00:00:00Wenn Claude Code plus NotebookLM erstaunlich ist und Claude Code plus Obsidian
00:00:04einen echten Mehrwert bietet und Claude Code plus der brandneue Skill Creator
00:00:09legitim alles verändert – was passiert dann, wenn wir all diese Tools in einem
00:00:13praktischen, aber einfach einzurichtenden Workflow kombinieren, den Sie noch heute
00:00:19in unter 30 Minuten nutzen können? Nun, genau das werden wir im heutigen Video
00:00:23herausfinden, indem ich Ihnen Schritt für Schritt zeige, wie Sie einen der
00:00:28mächtigsten Workflows innerhalb von Claude Code erstellen. Dieser Workflow macht
00:00:33Claude Code zu einem absoluten Recherche-Monster. Und dieses Video ist quasi
00:00:37auch der krönende Abschluss von allem, was wir in den letzten Videos behandelt haben.
00:00:40Wir haben Claude Code mit NotebookLM, Obsidian und dem neuen Skill Creator
00:00:43besprochen. Aber hier führen wir all diese Lektionen zusammen und synthetisieren
00:00:47sie zu etwas mit praktischem Nutzen. In diesem Sinne: Es geht nicht um meinen
00:00:52exakten Anwendungsfall, richtig? Dies ist ein persönlicher Chase-AI-Case, wie ich
00:00:57Recherchen für meinen Content mache. Aber Sie sind vielleicht kein Content Creator,
00:01:01sondern haben einen richtigen Job. Worauf Sie sich also während dieser Lektion
00:01:05konzentrieren sollten, sind nicht die Feinheiten meiner YouTube-Suche. Achten Sie
00:01:10darauf, wie Sie die YouTube-Suche gegen Ihren eigenen Anwendungsfall und Ihre
00:01:14Informationsquellen austauschen – seien es PDFs, Artikel, Texte oder was auch immer.
00:01:18Wie passt diese Vorlage in Ihr Leben? Darin liegt der wahre Wert. Darauf sollten Sie
00:01:22sich fokussieren. Das ist auch eine Stärke dieses Systems: Es ist ein sehr flexibler
00:01:26Workflow, der sich Ihren Bedürfnissen anpasst. Und das lieben wir. Was genau macht
00:01:32dieser Workflow also? Wie gesagt, es ist Recherche auf Steroiden. Wir befinden uns
00:01:36innerhalb von Claude Code und führen eine Recherche via YouTube durch. Meine
00:01:40Datenquelle sind in diesem Fall YouTube-Videos. Dafür nutzen wir einen speziellen
00:01:45Skill. Von dort aus senden wir die YouTube-Daten via Claude Code an NotebookLM.
00:01:50NotebookLM analysiert diese Videos für uns und liefert uns jedes gewünschte
00:01:55Ergebnis – sei es ein Podcast, ein Video, eine Infografik oder ein Slide-Deck.
00:02:00Anschließend wird alles zurück in Claude Code übertragen. All dies wird durch
00:02:04Skills ausgeführt. Darüber hinaus werden wir all diese Teil-Skills zu einem
00:02:09einzigen Super-Skill bündeln. Das machen wir mit dem Skill Creator. Hier kommt also
00:02:15der Skill Creator ins Spiel, und natürlich spielen auch die NotebookLM-Sachen eine
00:02:22Rolle. Was ist mit Obsidian? Das Ganze ist isoliert schon gut, aber wir wollen es
00:02:26richtig beschleunigen. Ich werde diesen Workflow wahrscheinlich nicht nur einmal
00:02:31nutzen. Hier kommt Obsidian ins Spiel. Alle Daten, die wir analysieren – und mehr
00:02:35noch als die einzelnen Daten –, die Art, wie wir die Daten angehen, wie wir unsere
00:02:40Analyse wünschen, wie die Ergebnisse aussehen sollen und wie wir denken: All das
00:02:46wird von Claude Code in einer Reihe von Markdown-Dateien festgehalten, einer Serie
00:02:50von Textdateien, auf die Obsidian zugreifen kann, da alles in unserem Vault passiert.
