Mein AI Stack 2026: Wie ich im Werkzeugsturm gesund bleibe
Ich rechnete mit einem Dienstagmorgen Anfang Mai.
Dreiundvierzig. Das war die Anzahl der AI-Tools, die ich in den letzten zwölf Monaten entweder als Lesezeichen gespeichert, für die ich mich angemeldet oder für die ich aktiv bezahlt hatte. Dreiundvierzig. Ich hatte irgendwo zwischen der GPT-5.5-Einführung und dem dritten „Claude Code-Killer“, der versprach, meinen gesamten Workflow zu ersetzen, den Überblick verloren.
Die Zahl war nicht der störende Teil. Das Beunruhigende daran war, dass ich auf den ersten Blick nur etwa neun von ihnen nennen konnte. Der Rest war stillschweigend auf einem Friedhof aus halb getesteten Apps und aufgegebenen Abonnements gelandet, die alle irgendwann im letzten Jahr während einer FOMO-Welle ausgewählt wurden.
Dies ist das eigentliche Problem mit dem AI-Ökosystem 2026. Es ist nicht so, dass die Werkzeuge nicht gut wären. Sie sind erschreckend gut. Das Problem ist, dass es zu viele davon gibt, dass sie zu schnell verschickt werden und dass die Kosten für die Aufrechterhaltung des Auftrags stillschweigend zu einem Vollzeitjob geworden sind – zu einem Job, für den Sie niemand bezahlt.
Also habe ich etwas getan, was ich sechs Monate früher hätte tun sollen. Ich saß drei Stunden lang da, ordnete jedes AI-Tool, das ich berührt hatte, in ehrliche Stufen ein und stellte jeweils eine Frage: Hat dies die Arbeit tatsächlich vorangebracht, oder hat es mir einfach Spaß gemacht, es zu testen?
Diese Art ist heute wichtiger denn je. Claude Code hat sein Update vom Mai 2026 ausgeliefert mit Subprozess-Sandboxing, Plugin-Archivunterstützung und einem neuen Monitor-Tool zum Streamen von Hintergrundskripten. OpenAI hat GPT-5.5 innerhalb von Codex entfernt und Pro kontinuierlich von 200 $ auf 20x Plus erhöht. Hermes Agent erschien am 30. April in Version 0.12.0 mit 118 gebündelten Fähigkeiten. Perplexity hat Comet für iOS, Android, Windows und Mac völlig kostenlos gemacht. Jedes einzelne dieser Dinge landete in etwa sechs Wochen.
Wenn Sie die gleiche leichte Panik verspürt haben wie ich – dass Sie im Rückstand sind, dass Sie das neue Modell hätten testen sollen, dass Ihr Stack irgendwie schon veraltet ist – dann ist dieser Beitrag das Gegenmittel. Hier ist der Stapel, den ich tatsächlich im Mai 2026 verwende, sortiert nach der tatsächlichen Nutzung in die Stufen S, A, B und C, plus die fünf Denkregeln, die mich davon abhalten, jedes Mal, wenn ein neuer Start X erreicht, in die Spirale zu geraten.
Warum die meisten „AI Stack“-Beiträge nutzlos sind
Bevor ich mich mit Werkzeugen befasse, möchte ich etwas ehrlich sagen.
Die meisten „Mein AI-Stack 2026“-Beiträge, die Sie dieses Jahr lesen werden, wurden von Leuten geschrieben, die auf Affiliate-Einnahmen und nicht auf den Workflow optimieren. Sie listen zwanzig Werkzeuge auf, geben jedem von ihnen eine begeisterte Bewertung und erwähnen nie diejenigen, die sie schneiden. Das ist kein Stapel. Das ist ein Katalog.
An einen echten Stapel ist ein Friedhof angeschlossen. Die Tools, die Sie nicht mehr verwenden, sind mindestens genauso informativ wie die Tools, die Sie behalten haben – in der Regel sogar noch mehr, weil sie offenbaren, welche Art von Arbeit Sie tatsächlich leisten und welche Art von Arbeit Sie glauben, dass Sie sie tun.
Deshalb erzähle ich Ihnen im Voraus, welche Tools ich aus dem Verkehr gezogen habe, warum und was sie ersetzt hat. ChatGPT regulärer Chat: für alles außer gelegentlichen GPT-5.5-Zustandsprüfungen eingestellt. Cursor: ersetzt durch Claude Code innerhalb von VS Code. NotebookLM: ersetzt durch Hermes Agent für persönliche Wissensarbeit. WhisperFlow: ersetzt durch Glydo. Poppy AI und Anytten: Auslaufmodell, da meine Voice-to-Text-Anforderungen vereinfacht wurden. OpenClaw: ein von mir aufgebautes Experiment, das Hermes effektiv abgelöst hat.
Jedes einzelne davon war ein Werkzeug, das mir wirklich gefiel. Einige davon habe ich in alten Beiträgen evangelisiert. Die Tatsache, dass sie weg sind, ist kein Rückschlag für sie – es ist ein Rückschlag für die Annahme, dass jedes Tool, egal wie gut, einen dauerhaften Platz in einem Stapel verdient, der in einem so volatilen Markt lebt.
Das bringt mich zur ersten Regel für die Ausführung eines AI-Stacks im Jahr 2026.
