7 Wege. 7 Chancen. Wie wir mit Claude schneller arbeiten und dabei besser werden.

Sieben Expert:innen, sieben Wege, wie Claude uns echte Arbeit abnimmt: von Sales über Research und Design bis tief in den Code eines Projekts. In diesem Blogbeitrag gibt es keine Buzzwords und kein KI-Blabla, sondern ehrliche Einblicke in den Alltag des coolsten Digital Studios in Wien*.

Disclaimer: Sagen zumindest unsere Kund:innen und wir.*

1. Die Brille von außen nach jedem Sales-Termin

Nach einem Erstgespräch bleibt oft ein Bauchgefühl zurück. Das lief gut, das war zäh, aber woran lag es genau? Susanne hat dafür unsere Sales-Skills in Claude hinterlegt und erweitert sie laufend. Über eine MCP-Anbindung schaut Claude direkt aufs Meeting-Recording und gibt ihr eine Einschätzung auf Basis genau dieser Skills: Wo lassen wir Potential liegen? Welche Fragen hätte es in diesem Termin unbedingt gebraucht?

Das Spannende daran ist der kontinuierliche Lerneffekt. Learning by Doing, nur mit Feedbackschleife: Mit den Claude-Skills wachsen Susannes eigene Skills, weil sie nach jedem Termin sieht, was sie beim nächsten anders macht.

Und was sie sich erspart, ist keine Zeit, sondern verlorenes Potential. Es gibt bei uns kein Angebot aus der Schablone, kein „ein Angebot fits all". Unsere Gespräche und Angebote sind so vielfältig wie unsere Kund:innen selbst, und Claude hilft dabei, dass das so bleibt, ohne dass etwas ungenutzt liegen bleibt.

2. „Kannst du kurz…?" Micro-Abstimmungen, die keiner vermisst

Nina leitet Projekte und kennt das Grundproblem langer, komplexer Vorhaben: Niemand kann alles im Kopf haben. Muss auch niemand, aber in der Praxis hieß das bisher, dass Wissen verstreut in Notion, Figma und Mails lag und die schnellste Abkürzung immer dieselbe war: aufstehen, jemanden am Schreibtisch stören, kurz nachfragen. Multipliziert übers Team und über Monate sind diese Micro-Abstimmungen ein echter Zeitfresser, und zwar auf beiden Seiten des Schreibtischs.

Heute baut Nina mit Claude MCP eine Single Source of Truth pro Projekt auf: ein durchsuchbares Nachschlagewerk, in dem Vorlagen, Prozesse, Standards und Projekthistorie zusammenlaufen. Wer etwas wissen will, fragt zuerst Claude, quasi First-Level-Support fürs Projekt. 

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Was sich Nina damit erspart, sind nicht primär Stunden, sondern Unterbrechungen: ihre eigenen und die der anderen.

→ Die Abstimmungen, die dann noch stattfinden, sind die, die wirklich ein Gespräch brauchen.

3. Der erste Prototyp muss nicht mehr lange warten

Am Anfang eines Projekts steht Natalia oft ohne konzeptionelle Anhaltspunkte da. Früher hieß das: Gegebenheiten sammeln, Infos strukturieren, Besonderheiten notieren, und erst dann konnte die eigentliche Arbeit beginnen. Der Prototyp selbst, mit allen Funktionen, Möglichkeiten und States, war dann nochmal ein eigenes Kapitel: Tage bis Wochen an Aufwand.

Heute sammelt Claude mit ihr die Ausgangslage und bereitet sie so auf, dass sie direkt ansetzen kann. Gemeinsam definieren die beiden, welche Funktionen es braucht, und den Prototyp erstellt Claude gleich mit, inklusive States und Varianten.

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Erste Entwürfe stehen oft innerhalb eines Tages, und genau das verändert den Projektrhythmus: Ergebnisse können sofort mit Kund:innen diskutiert oder sogar getestet werden. Feedback kommt früher, Entscheidungen fallen früher, und Natalia arbeitet direkt am echten Material weiter statt an Annahmen. Wenn das Konzept mal steht, fällt die Konzeptdokumentation quasi nebenbei mit ab.

4. Muster finden, die lange unentdeckt bleiben

Stefan wertet unsere User Testings aus, und bis vor Kurzem hieß das: Ergebnisse und Auswertungen lagen an vielen Orten verteilt, pro Testing, pro Aufgabe, pro Tool. Wer über mehrere Testings hinweg etwas vergleichen wollte, hat gesucht, gesammelt und gehofft, nichts zu übersehen.

Über die MCP-Anbindung an unser User-Testing-Tool Userbrain sieht Claude jetzt alle Testings als eine zusammenhängende Informationseinheit. Stefan kann über Aufgaben und sogar über Testings hinweg suchen und ableiten.

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Das Wertvollste daran: Muster und Korrelationen werden sichtbar, die sonst vielleicht unentdeckt geblieben wären. Erste Reportings stehen deutlich schneller, den Feinschliff und die Einordnung macht Stefan selbst. Für unsere Kund:innen heißt das: erste Insights, während das Testing noch warm ist, und bei großen Research-Reportings einen Überblick, der früher mühsam zusammengebaut werden musste.