00:02:55Wenn wir uns Obsidian hier ansehen: Der Vault ist aus mehreren Gründen großartig.
00:02:59Für mich als Mensch bietet er tiefe Einblicke in meine Textdateien. Ich kann durch
00:03:03die Dateien klicken, sehen, wie sie verknüpft sind, und erhalte tolle kleine Graphen.
00:03:06Aber noch wichtiger: Innerhalb von Claude Code sind all diese Markdown-Dateien für
00:03:09Claude Code selbst transparent. In diesem Obsidian-Format ist es für Claude Code
00:03:13einfacher, die benötigten Informationen zu finden. Darüber hinaus können wir im
00:03:19Laufe der Zeit über die Datei "Claude.md" verfeinern, wie Claude Code mit uns
00:03:22spricht und denkt. Das bedeutet: Obsidian hilft Claude Code dabei, diesen Workflow
00:03:29genau so auszuführen, wie wir es wollen. Mit Obsidian in diesem Workflow machen wir
00:03:34Claude Code zu einer Art gut trainiertem persönlichen Assistenten, der diesen
00:03:41Workflow in unserem Namen ausführt. Und das ist extrem mächtig. Es wird fast zu
00:03:47einer selbstverbessernden Schleife. Je öfter ich den Workflow ausführe, desto mehr
00:03:53erfolgt die Analyse nach meinem Geschmack. Je mehr ich mit Claude Code spreche,
00:03:58desto mehr Daten werden aufgezeichnet. Claude Code baut so über die Zeit einen
00:04:02Wissensschatz darüber auf, wie ich gerne arbeite. So entsteht diese symbiotische
00:04:07Beziehung, in der sich alles gegenseitig unterstützt, indem wir Claude Code mit dem
00:04:11Skill Creator, NotebookLM und Obsidian kombinieren. Sie sehen, wie flexibel das ist,
00:04:16da sich dieser Workflow anpasst – wir könnten YouTube durch PDFs ersetzen oder
00:04:20sogar den NotebookLM-Teil weglassen. Man kann hier wirklich jeden Workflow
00:04:24einsetzen. Aber wenn man diese Struktur beibehält – Workflow plus Obsidian plus
00:04:28Skill-Verbesserung via Skill Creator –, hat man etwas unglaublich Mächtiges.
00:04:31Und das machen bisher nicht viele Leute. Bevor wir zur genauen Einrichtung kommen,
00:04:37ein kurzes Wort von unserem Sponsor: mir selbst. Wenn Sie mehr über Claude Code
00:04:42lernen möchten, ich habe gerade eine Claude Code Masterclass in Chase AI Plus
00:04:46veröffentlicht. Sie führt Sie von Null zum KI-Entwickler, völlig unabhängig von
00:04:50Ihrem technischen Hintergrund. Chase AI Plus ist ideal, wenn Sie es mit KI ernst
00:04:56meinen und daraus eine Karriere machen wollen. Schauen Sie es sich unbedingt an.