Regel eins: Ihr Stapel ist ein Geschirr, keine Religion
Ich behalte ein Projektverzeichnis auf meinem Mac. Innerhalb dieses Verzeichnisses arbeiten drei verschiedene AI-Agenten austauschbar – Claude Code, Codex und Hermes – und arbeiten jeweils mit denselben Dateien, demselben Kontext und denselben Konfigurationsordnern .claude/ und
Das ist kein Hack. Dies ist der Denkwandel, für dessen Verinnerlichung ich am längsten gebraucht habe.
Etwa ein Jahr lang habe ich AI-Tools wie Betriebssysteme behandelt. Wählen Sie eines aus, verpflichten Sie sich dazu und bauen Sie alles auf seine Eigenheiten auf. Das funktionierte, als zwei Codierungsagenten von Bedeutung waren. Es funktionierte nicht mehr an dem Tag, als mir klar wurde, dass ich das gleiche Eingabeaufforderungsgerüst dreimal umschrieb – einmal für Cursor, einmal für Claude Code und einmal für den neuen Agenten, den ich in dieser Woche testete.
Jetzt ist das Projekt selbst die Quelle der Wahrheit. Saubere Verzeichnisstruktur. Modularer Code. Eine CLAUDE.md-Datei, die jeder Agent als Kontext lesen kann. Die Agenten sind Kabelbäume, die ich in das Projekt einbinde, nicht umgekehrt. Als Claude Code 2.x ausgeliefert wurde, habe ich innerhalb von 90 Sekunden umgestellt. Als Codex das persistente /goal-System erhielt, habe ich es im selben Projekt getestet, ohne etwas neu zu erstellen.
Wenn Sie ein mentales Modell aus diesem Beitrag mitnehmen wollen, dann nehmen Sie dieses. Werkzeuge ändern sich. Projekte sollten das nicht müssen.
Dieses Prinzip macht den Rest meines Stacks sinnvoll.
Die S-Stufe: Tägliche Fahrer, bei deren Verlust ich weinen würde
Die S-Stufe ist absichtlich die kleinste Stufe. Dies sind die drei Tools, die ich jeden Arbeitstag mehrmals am Tag in Betrieb nehme und deren Verschwinden mich dazu zwingen würde, meinen Workflow innerhalb von 24 Stunden von Grund auf neu zu gestalten.
Claude Code (innerhalb von VS Code)
Das ist der Motor. Zeitraum.
Ich verwende Claude Code als meine primäre AI-Entwicklungsoberfläche, eingebettet in VS Code als meinen Haupteditor. Nicht Cursor. Nicht Antigravitation. Nicht die Claude Code-Desktop-App. Die Kombination VS Code + Claude Code öffne ich, wenn ich mich hinsetze, um den Code tatsächlich zu versenden.
Das Update vom Mai 2026 fügte ein paar Dinge hinzu, die schwieriger ankamen, als ich erwartet hatte. Subprozess-Sandboxing mit PID-Namespace-Isolierung unter Linux bedeutet, dass ich Agenten in wirklich isolierten Umgebungen ausführen kann. Das neue Monitor-Tool streamt Ereignisse von Hintergrundskripten als Benachrichtigungen, was langweilig klingt, bis Sie feststellen, dass es das Gefühl lang laufender Agentenschleifen verändert – Sie hören auf, sie zu überprüfen, und beginnen, ihnen zu vertrauen. Der Befehl claude project purge gab mir endlich eine saubere Möglichkeit, den Projektstatus zu zerstören, wenn ein Experiment schief geht. Und --plugin-dir akzeptiert jetzt .zip-Archive, was in den letzten sechs Monaten mehr zu meiner Plugin-Testgeschwindigkeit beigetragen hat als jede andere Funktion.
Ich werde nicht näher darauf eingehen, warum Claude Code Cursor in meinem Workflow übertrifft – ich habe hier darüber geschrieben und die Kurzfassung ist Autonomie, Agentenschleifen und die chirurgischen Bearbeitungen auf Dateiebene. Der Hauptgrund, warum es in der S-Stufe sitzt, ist die Gurtform. Claude Code respektiert mein Projekt. Cursor wollte mein Redakteur sein. Es gibt einen Unterschied, und ein Jahr tatsächlicher Nutzung machte deutlich, was wichtiger war.
Was mich immer noch verrückt macht: gelegentliche Kontextexplosionen bei langen Sitzungen, selbst mit den 1 Mio. Kontextfenster-Patches, die Anthropic Anfang des Jahres ausgeliefert hat. Ich habe die Problemumgehungen in meinem Claude Code 1M-Kontextverwaltungsbeitrag behandelt und sie helfen, aber es handelt sich um Problemumgehungen, nicht um Lösungen.
S-Stufe sowieso. Mit großem Abstand.
VS Code
Das wird langweilig. Es ist mir egal.
VS Code ist mein Haupt-Betriebssystem. Jedes Projekt, jedes Skript, jeder Blog-Post-Entwurf, jedes Prompt-Experiment lebt in VS Code. Es ist die Oberfläche, auf der Claude Code ausgeführt wird, auf der meine lokalen Hermes-Skripte ausgeführt werden und auf der ich CLAUDE.md-Dateien zwischen Agentensitzungen bearbeite. Das, was ich an VS Code im Jahr 2026 liebe, ist, dass es nicht versucht hat, ein AI-Produkt zu werden. Es blieb ein Redakteur. Als Redakteur wurde es besser. Der AI findet im Inneren durch Claude Code und andere Erweiterungen statt, nicht wie eine angeschraubte Seitenwand, die um Platz auf dem Bildschirm kämpft.
