Mit dem Co-Worker arbeitest du fortlaufend in deinem Themenfeld. Du startest mit einem großen Ziel, siehst im Ergebnis, wo noch Kontext fehlt, gibst ihm diesen Kontext – und holst dir aus dem gemeinsam aufgebauten Wissen anschließend immer konkretere Ergebnisse. Dieses Vorgehen nennen wir den Job-Loop.
Beschreibe das Was, nicht das Wie
In deinem Job beschreibst du dein Ziel und was das Ergebnis sein soll. Wie er dorthin kommt, erarbeitet der Co-Worker selbst: Er plant das Vorgehen, sucht die Quellen und legt die Zwischenschritte fest. Deshalb beginnt jede Runde im Loop mit denselben zwei Fragen: Was willst du erreichen, und was soll der Co-Worker dafür tun? Wie genau er dabei vorgeht, musst du nicht vorgeben (mehr in „Gute Eingaben formulieren").
Warum du den Loop steuerst
Der Co-Worker zerlegt jede Aufgabe intern selbst: Er plant das Vorgehen, sucht die Quellen und arbeitet die Schritte nacheinander ab. Was er nicht übernehmen kann, ist die Ebene darüber – dein Ziel zu schärfen und zu erkennen, welcher Kontext ihm dafür noch fehlt. Er weiß nicht, welche Daten es bei euch außerdem gibt, welche Annahme in eurem Haus nicht gilt und worauf dein Ziel am Ende hinauslaufen soll.
Genau das ist deine Rolle im Loop: Du setzt das Ziel und gibst ihm in jeder Runde das mit, was er nicht selbst wissen kann. Den Weg zum Ziel musst du ihm nicht vorgeben.
Eine Runde im Loop
Starte mit deinem Ziel als einem Job. Es darf ruhig groß und übergeordnet sein – der Co-Worker erarbeitet sich das nötige Wissen selbst (mehr in „Einen Job erstellen").
Lies das Ergebnis. Du erfährst dabei zweierlei: was der Co-Worker fachlich beigetragen hat und woran es ihm für ein noch besseres Ergebnis gefehlt hat. Die Quellenhinweise im Text zeigen dir, worauf er sich gestützt hat (mehr in „Ergebnisse lesen, teilen und herunterladen").
Gib dem Feature, was noch fehlt. Lade eigene Daten hoch oder schärfe den Feature-Kontext. Davon profitiert nicht nur der nächste Job, sondern jeder weitere in diesem Feature (mehr in „Daten bereitstellen und verwalten").
Setz den nächsten Job auf. Entweder nimmst du dasselbe Ziel noch einmal und zerlegst es diesmal in Unterziele (Workloads). Oder du greifst einen Aspekt heraus, der dich weiterbringt, und machst ihn zum Ziel eines eigenen Jobs. Kritisches Fachwissen gibst du dabei im Domain Seed mit. Ein geklonter Job behält immer die Job-Art des Originals – möchtest du von einem Prompt zu Workloads wechseln, legst du den neuen Job über „From Scratch" an (mehr in „Einen Job erstellen").
Lass den Job laufen. Der Co-Worker baut auf allem auf, was im Feature bereits erarbeitet wurde. Danach beginnt die nächste Runde bei Schritt 2.
Wie ein Loop in der Praxis aussieht
Die Essen GmbH möchte neue Umsatzpotenziale für ihr Waagen-Portfolio erschließen. Genau das ist das Ziel des ersten Jobs – bewusst breit gestellt.
Das Ergebnis liefert erste Ansatzpunkte und macht zugleich sichtbar, dass dem Co-Worker die eigenen Absatzzahlen und der Produktkatalog fehlen. Beides landet als Datei im Feature.
Ein Potenzial ist besonders interessant, also wird es zum Ziel des nächsten Jobs: eine Marktanalyse dazu. Darauf folgt eine vertiefte Betrachtung der Wettbewerber, und aus deren Produkten leitet ein weiterer Job Produkt-Benchmarks ab.
Mit jeder Runde wird das Ziel konkreter und das Ergebnis näher an der täglichen Arbeit. Und weil jeder Job auf dem Wissen der vorherigen aufsetzt, wird der Co-Worker in deinem Thema mit jeder Runde treffsicherer.
