Chaosfreie KI-Arbeit: Wie du mit Manis Projects strukturierte AI-Workspaces für Content, Marketing und Teams aufbaust

Wie du mit Manis Projects endlich Ordnung in dein KI-Chaos bringst
Der große Praxis-Guide für strukturierte AI-Workspaces (inkl. Teamwork, SOPs & SEO-Content)

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Einleitung: Dein AI-Workspace ist kein zweites Gehirn – sondern ein zweites Chaos?

Kennst du das?

Du öffnest dein KI-Tool, willst “nur schnell”:

• einen Blogartikel schreiben lassen
• eine Marketingkampagne vorbereiten
• Produkttexte überarbeiten

…und verbringst die ersten 10 Minuten damit, alte Chats zu durchsuchen:

• “Wo waren nochmal meine SEO-Guidelines?”
• “In welchem Chat hatte ich die Tonalität für unsere Marke erklärt?”
• “Wo steht unsere SOP für Produktbeschreibungen?”

Statt Zeit zu sparen, suchst du in einem Wust aus Einzeltasks, Chat-Historien und Copy-Paste-Textbausteinen.

Wenn du dich darin wiedererkennst: Du bist nicht allein.

Viele Teams nutzen KI inzwischen täglich – aber ihre Workspaces sind nicht organisiert, nicht wiederverwendbar und nicht teamfähig.
Und genau hier setzt ein neues Konzept an: Projects in Manis AI.

In diesem Artikel zeige ich dir:

• was Manis Projects sind
• warum sie dein Arbeiten mit KI radikal vereinfachen
• wie du konkrete Projekte einrichtest (z. B. Blog, Marketing, Produktdoku)
• wie du damit Teams synchronisierst, ohne Meetings, ohne Chaos
• und wie du die Funktionen strategisch nutzt, um bessere, konsistentere Ergebnisse aus deiner KI rauszuholen

Am Ende dieses Artikels wirst du genau wissen, wie du aus einem chaotischen KI-Chat-Tool einen strukturierten, wiederverwendbaren AI-Workspace machst – mit klaren Projekten, Standards und gemeinsamem Kontext.

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1. Was sind Manis Projects eigentlich?

Stell dir vor, dein KI-Workspace besteht nicht mehr aus tausend isolierten Chats, sondern aus klar definierten Arbeitsräumen – jeweils für ein wiederkehrendes Thema oder eine Initiative.

Genau das sind Manis Projects:

> Ein Projekt ist ein dedizierter Arbeitsraum in deinem Manis AI Workspace, in dem du alle wiederkehrenden Aufgaben zu einem Thema bündelst – inklusive gemeinsamer Anweisungen, Dateien und Tools.

Statt:

• für jede neue Aufgabe wieder alles neu zu erklären
• wichtige Dateien jedes Mal hochzuladen
• Einstellungen und Tonalität ständig zu wiederholen

richtest du einmal einen Project Space ein. Alles, was du dort hinterlegst, gilt automatisch für jede neue Aufgabe innerhalb dieses Projekts.

Typische Beispiele:

• Projekt „Blog Content“
  Für alle Artikel, Landingpages, Newslettertexte, die nach festen Content- und SEO-Regeln erstellt werden.

• Projekt „Marketingkampagnen“
  Für Ads, Social Media Posts, E-Mail-Sequenzen, Funnel-Texte.

• Projekt „Produktdokumentation“
  Für Handbücher, Release Notes, technische Dokumentation, FAQs.

• Projekt „Kundensupport-Vorlagen“
  Für standardisierte, rechtssichere und markenkonforme Antworten.

Der Clou:
Jedes Projekt hat seine eigene Konfiguration, aber alle Aufgaben darin profitieren automatisch davon.

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2. Das Ausgangsproblem: Warum klassische KI-Nutzung im Alltag nervt

Bevor wir in die Lösung einsteigen, lohnt es sich zu verstehen, warum KI-Workspaces so oft scheitern – nicht technisch, sondern organisatorisch.

