Bild-Prompts für Bildungsinhalte erzeugen oft generische Diagramme, die das Lernziel verfehlen. Diese Skill wandelt Unterrichtskontext in fokussierte Kreativbriefings für lernendengerechte Visualisierungen um.

Teams diskutieren die UI-Qualität oft ohne eine gemeinsame Bewertungsmethode. Diese Skill wendet ein strukturiertes Framework an, um klare, evidenzbasierte UX-Empfehlungen zu erstellen.

Teams verschwenden Zeit, wenn sie KI-Tools auswählen, ohne die Kontextgrenzen auf die Aufgabe abzustimmen. Diese Skill bietet ein strukturiertes Framework zur Auswahl von Claude Code-, Codex- oder Gemini CLI-Workflows.

Technische Inhalte können für Fachleute klar wirken, während sie Lernende verwirren. Diese Skill prüft Entwürfe auf Zielgruppenpassung, Fachjargon, fehlenden Kontext, Barrierefreiheit und praktische Überarbeitungsschritte.

Lange Lektionen lassen sich nach der Übung nur schwer schnell wiederholen. Diese Skill erstellt prägnante Markdown-Zusammenfassungen, die Konzepte, Muster, Fehler und Zusammenhänge hervorheben.

Curriculum-Teams benötigen konsistente Kompetenzstufen, messbare Ergebnisse und eine kohärente Progression. Diese Skill ordnet Kompetenzen CEFR-, Bloom-Taxonomie- und DigComp-Stufen zu und bietet praktische Hinweise zur Bewertung.

Teams benötigen wiederholbare Möglichkeiten, domänenspezifische Workflows für KI-Agenten zu erfassen. Dieser Skill führt Claude, Codex und Claude Code durch Skill-Design, Scaffolding, Validierung und Paketierung.

KI-Sitzungen lösen Probleme oft einmal und verlieren danach die gewonnene Erkenntnis. Diese Skill wandelt Korrekturen, Muster und Validierungslücken in wiederverwendbares Projektwissen um.

Lange Kapitelquizze fair, vollständig und konsistent zu halten, ist schwierig. Dieser Skill unterstützt Claude, Codex und Claude Code dabei, interaktive Quizbanken mit ausgewogenen Antworten und Prüfschritten zu erstellen.

PDF-Arbeiten erfordern häufig Extraktion, Konvertierung und Formularausfüllung über viele Dateien hinweg. Diese Skill bietet praktische Workflows und Hilfsskripte für die lokale PDF-Verarbeitung.

Wiederholte KI-Prompts werden schwer wartbar, wenn Muster informell bleiben. Diese Skill hilft dabei, bewährte Prompts in wiederverwendbare Vorlagen mit klaren Parametern und Erfolgskriterien umzuwandeln.

Die Bearbeitung von PowerPoint erfordert oft präzise Layoutkontrolle, Verständnis für Vorlagen und Dateivalidierung. Dieser Skill bietet Workflows zum Erstellen, Ändern, Prüfen und Kontrollieren von PPTX-Dateien mit HTML, OOXML und Hilfsskripten.

Große Nx-Workspaces können schwer sicher zu prüfen, zu testen und zu ändern sein. Dieser Skill gibt Claude, Codex und Claude Code strukturierte Nx-Workflows für Graphen, betroffene Aufgaben, Generatoren, Caching und CI.

Next.js-Projekte können über Routen, Komponenten und Build-Einstellungen hinweg schwer zu inspizieren sein. Diese Skill verbindet sich mit einem DevTools MCP-Server und liefert fokussierte Projektdiagnosen.

Bildungsorientierte Foliensätze werden oft generisch, wenn Prompts keinen Zielgruppen- und Lernkontext enthalten. Diese Skill bietet NotebookLM-Workflows und Prompt-Strukturen für kapitelbezogene Präsentationen, die auf Kompetenzstufen abgestimmt sind.

Teams benötigen MCP-Server, die externe Dienste klar und sicher verfügbar machen. Diese Skill unterstützt bei Planung, Implementierung, Tests und Evaluation für TypeScript- und Python-MCP-Projekte.

Lehrkräfte benötigen häufig Ziele, die spezifisch, messbar und auf Prüfungen abgestimmt sind. Diese Skill wandelt Themen in strukturierte Ergebnisse mit Bloom-Stufen, CEFR-Progression, Voraussetzungen und Erfolgskriterien um.

Bildungsteams benötigen klare Visualisierungen, die komplexe Ideen erklären, ohne manuelle Designüberarbeitung. Diese Skill führt Claude, Codex oder Claude Code durch Gemini-basierte Generierung, Qualitätsprüfungen und die Einbettung in Unterrichtsmaterialien.

Helm charts werden oft schwer zu betreiben, wenn Teams Vorlagen ohne architektonische Prüfung kopieren. Diese Skill führt Claude, Codex und Claude Code durch strukturierte Designentscheidungen für Charts.

Lehrkräfte in der Programmierung benötigen Übungssets, die den Lernerhalt stärken, nicht nur die Menge an Aufgaben erhöhen. Diese Skill erstellt strukturierte Python-Übungen mit Lernzielen, Progression, Tests, Bewertungsrastern, Hinweisen und Wiederholungsmustern.