// Online Expert Bar Wien · 10.09.2026
Kontext ist die Infrastruktur der LLM-Arbeit. Wer ihn kuratiert, bestimmt den Output. Hier ist das System aus dem Vortrag: sechs Ordner, eine Regel-Datei, drei Startdateien. Zum Nachbauen, kein Formular.
// Der Vortrag, kurz
Ihr kennt das Ritual: Ergebnis aus dem LLM, ins Deck verpackt, per Mail verschickt, und drüben kippt es jemand zurück in sein LLM. Zwei KI-Systeme, die miteinander arbeiten könnten, dazwischen PowerPoint und ein Postfach. Ein Operating System räumt diesen Umweg ab. Und es ist kleiner, als der Begriff klingt: ein Ordner mit Textdateien, eine Regel-Datei und ein LLM, das beides liest.
Das Modell lernt euch nicht kennen: es ist nach dem Training eingefroren. Was wie Lernen wirkt, ist das Kontextfenster: Bei jedem Prompt zählt nur, was ihr hineingelegt habt. Die Qualität der Antwort ist eine Funktion dessen, was im Fenster liegt. Der Kontextlayer lädt dieses Fenster gezielt, mit eurer Tonalität, euren Zahlen, eurer Wahrheit, statt zufällig per Copy-Paste.
Das Model Context Protocol ist der Stecker zwischen LLM und eurem Wissen: eine offene Schnittstelle, über die Claude & Co. euren Kontext direkt lesen. In der Ausbaustufe dreht sich der Stecker nach außen: kuratierter Kontext, den auch die LLMs eurer Kunden und Partner nutzen.
Kuratieren statt verschicken. Wer den Kontext seines Kunden kuratiert, wird Teil seiner Infrastruktur. Das bindet anders als ein Rahmenvertrag.
Fragt euer Team das LLM nach der Kampagne, den Claims, dem Status: dann kommt eure Wahrheit ins Fenster statt Durchschnitt aus dem Training. Zahlen, Briefings und Regeln liegen bereit; Einordnung und Beratung bleiben Mensch zu Mensch.
Nicht mehr, nicht weniger. Die Nummern erzwingen die Reihenfolge, der Name sagt, was hineingehört. Alles, was sich nicht zuordnen lässt, landet in der Inbox, nicht in einem siebten Ordner.
00_Inbox/ 10_Marke/ 20_Kunden/ 30_Projekte/ 40_Wissen/ 90_Archiv/
Eine Datei auf oberster Ebene, sechs Zeilen lang. Sie ist das, was ein neuer Kollege liest, und das, was ihr einem LLM als Erstes gebt. Ohne sie ist die Struktur nur ein Ordnerbaum.
Sprache: Deutsch. Dateinamen: klein-mit-bindestrich. 00_Inbox/ Unsortiertes. Freitags leeren. 10_Marke/ Tonalität, Claims, Boilerplate. 20_Kunden/ Eine Mappe je Kunde, gleich aufgebaut. Gilt immer: Anreichern statt anlegen. Neue Struktur nur mit Update dieser Datei.
Claude Desktop greift lokal per MCP auf den Ordner zu: kein Upload, keine Kopie. ChatGPT kann das nur remote, über einen verbundenen Cloud-Speicher. Wer lokal bleiben will, nimmt Claude.
