Projektanweisungen bleiben auf dieses eine Projekt beschränkt und werden dort zusammen mit den Dateien verwendet.
Zusammenfassung:
System-prompts, Claude-Projektanweisungen, benutzerdefinierte ChatGPT-GPTs und Gemini Gems sind einfach vier verschiedene Container für dieselbe Idee - der Container bestimmt Umfang und Teilbarkeit, nicht die Portierbarkeit. Ein Skill, der als einfache Datei geschrieben ist, wie Ryan (Chief of Staff) oder Finn (Marketing Automation), funktioniert in allen vier, sodass du ihn einmal kaufst oder schreibst und dort einfügst, wo du an diesem Tag arbeitest.