Jeder Job stärkt dein Feature
Was ein Job erarbeitet, fließt in die Wissensbasis des Features zurück und steht künftigen Jobs zur Verfügung. Deshalb sind Folgejobs im selben Feature in der Regel schneller und treffender als der erste. Ob das erarbeitete Wissen zurückfließt, steuerst du über die Privacy-Einstellung des Jobs (mehr in „Privacy-Einstellungen verstehen").
Workloads oder ein eigener Job?
Beides zerlegt eine große Aufgabe, aber an unterschiedlichen Stellen. Als Faustregel gilt: Zerlege zuerst innerhalb des Jobs über Workloads – und erst dann über einen eigenen Job, wenn das nicht mehr reicht. Denn innerhalb eines Jobs teilen alle Teile dasselbe Ziel, und der Co-Worker fügt sie zu einem stimmigen Gesamtergebnis zusammen.
Workloads sind die Arbeitspakete innerhalb eines Jobs. Wähle sie, wenn die Teile gemeinsam auf dein aktuelles Ziel einzahlen und aufeinander aufbauen. Für das Ziel „neue Umsatzpotenziale erschließen" wären das zum Beispiel: die relevanten Marktsegmente bestimmen, je Segment Bedarf und Wettbewerbssituation einschätzen, die Potenziale priorisieren und daraus eine Empfehlung ausarbeiten.
Einen eigenen Job legst du an, wenn ein Aspekt ein eigenes Ziel mit einem eigenen Ergebnis ist. Im Loop ist das der Normalfall für alles, was sich erst aus einem Ergebnis ergibt – so wie die Produkt-Benchmarks im Beispiel oben: Sie verfolgen ein eigenes Ziel, ihr Ergebnis steht für sich, und sie brauchen selbst wieder mehrere Arbeitsschritte.
Drei Fragen helfen bei der Entscheidung:
Zahlt der Teil auf dein aktuelles Ziel ein oder ist er ein eigenes Ziel? Zahlt er ein, ist er ein Workload.
Ist sein Ergebnis ein Zwischenschritt oder ein Ergebnis, das für sich steht? Steht es für sich, ist ein eigener Job der bessere Ort.
Würdest du den Teil selbst wieder in mehrere aufeinanderfolgende Arbeitspakete zerlegen? Dann ist er für einen Workload zu groß und gehört in einen eigenen Job.
Dieselbe Tätigkeit kann dabei beides sein: Eine Marktanalyse ist ein Workload, wenn sie deinem aktuellen Ziel zuarbeitet – und ein eigener Job, wenn der Markt selbst dein Ziel ist.
So läuft der Loop rund
Erst das Ziel, dann der Job. Ein klares Ziel macht jede Recherche und Analyse wertvoller. Wenn du noch nach dem Ziel suchst, ist ein Einlese-Job der bessere Einstieg.
Ändere vor dem nächsten Lauf gezielt etwas. Mehr Kontext oder ein klarerer Zuschnitt bringen dich weiter. Genau dafür sind die Schritte 3 und 4 da.
Neue Anforderungen gehören in den nächsten Job. Einen laufenden Job lässt du zu Ende laufen; die angepasste Aufgabenstellung gibst du dem nächsten mit. Das aufgebaute Wissen nimmt der Co-Worker mit.
Ordnung im Feature halten
Läufe, die du nicht weiterverwenden möchtest, räumst du schnell auf. Du kannst sie auf „Private" stellen, dann bleiben sie außen vor, wenn künftige Jobs auf das Wissen im Feature zugreifen (mehr in „Privacy-Einstellungen verstehen"). Du kannst sie löschen. Oder du gibst ihnen einen Tag wie „Archiv", wenn du sie behalten, aber aus dem Blick nehmen willst.
Erst verstehen, dann loslegen?
Das nötige Fachwissen baut sich der Co-Worker in jedem Job selbst auf. Möchtest du dich vorab selbst in ein Thema einlesen oder abgleichen, ob ihr dasselbe Verständnis davon habt, starte einen Einlese-Job (mehr in „Den Wissensaufbau des Co-Workers verstehen und gezielt vertiefen").
Noch Fragen?
Wenn du an einer Stelle nicht weiterkommst, hilft dir der Chat-Support direkt im Co-Worker gern weiter.