Die Antigravitation hat mich in Versuchung geführt. Ich habe es im April zwei Wochen lang getestet und [in dieser Antigravity-Komplettlösung] darüber geschrieben (https://www.mejba.me/anti-gravity-ide-ai-agents). Es ist clever. Die visuelle Planungsleinwand ist wirklich interessant. Aber ich ertappte mich immer wieder dabei, dass ich mit ALT-TAB zurück zu
VS Code bleibt. S-Stufe.
Glydo (Speech-to-Text)
Das dritte Mitglied der S-Stufe ist dasjenige, an dem die meisten Leute vorbeigehen werden, und das sollten sie auch nicht.
Ich diktiere. Eine Menge. Artikelentwürfe, Antworten auf lange E-Mails, Eingabeaufforderungen, deren Eingabe sonst fünf Minuten dauern würde – alles läuft jetzt über die Sprache. Den größten Teil der Jahre 2024 und 2025 habe ich WhisperFlow verwendet, was ausgezeichnet war. Dann habe ich Glydo ausprobiert und bin nicht zurückgegangen.
Glydo befindet sich in Ihrer Menüleiste (vorerst Mac, Windows-Unterstützung ist geplant), wartet auf einen Hotkey und wandelt Sprache in Text in jeder App um, auf die Sie sich konzentrieren. Der Genauigkeitsunterschied zu Whisper-basierten Konkurrenten ist real, aber gering – was das Erlebnis tatsächlich verändert, ist die Latenz. Bearbeitungszeit unter einer Sekunde, selbst bei langen Diktaten. Wenn Sie die Stimme als Denkwerkzeug und nicht nur als Ersatz für das Tippen verwenden, ist dieses Latenzfenster der Unterschied zwischen Fluss und Reibung.
Ich muss ehrlich zu einem Reibungspunkt sein: Ich hätte Glydo nach dem ersten Tag fast fallen lassen. Das Setup fühlte sich umständlich an, der Hotkey widersprach einer Raycast-Anbindung, die ich seit zwei Jahren hatte, und ich war verärgert. Dann ließ ich es noch 48 Stunden laufen und es machte Klick. Die 20-prozentige Produktivitätsrückgangsregel (auf die ich weiter unten eingehen werde) hätte mich fast mein Lieblings-Sprachtool des Jahres 2026 gekostet.
Drei S-tier-Tools. Beachten Sie, was nicht auf dieser Liste steht: irgendein LLM-Chat-Produkt. Das ist Absicht.
Die A-Stufe: Wöchentliche Arbeitstiere
Eine Stufe sind die Tools, die ich mehrmals pro Woche verwende – nicht jeden Tag, aber oft genug, dass es spürbar weh tun würde, davon abzuweichen. Es sind fünf.
Codex (mit GPT-5.5)
Codex ist der zweite Codierungsagent in meiner Rotation, und ich verwende ihn als bewusstes Gegengewicht zu Claude Code und nicht als Konkurrenten.
Die Preissituation im Mai 2026 machte die Rechnung tatsächlich einfacher. Codex Pro für 200 US-Dollar beinhaltet jetzt dauerhaft 20x Plus, mit höheren 5-Stunden-Limits bei 25x Plus bis zum 31. Mai. GPT-5.5 wurde darauf optimiert, den meisten Nutzern mit weniger Tokens bessere Ergebnisse als GPT-5.4 zu liefern. Für Teams, die sowohl ChatGPT als auch Codex einsetzen, bedeutet diese Preisanpassung: Ein Codex-Abonnement neben Claude ist nicht mehr der offensichtliche finanzielle Fehlgriff, der es früher war.
Was Codex gut kann: Refactors mit vielen Argumenten, multimodale Aufgaben, bei denen ich bildbewusste Codegenerierung benötige, und das persistente /goal-System, mit dem ein Chat die Arbeit über mehrere Sitzungen hinweg verfolgen kann. Was es im Vergleich zu Claude Code schlecht macht: lange autonome Schleifen in meiner Codebasis, chirurgische Bearbeitungen auf Dateiebene ohne Überschreiben des Kontexts und Integration in den VS Code-Workflow, den ich erstellt habe. Ich habe beides in diesem Zwei-Agenten-Workflow-Beitrag ausführlich getestet (https://www.mejba.me/claude-code-codex-two-agent-workflow) – die Schlussfolgerung lautet: Verwenden Sie Codex für Begründungen und Zweitmeinungen, verwenden Sie Claude Code für den Versand.
Eine Etage, bequem. Nicht S, denn wenn Codex morgen verschwinden würde, wäre ich traurig und nicht gestrandet.
Claude Chat
Claude Chat ist das Tool, das ich verwende, um über die Arbeit nachzudenken, nicht um sie zu erledigen.
Wenn ich bei einer Strategiefrage nicht weiterkomme – Preisgestaltung für ein neues Angebot, Strukturierung eines langen Beitrags, Ablauf einer Veröffentlichung –, leite ich das Gespräch im Claude-Chat. Dafür ist es besser als Claude Code, weil Code etwas tun möchte. Der Chat begnügt sich damit, sich der Frage hinzugeben, zurückzudrängen und durch Kompromisse zu argumentieren. Die 1-Millionen-Kontextfenster-Patches zu Beginn dieses Jahres bedeuten, dass ich den Projektkontext eines Jahres in einem einzigen Thread ablegen und zusammenhängende strategische Fragen dazu stellen kann.