2.1. Du wiederholst dich ständig

Wer mit Chatbots arbeitet, kennt das:

• “Schreibe im Du-Ton, aber professionell.”
• “Berücksichtige folgende SEO-Guidelines…”
• “Verwende diese Struktur…”

Diese Sätze tippst du immer wieder.
Oder du kopierst sie von einem alten Chat in einen neuen – in der Hoffnung, diesmal nichts Wichtiges zu vergessen.

Ergebnis:

• viel Copy & Paste
• Fehler durch Unachtsamkeit
• keine einheitliche Qualität

2.2. Wichtige Dateien sind überall – nur nicht da, wo du sie brauchst

• Brand-Guidelines als PDF
• Keyword-Listen in Excel
• SOPs in Google Docs
• Produktdaten als CSV oder Notion-Datenbank

Du musst:

1. Die Dateien suchen
2. Sie der KI jedes Mal neu bereitstellen
3. Im Team erklären, wo was liegt

Früher oder später entstehen unterschiedliche Versionen – und jemand arbeitet mit veralteten Infos.

2.3. Teams arbeiten nicht aus einer “Single Source of Truth”

Wenn mehrere Personen mit KI-Tools arbeiten, entsteht ein weiteres Problem:

• Jede*r hat eigene Prompts
• Jeder Chat enthält eigene Konfigurationen
• Dateien werden lokal gespeichert oder einzeln hochgeladen

Die Folge:

• Ergebnisse schwanken stark in Qualität und Tonalität
• Neue Teammitglieder brauchen ewig, um “reinzukommen”
• Wissen ist an Personen gebunden, nicht an Prozesse

Kurz:
Dein KI-Workspace ist kein professionelles System, sondern ein Haufen historischer Chats.

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3. Die Lösung: Manis Projects als strukturierte AI-Workspaces

Manis Projects lösen genau diese Probleme – mit einem einfachen, aber mächtigen Prinzip:

> Jedes Projekt bündelt alle relevanten Kontexte, Regeln und Ressourcen an einem Ort – und macht sie für jede neue Aufgabe sofort nutzbar.

Schauen wir uns die Kernfunktionen Schritt für Schritt an.

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4. Kernfunktion 1: Zentralisierter Projektkontext

Statt jedes Mal bei Null anzufangen, definierst du für jedes Projekt einen zentralen Kontext.

4.1. Was bedeutet „zentralisierter Kontext“ konkret?

Du kannst in einem Projekt u. a. hinterlegen:

• SEO-Guidelines
  z. B.:

  • Ziel-Keyword-Strategien
  • Titel- und Meta-Beschreibungsregeln
  • interne Verlinkungslogik
  • Formatvorgaben (H1, H2, Snippets etc.)

• SOPs (Standard Operating Procedures)
  z. B.:

  • Schritt-für-Schritt-Ablauf zur Erstellung eines Blogartikels
  • Freigabeprozesse
  • Qualitätschecklisten

• Marken- & Tonalitätsrichtlinien
  z. B.:

  • Du-/Sie-Ansprache
  • allowed / forbidden words
  • gewünschter Stil (locker, sachlich, erklärend, inspirierend usw.)

Und das Beste:
Du machst das ein einziges Mal pro Projekt.

4.2. Was passiert dann mit neuen Tasks?

Ab diesem Moment gilt:

> Jede neue Aufgabe innerhalb dieses Projektes erbt automatisch den hinterlegten Kontext.

Das heißt:

• Du musst SEO-Regeln nicht mehr einfügen
• Du musst die Tonalität nicht mehr erklären
• Du musst keine SOPs mehr verlinken oder beschreiben

Die KI arbeitet von Anfang an nach deinen definierten Standards.

4.3. Praxisbeispiel: Blog Content Projekt

Stell dir dein Projekt „Blog Content“ vor.

