☕ Drei Wochen aban news — was ich gelernt habe

Status: Tag 15. Friday-Format. Drei Wochen aban news geschafft. Format: Werkzeugkasten Woche 3 + Bullshit-Detektor + 2-Wochen-Reflection. Topic-Mix-Slot 10 von 10. Quellen-Stand: Eigene Praxis + Reader-Feedback 06.06.-18.06.2026.

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Einstieg

Freitag, Ausgabe 15 im Kasten. Drei Wochen täglich schreiben. Heute kein klassischer Werkzeugkasten — sondern eine ehrliche Zwischenbilanz: was ich über mein eigenes Schreiben gelernt habe, was Leser:innen mir zurückspiegeln, was ich diese Woche weggeworfen habe und das Bullshit-Wort der Woche im PS. Plus drei Tool-Verdicts.

📰 Was heute zählt

15 Ausgaben aban news — die ehrliche Zwischenbilanz (4 Min)

Drei Wochen Daten. Die Newsletter-Pipeline läuft — Recherche-Sweep am Vorabend, Schreiben morgens, Send-Out 06:30 CET. Pro Ausgabe etwa 47 Minuten Recherche, 65-90 Minuten Schreiben, plus 10 Minuten Lektorat. Macht im Schnitt rund 2 Stunden 15 Minuten pro Tag — okay als Side-Project, knapp als Full-Time.

Was funktioniert hat (Reader-Feedback): - News-Recap mit klarer Meinung (Ausgabe 001, 014) — meiste Antworten, meiste „forward”-Klicks - Anti-Hype-Take (Ausgabe 003, 008, 012) — höchste Lesezeit-pro-Ausgabe - Tool-Tests mit Sterne-Verdict (Ausgabe 005, 010, 013) — am häufigsten zitiert in Antworten

Was weniger gezogen hat: - Tutorial-Format (Ausgabe 011) — gute Lesezeit, aber wenig Antworten. Solopreneure nutzen Tutorials, sprechen aber nicht drüber. - DACH-Special Politik-Anteil (Ausgabe 009) — gemischt. Wer Public Sector ansteuert, hat geschrieben. Andere nicht.

Was ich angepasst habe: - Einstieg jetzt 30-50 Wörter (vorher manchmal länger) — Studien sagen, die ersten zwei Sätze entscheiden - Mehr eigene Zeit-Stempel und Stichproben (“drei Tage Test”, “14 Calls”) — wirkt am stärksten als Vertrauens-Signal - Bullshit-Detektor im Friday-PS bleibt — meistgenannte Lieblings-Sektion in Feedback-Mails

Für dich heißt das: wenn du selbst schreibst (Newsletter, LinkedIn, Blog) — die Patterns gelten auch für dich. Konkretheit, eigene Stichproben, klare Meinung schlagen Tonalität.

Quelle: Eigene Pipeline-Daten 01.06.-18.06.2026, Reader-Feedback (38 Antworten, davon 24 mit konkretem Input).

Reader-Feedback: die drei häufigsten Fragen seit Launch (2 Min)

Aus 38 Reader-Antworten in drei Wochen — die drei Fragen, die mehrfach kamen:

1. „Wie validierst du, ob ein Tool wirklich was bringt?” — Antwort: Toggl-Track-Baseline + zwei Wochen ehrlich messen (siehe Ausgabe 012).

2. „Welches Modell für deutschen Output?” — Antwort: Claude Sonnet 4.6 als Default, Mistral Le Chat für EU-Hosting, Aleph Alpha nur für Public-Sector-Pitches (siehe Ausgabe 009 + 011).

3. „Kann ich AI als Solopreneur nutzen ohne komplettes Tooling-Setup?” — Antwort: ja. Sechs Tools reichen. Mein Stack: Claude, Cap.so, n8n, Granola, Mistral (gelegentlich), Toggl Track. Mehr ist Hobby (siehe Ausgabe 010).

Für dich heißt das: wenn du eine ähnliche Frage hast — schreib zurück. Ich antworte auf jede Mail, manche Fragen werden zur nächsten Ausgabe.

Quelle: Reader-Inbox aban news, 01.06.-18.06.2026.

🛠 Werkzeugkasten Woche 3 — Verdict

1. Granola — ⭐⭐⭐⭐⭐ neuer Daily Driver (final)

Nach drei Wochen Test (siehe Ausgabe 013): ersetzt mein bisheriges Notes-Setup, behalt ich.

2. Cursor 2.0 — ⭐⭐⭐⭐ behalten

Multi-Repo-Awareness funktioniert. Hat gestern beim Debuggen meiner Newsletter-Pipeline spürbar geholfen.

3. „Persönlicher KI-Agent für 2.500 €” — ⭐ fliegt

Eine Anfrage diese Woche: ein Anbieter hat mir einen „persönlichen KI-Agent als Service” gepitcht, einmalig 2.500 € Setup plus 199 €/Mo. Im Kern: ein Custom-Prompt für ChatGPT plus ein simpler Make-Workflow. Beides hättest du in zwei Stunden selbst.

Ehrlich: wer dir „personalisierte AI-Agenten” für 4-stellige Summen verkauft, verkauft dir, was du in einem Vormittag mit einem Setup-Guide selbst baust. Wenn du nicht selbst bauen willst — okay, dann zahl für reale Beratung mit klarer Stunden-Abrechnung. Aber nicht für ein „Setup-Paket”, das nicht offen kommuniziert, was drin ist.

💡 Heute ausprobieren

Wochenend-Reflektion-Prompt für deine eigene Praxis:

Hier mein KI-Tool-Stack heute:
[Liste mit Tool + Kosten + primäre Verwendung]

Hier drei Tasks, die ich diese Woche am häufigsten gemacht
habe (mit AI-Anteil):
1. [Task] — manuell-Zeit ohne AI: [X Min], mit AI: [Y Min]
2. ...
3. ...

Frage:
1. Welche zwei dieser Tasks haben sich messbar verbessert
   (nicht nur „gefühlt schneller")?
2. Welche eine Task hat eigentlich nichts gewonnen, obwohl
   ich gerade dafür ein Tool nutze?
3. Wenn ich nur ein einziges Tool aus meinem Stack behalten
   dürfte — welches wäre das und warum?

Antworte direkt, mit Zahlen wo möglich. Wenn dir Daten
fehlen, sag „nicht gemessen — sollte ich".

Erwarteter Output: drei klare Antworten plus eine ehrliche „nicht gemessen”-Liste, falls passend. Anders als „bin ich produktiver geworden?” — weil du nach messbaren Veränderungen pro Task fragst, nicht nach Gesamt-Eindruck.

Outro

Drei Wochen aban news. Wenn du seit Tag 1 mitliest — danke für die Geduld mit den frühen Ausgaben, in denen ich noch Ton und Format kalibriert habe. Wenn du erst diese Woche dazugekommen bist — die alten Ausgaben sind im Archiv, einzelne lohnen Nachholen (besonders 002 zur Tool-Tiefe, 008 zum Agenten-Reality-Check). Schönes Wochenende. Montag Woche 4.

—Aban

PS: Bullshit-Phrase der Woche — „KI-First” (in allen Formen: „KI-First-Strategie”, „KI-First-Mindset”, „KI-First-Unternehmen”). Frag nach: „erstens vor was?” Wer „KI-First” sagt, will sich modern verkaufen, ohne erklären zu müssen, was vorher kam und wie das Neue konkret unterscheidet. Du kannst nicht „First” sein, wenn du keine messbare Reihenfolge benennen kannst. Bei 80 % der Pitches kommt nichts nach.

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