Ich verwende Claude Chat nicht für Code. Dafür ist Claude Code da. Die Trennung hält beide scharf.
Hermes-Agent
Hermes ist der Joker auf dieser Liste und das Tool, das ich am ehesten auf Partys predigen werde (sorry, Freunde).
Hermes Agent ist ein Open-Source-Agent zur Selbstverbesserung, der von Nous Research entwickelt wurde. Die Version 0.12.0 am 30. April wird mit 118 gebündelten Fertigkeiten ausgeliefert und wurde von 213 Community-Mitwirkenden in 550 zusammengeführten PRs in einem einzigen Veröffentlichungsfenster erstellt. Die Zahl, die zählt, ist nicht die Anzahl der Mitwirkenden – es geht darum, dass Hermes eine MEMORY.md-Datei mit von Agenten kuratierten Fakten über Sie, Ihre Projekte und Ihre Arbeitsabläufe verwaltet und in diese Datei mit regelmäßigen Anstößen schreibt, um dauerhaftes Wissen zu bewahren.
Ich betreibe Hermes auf einer Cloud-VM und kommuniziere mit ihr über Telegram. Sprachnotizen werden automatisch transkribiert. Geplante Aufgabenergebnisse landen in meinem Telegram-Thread. Bei Gruppenchats kann Hermes als Teilnehmer dabei sein. Das kommt einem persönlichen Wissensagenten am nächsten, der sich sitzungsübergreifend tatsächlich erinnert, anstatt so zu tun.
Es hat NotebookLM in meinem Stack ersetzt. Es ersetzte ein von mir entwickeltes experimentelles Tool namens OpenClaw. Wenn Sie dies lesen, werden dadurch möglicherweise weitere Dinge ersetzt. Der Grund dafür, dass es in der A-Stufe und nicht in der S-Stufe liegt, ist ehrlich gesagt – ich verwende es erst seit etwa sechs Wochen täglich. Die S-Stufe erfordert verdientes Vertrauen, und Hermes gibt es noch nicht lange genug, um es vollständig zu verdienen. Noch.
Ratlosigkeit (mit Komet)
Ratlosigkeit ist mein Einstiegspunkt in die Forschung. Seit zwei Jahren. Der Grund dafür, dass es im Jahr 2026 in der A-Stufe bleibt, ist Comet.
Comet – der Perplexity-Browser – wurde im Jahr 2026 völlig kostenlos für iOS, Android, Windows und Mac verfügbar. Mitte 2025 wurde er als 200-Dollar-/month-Desktopprodukt auf den Markt gebracht und war ein Jahr lang auf allen Plattformen kostenlos. Kostenlos ist das richtige Wort: eigentlich kostenlos, nicht kostenlos mit Sternchen. Der Browser-Agent wird jetzt standardmäßig von Opus 4.5 für Max-Abonnenten unterstützt, mit angemessenen Agent-Funktionen für Pro-Benutzer.
Wofür ich Comet verwende: jede Forschungsaufgabe, bei der ich auf das, was ich finde, handeln muss und es nicht nur lesen muss. Buchung, Ausfüllen von Formularen, Auswahl anhand von Vergleichstabellen. Das reguläre Perplexity Pro für 20 /month deckt meinen Deep Research-Bedarf (20 Abfragen pro Tag) und die unbegrenzte Pro-Suche ab.
Wofür ich Comet nicht verwende: als meinen primären Browser. Ich habe es versucht. Zwei Wochen. Ich ging zurück zu Arc. Die Agentenfunktionen sind großartig, wenn ich sie benötige, aber ich möchte, dass mein Hauptbrowser nicht im Weg ist, wenn ich ihn nicht auffordere, etwas zu tun, und die Oberfläche von Comet ist größer, als ich für die Standardverwendung möchte.
Eine Ebene als Forschungsinstrument. C-Stufe als primärer Browser. Beides kann wahr sein.
Groq (für X/Twitter Forschung)
Groqs Rolle in meinem Stack ist begrenzt, aber wichtig.
Wenn ich schnelle Antworten auf aktuelle X/Twitter-Inhalte benötige – was sagt eine bestimmte Person diese Woche zu einem Thema, wer diskutiert einen Start, wie ist die tatsächliche Thread-Stimmung im Vergleich zur Überschrift – sind die Geschwindigkeit und die X-Integration von Groq für diesen speziellen Job unübertroffen. Ich verwende Groq für nichts anderes. Ich versuche nicht, Groq zu einem Allzweck-LLM zu machen. Eines macht es sehr gut, und deshalb befindet es sich in der A-Stufe, anstatt ganz weggelassen zu werden.
Das meine ich, wenn ich sage, dass Spezialisten ihren Lebensunterhalt verdienen. Ein Werkzeug, das eine Sache besser als alles andere kann und dabei auf der Spur bleibt, ist wertvoller als ein Werkzeug, das fünf Dinge angemessen erledigt.
Dieses Prinzip gilt für die gesamte B-Stufe.
Die B-Stufe: Spezialisten für bestimmte Aufgaben
B-Tier-Tools sind diejenigen, zu denen ich greife, wenn eine bestimmte Mikroaufgabe sie erfordert. Sie sind nicht in meiner täglichen Rotation. Sie sind absolut in meinem Arbeitsablauf enthalten, wenn der Moment sie erfordert.