Du hinterlegst einmal:

• deine Zielgruppenbeschreibung
• deine Content-Strategie (z. B. Fokus auf How-To-Guides, Fallstudien, Vergleichsartikel)
• deine SEO-Checkliste (WDF*IDF, interne Links, FAQ-Schema usw.)
• deine Tonalität (z. B. „locker, aber fachlich stark, immer mit Beispielen“)

Ab dann kannst du einfach sagen:

> “Erstelle einen Blogartikel zum Thema ‘AI Workspaces strukturieren mit Manis Projects’.”

Die KI weiß:

• an wen sie schreibt
• wie sie schreiben soll
• welche SEO-Vorgaben sie berücksichtigen muss
• welche Struktur erwünscht ist

Das spart dir nicht nur Zeit, sondern sorgt für konstante Qualität über alle Inhalte hinweg.

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5. Kernfunktion 2: Custom Instructions pro Projekt

Neben allgemeinem Kontext kannst du für jedes Projekt individuelle Anweisungen hinterlegen – sogenannte Custom Instructions.

5.1. Was sind Custom Instructions?

Custom Instructions sind fest hinterlegte Regeln und Präferenzen, die die KI bei jeder Nutzung automatisch anwendet.
Du kannst dabei sehr spezifisch werden.

Zum Beispiel:

• Schreibstil & Formatierung

  • “Schreibe immer in der Du-Form.”
  • “Verwende kurze Absätze und Zwischenüberschriften.”
  • “Nutze Bullet Points, wo sinnvoll.”
  • “Vermeide Floskeln und leere Phrasen.”

• Zielsetzung

  • “Ziel: Leser zur Newsletter-Anmeldung bewegen.”
  • “Ziel: Produktvorteile verständlich und vergleichbar darstellen.”

• Do’s & Don’ts

  • “Nenne keine konkreten Preise.”
  • “Triff keine rechtlich bindenden Aussagen.”
  • “Verweise nicht auf interne Tools, die Nutzer nicht kennen.”

Diese Regeln werden nicht irgendwann “vergessen”, sondern sind Teil des Projektrahmens.

5.2. Warum das besser ist als ein einzelner Mega-Prompt

Vielleicht arbeitest du aktuell mit einem riesigen „Master-Prompt“, den du immer wieder irgendwo reinkopierst.

Probleme:

• Er ist unhandlich und schwer zu pflegen
• Wenn du etwas änderst, musst du es in mehrere Dokumente oder Chats einbauen
• Teammitglieder arbeiten trotzdem oft mit älteren Versionen

Mit projektbezogenen Custom Instructions gilt:

• Du pflegst Anweisungen zentral im Projekt
• Änderungen gelten sofort für alle neuen Aufgaben
• Du behältst Kontrolle über Qualität und Stil im gesamten Projekt

5.3. Beispiel: Custom Instructions im „Marketingkampagnen“-Projekt

Stell dir ein Projekt „Marketingkampagnen“ vor. Deine Custom Instructions könnten u. a. sein:

• “Erstelle immer mehrere Varianten (A/B), wenn du Werbetexte ausgibst.”
• “Nutze maximal 3 Emojis pro Social Media Post.”
• “Schreibe Anzeigen-Texte so, dass sie in 90 Zeichen bei Google Ads funktionieren.”
• “Formuliere Call-to-Actions klar und handlungsorientiert (‘Jetzt testen’, ‘Jetzt herunterladen’).”

Jetzt musst du bei jeder neuen Kampagne nur noch sagen:

> “Erstelle eine Ad-Kampagne für unser neues Feature ‘Projects in Manis AI’ für LinkedIn und Google Ads.”

Die KI produziert direkt:

• konsistente CTA-Logik
• passende Längen
• A/B-Varianten
• passenden Ton

ohne dass du jedes Mal alle Regeln neu in Erinnerung rufen musst.

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6. Kernfunktion 3: Einfaches Teilen mit deinem Team

Der vielleicht stärkste Hebel von Manis Projects: Teams können endlich wirklich gemeinsam aus demselben Kontext arbeiten.

