Steil wie Steingart! Drückend wie Döpfner! Positionspapiere musst du nicht selbst schreiben – ein kleiner Agenten-Workflow mit Provo-Prompts macht Meinung wie die Meister!
KI-Ghostwriter-Skandal! Ein 🌐 leibhaftiger Chefredakteur und ein ebenso 🌐 leibhaftiger Ministerpräsident werden beim Abschreiben aus ChatGPT erwischt. Oder ist der eigentliche Skandal, dass hier die Zukunftstechnik KI skandalisiert wird, von den „Holzköpfen“ (Gabor Steingart) der „Postkutschen-Lobby“ (ChatGPT/Mathias Döpfner)?
Wenn ich mich in diesem Streit positionieren müsste, dann entschlossen auf beiden Seiten. Ich kann mich nicht entscheiden. Aber ich sehe den Punkt: wer auf dem Niveau argumentativ mithalten kann, braucht KI-Unterstützung.
Mein Dilemma zeigt das erste Problem, das eine Meinungsbeiträge-KI lösen muss: man muss erst mal eine Meinung haben! Zum Glück kann KI auch hier helfen: Wir basteln uns einen Meinungsbeiträger. Damit wir alle auf Ministerpräsidenten- bzw. Medienzar-Niveau mitmachen können.
Das Rezept hat 3 Stufen, und ja: ich hab‘ sie alle gebaut.
1. Stufe: Ein simpler Imitier-mich-selbst-Prompt
Die meisten von uns sind nicht so prominent, dass sie sich selbst über einen simplen Rollenprompt imitieren könnten: „Sei Richard David Precht“ würde vermutlich gut genug funktionieren, aber: ich will ja niemanden nachahmen. Ich will meine eigenen steilen Thesen.
Also nutze ich eine Technik, die schon 4 Jahre alt ist (Prompting-Steinzeit!!!), aber bis heute gut funktioniert: Ich prompte einfach mit zwei Beispieltexten. Den letztes Jahr verstorbenen, aber unvergessenen Franz Josef Wagner bekommt man mit dieser Technik bis heute hervorragend imitiert, ganz ohne Aufwand.
Man kann sie auch nutzen, um sich selbst zu imitieren – und die KI Texte entwerfen zu lassen, wie man sie selbst schreiben würde. Soll ja nicht gleich zu sehr herausstechen.
Also baue ich mir in Mistral einen „Agenten“, einen simplen Prompt, der
- mich erst nach meiner Idee fragt
- meine Thesen und Gedanken dazu mit mir diskutiert
- alles in eine argumentative Struktur bringt
- aus dieser Struktur einen ersten Textentwurf in meinem Stil generiert.
Und weil Mistral es kann, hänge ich gleich noch 10 Beispieltexte als RAG-Bibliothek dran, aus der sich der Prompt mit weiteren Beispielschnipseln bedienen kann. Wobei ich vermute, dass das eigentlich überflüssig ist.
Insider-Tipp: Agenten mit RAG-Bibliothek kann man auch sehr gut kostenlos als 🌐 Google-Gemini-„Gem“ bauen; eine Funktion, die Google hervorragend vor uns versteckt, aber ich will 🌐 die volle Power von Le Chaton Fat.
Am Ende bekomme ich einen Text, der sehr dicht an dem ist, was ich selbst so schreibe – nur viel schneller und müheloser. Endlich skaliert das Essayistentum!
Schade, dass es noch nicht dieses spezielle Etwas hat, womit Steingart und Co. Millionen begeistern. Vielleicht kann mir jemand wie Gabor Steingart als Redakteur dienen? Eine alte Idee weist den Weg: Als ich vor vier Jahren Franz Josef Wagner gepromptet habe, habe ich auch mit einem simplen „Steingart-o-meter“ experimentiert, das die Ähnlichkeit zu Beispiel-Textschnipseln beurteilte.
Das geht allerdings inzwischen besser. Viel besser.
2. Stufe: Text-Tool „Steingart-o-meter“ 2.0
Inzwischen sind die Sprachmodelle viel, viel weiter und durchaus in der Lage, abstrakte Kategorien zu erforschen und zu bewerten. Also lasse ich mir mit Claude Code einen n8n-Workflow bauen, der als Webhook einen Text entgegennimmt und dann drei unabhängige „Agenten“ (Prompts) bewerten lässt:
- „Thesenwinkel“: Wie steil, also zugespitzt und schreiend, ist die zentrale These? (0-1)
- „Meinung“: Wie meinungsstark ist der Text? (1-10) Differenzierung und wertschätzende Erörterung von Gegenpositionen führen zur Abwertung.