// Inbox freitags leeren · Anreichern statt anlegen · Neue Struktur nur mit Update der Konventionen
Du richtest in diesem Ordner ein Kontext-System für unser Marketing ein: sechs nummerierte Ordner, eine KONVENTIONEN.md und drei Startdateien. Arbeite in zwei Phasen und lege in Phase 1 noch nichts an. ## Phase 1 – Interview Stell mir die folgenden drei Fragen einzeln, in dieser Reihenfolge, und warte jeweils auf meine Antwort. Fass meine Antworten nicht bloß zusammen – forme daraus gut geschriebene, sofort nutzbare Dateien. 1. Tonalität: Wie klingt unsere Marke? Duzen oder siezen wir? Nenn mir zwei, drei Formulierungen, die typisch für uns sind – und Wörter oder Floskeln, die bei uns verboten sind. 2. Boilerplate: Beschreib unser Unternehmen in ein paar Sätzen – Name, was wir anbieten, für wen, was uns unterscheidet. Mach daraus den einen Absatz, der in jede Pressemitteilung und jedes Briefing passt. 3. Wichtigster Kunde: Wie heißt unser wichtigster Kunde? Branche, Ansprechpartner, laufende Themen, Besonderheiten – alles, was ein neuer Kollege am ersten Tag über diesen Kunden wissen müsste. Wenn ich eine Frage nicht beantworten kann, leg die Datei trotzdem an – mit sinnvoller Gliederung und TODO-Markierungen an den offenen Stellen. ## Phase 2 – Anlegen Erst nach dem Interview. Lege im aktuellen Ordner an: 00_Inbox/ 10_Marke/ 20_Kunden/ 30_Projekte/ 40_Wissen/ 90_Archiv/ Dann eine KONVENTIONEN.md auf oberster Ebene. Sie ist die Regel-Datei, die jedes LLM zuerst liest. Kurz, eindeutig, keine Prosa. Inhalt: - Sprache: Deutsch. Dateinamen: klein-mit-bindestrich. - Je Ordner eine Zeile, was dort liegt: 00_Inbox: Unsortiertes. Freitags leeren. 10_Marke: Tonalität, Claims, Boilerplate. 20_Kunden: Eine Mappe je Kunde, gleich aufgebaut. 30_Projekte: Ein Ordner je Projekt, benannt nach Kunde und Thema. 40_Wissen: Wiederverwendbares – Prozesse, Vorlagen, Learnings. 90_Archiv: Abgeschlossenes. Nichts löschen, verschieben. - Gilt immer: Anreichern statt anlegen – bestehende Dateien erweitern, statt neue Varianten zu erzeugen. - Neue Struktur nur mit Update dieser Datei. Dann die drei Startdateien aus meinen Interview-Antworten: - 10_Marke/tonalitaet.md - 10_Marke/boilerplate.md - 20_Kunden/<kundenname>/<kundenname>.md – Ordner- und Dateiname aus dem echten Kundennamen, klein-mit-bindestrich. ## Zum Schluss Zeig mir die fertige Struktur als Baum. Dann schlag mir drei konkrete Dinge vor, die ich diese Woche in 00_Inbox werfen sollte, damit das System ab Montag arbeitet.
Funktioniert genauso in Claude Desktop, sobald es Zugriff auf den Ordner hat. Und wenn gar nichts davon greifbar ist: die sechs Zeilen von oben abtippen reicht auch.
// Für Agenturen
Eure Kunden fragen bald ihr eigenes LLM: was es über euch weiß, entscheidet ihr. Der Check geht mit euch durch, welche Leistungen, Daten und Regeln sich als MCP eignen: als Lieferung oder als Zugriff.
Du bist Sparringspartner für eine Agentur. Wir überlegen, unser Wissen unseren Kunden direkt in deren KI zur Verfügung zu stellen – als Kontext-Paket (gepflegte Markdown-Dateien, die der Kunde spiegelt) oder als MCP-Server (der Kunde bindet uns in Claude, ChatGPT oder Langdock ein und holt live den aktuellen Stand). Ziel: Der Kunde fragt sein eigenes LLM und bekommt unsere Wahrheit, nicht den Stand von vor drei Monaten. Führe ein kurzes Interview. Stell die Fragen einzeln und warte auf meine Antwort: 1. Welche Leistungen erbringen wir, und für welche Art von Kunden? 2. Welche Dokumente, Daten oder Stände liefern wir wiederkehrend an Kunden? (Brand Book, Claims, Guidelines, Reports, Contentpläne, Assets, Freigaben …) 3. Wo fragen Kunden per Mail oder Call nach Dingen, die eigentlich schon irgendwo bei uns liegen? 4. Welche Regeln sollen KI-Systeme unserer Kunden über uns und unsere Arbeit kennen? (Tonalität, Naming, Freigabeprozess, was gilt und was nicht) 5. Was darf auf keinen Fall raus – aus Vertrags-, Datenschutz- oder Wettbewerbsgründen? Dann liefere: - Eine Tabelle der MCP-Kandidaten mit den Spalten: Was · Für wen · Reifegrad (Kontext als Lieferung / Kontext als Zugriff) · Aufwand · Risiko. - Eine Top-3-Empfehlung mit Begründung: Womit anfangen, und warum genau damit. - Den ersten konkreten Schritt für nächste Woche, ohne IT-Projekt und ohne Budget. - Ehrlich: Was gehört NICHT in einen MCP – und was ist in Wahrheit ein Prozessproblem, kein Kontextproblem. Bleib konkret, frag nach, wenn eine Antwort zu vage ist, und verkauf mir nichts.
// Der Vortrag
// Sprecher
Kevin Tiedgen und Markus Frank transformieren Agenturen und Marketingorganisationen. Strategie und Technologie aus einer Hand.
// Gastgeber
Gastgeber der Online Expert Bar ist Digiknall, unsere Partneragentur in Wien. Danke für die Bühne.
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