00:05:01Außerdem gibt es eine kostenlose Chase AI Community, den Link finden Sie in der
00:05:07Beschreibung. Alle Skills, über die wir heute sprechen, sowie weitere kostenlose
00:05:09Ressourcen finden Sie dort. Es ist für jeden etwas dabei. Zuerst müssen wir unsere
00:05:15Skills erstellen. Sie sehen, ich befinde mich in meinem Vault. Wir müssen in unserem
00:05:18Vault-Ordner sein, damit Obsidian die Sachen erkennt. Zum Skill Creator Skill,” dessen
00:05:23Installation und Einrichtung: Schauen Sie sich das Video oben an. Dort gehe ich ins
00:05:27Detail. Die Kurzfassung: Geben Sie einfach "/plugin" ein, suchen Sie nach dem Tool
00:05:31Skill Creator. Meines ist hier bereits installiert. Installieren Sie es, beenden Sie
00:05:35Claude Code, starten Sie es neu – fertig. Um einen Skill zu bauen, nutze ich
00:05:40"/skill-creator", um sicherzugehen, dass das Tool verwendet wird. Dann beschreiben
00:05:46wir es einfach. In diesem Fall wollte ich einen Skill erstellen, der YouTube
00:05:51durchsucht und strukturierte Videoergebnisse zurückgibt. Er soll yt-dlp nutzen, um
00:05:55Videos per Suchanfrage zu finden, die Ergebnisse zu liefern und so weiter. Dies ist
00:05:59die YouTube-Variante – passen Sie es an Ihre gewünschte Quelle an. Diese Prompts
00:06:03gibt es in meiner Community. Sobald Sie das ausführen, wird der Skill automatisch
00:06:08in Ihrem .claude-Ordner erstellt. Der Skill Creator gibt Ihnen Beschreibungen dazu,
00:06:11was er gemacht hat. Wir können auch Tests laufen lassen, aber das überspringen wir.
00:06:15Das liefert mir den YouTube-Skill. Ich kann jetzt YouTube durchsuchen. Und die
00:06:19NotebookLM-Seite? Auch dazu habe ich ein ausführliches Video oben verlinkt, hier die
00:06:2330-Sekunden-Zusammenfassung: NotebookLM hat keine öffentliche API. Um Claude Code
00:06:28mit NotebookLM zu verbinden, nutzen wir dieses GitHub-Repo: notebooklm-py.
00:06:31Der Link zur Installation ist in der Beschreibung; es ist sehr einfach. Wir führen
00:06:35diese Befehle in unserem Terminal aus. Wir kopieren das einfach. Ich öffne ein neues
00:06:41Terminal. Hier bin ich gerade nicht in Claude Code, sondern nur im Terminal, und
00:06:46füge die Befehle für die Installation ein. Danach muss ich mich bei NotebookLM
00:06:50anmelden und authentifizieren. Das sehen Sie hier im CLI-Bereich. Also kopiere ich
00:06:55"notebooklm login", ab ins Terminal, Enter. Ein Browserfenster öffnet sich für den
00:06:59Login. Das war's, es ist installiert und bereit. Jetzt müssen wir Claude Code nur
00:07:03beibringen, wie man es nutzt. Da kommt der Skill ins Spiel. Das Repo bietet einen
00:07:09Befehl dafür an: "notebooklm skill install". Alternativ können wir jetzt, da wir den
00:07:14Skill Creator haben, einfach das gesamte GitHub-Repo oder den Link kopieren und
00:07:19Claude Code sagen: "Nutze den Skill Creator, um einen Skill für notebooklm-py zu
00:07:24erstellen." Den Prompt sehen Sie hier: Skill Creator, erstelle einen Skill, damit
00:07:29wir die NotebookLM-Skills optimal nutzen können. Das ist das Tolle an Claude Code:
00:07:34Es kann Dinge tun, die seine eigene Nutzung beeinflussen. Es versteht, wie Skills
00:07:38in seinem eigenen Ökosystem funktionieren, und verbessert sich quasi selbst.
00:07:43Nach der Ausführung erhalten Sie dieselbe Meldung wie beim YouTube-Skill. Speziell
00:07:50für den NotebookLM-Skill ermöglichen diese Befehle alles, was man sonst direkt in
00:07:55NotebookLM machen würde, nun über das Claude Code Terminal. Wir können eigene
00:08:00Notebooks erstellen und beliebig viele Quellen hinzufügen – bis zu 50, etwa von
00:08:06Drive, Textdateien, YouTube etc. Und dann gibt es all die Ergebnisse, die NotebookLM
00:08:11liefern kann: Audio-Reviews, Mindmaps, Flashcards, Infografiken und so weiter.
