KI-Texte entschlacken: AI-Slop in 20 Minuten rauskriegen

Du kennst das Problem, auch wenn du es nicht so nennst. Du lässt dir von ChatGPT oder Claude einen Text schreiben, einen Kunden-Report, einen LinkedIn-Post, eine längere Mail. Es liest sich okay. Du schickst es raus. Und der Empfänger merkt nach zwei Sätzen, dass da kein Mensch saß, sondern ein Modell. Niemand ist sauer, dass du KI benutzt hast. Aber jeder sieht es, weil das Modell seine Macken hat und du jede einzelne drin gelassen hast.

Diese Macken haben Namen. Em-Dashes überall. Das “Es ist nicht X, es ist Y”-Muster. Überschriften wie “Die verborgenen Kosten der Bequemlichkeit” statt “Abos summieren sich”. Floskeln wie “In der heutigen schnelllebigen Welt”. Erfundene Zahlen, die gut klingen. Listen immer in Dreierschritten.

Es gibt ein Repo, das genau diese Muster sammelt und benennt: no_ai_slop_writing_rules. Es ist eigentlich für Entwickler gedacht, die Claude Code nutzen. Du brauchst Claude Code nicht. Die Regeln darin sind reiner Text, und genau den können wir nehmen und in ein Claude-Projekt kippen. Das Ergebnis: jeder Text, den du danach in diesem Projekt schreiben lässt, wird automatisch gegen die Regeln geprüft, bevor er bei dir landet.

Kein Code. Ein Markdown-File kopieren, ein Projekt anlegen, fertig. Heute Abend in 20 Minuten gebaut, morgen früh sparst du dir das Hinterher-Putzen bei jedem Text.

Was du danach hast

Ein eigenes Claude-Projekt, in das du jeden Roh-Text reinwirfst und einen sauberen, menschlich klingenden Text rausbekommst. Die Regeln sind nicht von mir ausgedacht, sondern aus einer Korpus-Analyse von über 500.000 Wörtern abgeleitet (so steht es im Repo). Du musst die Liste also nicht selbst pflegen.

Das adressiert direkt zwei Dinge, die dir als Berater wichtig sind. Erstens: Du blamierst dich nicht, indem du sichtbar KI-Output verschickst. Zweitens: Du arbeitest nicht weniger, du lieferst sauberer ab, in der gleichen Zeit.

Voraussetzungen

• Ein Claude-Account auf claude.ai. Projekte gibt es auch im kostenlosen Plan (laut Claude-Hilfe begrenzt auf fünf Projekte). Pro-Account macht es bequemer.
• Kein Terminal, kein GitHub-Login, kein Installieren von irgendwas.
• 20 Minuten und einen alten KI-Text zum Gegentesten.

Schritt 1: Die Regel-Datei holen (3 Min)

Geh auf die Regel-Datei im Repo: SKILL.md. Das ist die Datei mit den Regeln plus Vorher/Nachher-Beispielen. Klick oben rechts auf das Raw-Symbol (oder den “Raw”-Button), markier alles mit Cmd+A, kopier es mit Cmd+C.

Wenn du es gründlicher willst, hol dir zusätzlich die komplette Verbots-Liste. Da stehen die konkreten gebannten Wörter drin, von “delve” und “leverage” bis zu den Übergangs-Floskeln. Für den Anfang reicht aber die SKILL.md.

Die Regeln sind auf Englisch geschrieben und mit Repair-Beispielen (Louis Rossmann, daher der Name). Das ist egal. Die Muster, die sie verbieten, sind strukturell und gelten genauso für deutsche Texte. Em-Dashes sind Em-Dashes, eine hohle Überschrift ist eine hohle Überschrift, in jeder Sprache.

Schritt 2: Claude-Projekt anlegen (2 Min)

In Claude oben links auf “Projekte”, dann “Neues Projekt” (Schritte laut Claude-Hilfe). Nenn es “Slop-Putzer” oder wie du magst. Beschreibung kannst du leer lassen.

Ein Projekt ist nichts anderes als ein Chat-Bereich mit Dauer-Gedächtnis: Alles, was du als Projekt-Instruktion oder Projekt-Wissen hinterlegst, gilt automatisch für jeden Chat darin. Genau das nutzen wir.

Schritt 3: Die Regeln als Projekt-Wissen hinterlegen (5 Min)

Im Projekt findest du rechts den Bereich “Projektwissen” (Project Knowledge). Lad dort den Regel-Text hoch oder füg ihn als Text-Datei hinzu. Wenn der Text zu lang für ein direktes Einfügen ist, speicher ihn vorher als .txt-Datei und zieh die Datei in den Wissens-Bereich. Claude liest dieses Wissen bei jedem Chat im Projekt mit.

Wenn du auch die lange Verbots-Liste geholt hast, kommt die als zweite Datei dazu. Mehr braucht das Projekt nicht.