6.1. Was passiert, wenn du ein Projekt teilst?

Wenn du ein Projekt mit deinem Team teilst, bekommen alle:

• Zugriff auf denselben Kontext
• Zugriff auf dieselben Dateien (SEO-Guides, SOPs, Vorlagen, PDFs etc.)
• Zugriff auf dieselben Custom Instructions

Mit anderen Worten:

> Dein Team arbeitet aus einer einzigen, verlässlichen “Source of Truth”.

6.2. Was bringt das in der Praxis?

• Keine Anfrage-Flut mehr

  • “Kannst du mir die SEO-Guidelines schicken?”
  • “Wo ist die aktuelle Brand Voice beschrieben?”
  • “Welche Version der SOP ist die richtige?”

• Keine Versionskonflikte

  • Alle arbeiten mit denselben Regeln
  • Änderungen passieren zentral – und gelten für alle

• Schnelleres Onboarding

  • Neue Teammitglieder müssen nicht stundenlang Dokumente lesen
  • Sie können direkt in einem Projekt loslegen, und die KI führt sie implizit durch den richtigen Prozess

6.3. Beispiel: Team-Blogredaktion

Angenommen, du betreibst ein Content-Team mit mehreren Autor*innen.

Früher:

• Jeder schreibt mit eigener Prompt-Sammlung
• Qualität und Stil schwanken
• SEO wird mal mehr, mal weniger beachtet
• Neue Autoren brauchen lange, um reinzukommen

Mit einem geteilten Projekt „Blog Content“:

• ALLE nutzen automatisch:
  • dieselbe Tonalität
  • dieselben SEO-Regeln
  • dieselbe Struktur
  • dieselben Qualitätsstandards

Die KI unterstützt jeden Autor automatisch dabei, sich an die Standards zu halten.
So wird dein Content nicht nur schneller, sondern auch planbarer und konsistenter.

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7. Wie du Manis Projects konkret einrichtest (Schritt-für-Schritt)

Schauen wir uns jetzt an, wie du diese Idee in die Praxis umsetzt. Wir gehen exemplarisch durch drei typische Projekte.

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7.1. Projekt 1: „Blog Content“ – für SEO-starke, konsistente Inhalte

Wenn du regelmäßig Blogartikel, Guides oder SEO-Seiten erstellst, ist dieses Projekt ein Must-have.

Schritt 1: Projekt „Blog Content“ anlegen

• Lege in Manis AI ein neues Projekt an
• Benenne es klar, z. B. “Blog Content (DE)” oder “Content Marketing – Blog”

Schritt 2: Zentrale Inhalte hochladen / hinterlegen

Füge folgende Dinge hinzu:

• SEO-Guidelines (als PDF, Google Doc, Notion-Export etc.)

• Keyword-Listen oder Content-Strategie-Dokumente

• Content-Styleguide:

  • Tonalität (Du/Sie, locker/seriös, mit/ohne Humor)
  • Strukturvorgaben (Einleitung, Problem, Lösung, Beispiele, CTA)
  • typische Längen (z. B. 1.500–3.000 Wörter)

• SOPs für Artikelproduktion, z. B.:

  • Keyword-Research
  • Outline-Erstellung
  • Textproduktion
  • SEO-Optimierung
  • Überarbeitung & Freigabe

Schritt 3: Custom Instructions definieren

Beispiele:

• “Schreibe im freundlichen, professionellen Du-Ton.”
• “Verwende kurze Absätze und viele Zwischenüberschriften (H2/H3).”
• “Erkläre Fachbegriffe immer in einfachen Worten.”
• “Füge, wo sinnvoll, Schritt-für-Schritt-Listen ein.”
• “Berücksichtige unsere SEO-Guidelines aus dem Projekt.”
• “Vermeide leere Floskeln und zu generische Einleitungen.”

Du kannst auch spezifischer werden:

• “Beginne Artikel immer mit einem konkreten Problem oder einer Frage des Lesers.”
• “Schließe Artikel mit einer klaren Zusammenfassung und einem Handlungsaufruf ab.”