5. Vom Design zum Code, ohne Wissens-Schnitzeljagd

Daniel setzt technische Projekte auf und macht Design zu Code. Früher bedeutete das eine Schnitzeljagd durchs Projektwissen: Was steht im Design, was in der Doku, wie ist die Codebase aufgebaut, welche Konfigurationen braucht das Setup?

Heute verknüpft er Figma, die Dokumentation und den lokalen Codebase-Zugang direkt mit Claude. Er brieft zu Beginn, was er braucht, und Claude hat das gesamte Wissen zu Setup und Konfigurationen an einem Ort. Die Arbeitsteilung dahinter ist klar geregelt: Die komplette Architektur gibt weiterhin Daniel vor, und den generierten Code prüft er selbst. Zusätzlich lässt er Claude Security-, Accessibility- und UX-Audits durchführen, und welche Findings davon relevant sind und welche nicht, entscheidet wieder er. Claude liefert Effizienz und Gründlichkeit, die Verantwortung bleibt bei Daniel.

Eine Regel gilt dabei immer, und wir schreiben sie bewusst dazu, weil sie zum ehrlichen Bild gehört: Keine sicherheitsrelevanten Daten, keine personenbezogenen Daten, keine Datenbanken oder Credentials landen in Claude. Werkzeuge brauchen Regeln, sonst werden sie zum Risiko.

6. Testinhalte, die nicht Lorem ipsum heißen

Wenn fertig entwickelt ist, beginnt ein Schritt, den von außen kaum wer sieht: Testinhalte bereitstellen. Gerade bei großen Projekten ist das ganz schön viel Arbeit. Denn idealerweise braucht es alle Varianten von Inhalten und Konfigurationen, damit sichtbar wird, wie Elemente miteinander interagieren, wo Fehler auftreten, wo es noch Fixes braucht und welche Elemente mit echtem Content noch Verbesserung vertragen. Bisher hieß das für Stephan: händisch einpflegen, Variante für Variante.

Jetzt übernimmt Claude das, und zwar mit kontextspezifischen Inhalten statt Lorem ipsum. Das klingt nach einem Detail, macht aber den Unterschied: Mit echtem, passendem Content zeigen sich Probleme, die Blindtext nie sichtbar gemacht hätte. Auch Responsive-Testing geht damit deutlich schneller, weil realistische Inhalte in allen Varianten einfach schon da sind.

7. Aufgaben, die sonst schlicht liegen geblieben wären

Bei Lukas ist die ehrlichste Antwort auf „Was hast du dir erspart?” keine Stundenzahl. Große Websites mit umfassender Codebase aufräumen, CSS entrümpeln, ein widerspenstiges Sass-Upgrade durchziehen: Diese Arbeiten standen schon lange auf seiner Liste, mussten aber immer hinter dem Tagesgeschäft zurückstehen. Sich den Überblick zu verschaffen und sich systematisch durchzuarbeiten, dafür braucht es einen freien Kopf und zusammenhängende Zeit. Beides ist im Projektalltag knapp.

Genau da liegt der eigentliche Gewinn: Nicht, dass es schneller geht, sondern dass es überhaupt passiert. Umstellungen, die sich sonst als wachsende technische Last durchs Projekt gezogen hätten, sind jetzt erledigt.

Interessant wird es auch am anderen Ende der Skala. Denn aufgeschoben wurde nicht nur, was zu groß war, sondern auch, was zu klein war: Handgriffe, die immer wieder nerven, für die sich eine eigene Lösung aber nie gerechnet hätte. Genau die vibe-codet sich Lukas jetzt einfach weg. Sein Image-Converter zum Beispiel erzeugt aus einem Bild alle nötigen Formate – inklusive Seitenverhältnisse, Zuschnitte und Dateigrößen. Ersparnis: rund eine halbe Stunde pro Bild. Freude beim Bauen: unendlich. Euphorie beim Team: gigantisch.

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Was wir euch mitgeben

Sieben Leute, sieben Aufgaben, und kein einziges Mal KI-Magie. Wenn du die Geschichten nebeneinanderlegst, siehst du immer dasselbe Muster: ein konkretes Problem, fachliche Expertise und die Bereitschaft, den eigenen Workflow einmal neu zu denken. Was wegfällt, sind selten die spannenden Aufgaben. Es sind die Unterbrechungen, die Schnitzeljagden, die händischen Varianten, die Aufgaben, die sonst ewig liegen geblieben wären.

Die Qualität bleibt dabei gleich oder wird besser, es geht nie um schneller gleich schlampiger. Deshalb fürchten wir uns (noch immer) nicht davor, von KI ersetzt zu werden. Denn es gilt:

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Du bist unsicher, wie KI deine Prozesse unterstützen kann? Dann melde dich bei uns und wir quatschen darüber!