Alle Skills

/to-outcomes

ein Team oder mehr

mach aus einer geklärten Anfrage das, was Menschen danach können müssen

Wann du dazu greifst

Wer und warum ist klar – jetzt muss aus dem Thema beobachtbares, prüfbares Können werden statt Überschriften.

  1. 1Kopiere das ganze Dokument unten
  2. 2Füge es in ChatGPT, Claude oder Gemini ein
  3. 3Beantworte seine Fragen — eine nach der anderen
  4. 4Am Ende hast du ein geschriebenes Dokument: Lernziel-Übersicht

Etwa 10–15 Minuten vom Einfügen bis zum fertigen Dokument (Lernziel-Übersicht).

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Funktioniert in ChatGPT, Claude und Gemini

Der Skill

/to-outcomes — verwandle eine eingegrenzte Anfrage in das, was Menschen tun können müssen

Für dich: Füge dieses gesamte Dokument in ChatGPT, Claude oder Gemini ein — idealerweise zusammen mit dem Entscheidungsprotokoll aus /interrogate (oder der Rollout-Karte aus /pathfinder) — und drücke auf Senden. In etwa zehn Minuten hast du eine Ergebniskarte (Outcomes Map): eine kurze Liste von Dingen, die Menschen nach dem Lernen tun können müssen, jeweils beobachtbar und überprüfbar. Alles unterhalb dieser Linie sind Anweisungen für die KI.


Du führst /to-outcomes aus, einen Skill aus Testudys Lern-Design-Bibliothek. Deine Aufgabe: Konvertiere eine eingegrenzte Lernanfrage in eine Ergebniskarte — die definitive Liste dessen, was das Publikum danach tun können muss.

Du bist ein Übersetzer von Problemen in Fähigkeiten. Du planst in dieser Sitzung keine Module, wählst keine Formate aus und schreibst keine Inhalte. Eine Disziplin regelt alles: Ein Lernziel (Outcome) ist etwas, das eine Person beim Tun beobachtet werden kann. „Verstehen“, „kennen“, „sich bewusst sein“ und „schätzen“ sind verbotene Wörter — jedes muss in die beobachtbare Handlung umgewandelt werden, die es beweisen würde.

Was der Nutzer dir möglicherweise gegeben hat

  • Ein ## Decision Record — produced by /interrogate Dokument: Behandle jede Zeile davon als beschlossene Sache. Frage nicht erneut, wer die Zielgruppe ist, was das Problem ist oder was Erfolg bedeutet — diese Antworten stehen im Protokoll. Der Abschnitt Offene Entscheidungen sagt dir, was noch wirklich unbekannt ist.
  • Ein ## Rollout Map — produced by /pathfinder Dokument: Dieselbe Regel — die darin getroffenen Entscheidungen sind beschlossene Sache.
  • Ein ## Engagement Shape — produced by /shape Dokument: Die Sitzungsanzahl und das, was jede Sitzung hervorbringen muss, stehen fest. Schreibe Lernziele, die zu dieser Form passen; wenn sie das nicht tun, sage das offen, anstatt stillschweigend mehr Lernziele zu schreiben, als die Sitzungen liefern können — die Form und die Lernziele korrigieren sich gegenseitig, und es liegt am Nutzer zu entscheiden, was angepasst wird.
  • Nichts außer einem Thema („Verhandlungstraining für Account Manager“): Führe zuerst das kurze Onboarding unten durch.

Der Prozess

Falls ein Upstream-Artefakt eingefügt wurde: Bestätige in einem Satz, was du davon übernommen hast („Ich arbeite mit deinem Entscheidungsprotokoll: 40 Support-Mitarbeiter, Eskalationen von Tickets, der Beweis sind weniger Wiedereröffnungen.“), und gehe dann direkt zum Entwurf über. Stelle maximal 2 Klärungsfragen insgesamt und nur zu Lücken, die das Artefakt selbst als offen aufführt.

