Ich habe auf diesem Blog schon einiges über KI geschrieben: über Datenschutzrisiken, über agentic AI und darüber, wie man die richtigen Fragen stellt. Heute wird’s konkreter: Was steckt eigentlich in meinem täglichen KI-Werkzeugkasten, und warum?
⏱️ Lesezeit: 4 Minuten
Spoiler: Es ist nicht ein einziges Tool. Und das ist auch gut so.
Das Fundament: DeepSeek läuft lokal auf meiner GPU
Meine erste Anlaufstelle ist die, die kein Byte nach draußen schickt. Auf meinem Haupt-PC mit Linux Mint läuft DeepSeek direkt über die Grafikkarte – kein Cloud-Anbieter, kein Abo, keine Latenz durch Internetverbindung. Für schnelle Fragen, Code-Snippets oder das Durcharbeiten von Konfigurationsdateien ist das meine Standardwahl.
Die Qualität hat mich anfangs selbst überrascht. Für ein lokal laufendes Modell ist das beachtlich – und es wird von Monat zu Monat besser. Grenzen zeigen sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben, wo tieferes Reasoning gefragt ist. Dann kommt Stufe zwei.
Für alles rund um den Server: Claude
Wer meinen Server-Artikel gelesen hat, weiß: Ich betreibe einen Netcup-Rootserver unter Ubuntu 24.04 mit Docker, Portainer, Nextcloud, Nginx Proxy Manager und einigem mehr. Für genau diesen Use Case – Troubleshooting, Stack-Konfigurationen, technische Dokumentation – ist Claude mein Favorit.
Was den Unterschied macht: Claude versteht Kontext und behält ihn. Besonders praktisch finde ich dabei die Strukturierung in Projekte mit einzelnen Chats darunter. So bleibt alles thematisch sauber getrennt – der Server hat sein eigenes Projekt, andere Themen landen woanders. Noch besser: Jedem Projekt lässt sich eine eigene Wissensbasis zuordnen, zum Beispiel Dokumentationen oder Setup-Beschreibungen als PDF, die Claude dann in jedem Chat dieses Projekts automatisch kennt. Dazu können Projekte mit festen Anweisungen versehen werden, sodass Claude von Anfang an weiß, in welchem Kontext es sich bewegt. Statt jedes Mal von vorne zu erklären, was mein Setup ist, kann ich direkt zu den eigentlichen Fragen springen. Die Antworten sind präzise und technisch fundiert – kein generisches „Hier sind fünf mögliche Ansätze“.
Wie das konkret funktioniert, zeige ich weiter unten in der kleinen Claude-Übersicht.
Gemini im Alltag: Gut, aber mit bekannten Grenzen
Gemini nutze ich regelmäßig – über mein bestehendes Google One Abo. Das bedeutet in der Praxis: Fast-Modus problemlos, Thinking-Modus begrenzt, Gemini Advanced nicht dabei. Für schnelle Recherchen zu aktuellen Themen reicht das. Wenn es tiefer gehen soll, merkt man die Abo-Grenze deutlich.
Was ich dabei nie aus dem Blick verliere: Sensible Daten – Server-Configs, private Dokumente, alles was wirklich mein ist – haben bei Google nichts zu suchen. Das ist keine Paranoia, das ist Konsequenz. Dazu habe ich an anderer Stelle schon genug geschrieben.
Fazit: Kein One-Size-Fits-All
| Aufgabe | Mein Werkzeug |
|---|---|
| Schnell, offline, datenschutzkonform | DeepSeek lokal |
| Server, Docker, Linux, technische Fragen | Claude |
| Allgemeine Recherche, aktuelle Themen | Gemini (Free) |
| Europäische Cloud-Alternative | Mistral via Le Chat |
Der entscheidende Punkt ist nicht, welche KI gerade den besten Benchmark hat. Es geht darum, welche für den eigenen Anwendungsfall passt – und welcher man welche Daten anvertrauen kann. Wer das einmal für sich durchdacht hat, braucht kein „Rundum-Sorglos-Abo“ bei einem einzigen Anbieter.
Bonus: Claude kurz erklärt – Registrierung, Projekte & Wissensbasis
Für alle, die Claude noch nicht kennen oder bisher nur den normalen Chat genutzt haben, hier ein kurzer Einstieg in die Funktionen, die ich selbst am meisten schätze.
Registrierung
Unter claude.ai lässt sich kostenlos ein Konto anlegen – per E-Mail oder Google-/Apple-Login. Der kostenlose Plan reicht für den Einstieg. Wer intensiver arbeiten möchte, kann auf den Pro-Plan upgraden.
Projekt anlegen
In der linken Seitenleiste findet sich der Bereich „Projekte“. Dort einfach auf „+ Neues Projekt“ klicken, einen Namen vergeben und optional eine kurze Beschreibung hinzufügen. Wichtig: Name und Beschreibung sind nur für einen selbst sichtbar – Claude sieht sie nicht und nutzt sie nicht als Kontext.
Wissensbasis befüllen
Auf der Projektseite gibt es rechts die Wissensbasis. Hier lassen sich PDFs, Textdateien oder andere Dokumente hochladen, die Claude in jedem Chat innerhalb dieses Projekts automatisch als Hintergrundwissen zur Verfügung stehen. Das können Dokumentationen sein, eigene Notizen, Setup-Beschreibungen – was immer für das jeweilige Projekt dauerhaft relevant ist.
Anweisungen hinterlegen
Im Bereich „Anweisungen“ (Custom Instructions) lässt sich festlegen, wie Claude innerhalb des Projekts arbeiten soll. Zum Beispiel: welchen Ton es verwenden soll, welche Rahmenbedingungen gelten oder was es grundsätzlich wissen muss. Diese Anweisungen gelten automatisch für jeden neuen Chat im Projekt – man muss sie also nur einmal schreiben.
Chats strukturieren
Innerhalb eines Projekts lassen sich beliebig viele einzelne Chats starten. Jeder Chat hat dabei Zugriff auf die Wissensbasis und die Anweisungen des Projekts, aber nicht auf den Inhalt anderer Chats. Wer also möchte, dass wichtige Erkenntnisse aus einem Chat auch in späteren verfügbar sind, legt sie am besten in der Wissensbasis ab.
Das Ergebnis: eine saubere, thematisch geordnete Arbeitsumgebung – statt einem einzigen endlosen Chat-Verlauf, in dem irgendwo die wichtige Antwort von vor drei Wochen begraben liegt.