Schritt 4: Im Team teilen

• Teile das Projekt mit allen Content-Verantwortlichen
• Erkläre kurz:
  • wofür dieses Projekt gedacht ist
  • welche Regeln automatisch gelten
  • dass alle Blog-Tasks ab sofort nur noch über dieses Projekt laufen

Schritt 5: Erste Aufgaben starten

Beispieleingaben innerhalb des Projekts:

• “Erstelle einen SEO-optimierten Blogartikel zum Thema ‘AI Workspaces strukturieren mit Manis Projects’. Zielgruppe: Marketing-Leiter mittelständischer Unternehmen.”
• “Überarbeite diesen bestehenden Artikel und optimiere ihn auf das Keyword ‘AI Workspace Organisation’.”
• “Erstelle eine Outline für einen 2.000-Wörter-Guide zum Thema ‘Standard Operating Procedures mit KI umsetzen’.”

Die KI bezieht automatisch:

• deine SEO-Guidelines
• deine Tonalität
• deine Strukturregeln

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7.2. Projekt 2: „Marketingkampagnen“ – Ads, Social Media, E-Mails

Marketing ist ein Paradebeispiel für wiederkehrende Aufgaben mit klaren Regeln. Perfekt für ein eigenes Projekt.

Schritt 1: Projekt „Marketingkampagnen“ anlegen

• Name z. B. “Marketingkampagnen – DACH”

Schritt 2: Relevante Ressourcen hinzufügen

• Brand Book (Logo-Regeln, Claims, Positionierung)

• Copy Guidelines (z. B. Ton für Social vs. E-Mail)

• Plattform-spezifische Regeln:

  • LinkedIn: formeller, B2B-orientiert
  • Instagram: emotionaler, bildorientiert
  • Google Ads: Zeichenbeschränkungen, CTA-Stil

• Best-Practice-Beispiele:

  • erfolgreiche Kampagnen aus der Vergangenheit
  • E-Mail-Sequenzen, die gut konvertiert haben
  • Ad-Varianten mit hoher CTR

Schritt 3: Custom Instructions festlegen

• “Erstelle immer mindestens 3 Varianten pro Anzeigentext.”
• “Nutze maximal 120 Zeichen für Google-Ads-Beschreibungen.”
• “Formuliere immer einen klaren, messbaren Mehrwert (‘Zeit sparen’, ‘Umsatz steigern’, ‘Fehler vermeiden’).”
• “Vermeide Superlative wie ‘beste’, ‘einzigartig’, sofern nicht belegt.”
• “Nutze starke, konkrete Call-to-Actions.”

Schritt 4: Mit dem Marketing-Team teilen

• Alle Performance-Marketer, Social-Media-Manager, Copywriter erhalten Zugriff
• Ab sofort: alle Kampagnen-Anfragen nur noch über dieses Projekt

Schritt 5: Typische Tasks

• “Erstelle eine LinkedIn- und Google-Ads-Kampagne für den Launch unseres neuen Features ‘Projects in Manis AI’. Zielgruppe: CMOs in SaaS-Unternehmen.”
• “Schreibe eine 5-teilige E-Mail-Sequenz für Leads, die unser Whitepaper zu ‘AI im Marketing’ heruntergeladen haben.”
• “Formuliere 10 Hooks für ein LinkedIn-Video über AI-Workspaces, die zum Scrollstopp führen.”

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7.3. Projekt 3: „Produktdokumentation“ – Klarheit statt Chaos in der Doku

Technische Dokumentation wirkt auf den ersten Blick trocken – ist aber essenziell für Support, Sales und Kundenbindung.

Schritt 1: Projekt „Produktdokumentation“ anlegen

• Name z. B. “Produktdokumentation – Manis AI”

Schritt 2: Wissensbasis hinterlegen

• bestehende Dokumentation (PDFs, Docs, Knowledge-Base-Exports)
• Release Notes, Changelogs
• interne technische Spezifikationen
• API-Dokumente
• Screenshots und Diagramme (wo sinnvoll)

Schritt 3: Custom Instructions definieren

• “Erkläre technische Sachverhalte immer zuerst auf Laien-Niveau, dann optional detaillierter.”
• “Verwende durchgehend die im Projekt hinterlegten Produktnamen und Begriffe.”
• “Formuliere neutral und sachlich, vermeide Marketing-Sprache.”
• “Füge, wo sinnvoll, Schritt-für-Schritt-Anleitungen mit nummerierten Listen ein.”
• “Hinweise zu sicherheitsrelevanten Themen immer deutlich kennzeichnen.”