- „Ahnung“: Wie gut kennt sich der Text im Thema aus, wie differenziert stellt er Fakten- und Quellenlage dar? (1-10) Um das zu beurteilen, darf der Agent über bis zu 10 Runden recherchieren und Primärquellen konsultieren.
Die Textbewertung aus dem Workflow wird dann einfach berechnet als Meinung durch Ahnung mal Steilheit der These.
Ein Steingart-Wert bis 1 zeigt eine optimale Ausschöpfung; Werte über 1 sind ein Indiz für Texte, die überdrehen – Alternativmedien-Territorium. Wie immer, wenn LLMs im Spiel sind, dürften die Bewertungen schwanken; bei meinen Tests ergaben sich folgende Rückgabewerte für ausgewählte Steingart-Texte:
| Überschrift | Meinung (0–10) | Ahnung (0–10) | These (0–1) | gesamt |
|---|---|---|---|---|
| Ihr Pessimismus macht die Deutschen arm | 9 | 5 | 0,80 | 1,44 |
| Lufthansa-Chef: Iran-Krieg … 1,7 Milliarden | 8 | 5 | 0,70 | 1,12 |
| Musks SpaceX-Börsengang ist ein Schwindel | 9 | 7 | 0,85 | 1,09 |
| Brandmauer hilft AfD … Rohrkrepierer | 9 | 7 | 0,75 | 0,96 |
Dass ich diese KI-Bewertung als n8n-Workflow gebaut habe, ist keine Spielerei: Wichtig ist nämlich, dass ein KI-Agent das Tool selbsttätig einsetzen kann, um auf maximalen Impact zu optimieren.
Das verwendete gpt-5-mini lässt sich ohne weiteres durch ein lokales Modell der Gemma4-31b-Klasse ersetzen, um souverän zuspitzen zu können.
Diesen Workflow herunterladen: gibt’s als n8n-JSON-Download.
3. Stufe: Der Um-Schreib-Agent
Dann brauchen wir nur noch einen KI-Agenten, der das Bewertungs-Tool einsetzt, um einen optimalen Textentwurf zu produzieren. Der ist wieder mit n8n aufgesetzt und darf ganz einfach sein, weil er ein nettes Feature des Standard-KI-Agenten-Nodes in n8n nutzen kann: agentisches Verhalten. Wir (also: Claude und ich) binden das Steingart-O-Meter als Tool an, das der Agent selbstständig für die Optimierung nutzen kann.
Wie vorhin angesprochen liefert das „Steingart-o-meter“ Werte über 1, wenn der Text überspitzt und überdreht – das gibt mir die Möglichkeit, beim Erzeugen des Textes zwei Optionen anzubieten:
- (1) Eher journalistisch ➡️ Agent bekommt die Vorgabe, auf einen Wert von 1 zu optimieren
- (2) Eher essayistisch ➡️ Agent bekommt die Vorgabe, auf einen möglichst hohen Wert zu optimieren
Einschätzung von Claude Opus dazu:
“ Der Unterschied ist inhaltlich deutlich sichtbar: Beim Ziel-1-Essay zitiert der Agent „Studien aus der Praxis“, räumt Ambivalenz ein („Die Lösung liegt nicht in totaler Deregulierung, sondern in einem neuen Kompromiss“) und bleibt faktisch vertretbar — dadurch steigt ahnung auf 7 und der Score landet sauber im Zielband um 1. Die Max-Variante bleibt unverändert das aggressive Optimieren.“
Wer will, kann es 🌐 hier auf n8n.frankruft.de mit seinen eigenen KI-Klon-Texten selbst testen. Bis mir die API-Kosten zu teuer werden. Default-Wert ist natürlich Option 2.
Auch diesen Workflow gibt’s als n8n-JSON-Download.
Der Ende-zu-Ende-Workflow…
…ist Handarbeit:
- Diskutiere mit dem JanClone-Chatbot deine Themenidee
- Nimm den Rohentwurf und wirf ihn in den Steingart-o-maten
- $$$ PROFIT $$$
Beispieltext, generiert aus dem ersten Entwurf für genau diesen Blogpost, den du gerade liest:
„Vollidiotenalarm gegen KI-Ghostwriter — und warum das Urteil lächerlich ist.