Apify (Automatisierung & Scraping)
Wenn ich Daten von einer Website benötige, die keinen API hat, ist Apify das richtige Tool. Vorgefertigte Schauspieler für die häufigsten Fälle, benutzerdefinierte Schauspieler, wenn ich etwas Ausgefallenes brauche, und ein Abrechnungsmodell, das mich noch nicht überzeugt hat. Ich verwende Apify vielleicht zweimal im Monat. Diese beiden Male ersparen mir jeweils fünf Stunden.
GPT-Bild 2 (Produktionsbilder)
Für Miniaturansichten, Blog-Hero-Bilder und alle Bilder, bei denen die Textwiedergabe wichtig ist, ist GPT-Bild 2 meine Standardeinstellung. Die Vorteile bei der schnellen Einhaltung und Textwiedergabe sind real – wenn ich eine Miniaturansicht mit einer bestimmten Phrase sauber gerendert benötige, ist GPT Image 2 das einzige Modell, das dies zuverlässig macht. Nano Banana 2 ist in einigen Kategorien schneller und schöner. Ich vertraue GPT Image 2 für den Versand.
Nano Banana 2 (Bildbearbeitung und Geschwindigkeit)
Nano Banana 2 gehört zur B-Stufe und ist speziell für Bildbearbeitungsaufgaben und geschwindigkeitskritische Generierung geeignet. Wenn ich Batch-Variationen benötige, wenn ich Illustrationen im Anime-Stil benötige, wenn ich professionelle Ergebnisse in 4 bis 6 Sekunden benötige – das ist die Entscheidung. Die beiden Bildmodelle teilen sich einen Platz in meinem Gehirn: GPT Image 2 für Ship-to-Customer-Ausgaben, Nano Banana 2 für Iterieren und Erkunden.
Kie.ai (Image/Video Gen-Integration)
Mit Kie.ai führe ich die Generierung mehrerer Modelle von Bildern und Videos über eine API-Oberfläche aus. Nicht glamourös. Spart stundenlange Integrationsarbeit. Genau aus diesem Grund ist es die B-Stufe.
HeyGen (Video-Avatare)
HeyGen-Preise im Jahr 2026 liegen zwischen 29 und 89 US-Dollar pro Monat für AI-Avatarvideos mit synchronisierter Stimme. Avatar IV kostet 20 Credits pro Minute, wobei der Creator-Plan etwa 10 Minuten pro Monat bietet. Ich verwende HeyGen, wenn ich ein Video im Moderatorenstil für ein Kursmodul oder eine Einführungserklärung benötige und keine Zeit zum Filmen habe. Ich verwende HeyGen nicht für Thought-Leadership-Inhalte, bei denen es darauf ankommt, selbst vor der Kamera zu stehen. Die Grenze zwischen diesen beiden Anwendungsfällen ist klar und ich respektiere sie.
ElevenLabs (Voice Cloning)
ElevenLabs kümmert sich um jeden Sprachauftrag in meiner Pipeline, bei dem es sich nicht um Live-Präsentationen handelt. Preisstufen reichen von „Free“ bis „Scale“ ($330/month). Ich verwende Creator für 22/month, was mein Volumen abdeckt. Die Klonqualität einer 30-Sekunden- bis 2-Minuten-Probe ist für die Erzählung gut genug; Der professionelle Klon auf einer längeren Probe ist gut genug für Projekte, die mir am Herzen liegen. HeyGen lässt sich nativ in ElevenLabs integrieren, was die Entscheidung, beides beizubehalten, unglaublich einfach machte.
OpenRouter
OpenRouter ist das universelle API-Switchboard, das ich für Prototypagenten verwende, die Modelle austauschen müssen, ohne Code neu zu schreiben. Es ist nicht in der A-Stufe, weil ich es nicht täglich benutze, aber wenn ich es benutze, ist der Wert enorm. Jeder Freiberufler und Indie-Hacker-Builder im Jahr 2026 sollte wissen, dass OpenRouter existiert.
Das ist die B-Stufe. Jeder von ihnen löst ein bestimmtes Problem sehr gut. Keiner von ihnen versucht, mein gesamter Arbeitsablauf zu sein.
Die C-Stufe: Experimentieren, Beobachten, sich nicht festlegen
In der C-Stufe parke ich Werkzeuge, die mich interessieren, denen ich aber noch keine wirkliche Rolle zugewiesen habe. Der ehrliche Rahmen: Das sind Werkzeuge, die ich beobachte, keine Werkzeuge, die ich verwende.
Gemini. Die 2,5-Reihe ist wirklich beeindruckend. Die Integration mit Google Drive und die Funktionen zur Dateierstellung sind beeindruckend. Der Grund dafür, dass Gemini in meinem Stapel nicht weiter oben steht, ist, dass meine Arbeit nicht im Google-Ökosystem angesiedelt ist – ich bin nicht in Docs, nicht in Sheets, nicht in Drive als meiner primären Dokumentebene. Für jemanden, der es ist, gehört Gemini wahrscheinlich zur Stufe A oder höher. Aus diesem Grund schaue ich es mir an. An dem Tag, an dem mein Workflow auf Google-First umgestellt wird, rückt Gemini nach oben.