00:08:15Jetzt haben wir den YouTube-Skill und NotebookLM bereit. Die Grafik wird langsam
00:08:21unübersichtlich, räumen wir auf. Wir haben den YouTube-Skill und NotebookLM. Aber
00:08:26ich will Claude Code nicht jeden Schritt einzeln sagen: "Mach erst YouTube, super.
00:08:30Jetzt mach den anderen Skill." Ich will das alles auf einmal, als einen einzigen
00:08:35Skill. Und genau das machen wir jetzt: Wir verwandeln unseren Workflow in einen
00:08:41Skill. Um diese YouTube-Pipeline – diesen Workflow-Super-Skill – zu erstellen,
00:08:45nutzen wir denselben Prozess mit dem Skill Creator. Ich habe einfach meine
00:08:50Gedankengänge formuliert: Ich möchte diesen YouTube-Pipeline-Skill. Er soll die
00:08:55YouTube-Suche nutzen, die Daten an NotebookLM senden und bei Bedarf ein Ergebnis
00:09:00zurückliefern. Das habe ich so mit vielen Worten gesagt. Dann wird der Skill
00:09:04erstellt, die Schritte erklärt und gefragt, ob man Evals laufen lassen möchte.
00:09:09Damit ist unser Workflow im Grunde fertig eingerichtet. Die Skills sind bereit,
00:09:15alles ist in Obsidian integriert. Jetzt müssen wir es nur noch ausführen. In
00:09:21unserem Fall bitten wir Claude Code, nach Videos über Claude Code und MCP zu
00:09:25suchen. Ich möchte die Top 5 MCP-Server herausfinden. Er soll die Quellen sammeln
00:09:30und eine Analyse durchführen: Nicht nur, was die Top 5 sind, sondern wie die Videos
00:09:35performen. Was generiert Aufrufe? Gibt es Ausreißer oder Lücken, die wir nutzen
00:09:41können? Außerdem soll aus dieser Analyse eine Infografik erstellt werden. Das ist
00:09:47der Prompt, den Sie hier sehen. Meine YouTube-Pipeline ist geladen. Ich könnte
00:09:53natürliche Sprache nutzen, aber mit dem Slash-Befehl funktioniert es garantiert.
00:09:58Wie gesagt: YouTube, MCP, Claude Code Analyse und eine Infografik angefordert.
00:10:03Man sieht, wie die Pipeline startet und die Unter-Skills für NotebookLM und die
00:10:09YouTube-Suche aufruft. Das Tolle an NotebookLM ist, dass die gesamte KI-Verarbeitung
00:10:14dort erfolgt. Diese Token bezahlen Sie nicht und Claude Code muss sie nicht
00:10:18verbrauchen. Das wird alles zu Google ausgelagert. Danke, Google! Nach sechs Minuten
00:10:22ist die Analyse fertig. Bei reinen Textanalysen geht das meist recht schnell.
00:10:28Die komplexeren Ergebnisse können dauern. Ein komplettes Slide-Deck kann zum
00:10:34Beispiel bis zu 15 Minuten brauchen, da mehrere Bilder generiert werden müssen.
00:10:41Für eine Infografik sind es nur ein paar Minuten. Hier ist unsere Infografik über
00:10:45MCP. Wir haben wenig visuelle Vorgaben gemacht, aber das Ergebnis ist solide.
00:10:50Supabase, Context7, Play... Es wird unterteilt in autonomes Coding und den
00:10:54essentiellen "Vibe Coding Stack". Was steht da? Supabase, Figma, Sentry, PostHog,
00:10:58Context7, Play. Dem kann man nicht widersprechen. Und oben sehen Sie, dass uns
00:11:03auch die vollständige Markdown-Datei der Recherche geliefert wurde. Da dies in
00:11:07Obsidian geschieht, sind die doppelten Klammern nicht nur zufälliger Text, sondern
00:11:13für uns Menschen in Obsidian viel übersichtlicher. Hier ist das Dokument in
00:11:18Obsidian: Wichtige Erkenntnisse, Server, Backlinks zu verwandten Artikeln. Ich kann
00:11:23es im Graphen sehen. Cooles Zeug, aber der Wert von Obsidian endet hier noch nicht.
