Claude Skill · Version 2.3.0
Der Sekretär für deine Sprachaufnahmen. Er liest jede einzelne – auch die namenlosen, in denen die Aufgaben stecken.
Was in den beiden namenlosen Memos steckte
„…nicht vergessen, der TÜV ist nächsten Monat fällig…“
„…Autoversicherung, da war doch was mit dem Wechseln…“
Das Problem
Plaud vergibt automatische KI-Titel – aber nur für längere Aufnahmen. Kurze Memos heißen einfach 2026-08-07 14:03:26. Wer nach Titeln sucht, übersieht ausgerechnet die Zettel-am-Kühlschrank-Notizen, für die man das Gerät eigentlich benutzt.
Am 09.08.2026 entstand eine Themenübersicht, die nur betitelte Aufnahmen auswertete. Unter den Tisch fielen dabei:
TÜV-Termin vereinbaren · Autoversicherung klären
Beide steckten in unbenannten Memos von 17 und 9 Sekunden. Dieser Skill existiert, damit das nicht wieder passiert.
Die Grundlage
Sie sind nicht verhandelbar und stehen vor jedem Workflow.
Lesestrategie
Jede Aufnahme im Zeitraum wird zuerst klassifiziert. Erst danach entscheidet sich, wie sie gelesen wird.
| Klasse | Erkennung | Strategie |
|---|---|---|
| A · betitelt | Name beginnt mit MM-DD und KI-Titel |
get_note liefert Summary und Action Items. Ist die Notiz leer, gilt sie als B oder C. |
| B · Kurz-Memo | Name ist Zeitstempel, duration unter 120 000 ms |
get_transcript ist Pflicht. Billig genug, um ausnahmslos alle zu lesen. |
| C · lang, unbenannt | Name ist Zeitstempel, duration ab 120 000 ms |
Erst get_note. Bleibt sie leer, folgt das paginierte Transkript; der Rest wird als ungelesen ausgewiesen. |
Technik-Fallen, die der Skill kennt: duration zählt in Millisekunden, 38 000 sind 38 Sekunden. get_note liefert bei unbenannten Aufnahmen oft [] – das heißt „keine KI-Notiz“, nicht „kein Inhalt“. Und list_files mit query durchsucht ausschließlich Namen, niemals Inhalte.
Was drinsteckt
Der Skill hört nicht beim Zusammenfassen auf. Er priorisiert, delegiert und erinnert sich daran, was er dir beim letzten Mal schon gesagt hat.
Jede Aufnahme wird klassifiziert und gelesen. Namenlose Memos landen zwingend im Transkript-Abruf.
Jeder Lauf endet mit „X von Y ausgewertet“ und benennt, was ungelesen blieb.
Personen, Projekte, Themen-Cluster und Transkriptionsfehler wachsen mit jedem Lauf – extern bei dir.
Ein Auswertungs-Log kennt den letzten Lauf. „Was ist neu seit gestern?“ liest nur das Delta.
Dringend, diese Woche oder Backlog – dazu die Frage, ob du das selbst tun musst, delegieren kannst oder automatisieren solltest.
Wartende Punkte tragen ein „offen seit“-Datum. Ab etwa einer Woche kommt der Vorschlag, nachzufassen.
Wiederkehrende Routine wird als Kandidat für einen eigenen Skill gemeldet, statt sie endlos weiterzulisten.
Aufgaben gelten erst als verarbeitet, wenn sie übergeben sind. Ein Zielsystem statt zwei – und geschrieben wird erst nach einer Vorschau, die zeigt, was wo entsteht.
Vor jeder Wiedervorlage zählt der echte Zustand in Todoist. Erledigtes verschwindet, Übergebenes wird nie ein zweites Mal angelegt.
„Termin vereinbaren“ ist eine Aufgabe, „Dienstag 10 Uhr“ ein Ereignis. „Nächsten Dienstag“ zählt ab dem Aufnahmedatum, nicht ab heute.
Datum, Uhrzeit und Sekunde im Transkript. Bei einer 40-Minuten-Aufnahme ist „steht da irgendwo“ keine Quelle.
„Was haben wir entschieden, und war jemand dagegen?“ – iterativ suchen und lesen, mit sichtbarem Suchprotokoll und aktiver Suche nach Gegenpositionen.
Meeting, Idee, Diktat: pro Cluster eine eigene Auswertung, stapelbar – konfiguriert in deiner Wissensbasis, nicht im Skill.
Gesperrte Cluster und Personen werden gelesen, aber nie zitiert oder übergeben. Die Zahl der ausgeklammerten Aufnahmen steht trotzdem in der Abdeckung.
Das Ergebnis
Jede Aufgabe trägt Datum, Uhrzeit und die Sekunde im Transkript, an der sie gesagt wurde. Unsichere Transkriptionen bleiben als (?) stehen, statt stillschweigend „korrigiert“ zu werden.
Auto
- [ ] rot A HU-Termin bei Reifen Reber vereinbaren (07.08., 14:03 · 00:12)
- [ ] gelb B Versicherung bis 30.11. prüfen → Milli? (07.08., 14:07 · 00:31)
Firma
- [ ] weiß C 🤖 Belege monatlich exportieren (07.08., 14:15 · 01:04)
Termine
- Di 12.08., 10:00 Reifen Reber, HU – fix („nächsten Dienstag“, 07.08.)
[Nicht sicher zuordenbar]
- "…Termin mit Peplexity(?)…" (08.08.) – Deutung unklar
Abdeckung: 14/14 ausgewertet (A: 3, B: 9, C: 2). Ungelesen: –
Neu gelernt
- Person: Milli (= Millie) – Assistenz, privat
- Transkription: „Peplexity“ → „Perplexity“ (sicher)Einrichten
Voraussetzung ist ein verbundener Plaud-MCP-Server mit den Werkzeugen list_files, get_note und get_transcript. Wie diese Anbindung aufgesetzt wird, erklären wir in Folge 52 „Exokortex“ des Podcasts think:AI.
git clone https://github.com/GodModeAI2025/PlaudSecretary.gitGlobal nach ~/.claude/skills/, projektweit nach <projekt>/.claude/skills/.
cp -r PlaudSecretary/plaud-abfrage ~/.claude/skills/Ordner packen und in den Skill-Einstellungen hochladen.
cd PlaudSecretary && zip -r plaud-abfrage.zip plaud-abfrageDer Skill greift automatisch, sobald Plaud-Daten berührt werden.
Was habe ich diese Woche aufgenommen?
Gibt es eine Aufnahme zum Thema TÜV?
Was ist neu seit gestern?Deine Daten
Der Skill enthält nur ein leeres Template. Personen, Projekte, Korrekturlisten und das Auswertungs-Log liegen ausschließlich in deinem Arbeitsordner. Gesucht wird in dieser Reihenfolge, die erste Fundstelle gewinnt.
plaud/wissensbasis.md wird gelesen und nach dem Lauf direkt dort fortgeschrieben.
Angehängte Datei oder Projektwissen. Zurückschreiben geht dort nicht, also wird die aktualisierte Datei am Ende ausgegeben.
Ist nichts vorhanden, entsteht eine neue Basis aus dem Template – mit kurzem Hinweis an dich.
Schreibregeln: nur ergänzen und aktualisieren, niemals ohne Auftrag kürzen oder löschen. Jeder Lauf schreibt Auswertungs-Log, Änderungslog und Stand-Datum fort. Die .gitignore des Repos hält jede wissensbasis.md bewusst außerhalb der Versionskontrolle.
Ehrlich bleiben