Die 30%-Schwelle — Wie eine Tür aufgeht

Vom Copy-Paste zum automatischen Autorensystem. Eine persönliche Lernkurve durch den KI-Dschungel — und warum man etwa 30 Prozent eines Themenfelds erfassen muss, bevor sich die Zusammenhänge erschliessen.

Die These

Irgendwann habe ich angefangen, es so zu formulieren: Man muss ungefähr 30 Prozent eines Themenfelds erfasst haben, bevor sich die Tür öffnet.

Vorher ist alles fremd. Man klickt herum, probiert dieses, probiert jenes. Das Gesamtbild erschliesst sich nicht. Die Begriffe sind da, aber die Verbindungen fehlen. Man weiss nicht, was man nicht weiss — und das ist das eigentliche Problem.

Hat man diesen Punkt übersprungen — irgendwo zwischen 20 und 30 Prozent — dann passiert etwas. Die Zusammenhänge werden sichtbar. Das Thema wird ein Teil von dir. Du fängst an, anders zu denken, anders zu fragen, anders zu suchen. Ab diesem Moment beschleunigt sich alles.

Das ist keine Theorie aus einem Lehrbuch. Das ist meine Erfahrung, gerade erst wieder bestätigt — in einem Themenfeld, das vor einem Jahr noch weitgehend Neuland war.

Der Anfang: Handarbeit pur

Anfang 2025 hatte ich lokale Projekte auf dem Mac. Experimente. Erste Gehversuche mit KI, hauptsächlich über das ChatGPT-Webinterface. Wenn ich etwas auf meinen Server bringen wollte, sah das so aus: ChatGPT-Antwort im Browser markieren, kopieren, in den Nova-Editor einfügen, per SSH auf den Server schieben. Handarbeit.

Der Server war da — ein vServer in den USA, gewählt wegen der Privacy-Richtlinien des Anbieters. Darauf lief Grav, ein Flat-File-CMS. Die Idee war klar: Ich brauche eine Plattform im Netz. Die Umsetzung war es noch nicht.

Auf meinem WordPress-Blog von damals existiert noch ein Post vom August 2025 — ein komplett kopierter ChatGPT-Dialog über oEmbed-Shortcodes in Grav. Mit allen Artefakten: «KopierenBearbeiten»-Fragmente, Emoji-Überschriften, kaputte Code-Blöcke. Ein digitales Fossil meiner damaligen Arbeitsweise. Ich wollte vermutlich nur sehen, ob die Formatierung den Copy-Paste überlebt. Hat sie nicht.

Die Editor-Odyssee

Parallel zur CMS-Suche lief die Suche nach dem richtigen Editor. Zuerst Visual Studio Code — da war zwar schon KI drin, aber das war Copilot, der ständig reinkrähte. Alle möglichen Meldungen, Vorschläge, Hinweise. Eher mühsam als hilfreich. ChatGPT konnte man nicht vernünftig anbinden. Es gab massive Probleme mit der Integration. Also blieb es beim Webinterface und Copy-Paste.

VS Code hatte auch ein anderes Problem: Die SSH-Verbindung zum Server einzurichten ist nicht trivial, wenn man das nicht kennt. Die ganzen Einstellungen, Schlüssel, Konfigurationen — das war einer der Gründe, warum ich einen anderen Editor suchte.

Dann kam Cursor. Cursor hat eine eigene KI, und die funktionierte einigermassen. Damit konnte man das erste Mal richtig mit KI-Unterstützung direkt auf dem Server arbeiten. Ein Durchbruch — bis zu dem Tag, an dem die Cursor-KI mal kurz durchs CMS marschierte und alles mögliche änderte. Hinterher ging erst mal gar nichts mehr.

Point of We Can Return

Dieser Crash war der Punkt, an dem ich Git installiert habe. Damit aus dem Point of No Return ein Point of We Can Return wird.

Auch das: ein Erfahrungswert, den man unterwegs sammelt. Niemand installiert eine Versionsverwaltung, weil es in einem Tutorial steht. Man installiert sie, weil man einmal zu oft alles verloren hat.

In der Zwischenzeit hatte auch das CMS gewechselt. Grav war nicht das, was ich brauchte und was ich mir vorgestellt hatte. Es wurde Kirby — ein System, das mit meiner Art zu denken besser zusammenpasst. Flat-File, sauber strukturiert, PHP-basiert, ohne Datenbank-Overhead.

Der Claude-Wechsel

Dann kam der Umstieg zu Claude. Und das hat insgesamt schon mal viel besser funktioniert als alles, was ich vorher mit ChatGPT erlebt hatte. ChatGPT funktionierte — klingt komisch — aber so richtig befriedigend war es für Development nicht. Claude war eine andere Klasse. Zuverlässiger, konsistenter, weniger geneigt, ungefragt durchs System zu pflügen.

Dann kam Claude auch als Copilot dazu, der problemlos in der Lage war, das ganze SSH-Zeug einzurichten, das man für die Serververbindung braucht. Rücksprung zu VS Code, jetzt mit Claude statt mit dem originalen Copilot. Eine ziemlich lange Development-Phase, noch über GitHub als Zwischenschicht.

Und dann, Schritt für Schritt: die jetzt bestehende volle Freiheit. Ein nur noch auf Claude basierendes, automatisches Autorensystem. Kein GitHub mehr dazwischen. Direkte Verbindung. MCP-Server auf dem vServer. Artikel einsprechen, zurück an den Rechner, ab damit ins CMS.

Noch nicht mal ein Jahr

Der ChatGPT-Post auf dem WordPress-Blog ist vom August 2025. Dieser Artikel hier entsteht im März 2026. Ein halbes Jahr.

Vom manuellen Copy-Paste aus einem Webinterface über einen Editor per SSH auf den Server — zum vollintegrierten System, in dem ich einen Gedanken ins iPhone spreche und er Minuten später als formatierter Entwurf im CMS liegt.

Das ist die 30%-Schwelle in Aktion. Die ersten Monate waren Orientierung: Was ist ein CMS, was taugt, welcher Editor, welche KI, wie funktioniert SSH, was macht Git. Fragmente, ohne erkennbares Muster. Irgendwann — ich kann den Moment nicht genau benennen — ging die Tür auf. Die Zusammenhänge wurden sichtbar. Und ab da wurde jeder nächste Schritt einfacher als der vorherige.

So kann’s gehen.

Wie das vollautomatische System heute funktioniert, steht im Detail hier: Das Café-Szenario — Artikel diktieren, Claude überträgt.