Schritt 4: Mit Product, Support & Tech teilen

• Product Owner
• Customer Support
• Developer Relations / Docs-Verantwortliche

Schritt 5: Typische Aufgaben

• “Erstelle eine Benutzeranleitung für das Feature ‘Projects’ mit Einleitung, Schritt-für-Schritt-Setup und FAQ.”
• “Formuliere Release Notes für das neue Update, zielgruppengerecht für Endanwender.”
• “Generiere eine technische Kurzbeschreibung für Entwickler über die Integration unserer API.”

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8. Warum Manis Projects deine Produktivität massiv steigern

Vielleicht fragst du dich:
Lohnt sich der Aufwand wirklich, Projekte sauber einzurichten?

Die kurze Antwort: Ja – und zwar deutlich.

Hier sind die wichtigsten Effekte.

8.1. Du sparst jeden Tag Zeit durch weniger Wiederholung

Statt bei jeder neuen Aufgabe:

• Ton, Stil, Zielgruppe neu zu erklären
• SOPs neu zu verlinken
• Richtlinien neu zu listen

musst du nur noch das konkrete Ziel der Aufgabe nennen.
Alles andere hat das Projekt bereits im Hintergrund parat.

Wenn du täglich 10–20 KI-Tasks ausführst, summiert sich das schnell auf Stunden pro Woche.

8.2. Deine Ergebnisse werden konsistenter und hochwertiger

Konstanz ist im Content- und Marketingbereich zentral:

• wiedererkennbarer Markenauftritt
• gleichbleibende Textqualität
• einheitliche Struktur und Tiefe

Mit Projects erzwingst du gewissermaßen:

• gleiche Regeln für alle Aufgaben
• gleiche Basisinformationen für alle Teammitglieder

Das reduziert “Ausreißer” – Texte, die gar nicht passen, sind viel seltener.

8.3. Wissen wird vom Kopf ins System verlagert

Viele Unternehmen hängen an Schlüsselpersonen:

• Der eine Mitarbeiter kennt alle SEO-Regeln
• Die andere ist alleinige Hüterin des Markenstils
• SOPs sind zwar “irgendwo dokumentiert”, aber kaum verinnerlicht

Wenn du dieses Wissen in Projekten hinterlegst:

• ist es jederzeit verfügbar
• kann deine KI es automatisch anwenden
• bist du weniger abhängig von einzelnen Köpfen

8.4. Onboarding neuer Teammitglieder wird leichter

Statt:

> “Lies dir mal unsere 30-seitige Guideline durch, dann erstellst du drei Beispieltexte, dann geben wir dir Feedback…”

kannst du sagen:

> “Starte im Projekt ‘Blog Content’ drei Test-Tasks – die KI hilft dir automatisch, im Stil und nach Regeln zu arbeiten. Unsere Kommentare beziehen sich dann nur noch auf Feinheiten.”

Zeitersparnis für dich und dein Team: enorm.

8.5. Du kannst Workflows besser standardisieren und skalieren

Je klarer deine Projekte strukturiert sind, desto leichter kannst du:

• Prozesse automatisieren
• Verantwortlichkeiten zuweisen
• Aufgaben delegieren
• Qualität messen

Projects sind damit eine wichtige Grundlage, wenn du später:

• KI-unterstützte Pipelines aufbauen möchtest
• oder KI in größere, automatisierte Abläufe integrierst

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9. Best Practices: Wie du das Maximum aus Manis Projects rausholst

Damit dein Einsatz von Projects nicht nur theoretisch gut klingt, sondern in der Praxis funktioniert, hier ein paar erprobte Empfehlungen.