Zwei Herren, ein Chefredakteur und ein Ministerpräsident, haben sich aus ChatGPT bedient: peinlich? Ja. Skandal? Nur für die Selbstgerechten der alten Medienkaste. Die echte Schande ist die Moralkeule, mit der die Postkutschen-Lobby jetzt auf die Innovation einschlägt. Diese Leute wollen nicht Qualität schützen, sie verteidigen ihren Status.
KI ist kein Verbrecher, sie ist ein besserer Kugelschreiber. Überschriften, Formulierungen, ganze Erklärungspassagen — das hat die Branche seit jeher akzeptiert, solange es aus dem richtigen Stall kam. Wer jetzt auf Transparenz pocht, tut so, als sei der Algorithmus der Täter; in Wahrheit ist die Heuchelei der Täter. Wenn ein Mensch unter seinem Namen veröffentlicht, dann ist das sein Produkt — Punkt. Wer das nicht begreift, hat den digitalen Wandel verschlafen.
Natürlich: Wer sich komplett hinter einer Blackbox versteckt, betrügt. Aber kaum jemand verlangt Enthüllungen im Stil wissenschaftlicher Fußnoten. Die hysterische Kampagne gegen KI-Nutzung ist ein Kulturkampf: Fortschritt gegen Pomadengesichter. Lasst die Leute arbeiten. Wer glaubt, Technik beraube ihn seiner Bedeutung, sollte die Bühne räumen. In einer Welt, in der Maschinen bessere Sätze liefern können, ist das Zucken mancher Empörungsritter nur noch komisch — und gefährlich, weil es das Land in eine antiquierte Nostalgie zurückzieht.“ — Steingart-Wert: 1.5 (Meinung 10 / Ahnung 6 × These 0.9)
Likes, Links und LinkedIn-Fame garantiert!1!11!!! Und das Ergebnis ist immer noch auf Basis dessen, was ich (irgendwann) mal geschrieben habe!
Das muss man doch nicht kennzeichnen, oder?
Well… over my dead body.
Dieser Text ist nicht von KI vorstrukturiert und zugespitzt. Ich habe ein wenig gelogen. Ich habe nämlich tatsächlich eine sehr klare Meinung dazu.
- Es wäre ein Verlust, auf KI beim Texten zu verzichten –* auf Überschriftenvorschläge und Stilkorrekturen, mitunter ganze Erklär-Absätze. Als dem „Spiegel“ damals ein ChatGPT-Nachsatz in einen Breaking-News-Artikel rutschte (🌐 uebermedien.de), fand ich viele der „Tod-des-Qualitätsjournalismus“-Takes ziemlich überhitzt. Textbausteine von der KI übernehmen – warum nicht? Ohne oder mit KI: Solange mein Name drüber steht, stehe ich auch dahinter.
*=Ja, ein emDash!!1!11!!! - Andererseits muss man sich auch dazu bekennen, woher man seine großen Gedanken hat. Transparenz ist prima; wenn sie fehlt, erweckt das den Eindruck, eine gewisse konzeptionelle Leere zu verbergen. Man muss manche Dinge selbst geschrieben und damit durchdacht haben, das wissen wir nicht nur aus Studien mit EEG-Scans. Props für die Wired-Tech-Reporter-Legende Steven Levy: „🌐 AI drafting my stories? Over my dead body!„. Und der ist nun wirklich kein Technikfeind.
Und gerade gewissen thüringischen Ministerpräsidenten hätte es vielleicht ganz gut getan, das komplexe Thema Social-Media-Sperren (🌐 netzpolitik.org) nicht auf der Ebene des statistischen Destillats zahlloser Textbausteine abzuhandeln. Keine Sonderbehandlung – Schüler, die ihre Hausarbeit nachweislich von ChatGPT haben schreiben lassen, bekommen die auch nicht.
Andererseits: wenn man über die jüngsten heißen Takes von Steingart eins sagen kann: mit KI hat er sie nicht geschrieben; Sätze wie: „Der Beitrag wurde im Archiv der FAZ zur Strafe gesperrt, also zensiert“, hätte ChatGPT nicht durchgehen lassen. (Und der Pangram-Test ist auch negativ.) Was andererseits wieder sehr für den konzeptionellen Einsatz für KI spricht: Viele Alphatierchentexte ließen sich deutlich schmerzfreier lesen, hätte der(!) Autor sein großen Gedankengewitter vorher zur Kontrolle gesprachmodelliert. Oder ein bisschen genauer die Ausgangstexte gelesen.
Andererseits wären’s dann halt auch keine Steingart-Texte.
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