Schritt 4: Die Projekt-Instruktion setzen (4 Min)

Jetzt der Teil, der den Unterschied macht. Klick auf “Projekt-Instruktionen festlegen” und schreib eine kurze Anweisung rein, die Claude sagt, was es mit jedem Text tun soll. Etwas in der Art:

Du bist mein Text-Korrektor. Für jeden Text, den ich dir gebe:
1. Schreibe ihn so um, dass er die Anti-Slop-Regeln aus dem
   Projektwissen befolgt.
2. Antworte auf Deutsch, mit echten Umlauten (ae/oe/ue/ss nie
   als Ersatz).
3. Kein Em-Dash. Keine Floskeln ("In der heutigen Welt",
   "Es ist wichtig zu beachten"). Keine hohlen Ueberschriften.
4. Erfinde keine Zahlen. Wenn eine Zahl im Original fehlt,
   erfinde keine dazu.
5. Am Ende: liste in 3 bis 5 Stichpunkten, welche Slop-Muster
   du entfernt hast.

Punkt 5 ist wichtig. Damit siehst du, was Claude geändert hat, und lernst nebenbei, welche Muster du selbst beim nächsten Mal vermeidest. Das Tool bringt dir die Regeln bei, während es arbeitet.

Schritt 5: Gegen einen echten Text testen (4 Min)

Nimm einen alten Text, den du schon mal von einer KI hast schreiben lassen. Wirf den Roh-Text in einen neuen Chat im Projekt. Schau dir das Ergebnis an und vergleich.

Achte auf drei Dinge:

• Sind die Em-Dashes weg? (Die Regel-Datei nennt sie den verlässlichsten Marker für KI-Text.)
• Enden die Sätze auf einem konkreten Detail statt auf einer Wichtigkeits-Behauptung? Die Regel dazu im Repo ist eindeutig: “Diese Praxis hatte erhebliche Auswirkungen” ist Slop. “Das Unternehmen tauschte 2018 elf Millionen Akkus aus” ist ein Satz.
• Klingt es nach dir oder nach Broschüre? Wenn ein Satz auf jeder Marketing-Seite stehen könnte, ohne dass sich ein Wort ändert, ist er generisch.

Wenn dir das Ergebnis noch zu glatt ist, sag Claude im selben Chat “kürzer, härter, weniger Adjektive”. Das Projekt-Wissen bleibt aktiv, du musst nichts neu erklären. Wie du solche Anweisungen generell kurz und klar formulierst, zeigen dir die 3 Prompt-Regeln von Anthropic für Claude Fable 5.

Ehrlich: wo das Ding schwächelt

Damit du es nicht erst beim dritten Text merkst, hier die Grenzen, die ich beim Testen gesehen habe.

Erstens: Es ist ein Korrektor, kein Autor. Wenn der Roh-Text inhaltlich dünn ist, macht das Projekt ihn sauber, aber nicht klüger. Müll rein, sauberer Müll raus.

Zweitens: Die Regeln sind streng. Manchmal streicht Claude einen Em-Dash oder ein Wort, das du bewusst gesetzt hattest. Lies drüber, bevor du es verschickst. Genau das ist ja der Punkt: lies deinen eigenen Text, bevor du ihn rausschickst. Das Projekt nimmt dir das Putzen ab, nicht das Verantworten.

Drittens: Es ersetzt deine Stimme nicht. Es entfernt die KI-Stimme. Was übrig bleibt, klingt neutral-menschlich, nicht nach dir persönlich. Für Reports und Mails reicht das. Für deinen LinkedIn-Post, der nach dir klingen soll, gibst du danach noch einen eigenen Satz dazu.

Warum dieses Setup in 6 Monaten noch funktioniert

Du fragst dich zu Recht, ob du hier nicht wieder Zeit in etwas steckst, das bald obsolet ist. Die Antwort: Das Tool kann wechseln, das Prinzip bleibt. Du hast jetzt eine portable Text-Datei mit Regeln und eine Projekt-Instruktion. Wenn du morgen von Claude zu einem anderen Anbieter wechselst, kopierst du dieselbe Datei in dessen Projekt- oder Custom-Instructions-Feld. Die Regeln sind an keinen Anbieter gebunden. Das Repo selbst sagt, die Dateien funktionieren auch einfach als Stil-Leitfaden, den du selbst liest.

Genau das ist der Trick, den die Power-User nutzen und selten zeigen: Sie hängen ihre KI nicht an ein Tool, sondern an ein Set Regeln, das sie mitnehmen. Du hast es jetzt auch.

Wenn dir dieses 20-Minuten-Format taugt, bau dir als Nächstes ein KI-Aufgaben-System mit Claude Code Desktop oder stöber durch alle Tutorials. Ich teste KI-Tools und zeig dir, wie du damit echten Mehrwert schaffst, ehrlich und ohne Hype.

Newsletter

Ich schicke jede Woche ein bis zwei dieser getesteten Setups per Newsletter, bevor sie hier landen. So verpasst du das nächste nicht.

👉 Zum Newsletter anmelden