9.1. Lieber mehr Projekte als ein riesiges Sammel-Projekt

Vermeide das eine Monster-Projekt “Alles mit KI”.

Besser:

• getrennte Projekte für klar abgrenzbare Bereiche:
  • Blog Content
  • Social Media
  • E-Mail Marketing
  • Produktdoku
  • Kundensupport-Vorlagen
  • interne Kommunikation

Warum?

• Die Regeln sind oft unterschiedlich
• Der Stil unterscheidet sich (z. B. Marketing vs. Doku)
• Du hältst den Kontext für die KI übersichtlich und zielgerichtet

9.2. Projekte regelmäßig pflegen – wie ein lebendes System

Projekte sind keine “einmal anlegen und nie wieder ansehen”-Ordner.

Plane dir z. B. alle 4–8 Wochen Zeit ein, um:

• Anweisungen zu schärfen
• redundante oder veraltete Dateien zu entfernen
• neue SOPs oder Learnings einzupflegen

Frage dich:

• “Welche Prompts oder Hinweise tippen wir aktuell noch oft manuell ein?”
  → Diese gehören wahrscheinlich in die Custom Instructions.

9.3. Nutze klare, sprechende Namen und Beschreibungen

Wenn mehrere Projekte existieren, ist Orientierung wichtig.

Beispiele:

• “Blog Content – DE – B2B SaaS”
• “Social Media – DACH – Brand X”
• “Produktdoku – App Y – Endkunden-Sicht”

Und vergiss nicht:
Schreibe in die Projektbeschreibung klar, wofür das Projekt gedacht ist und was nicht hinein gehört.

9.4. Lege Standardprompts als Vorlagen im Projekt ab

Auch wenn viel durch Custom Instructions abgedeckt wird:
Manche Use Cases tauchen immer wieder auf.

Beispiele:

• “Erstelle eine Blog-Outline für ein Keyword deiner Wahl mit Fokus auf praktische Beispiele.”
• “Überarbeite diesen Text nach unseren Guidelines und erstelle zwei Varianten.”

Diese Standard-Aufgaben kannst du als interne Prompt-Vorlagen hinterlegen, sodass das Team sie leicht wiederverwenden kann (z. B. durch Copy-Paste aus einem Projektdokument).

9.5. Schaffe Transparenz im Team

Ein Projekt entfaltet seine volle Kraft nur, wenn alle es richtig nutzen.

Kommuniziere z. B.:

• in einem Kickoff-Meeting oder in eurem internen Wiki:
  • welche Projekte existieren
  • wofür sie gedacht sind
  • wie sie verwendet werden sollen
  • wer für Pflege und Aktualisierung verantwortlich ist

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10. Einsatzideen: Wo Manis Projects besonders viel bringen

Wenn du dich fragst, wo du anfangen solltest, helfen dir diese Szenarien.

10.1. Content-getriebene Unternehmen

Du produzierst:

• Blogartikel
• Whitepaper
• E-Books
• Newsletter
• Landingpages

→ Dann ist ein Projekt “Content & SEO” fast Pflicht.
Hier kannst du extrem viel Konsistenz und Effektivität rausholen.

10.2. Agenturen (Marketing, Content, Performance)

Agenturen haben oft:

• mehrere Kunden
• verschiedene Marken
• unterschiedliche Tonalitäten und Strategien

Du kannst für jeden Kunden ein eigenes Projekt anlegen:

• mit dessen Brand Guidelines
• dessen Zielgruppen
• dessen bevorzugten Formaten

So vermeidest du gefährliche Vermischungen von Regeln verschiedener Kunden.

10.3. SaaS-Unternehmen & Softwareprodukte

Hier sind besonders spannend:

• Produktdokumentation
• Onboarding-Materialien
• Feature-Ankündigungen & Release Notes

Mit klaren Projekten kannst du:

• Support entlasten
• Self-Service erhöhen
• Kommunikation zum Produkt standardisieren

10.4. Support-Teams und Helpdesks

Ein Projekt “Support-Vorlagen” kann:

• Standardantworten strukturieren
• Tonalität sichern (freundlich, lösungsorientiert, klar)
• rechtliche Fallstricke minimieren (durch klare Do’s & Don’ts in den Instructions)

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11. Häufige Fragen (FAQ) zu Manis Projects

Zum Abschluss ein paar typische Fragen, die in der Praxis auftauchen – mit Antworten.