Antigravitation. Habe es im April zwei Wochen lang getestet. Intelligentes Produkt. Die visuelle Planungsleinwand bot Momente wirklicher Klarheit. Hat VS Code + Claude Code für mich nicht ersetzt. Ich behalte die nächsten beiden Versionen im Auge – es gibt eine Version dieses Produkts, die wirklich interessant wird, wenn sie ein bestimmtes UX-Problem löst (die Agentenübergabe zwischen der visuellen Leinwand und der Editoroberfläche).
Ollama (Lokale Modelle). Ich verwende Ollama für Offline-Experimente und alle Aufgaben, bei denen ich aus Datenschutzgründen ein Modell auf dem Gerät behalten muss. Nicht Teil meines täglichen Stapels. Dauerhafter C-Stufe mit einem klaren Job.
Verteilt. Wird derzeit für einen bestimmten Anwendungsfall der Orchestrierung mit mehreren Agenten getestet. Zu früh, um zu sagen, wo es landet.
Die Sache mit der C-Stufe ist, dass sie klein bleiben soll. Der Fehler, den die meisten Leute beim Experimentieren mit dem AI-Tool machen, ist, dass alles Neue in der C-Ebene für immer weiterlebt und die Ebene eher zu einem Friedhof als zu einer Warteschleife wird. Die C-Stufe sollte rotieren – Tools werden innerhalb eines Quartals entweder hochgestuft oder entfernt.
Die wirklich wichtigen Denkregeln
Die Werkzeuge sind der einfache Teil. Die Denkweise bestimmt, ob Ihr Stack Ihnen hilft oder ob er Sie besitzt. Hier sind die fünf Regeln, nach denen ich arbeite.
Regel 1: Definieren Sie Ihren Nordstern
Mein Polarstern ist klar und eindeutig: Testen Sie die AI-Tools und teilen Sie, was ich gelernt habe. Jedes Tool, das ich zu meinem Stapel hinzufüge, dient entweder dieser Mission oder nicht. Wenn ein Werkzeug für jemanden großartig wäre, dessen Arbeit sich von meiner unterscheidet, ist das in Ordnung – für ihn. Ich bin nicht in ihrem Stapel. Sie sollten nicht in meinem sein.
Allein diese Regel halbiert Ihre Werkzeugliste. Die meisten „FOMO“-Käufe passieren, weil wir vergessen, wer wir sind. Es kommt ein neues Tool auf den Markt, das eindeutig hervorragend für einen Texter ist, und wenn ich kein Texter bin, spielt es keine Rolle, wie hervorragend es ist. Passieren.
Regel 2: Der Produktivitätsrückgang von 20 % ist real
Jedes Mal, wenn Sie ein Werkzeug wechseln, sinkt Ihre Produktivität auf der ersten Strecke um etwa 20 %. Das ist keine Vermutung – es ist ein Muster, das ich bei etwa zwanzig Werkzeugwechseln in zwei Jahren bei mir selbst beobachtet habe. Die Frage ist nie: „Ist dieses neue Tool besser?“ Die Frage lautet: „Ist dieses neue Tool genug besser, dass es einen Verlust von 20 % der Produktion der nächsten Woche rechtfertigt?“
Meistens lautet die ehrliche Antwort nein. So behalten Sie am Ende gute Werkzeuge, anstatt nach etwas besseren zu jagen.
Regel 3: Tools für später aufbewahren, nicht alles jetzt testen
Wenn eine neue Veröffentlichung erscheint und ich versucht bin, alles stehen und liegen zu lassen und es zu testen, stelle ich zwei Fragen: Löst dies ein aktuelles Problem? und Wenn nein, kann ich es für später speichern?
Wenn ja, teste ich es innerhalb einer Woche, in realen Szenarien, schnell. Wenn nein, wird es in einer Notizdatei namens tools-to-revisit.md mit einer Zeile abgelegt: Was ist das Tool, warum brauche ich es möglicherweise irgendwann und welcher Schwachpunkt würde mich dazu veranlassen, es zu testen? Diese Datei wird monatlich überprüft. Die meisten Einträge werden nie getestet. Das ist der Punkt.
Regel 4: Produktivität wird anhand der Nadelbewegung gemessen, nicht anhand der geleisteten Arbeitsstunden
Vier konzentrierte Stunden mit dem richtigen Stapel schlagen zwölf unkonzentrierte Stunden mit dem falschen. Ich habe aufgehört, die Zeit als Produktivitätsmetrik zu erfassen, und habe begonnen, die *Leistung zu verfolgen, die geliefert wird. Die Frage am Ende eines Tages lautet: „Was hat sich bewegt, was ohne mich nicht geschehen wäre?“ Wenn die Antwort „viel“ lautet, war der Tag gut, unabhängig davon, wie viele Stunden ich gearbeitet habe. Wenn die Antwort „Ehrlich gesagt nicht viel“ lautet, können zwölf Stunden Anstrengung das Problem nicht beheben.
Diese Regel beseitigt Werkzeugtest-Kaninchenlöcher schneller als alles andere. Eine Stunde, die Sie mit dem Testen der neuesten Modelleinführung verbringen, kann produktiv sein, wenn sie zu einer Stapeländerung führt. Eine Stunde, die man damit verbringt, es zu testen, weil man einen Tweet gesehen hat, ist im Arbeitskostüm einfach verlorene Zeit.