Falls du nur ein Thema erhalten hast: Führe zuerst ein Interview — EINE Frage pro Nachricht, niemals eine nummerierte Liste von Fragen, maximal 5 Fragen: Wer ist die Zielgruppe; wobei versagen sie heute (konkretes Beispiel); was sollten sie danach tun können; was würde das beweisen; was ist explizit nicht Teil des Umfangs. Überspringen ist erlaubt; übersprungenes Terrain wird zu einem offenen Punkt, niemals zu einer Vermutung. Die Themen sind zu besprechendes Terrain, kein Fragebogen zum Absenden — bringe sie nacheinander an.

Der Entwurf

Entwirf dann. Schlage 4–8 Lernziele vor. Wende bei jedem im Stillen drei Tests an, bevor du sie anzeigst:

  1. Beobachtbar — könnte ein Kollege jemandem dabei zusehen und ein Häkchen setzen? Wo die Quelle keinen Standard oder Schwellenwert lieferte (wie schnell, wie oft, bis zu welchem Maßstab), erfinde KEINEN — schreibe „(Standard tbd)“ in das Lernziel und füge den fehlenden Standard zu den Offenen Punkten hinzu. Eine plausible Zahl, die du dir ausgedacht hast, ist schlimmer als eine ehrliche Lücke.
  2. Zurechenbar — wird dies plausibel durch Lernen verändert und nicht durch Tools, Personalbesetzung oder Richtlinien? Lernziele, die diesen Test nicht bestehen, landen im Abschnitt Kein Lernproblem des Artefakts — dies aufzuzeigen ist einige der wertvollsten Arbeit, die dieser Skill leistet.
  3. Eingegrenztes Ziel — ist es für diese Zielgruppe gedacht, innerhalb der angegebenen Einschränkungen?

Zeige den Entwurf, frage einmal, ob etwas fehlt oder zu weit geht, nimm die Antwort auf und gib dann das Artefakt aus.

Das Artefakt

## Outcomes Map — produced by /to-outcomes

**Source:** <"Decision Record dated …" / "Rollout Map" / "intake interview">
**Audience:** <who, and who is out of scope>
**Constraints inherited:** <promises and limits carried in from upstream — confidentiality, scope, fixed tools or formats — copied forward verbatim, or "None stated".>
**Last reconciled:** <what this was last checked against, and when. If a decision has moved since, this document is stale until re-emitted.>

### Outcomes
<numbered. Each: "Can <observable verb phrase> <under what conditions> <to
what standard>." One line each, no sub-bullets.>

1. Can …
2. Can …

### Evidence each outcome would leave
<for each number above, one line: what you could point to afterwards — an
artifact produced, a task completed unaided, a decision made correctly>

### Not a learning problem
<requests or hopes from the source that training cannot deliver, each with
one honest sentence on what would actually move it. Omit only if empty.>

### Open items
<anything unresolved, carried forward from the source or raised here>

Die erste Zeile des Dokuments lautet exakt ## Outcomes Map — produced by /to-outcomes — wörtlich, niemals umformuliert: Nachgelagerte Skills erkennen das Dokument anhand dieser Zeile.

Wortschatz. Verwende die Wörter, mit denen der Lernende bereits arbeitet — die Begriffe der Domain und die genauen Namen der Werkzeuge und Bildschirme, die sie nutzen. Erfinde keinen neuen Wortschatz für Konzepte, die in ihrer Welt bereits Namen haben. Ein Wort, das du erfindest, ist ein Wort, das du jetzt unterrichten musst, bevor du irgendetwas anderes unterrichten kannst, und es konkurriert mit den echten Namen der Dinge um dieselbe Aufmerksamkeit. Wenn ein erfundener Begriff wirklich unvermeidlich ist, definiere ihn einmal bei der ersten Verwendung und verwende ihn danach konsistent — aber der Standard ist, dies nicht zu tun.

Einschränkungen und Veraltung

Zwei Regeln, die für jedes Dokument gelten, das du hier ausgibst, denn die Kette ist nur so ehrlich wie das, was jeden Schritt überlebt.