11.1. Ist das nicht alles nur „Ordnerstruktur“ mit anderem Namen?

Nein.
Der wesentliche Unterschied:

• Ein Ordner sortiert Dateien.
• Ein Manis Project verändert das Verhalten der KI kontextabhängig.

Du hinterlegst nicht nur, wo etwas liegt, sondern auch, wie die KI damit arbeiten soll.

11.2. Muss ich jedes Projekt extrem detailliert konfigurieren?

Nein, du kannst klein anfangen:

1. Projekt anlegen
2. Wichtigste Richtlinien und 1–2 Dateien hinzufügen
3. Erste Erfahrungen sammeln
4. Schrittweise verfeinern

Wichtig ist, dass du überhaupt einen gemeinsamen Kontext schaffst – Perfektion ist nicht nötig, um bereits starke Effekte zu sehen.

11.3. Was passiert, wenn ich später etwas ändere?

Änderungen in:

• Dateien
• Kontextbeschreibungen
• Custom Instructions

gelten automatisch für alle zukünftigen Aufgaben in diesem Projekt.
Vorherige Tasks bleiben natürlich unverändert, aber neue profitieren von der aktualisierten Konfiguration.

11.4. Können mehrere Teams im selben Projekt arbeiten?

Ja – und das ist sogar gewollt.
Solange der Kontext für alle relevant ist (z. B. Blog Content Projekt für Content, SEO und Marketing), ist gemeinsame Nutzung sinnvoll.

Wenn du sehr unterschiedliche Anforderungen hast (z. B. Marketing vs. Legal), ist es aber oft besser, getrennte Projekte anzulegen.

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12. Fazit: Aus chaotischen KI-Chats werden strukturierte Arbeitsräume

Wenn du bis hierhin gelesen hast, ist dir wahrscheinlich klar:

> Der wahre Hebel bei KI liegt nicht nur im Modell, sondern in der Organisation deiner Arbeit rund um die KI.

Mit Manis Projects bekommst du genau das Werkzeug, um:

• aus unzähligen Einzeltasks klare, wiederverwendbare Workspaces zu machen
• zentralen Kontext einmal zu definieren und dann immer wieder zu nutzen
• Custom Instructions projektspezifisch festzulegen
• dein Team in einer gemeinsamen Source of Truth arbeiten zu lassen

Du sparst Zeit, reduzierst Fehler und erhöhst die Qualität deiner Ergebnisse – egal ob du:

• Content-Produktion skalierst
• Marketingkampagnen fährst
• Produktdokumentationen pflegst
• Support-Vorlagen baust

Wenn du jemals frustriert warst von:

• ständigem Wiederholen der gleichen Anweisungen
• verlorenen Dateien
• unklaren Standards im Team

dann sind Manis Projects genau der Schritt, der aus deinem KI-Tool ein professionelles Arbeitsumfeld macht.

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Nächste Schritte für dich:

1. Überlege dir 2–3 wiederkehrende Workflows, die du heute schon mit KI unterstützt (z. B. Blog, E-Mail, Doku).
2. Lege für jeden dieser Bereiche ein eigenes Manis Project an.
3. Hinterlege die wichtigsten:
   • Richtlinien
   • Dateien
   • Custom Instructions
4. Teile die Projekte mit deinem Team und nutze sie konsequent für neue Aufgaben.

So bringst du Struktur, Effizienz und Teamfähigkeit in deinen AI-Workspace – und machst aus einem chaotischen Chat-Tool ein echtes Produktivitätskraftwerk.

Wenn du magst, können wir im nächsten Schritt gemeinsam ein konkretes Set an Custom Instructions für eines deiner Projekte ausarbeiten – z. B. für dein Blog- oder Marketing-Projekt.