Eigene KI-Assistenten ohne Code: Custom GPTs & Claude Projects

Warum ueberhaupt ein eigener KI-Assistent?

Wenn du ChatGPT, Claude oder Gemini im Alltag nutzt, tippst du wahrscheinlich staendig aehnliche Dinge: “Antworte auf Schweizerdeutsch-Niveau-Hochdeutsch, ohne Eszett”, “Du bist mein Sparringspartner fuer Projektplanung, hier sind die Eckdaten unseres Teams…”, oder “Beantworte Fragen nur basierend auf diesen drei PDFs”. Das jedes Mal neu zu formulieren ist muehsam - und genau dafuer gibt es Custom GPTs (OpenAI), Claude Projects (Anthropic) und Gemini Gems (Google).

Alle drei loesen dasselbe Problem auf sehr aehnliche Art: Du legst einmal fest, wie sich die KI verhalten soll (System-Instruktionen) und welches Wissen sie zusaetzlich kennen soll (hochgeladene Dateien), und danach steht dieser spezialisierte Assistent bei jedem neuen Chat sofort bereit - ohne dass du wieder bei null anfaengst. Kein Programmieren, keine API, keine Kreditkarte fuer Entwickler-Tools noetig.

Die drei Varianten im Ueberblick

Custom GPTs (ChatGPT)

Ein Custom GPT ist ein gespeicherter ChatGPT-”Charakter” mit eigenem Namen, eigenen Instruktionen, optional hochgeladenen Dateien und optional aktivierten Faehigkeiten (Websuche, Bildgenerierung, Code Interpreter). Du erstellst ihn im GPT-Builder unter chatgpt.com/gpts, entweder im Konversations-Modus (du beschreibst, was du willst, und die KI schreibt die Instruktionen fuer dich) oder direkt in den Konfigurationsfeldern.

Custom GPTs koennen zusaetzlich sogenannte “Actions” bekommen - Anbindungen an externe APIs ueber eine definierte Schnittstelle. Das ist der Punkt, an dem die No-Code-Ebene langsam in Richtung Entwicklung uebergeht; fuer die meisten Alltagsfaelle reichen aber Instruktionen plus Wissensdateien voellig aus.

• Voraussetzung (Stand: 2026-07): Ein bezahltes ChatGPT-Abo (Plus, Pro, Team oder Enterprise), um GPTs zu erstellen. Free-Nutzer koennen oeffentlich geteilte GPTs anderer Leute nutzen.
• Wissen: Bis zu 20 Dateien pro GPT, je bis zu 512 MB.
• Faehigkeiten: Websuche, DALL-E-Bildgenerierung, Code Interpreter (Python-Ausfuehrung) einzeln zuschaltbar.

Claude Projects (Anthropic)

Ein Claude Project ist ein Arbeitsbereich, der Custom Instructions, eine Datei-Wissensbasis und alle zugehoerigen Chats buendelt. Jeder neue Chat innerhalb eines Projects erbt automatisch die Instruktionen und hat Zugriff auf die hochgeladenen Dateien - ohne dass du sie in jedem Gespraech erneut anhaengen musst.

Anders als bei Custom GPTs steht bei Claude Projects weniger “ein einzelner Charakter” im Vordergrund, sondern eher ein thematischer Arbeitsraum: ein Project pro Kunde, pro grosses Dokument, pro wiederkehrende Aufgabe (z. B. “Protokolle schreiben” oder “Code-Review fuer Repo X”).

• Verfuegbarkeit (Stand: 2026-07): Projects gibt es auch im Free-Konto (max. 5 Projects), fuer alle Bezahlstufen (Pro, Max, Team, Enterprise) ohne diese Beschraenkung.
• Custom Instructions: rund 8’000 Zeichen fuer die Verhaltensregeln.
• Wissensbasis: Textdateien, PDFs, Code, CSV, Bilder; Bezahlplaene nutzen dafuer automatisch Retrieval Augmented Generation (RAG, siehe RAG fuer Firmenwissen), damit auch grosse Dateimengen durchsuchbar bleiben statt einfach ins Kontextfenster gequetscht zu werden.

Gemini Gems (Google)

Ein Gem ist Googles Variante desselben Prinzips: Name, Beschreibung, Instruktionen, ein optionales Standard-Werkzeug (z. B. Bildgenerierung, Deep Research, Canvas) und optionale Wissensdateien, gespeichert unter einem Namen und jederzeit abrufbar. Du erstellst einen Gem unter gemini.google.com ueber “Gems entdecken” -> “Neuer Gem”.

