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Ein Claude Skill, der systematische Prozess- und Anforderungsanalyse nach dem 5-Schritte-Algorithmus (inspiriert von Elon Musks Engineering-Methodik) implementiert, adaptiert für öffentliche Verwaltung, Bildung und Organisationsentwicklung.
Dieser Skill leitet Claude durch eine rigoros sequenzielle Analysemethodik, die Prozesse, Anforderungen und Organisationsstrukturen systematisch auf Notwendigkeit, Einfachheit und Effizienz prüft. Ursprünglich für Hardware-Engineering bei SpaceX/Tesla entwickelt, wurde die Methodik sorgfältig für Wissensarbeit im öffentlichen Sektor adaptiert — mit zusätzlichen Leitplanken für Rechtskonformität, Stakeholder-Einbezug und demokratische Rechenschaftspflicht.
Die Reihenfolge ist nicht verhandelbar. Jeder Schritt muss abgeschlossen werden, bevor zum nächsten übergegangen wird.
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Anforderungen hinterfragen — Jede Anforderung ist schuldig, bis ihre Unschuld bewiesen ist. Identifiziere, wer sie aufgestellt hat, welches Problem sie löst und ob dieses Problem noch existiert.
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Löschen — Entferne alles, was nicht als valide klassifiziert wurde. Bekämpfe den Additions-Bias. Führe vor jeder Löschung eine obligatorische Stakeholder-Analyse durch.
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Vereinfachen und optimieren — Optimiere nur, was übrig bleibt. Wende First-Principles-Thinking an. Eliminiere Medienbrüche, kürze Genehmigungskaskaden, konsolidiere Rollen.
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Beschleunigen — Erhöhe die Geschwindigkeit erst nach der Vereinfachung. Finde Engpässe, parallelisiere Schritte, verkürze Feedback-Schleifen.
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Automatisieren — Automatisiere zuletzt, nie zuerst. Automatisiere nur stabile, vorhersagbare, regelbasierte Prozesse.
Im Gegensatz zum ursprünglichen Engineering-Kontext enthält diese Adaption:
- Chesterton's-Fence-Test — Verstehe, warum eine Regel existiert, bevor du sie entfernst
- Obligatorische Stakeholder-Analyse — Vor jeder Löschentscheidung
- Datenqualitäts-Indikatoren — 🔵 Belegt vs. ⚪ Schätzung für GL-Entscheide
- Bewusstsein für rechtliche Rahmenbedingungen — Unterscheide gesetzliche Pflichten von internen Gewohnheiten
- Reversibilitätsplanung — Dokumentiere Löschungen für schnelle Wiedereinsetzung
- Pilotprojekte — Teste vor der organisationsweiten Einführung
Dieser Skill aktiviert sich, wenn Nutzende:
- Prozesse optimieren oder hinterfragen wollen
- Anforderungen oder Pflichtenheft-Dokumente bewerten möchten
- Bürokratie abbauen oder Workflows verschlanken wollen
- IT-Systeme, Tools oder Plattformen auf Notwendigkeit prüfen möchten
- Nach «Vereinfachung», «Effizienz», «Prozessoptimierung» oder «Lean» fragen
- Einen Projektplan oder eine Organisationsstruktur challengen wollen
- Den «Musk-Algorithmus» oder die «5-Schritte-Methode» erwähnen
- Lade die Datei
SKILL.de.mdaus diesem Repository herunter - Gehe in deinem Claude.ai Projekt zu Projekteinstellungen → Skills
- Lade die Datei hoch oder erstelle einen neuen benutzerdefinierten Skill
- Der Skill wird automatisch basierend auf Nutzerinteraktionsmustern aktiviert
Füge den Skill-Inhalt in deine System-Prompts oder benutzerdefinierten Anweisungen ein.
Detaillierte Installationsanweisungen (inkl. API und MCP-Server) findest du im Installationsleitfaden.
Das Repository enthält ein vollständiges Anwendungsbeispiel, das einen Schulanmeldungs-Prozess analysiert, der von 12 auf 5 Schritte reduziert wurde — mit einer Verkürzung der Bearbeitungszeit von 6 Wochen auf unter 24 Stunden.
Kernergebnisse aus dem Beispiel:
- Zeitersparnis (Sekretariat): ~80%
- Zeitersparnis (Eltern): 6 Wochen → 24 Stunden
- Fehlerreduktion: ~90%
- Kostenreduktion: ~CHF 12'000/Jahr
Jede Analyse liefert:
- Klassifizierte Anforderungsliste (🟢 Valide | 🟡 Fragwürdig | 🔴 Löschkandidat)
- Stakeholder-Analyse mit Reversibilitätsplan
- Vorher-Nachher-Prozessvergleich
- Beschleunigungshebel und optimierter Zeitplan
- Priorisierter Automatisierungsplan
- Quick-Win-Matrix (2×2: Aufwand vs. Wirkung)
Der Skill integriert Konzepte aus:
- Lean Manufacturing (Toyota Production System) — Verschwendungselimination
- First Principles Thinking — Konventionen hinterfragen, zu Grundlagen zurückkehren
- Theory of Constraints (Goldratt) — Engpässe identifizieren und optimieren
- Chesterton's Fence — Verstehen vor dem Entfernen
- Additions-Bias-Forschung (Nature, 2021) — Menschen bevorzugen Hinzufügen vor Weglassen
Den vollständigen theoretischen Hintergrund findest du unter Hintergrund.
musk-algorithm-skill/
├── SKILL.md # Der Skill (Englisch)
├── SKILL.de.md # Der Skill (Deutsch)
├── README.md # Dokumentation (Englisch)
├── README.de.md # Dokumentation (Deutsch)
├── LICENSE # MIT-Lizenz
├── CONTRIBUTING.md # Beitragsrichtlinien (Englisch)
├── CONTRIBUTING.de.md # Beitragsrichtlinien (Deutsch)
├── CHANGELOG.md # Änderungsprotokoll
├── docs/
│ ├── installation.md # Installationsleitfaden (Englisch)
│ ├── installation.de.md # Installationsleitfaden (Deutsch)
│ ├── background.md # Theoretischer Hintergrund (Englisch)
│ └── background.de.md # Theoretischer Hintergrund (Deutsch)
└── examples/
├── example-1-school-enrollment.md # Anwendungsbeispiel (Englisch)
└── example-1-schulanmeldungen.de.md # Anwendungsbeispiel (Deutsch)
Beiträge sind willkommen! Siehe CONTRIBUTING.de.md für Richtlinien.
MIT License — siehe LICENSE Datei für Details.
Hayal Oezkan
Marketing und Kommunikation / KI-Fachgruppe Stadtverwaltung Zürich
GitHub: @malkreide
Basierend auf Elon Musks 5-Schritte-Algorithmus, dokumentiert in Walter Isaacsons Biografie Elon Musk (2023), mit Adaptionen aus:
- Lean Manufacturing (Toyota Production System)
- Theory of Constraints (Eliyahu Goldratt)
- Chesterton's Fence (G.K. Chesterton)
- Additions-Bias-Forschung (Adams et al., Nature 2021)
«Wenn du nicht gelegentlich etwas wieder hinzufügen musst, hast du nicht genug gelöscht.» — Elon Musk
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