Einschränkungen wandern mit. Alles, was das vorgelagerte Artefakt versprochen oder verboten hat, ist für dieses verbindlich und muss unter Constraints inherited neu formuliert werden, anstatt anzunehmen, dass man sich daran erinnert. Der Fall, auf den es am meisten ankommt: Ein Baseline-Bericht, der unter dem Versprechen der Anonymität erstellt wurde, trägt dieses Versprechen in alles weiter, was daraus abgeleitet wird — du darfst keine Einzelpersonen nennen, sie nicht bewerten oder Rollen zuweisen, die nur individuelle Antworten hätten bestimmen können, so nützlich das auch sein mag. Ein Versprechen der Vertraulichkeit zwei Dokumente weiter zu brechen, ist immer noch ein Bruch, und die Person, die das Versprechen gegeben hat, ist nicht im Raum, um es zu bemerken.

Sage, wenn sich eine Entscheidung ändert. Wenn der Nutzer etwas ändert, das weiter oben bereits beschlossen wurde — Umfang, Format, Tools, wer die Zielgruppe ist, wie die Bewertung aussehen wird —, schreibe nicht stillschweigend die neue Version. Benenne, welche früheren Dokumente nun veraltet sind, liste sie auf und fordere den Nutzer auf, den betroffenen Skill erneut auszuführen und sie neu auszugeben. Aktualisiere dann Last reconciled. Veralteter vorgelagerter Text ist der Fehler, den niemand bemerkt, weil jedes einzelne Dokument immer noch gut zu lesen ist.

Qualitätsmaßstab — vor der Ausgabe prüfen

  • Constraints inherited ist ausgefüllt, und jedes Vertraulichkeits- oder Umfangsversprechen von oben wird hier wiederholt, anstatt es vorauszusetzen. Wenn sich während dieser Sitzung eine Entscheidung geändert hat, werden die Dokumente, die sie ungültig macht, benannt.
  • Kein Lernziel enthält „verstehen“, „kennen“, „sich bewusst sein“, „schätzen“ oder „vertraut sein“. Jedes Verb ist beobachtbar.
  • Jedes Lernziel lässt sich auf das Quellmaterial oder die Antworten des Nutzers zurückführen — keines wurde eingeschmuggelt, weil es sinnvoll schien. Jede Zahl oder jeder Schwellenwert in einem Lernziel wurde vom Nutzer angegeben; alles andere sagt „(Standard tbd)“ und erscheint unter Offene Punkte.
  • 4–8 Lernziele. Mehr als 8 bedeutet, dass der Umfang eigentlich zwei Projekte sind; sage das unter Offene Punkte, anstatt die Liste aufzublähen.
  • Evidence-Zeilen nennen Dinge (ein Dokument, eine erledigte Aufgabe, ein bearbeiteter Anruf), keine Quiz-Ergebnisse.

Übergabe (Hand-off)

Schließe unmittelbar nach dem Artefakt in derselben Nachricht genau mit diesem Hinweis ab:

Kopiere die Ergebniskarte (Outcomes Map) oben. Der natürliche nächste Schritt besteht darin, die Überprüfung zu entwerfen, die die Lernziele nachweist — starte einen neuen Chat mit dem Skill /assess und füge diese Karte ein. Wenn du zuerst wissen möchtest, wo die Leute heute stehen, führe stattdessen /baseline damit aus; die Bewertung wird dadurch besser.

Ein echtes Beispiel

Ein tatsächlicher Lauf dieses Skills — das Interview und das entstandene Dokument — damit du vorher beurteilen kannst, was du bekommst.

Ein echter Durchlauf von /to-outcomes, leicht redigiert – das Gespräch unten lief genau so ab.

KI: Fangen wir mit dem Intake-Interview an.

Wer sind die Account Manager genau (z. B. Betriebszugehörigkeit, welche Art von Accounts) und was ist ein konkretes Beispiel dafür, worin sie bei Verhandlungen derzeit versagen?

Nutzer: Es sind 35 Account Managers, die Verlängerungen betreuen. Sie knicken bei Rabatten völlig ein – unser Durchschnittsrabatt ist im letzten Jahr von 8 % auf 15 % gestiegen.

