Meine Seite habe ich in Webflow begonnen. Dann habe ich ein anderes Projekt mit Claude Code gebaut. Und gemerkt: für mich ist Webflow inzwischen zu langsam. Also habe ich meine eigene Seite auch umgezogen.

Mit Claude Code entsteht eine Seite schnell. Das stimmt. Aber damit sie gut wird, muss ich schleifen. Iterieren. Varianten wegwerfen.

Und dafür brauche ich ein paar Dinge, die das Tool nicht mitliefert:

• Theoretische Grundlage, damit ich saubere Aufgaben stellen kann. Die KI führt jeden Befehl aus, aber den Befehl muss ich selbst formulieren.
• Ein geschultes Auge, um ein gutes Ergebnis von einem durchschnittlichen zu unterscheiden. Ich bekomme 15 Varianten, die Entscheidung ist meine.
• Ein Gefühl dafür, was wichtig ist und was nicht. Ein Wort auf einem Button ist manchmal wichtiger als die Hero-Sektion. Das weiß das Tool nicht.

Die Frage bleibt dieselbe wie vor der KI:

Erfüllt die Seite ihre Aufgabe und ihr Ziel, das am Anfang gesetzt war?

Nicht „ist sie schön". Nicht „ist sie modern". Nicht „ist sie schnell gebaut". Sondern arbeitet sie für das, wofür sie gemacht wurde.

Ich habe die Spezialisierung auf nur eine Sache nie verstanden.

Für mich war es immer spannend, ein Problem aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten. Design, Marketing, Programmierung, Social Media. Wie sie sich gegenseitig beeinflussen. Wo die Grenzen sind. Wo eine Lösung aus einer Disziplin unerwartet in einer anderen funktioniert.

Man hat mir beigebracht, der richtige Weg sei Tiefe in einer Sache. Ich habe es versucht. Und mir wurde langweilig.

Heute teilt sich mein Arbeitstag ungefähr so auf. 80 % für die Hauptsache, in der ich meinem Kunden ein Ergebnis liefere. 20 % für Experimente in anderen Bereichen. Ich lese über Marketing Analytics, probiere ein neues AI-Tool aus, schaue mir an, wie irgendeine unbekannte Library funktioniert. Nicht um darin Expertin zu werden. Sondern um die Gesamtlandschaft zu verstehen.

Das hilft mir auch in der Kommunikation. Mit einem Marketing-Kollegen über CTR sprechen können. Mit einem Entwickler über Component-Struktur. Mit einem Kunden über sein Geschäftsmodell.

Wer nur in einer Sache zuhause ist, verliert einen Teil des Gesprächs, ohne es zu merken.

Früher waren diese 20 % ein Luxus. Neues zu lernen brauchte Zeit, Bücher, Kurse, Monate an Praxis. Heute gibt mir eine Session mit Claude oder ChatGPT ein grundlegendes Verständnis eines Themas in einer Stunde. Keine Expertise-Tiefe, aber genug, um mit einem Experten zu sprechen und die richtigen Fragen zu stellen.

Das hat die Regeln verändert.

Das klassische Modell Diffusion of Innovations (Everett Rogers) teilt Menschen in Gruppen ein, je nachdem, wie sie mit Neuem umgehen. Innovators und Early Adopters, die regelmäßig suchen und ausprobieren, machen zusammen etwa 16 % aus. Der Rest wartet, bis Neues bewährt ist.

Es geht nicht um gut oder schlecht. Menschen sind einfach unterschiedlich verdrahtet. Für manche ist Tiefe wichtiger, Stabilität, Mastery in einer Sache. Für andere sind es Neugier und Neues.

Jede Woche taucht etwas Neues auf, das ich wirklich mal ausprobieren möchte. Nicht alles funktioniert. Manches probiere ich aus und merke, es ist nichts für mich. Aber die 20 % Aufwand bringen regelmäßig Funde, die später Teil meiner 80 % werden.

Vor einem Jahr wusste ich nicht, dass man eine Website von Webflow zu Claude Code migrieren kann. Vor sechs Monaten waren AI-Agenten für mich noch keine Kolleg:innen. Vor drei Monaten habe ich noch nicht darüber nachgedacht, wie ich meinen Briefing-Prozess automatisieren könnte.

Wenn Sie das genauso sehen oder ganz anders, lassen Sie uns reden.