00:11:30Der wahre Wert liegt darin, dass ich all diese Markdown-Dateien habe, die man hier
00:11:36links sieht. In ihrer Gesamtheit zeigen sie Claude Code genau, wie ich arbeite.
00:11:41Wenn wir uns die Datei "Claude.md" ansehen – das ist sie hier –, wird sie zum
00:11:46Gehirn im Gehirn. Wenn dieser Vault mein "Second Brain" mit all meinen Ideen ist,
00:11:51dann ist die Datei "Claude.md" das Zentrum, das Claude erklärt, was das alles
00:11:57bedeutet – in Bezug auf Konventionen, wie man mit mir spricht und wie ich Ergebnisse
00:12:02erwarte. Wie gesagt, dieser Vault wird immer weiter wachsen, und die Datei
00:12:07"Claude.md" wächst einfach mit. Sie wird trainiert und lernt an diesem Wissensschatz.
00:12:13Es ist so einfach, Claude Code zu sagen: "Hey, aktualisiere Claude.md basierend
00:12:20auf unseren letzten Gesprächen." So bleiben Konventionen erhalten und du tust,
00:12:25was ich will. Man sagt einfach: "Kannst du Claude.md aktualisieren, damit es meinen
00:12:30Arbeitsstil und meine Vorlieben basierend auf unseren Gesprächen besser
00:12:37widerspiegelt?" So etwas Breites reicht schon, damit Claude loslegt. Man kann
00:12:41natürlich auch spezifischer sein. Das ist das Tolle: Es ist flexibel und liegt bei
00:12:48Ihnen. Über die Zeit wird diese Beziehung zwischen Claude Code und Obsidian die
00:12:54Performance massiv steigern. Nach einer Woche merkt man vielleicht wenig, nach
00:13:00einem Monat definitiv. Nach einem Jahr mit Hunderten Dokumenten und Gesprächen
00:13:04wird der Effekt gewaltig sein. Damit entlasse ich euch für heute. Ich hoffe,
00:13:09ihr konntet mehr mitnehmen als nur diesen speziellen Workflow, nämlich auch einen
00:13:15Einblick in meine Content-Recherche. Denn das wichtigste Verkaufsargument ist,
00:13:19dass man die Komponenten austauschen kann. Alles, was man braucht, ist irgendein
00:13:25Workflow, der einem bei der täglichen Arbeit hilft. Wenn wir diesen Workflow in
00:13:31Skills verwandeln und sogar ganze Skill-Gruppen in einem einzigen Skill bündeln,
00:13:35dann erreichen wir diesen Zustand, in dem sich alles gegenseitig unterstützt.
00:13:40Langfristig steckt darin ein enormer Wert. Schreibt mir gerne in die Kommentare,
00:13:46was ihr denkt. Wenn ihr mehr über Claude Code erfahren oder die Masterclass
00:13:50besuchen wollt, schaut bei Chase AI Plus vorbei – Link ist in den Kommentaren.
00:13:55Wie immer: Wir sehen uns!
00:14:02der Ihnen hilft, richtig? Was auch immer Sie tun. Und wenn wir diesen Workflow nehmen und in
00:14:07Skills verwandeln und sogar eine Menge Skills in einen einzigen Skill bündeln und in diese Pipeline stecken, nun,
00:14:13dann erreichen wir eine Situation, in der sich alles gegenseitig unterstützt, richtig? Also, und wieder,
00:14:18langfristig gesehen steckt da ein enormer Wert drin. Lasst mich in den Kommentaren wissen, was ihr denkt, wie immer,
00:14:25wenn ihr mehr über Claude Code erfahren wollt, wenn ihr euch die Claude Code Masterclass ansehen wollt,
00:14:28schaut bei Chase AI Plus vorbei, es gibt einen Link dazu in den Kommentaren. Und wie immer, wir sehen uns.