Ein praktisches Detail: Ein Zauberstab-Symbol laesst Gemini deine rohen Stichworte automatisch in gut strukturierte Instruktionen umschreiben - hilfreich, wenn dir das Formulieren von System-Prompts schwerfaellt (siehe auch System-Prompts & Engineering).

• Verfuegbarkeit (Stand: 2026-07): Gems funktionieren bereits im kostenlosen Google-Konto, mit vollem Funktionsumfang (mehr Wissensdateien, staerkere Modelle im Hintergrund) im bezahlten Google-AI-Plan.
• Standard-Werkzeug: pro Gem fest waehlbar (z. B. immer mit Bildgenerierung oder immer mit Deep Research starten).

Vergleichstabelle (Stand: 2026-07)

Eigene Instruktionen schreiben

Die Instruktionen sind das Herzstueck jedes eigenen Assistenten. Eine brauchbare Struktur, die bei allen drei Anbietern funktioniert:

ROLLE: Wer/was ist dieser Assistent? (z.B. "Du bist mein Reviewer
fuer technische Dokumentation im Bereich Netzwerktechnik.")

KONTEXT: Was muss die KI ueber die Situation wissen?
(z.B. "Unsere Zielgruppe sind Azubis im 2. Lehrjahr, kein
Fachpublikum.")

STIL: Wie soll die Antwort klingen und aufgebaut sein?
(z.B. "Kurze Absaetze, konkrete Beispiele, keine Marketing-Sprache.")

GRENZEN: Was soll die KI NICHT tun?
(z.B. "Erfinde keine Produktnamen. Wenn eine Information nicht
in den hochgeladenen Dateien steht, sag das explizit.")

FORMAT: In welcher Form soll die Antwort kommen?
(z.B. "Antworte immer mit einer kurzen Zusammenfassung zuerst,
dann Details als Liste.")

Wichtig ist: Instruktionen sind kein Beschwoerungsspruch. Sie sind ein Prompt, der bei jedem Chat im Hintergrund mitgeschickt wird - alle Grundregeln aus Prompting-Grundlagen und Prompting-Vertiefung gelten hier genauso: konkret statt vage, mit Beispielen statt nur Adjektiven, und lieber iterativ verfeinern als beim ersten Versuch perfekt sein wollen.

Wissen und Dateien hochladen

Der zweite Baustein ist die Wissensbasis: PDFs, Textdateien, Tabellen oder Code, die der Assistent bei jeder Antwort als zusaetzliche Grundlage nutzt. Das Prinzip dahinter ist bei laengeren oder vielen Dateien meist RAG (Retrieval Augmented Generation) - die KI liest nicht bei jeder Anfrage alles neu, sondern sucht sich die relevanten Ausschnitte heraus. Mehr zum technischen Hintergrund unter RAG fuer Firmenwissen und Embeddings & Vektoren erklaert.

Praktisch heisst das:

• Aktualitaet zaehlt. Ein hochgeladenes Handbuch von vor drei Jahren fuehrt zu veralteten Antworten - der Assistent weiss nicht automatisch, was sich seither geaendert hat, ausser du aktualisierst die Datei.
• Struktur hilft. Gut formatierte Dokumente (klare Ueberschriften, keine gescannten Bild-PDFs ohne Texterkennung) lassen sich zuverlaessiger durchsuchen als unstrukturierte Textwuesten.
• Menge ist begrenzt. Alle drei Anbieter setzen Grenzen bei Dateianzahl und -groesse (siehe Tabelle oben) - fuer sehr grosse Wissensbestaende (ganze Firmen-Wikis, tausende Dokumente) braucht es eher eine echte RAG-Loesung mit Vektordatenbank, siehe Vektor-Datenbanken.

Wann lohnt sich ein eigener Assistent?

Nicht jede Aufgabe braucht einen eigenen GPT, Project oder Gem. Ein einfacher Entscheidungsbaum:

Nutzt du diesen Prompt/diese Rolle oefter als einmal?
│
├─ Nein, einmalige Sache
│   → Normaler Chat reicht, kein eigener Assistent noetig
│
├─ Ja, aber die Instruktionen aendern sich staendig
│   → Eher ein gespeicherter Text-Prompt zum Wiederverwenden
│     als ein fest konfigurierter Assistent
│
├─ Ja, gleichbleibende Rolle/Regeln UND eigene Referenzdateien
│   → Custom GPT / Claude Project / Gemini Gem - genau dafuer gemacht
│
├─ Ja, und mehrere Kollegen sollen denselben Assistenten nutzen
│   → Claude Project (Team-Freigabe) oder GPT Store (intern/oeffentlich)
│     oder Gem-Freigabe im Workspace
│
└─ Ja, und es braucht Anbindung an externe Systeme/APIs
    → Custom GPT mit Actions, oder eher gleich Richtung
      echter Agent/API-Integration (siehe KI-Agents & Tool-Use)