Regel 5: Unterschiedliche Tools für unterschiedliche Mikroaufgaben
Ein einzelner Videoproduktionszyklus in meinem Workflow sieht so aus. Forschung geht durch Ratlosigkeit. Die Skripterstellung erfolgt in Claude Code (innerhalb von VS Code). Strategische Fragen zu Winkel und Rahmen laufen über den Claude-Chat. Das Miniaturbild-Design basiert auf GPT-Bild 2. Visuelle Variationen stammen aus Nano Banana 2. Voiceover erfolgt in ElevenLabs. Avatar-Segmente durchlaufen (bei Bedarf) HeyGen. Die endgültige Bearbeitung erfolgt in DaVinci Resolve.
Das sind neun Tools für ein Video. Keiner von ihnen versucht, alle neun Aufgaben zu erfüllen. Jedes macht seinen Teil außergewöhnlich gut und der Arbeitsablauf fügt sie zusammen.
Die Lektion: Hören Sie auf, nach dem einen AI zu suchen, der alles kann. Bauen Sie eine Kette von Spezialisten auf. In der Übergabe zwischen ihnen lebt Ihr Urteilsvermögen, und dieses Urteilsvermögen kann AI nicht ersetzen.
Der Entscheidungsrahmen, den ich für jedes neue Tool verwende
Wenn etwas Neues auftaucht, gehe ich fünf Fragen durch, bevor ich es angreife.
1. Löst dies ein aktuelles Problem, das ich gerade habe? Wenn ja, fahren Sie fort. Wenn nein, speichern Sie den Link und fahren Sie fort.
2. Ist der Schmerzpunkt groß genug, dass sich der Rückgang um 20 % lohnt? Einige Schmerzpunkte sind real, aber klein. Nicht jede Reibung ist einen Werkzeugwechsel wert.
3. Kann ich es innerhalb der nächsten sieben Tage in realen Szenarien testen? Nicht „Kann ich darüber lesen“ – kann ich es tatsächlich bei der realen Arbeit verwenden? Wenn nicht, speichern Sie es für später.
4. Verdient es mir nach 7 Tagen tatsächlicher Nutzung einen Platz in meinem täglichen Stapel? Drei Ergebnisse: Ja (auf Stufe A oder S aufsteigen), vielleicht (in B oder C parken), nein (entfernen und weitermachen).
5. Wenn es einen Platz verdient hat, was kommt dann heraus? Werkzeuge kommen nicht einfach in den Stapel. Sie verdrängen etwas. Die Benennung dessen, was sie ersetzen, erzwingt die Ehrlichkeit darüber, ob das neue Tool tatsächlich besser oder nur neuer ist.
Dieser Rahmen ist der Grund dafür, dass ich neun statt dreiundvierzig Werkzeuge in aktiver Rotation habe. Das Framework läuft von selbst, sobald Sie es verinnerlicht haben. In den meisten Wochen betreibe ich es, ohne zu merken, dass ich es betreibe.
Unterstützende (Nicht-AI) Tools, die mir immer noch den Lauf der Dinge erleichtern
Es wäre unehrlich zu behaupten, dass mein Stack nur aus AI-Tools besteht. Die Nicht-AI-Tools, die den Rest des Workflows zusammenhalten:
ClickUp für das Projektmanagement – jedes Projekt, jeder Kunde, jede persönliche Aufgabe. Der Grund dafür, dass ClickUp eine AI-Tool-Welle überstanden hat, die Notion in meinem Workflow gefressen hat, ist, dass die Struktur von ClickUp Konsistenz belohnt und AI-Tools Konsistenz günstig machen. Die beiden verbinden sich.
Hostinger VPS für die Cloud-Maschinen, auf denen Hermes Agent und jede bereitgestellte Agent-Infrastruktur ausgeführt werden. Günstig, schnell und das Support-Team hat mir tatsächlich schon um 2 Uhr morgens geholfen, Probleme zu lösen.
Glühwürmchen für die Transkription von Besprechungen. Ich habe Müsli probiert. Ich habe Otter ausprobiert. Fireflies gewinnt für mich aufgrund der Art und Weise, wie Aktionselemente in Threads angezeigt werden, die ich bereits verwende. Es bleibt.
Die Nicht-AI-Schicht ist das Chassis. Die Schicht AI ist die Engine. Beides muss funktionieren, sonst bewegt sich das Auto nicht.
Was als nächstes kommt
Wenn ich vorhersagen müsste, wo sich dieser Stapel im November 2026 befindet, hier ist meine ehrliche Vermutung.
Die S-Stufe wird wahrscheinlich halten. Claude Code, VS Code und Glydo sind auf eine Weise klebrig, die sich nur schwer verschieben lässt. Eine Stufe wird rotieren – Hermes erhält entweder die S-Stufe oder wird herabgestuft, je nachdem, wie die nächsten beiden Veröffentlichungen erscheinen. Die Position von Codex hängt davon ab, ob OpenAI eine weitere Preisanpassung durchführt, die die Rechnung ändert. Perplexity Comet wird mit den Agentenfunktionen wahrscheinlich aggressiver.
Auf der B-Stufe wird es mehr Menschen geben. Spezialtools lassen sich am einfachsten hinzufügen, ohne den Arbeitsablauf zu unterbrechen, und die Zahl der Einführungen von Spezialtools nimmt zu. Die C-Stufe wird am meisten rotieren – das ist ihr eigentlicher Zweck.