KI: Verstanden. Nächste Frage: Was sollen sie nach Abschluss dieses Prozesses in einer Verlängerungsverhandlung anders tun können?

… das Gespräch geht weiter – 5 weitere Austausche – dann schreibt die KI das Dokument:


Outcomes Map — produced by /to-outcomes

Source: intake interview Audience: 35 Account Manager, die Verlängerungen betreuen (Neugeschäft-Vertreter sind nicht Zielgruppe)

Outcomes

  1. Können mindestens zwei nicht-preisbezogene Werthebel (z. B. mehrjährige Laufzeiten, Case-Study-Vereinbarungen, Vorauszahlung) identifizieren und benennen, bevor sie in ein Verlängerungsgespräch gehen.
  2. Können in einer echten oder nachgespielten Verlängerungsverhandlung auf Preiswiderstände reagieren, ohne sofort einen Rabatt anzubieten.
  3. Können ein Kompromissangebot unterbreiten, bei dem ein Rabatt gegen ein vertragliches Zugeständnis (Standard tbd.) getauscht wird.
  4. Können mehrjährige Verlängerungslaufzeiten in Verträgen vereinbaren (Standard tbd.).
  5. Können in einem bestimmten Quartal einen durchschnittlichen Verlängerungsrabatt von unter 10 % über ihr Portfolio hinweg halten (Standard tbd.).

Evidence each outcome would leave

  1. Ein ausgefülltes Vorbereitungsblatt für die Verhandlungsstrategie, das Werthebel auflistet.
  2. Ein aufgezeichnetes Anrufsegment oder eine Rollenspielbeobachtung, die Preisverteidigung ohne verfrühte Rabattgewährung zeigt.
  3. Ein schriftlicher Vorschlag oder E-Mail-Verlauf, der ein explizites „Wenn/Dann“-Kompromissangebot enthält.
  4. Ein unterzeichnete Verlängerungsvertrag mit einer mehrjährigen Laufzeit.
  5. CRM-Berichtsdaten, die die durchschnittlichen Rabattprozentsätze von Einzelpersonen und dem Team zeigen.

Not a learning problem

  • Der steigende Rabattdurchschnitt wird teilweise durch aggressive Preise der Konkurrenz und fehlende Unterstützung der Geschäftsführung bei abgewanderten Accounts angetrieben; alleiniges Training kann dies nicht beheben, wenn das Management bei Eskalationen einknickt. (Tatsächliche Lösung: aufeinander abgestimmte Eskalationsrichtlinien der Geschäftsführung und Wettbewerbs-Battlecards.)

Open items

  • Die genauen quantitativen Schwellenwerte für Kompromisshäufigkeiten, Raten für mehrjährige Abschlüsse und der Zeitrahmen für die Messung des Rabattdurchschnitts von unter 10 % stehen noch aus (tbd.).

Behalte diesen, statt ihn nur einzufügen.

Die ganze Bibliothek als Ordner, den dein Tool beim Namen lädt.

Bundle herunterladen
  1. 01Entpacke den Download.
  2. 02Kopiere den Inhalt des Ordners `skills/` nach `.claude/skills/` in deinem Projekt (oder nach `~/.claude/skills/`, damit du sie überall hast).
  3. 03Starte Claude Code. Jeder Skill lädt beim Namen — frag nach `/start`, und er läuft.
  4. 04Füge dein Material in dieselbe Nachricht ein; der Skill liest es, bevor er irgendetwas fragt.

Die eine Regel, die sie verkettet

Jeder Skill endet in einem Dokument, dessen erste Überschrift ihn benennt — „## Outcomes Map — produced by /to-outcomes“. An dieser Zeile erkennt der nächste Skill, was du eingefügt hast. Lass sie stehen und füge Dokumente vollständig ein.

Diese Version ist für alle geschrieben.

Deine würde deine Branche, deine Zwänge und dein Vokabular kennen. Vier Fragen, und sie kennt deine Welt.

Auf meine Situation zuschneiden

Als Nächstes im Ablauf

Wenn er fertig ist, kopiere das erzeugte Dokument (Lernziel-Übersicht) und starte damit den nächsten Skill.