Typische gute Kandidaten aus dem Alltag: ein Assistent, der immer im gleichen Format Protokolle aus Stichworten erstellt; einer, der Support-Antworten nach dem Ton deiner Firma formuliert; einer, der Code-Reviews nach euren internen Guidelines macht; oder einer, der Rueckfragen zu einem bestimmten Vertragswerk oder Handbuch beantwortet, ohne dass du die Datei jedes Mal neu anhaengst.

Teilen: von privat bis oeffentlich

Alle drei Anbieter kennen abgestufte Freigabe-Optionen, mit leicht unterschiedlichen Details:

• Custom GPTs: “Nur ich” (privat), “Jeder mit Link” (Teilen ohne oeffentliche Auffindbarkeit), oder “Oeffentlich” im GPT Store. Fuer oeffentliche, stark genutzte GPTs gibt es (Stand: 2026-07) ein Builder-Vergueutungsprogramm, das auf Nutzungsintensitaet basiert - realistisch lohnt sich das aber nur fuer sehr wenige, stark genutzte GPTs.
• Claude Projects: Freigabe an einzelne Personen per E-Mail-Adresse, mit Rollen “Nur ansehen” oder “Bearbeiten”; auf Team-/Enterprise-Plaenen zusaetzlich firmenweite Sichtbarkeit (“Public” innerhalb der Organisation) moeglich. Wird ein Project archiviert, werden alle Freigaben zurueckgesetzt.
• Gemini Gems: Teilen per Link oder E-Mail-Adresse, mit Steuerung, wer den Gem nutzen darf, und optional einem Ablaufdatum fuer den Zugriff - aehnlich wie das Teilen einer Google-Drive-Datei.

Grenzen dieser No-Code-Assistenten

So praktisch das Prinzip ist, ein paar Grenzen solltest du kennen:

• Kein echtes “Training”. Ein Custom GPT, Project oder Gem trainiert das zugrundeliegende Modell nicht neu - es gibt ihm nur zusaetzlichen Kontext bei jeder Anfrage mit. Fuer tiefgreifend anderes Verhalten (z.B. eine ganz eigene Fachsprache “einbrennen”) braucht es Fine-Tuning, siehe Fine-Tuning vs. RAG vs. Prompting.
• Anbieter-Lock-in. Ein Custom GPT laeuft nur in ChatGPT, ein Gem nur in Gemini, ein Claude Project nur in Claude. Willst du denselben Assistenten anbieteruebergreifend nutzen, musst du Instruktionen und Dateien manuell in jedem Tool nachbauen.
• Kein Ersatz fuer echte Anwendungen. Fuer produktive, mehrstufige Prozesse mit eigener Logik, Datenbankanbindung oder mehreren zusammenarbeitenden KI-Schritten sind API-basierte Loesungen (siehe LLM-APIs: Grundlagen, MCP - Model Context Protocol) die passendere Wahl.
• Halluzinationen bleiben moeglich. Auch mit eigenen Wissensdateien erfindet die KI gelegentlich Details, wenn die Antwort nicht klar in den Dateien steht - siehe Warum KI halluziniert. Eine Instruktion wie “Sag explizit, wenn etwas nicht in den Unterlagen steht” reduziert das Risiko, eliminiert es aber nicht.
• Wartung noetig. Ein einmal erstellter Assistent veraltet, wenn sich Prozesse aendern oder Dateien nicht aktualisiert werden. Wer einen Assistenten fuer wiederkehrende Aufgaben baut, sollte ihn periodisch pruefen - genau wie jede andere interne Vorlage.

Weiterlernen

• Creating and editing GPTs (OpenAI Help Center, offiziell)
• Was sind Projects? (Claude Help Center, offiziell)
• Projekt-Sichtbarkeit und Freigabe verwalten (Claude Help Center, offiziell)
• Tips for creating custom Gems (Google Gemini Help, offiziell)
• Gemini Gems - Uebersicht (Google, offiziell)
• Introducing the GPT Store (OpenAI, offiziell)

Verwandte Artikel: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot & Co. - Prompting-Grundlagen - RAG fuer Firmenwissen - KI-Nutzungsrichtlinie fuer KMU