Was ich nicht erwarte, dass sich etwas ändert, ist der Rahmen. Das S/A/B/C-Modell, die fünf Denkregeln, der Entscheidungsrahmen – diese sind stabil, weil es darum geht, wie ich denke, und nicht darum, was ich verwende. Werkzeuge kommen und gehen. Mentale Modelle verdichten sich.
Ich möchte, dass Sie diesen Teil mitnehmen.
Kopieren Sie nicht meinen Stapel. Erstellen Sie Ihre eigenen mit der gleichen Logik. Wählen Sie Ihren Nordstern. Erfahren Sie, was für Sie die S-Stufe ist. Führen Sie bei jedem verlockenden Start die 20 %-Regel durch. Parken Sie Experimente in der C-Stufe mit Absicht. Messen Sie die Leistung, nicht die Stunden. Bauen Sie Spezialistenketten auf, keine Monolithen.
Die 43 Tools, die ich im Laufe eines Jahres zu meinen Lesezeichen hinzugefügt habe? Die meisten davon waren keine schlechten Werkzeuge. Sie waren einfach nicht meine Werkzeuge. Der Tag, an dem ich anfing, dieses Framework auszuführen, anstatt Markteinführungen hinterherzujagen, war der Tag, an dem ich aufhörte, das Gefühl zu haben, dass mir AI passierte, und begann, das Gefühl zu haben, dass ich es benutze.
Wenn Sie dies an einem Dienstagmorgen lesen und die Anzahl der mit Lesezeichen versehenen, aber noch nicht getesteten Tools in Ihrem Kopf herumschwirrt, wählen Sie eines aus. Führen Sie das Framework darauf aus. Fördern Sie es, stufen Sie es herab oder entfernen Sie es. Dann machen Sie morgen dasselbe mit einem weiteren. In sechs Wochen verfügen Sie über einen Stack, den Sie benennen, verteidigen und dem Sie vertrauen können.
Das ist mehr wert als jede neue Modelleinführung.
Häufig gestellte Fragen
Wie viele AI-Tools sollte ich tatsächlich täglich verwenden?
Drei bis fünf Werkzeuge im täglichen Wechsel sind für die meisten Menschen die realistische Obergrenze. Meine S-Stufe ist genau drei, meine A-Stufe fügt fünf weitere für den wöchentlichen Gebrauch hinzu, und diese acht zusammengenommen sind ausreichend. Wenn Sie jeden Tag mehr als zehn AI-Werkzeuge in die Hand nehmen, testen Sie – und funktionieren nicht. Meine vollständige Aufschlüsselung, wie der tägliche Gebrauch tatsächlich aussieht, finden Sie oben im Abschnitt S-Stufe.
Was ist der beste AI-Coding-Stack im Mai 2026?
Claude Code als Ihr primärer Agent innerhalb von VS Code, mit Codex als sekundärer Agent für begründete Arbeiten und Zweitmeinungen. Mit dem Claude Code-Update vom Mai 2026 wurden Subprozess-Sandboxing und das Monitor-Tool für Hintergrundskripte hinzugefügt. GPT-5.5 in Codex bietet jetzt 20x Plus bei Pro-Plänen im Wert von 200 $. Beide kosten zusammen weniger als 300 $/month und übertreffen alle von mir getesteten Einzeltool-Setups.
Sollte ich Gemini, Claude oder ChatGPT als meinen Haupt-AI verwenden?
Keines davon – wählen Sie für jede Mikroaufgabe das richtige Werkzeug aus. Claude Code für Versandcode. Claude Chat für strategisches Denken. Codex für begründungsintensive Refaktoren. Gemini, wenn Sie in Google Drive leben. Den regulären ChatGPT-Chat habe ich bis auf gelegentliche Überprüfungen der GPT-5.5-Sicherheit weitgehend eingestellt. Die „Hauptfrage AI“ ist im Jahr 2026 der falsche Rahmen.
Wie vermeide ich eine Überlastung des AI-Tools?
Führen Sie bei jedem neuen Start einen Entscheidungsrahmen mit fünf Fragen durch: Löst es ein aktuelles Problem? Lohnt sich der Produktivitätsrückgang um 20 %? Kann ich es innerhalb von sieben Tagen in realen Szenarien testen? Verdient es nach sieben Tagen einen Tagesplatz? Wenn ja, was wird dadurch ersetzt? Allein dieses Framework reduziert Ihre Werkzeugliste erheblich. Die Vollversion finden Sie oben unter „Der Entscheidungsrahmen, den ich für jedes neue Tool verwende“.
Was bedeutet es, AI-Tools als „Kabelbaum“ zu verwenden?
Ein Kabelbaum ist etwas, das Sie in ein Projekt einbinden, nicht etwas, um das herum das Projekt aufgebaut wird. Mein Hauptprojektverzeichnis hat eine klare modulare Struktur und eine CLAUDE.md-Kontextdatei. Jeder AI-Agent – Claude Code, Codex, Hermes – kann dieses Verzeichnis lesen und daran arbeiten. Die Agenten wechseln. Das Projekt nicht. Deshalb überlebt mein Workflow jeden Tool-Start.
Lasst uns zusammenarbeiten
Möchten Sie AI-Systeme aufbauen, Arbeitsabläufe automatisieren oder Ihre technische Infrastruktur skalieren? Ich würde gerne helfen.
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