R to @aiwithmayank: 1/ The Brain Dump Processor
Prompt:
"I'm going to dump everything on my mind right now ideas, tasks, worries, half-thoughts. Don't judge or filter anything. Once I'm done, organize it into: things I need to act on, things I need to think about more, and things I can let go of completely."
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 1/ Der Brain-Dump-Prozessor
Eingabeaufforderung:
„Alle Ideen, Aufgaben, Sorgen, Halbgedanken, die mir gerade in den Sinn kommen, werfe ich ab. Beurteile oder filtere nichts. Sobald ich fertig bin, organisiere es in: Dinge, auf die ich reagieren muss, Dinge, über die ich noch mehr nachdenken muss, und Dinge, die ich komplett loslassen kann.“
🚨 BREAKING: Note-taking is a waste of time.
Claude can build a second brain for you in minutes.
Here are 10 Claude prompts to think, organize, and remember like a machine
🇩🇪 Übersetzung
RT von @aiwithmayank: 🚨 BREAKING: Notizen zu machen ist Zeitverschwendung.
Claude kann in wenigen Minuten ein zweites Gehirn für Sie aufbauen.
Hier sind 10 Anregungen von Claude, wie eine Maschine zu denken, zu organisieren und sich zu erinnern
R to @aiwithmayank: If you made it this far, you'll love The Shift.
Every day, there's a new AI breakthrough changing how people work and live.
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R to @aiwithmayank: Repo: http://github.com/Shpigford/chops
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Repo: http://github.com/Shpigford/chops
This is the most amazing thing I've seen in a while...
If you use Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf, or Amp your skills are scattered across all over your machine right now.
Chops just killed that problem completely.
It's a native macOS app that pulls every AI agent skill you have into one dashboard searchable, editable, organized, and always in sync.
Here's what makes it different from every other "manage your prompts" thing:
→ It reads directly from the real files. No copy-paste, no sync issues, no drift.
→ FSEvents-based file watching the moment you edit anything on disk, Chops updates instantly.
→ Built-in monospaced editor with Cmd+S save and frontmatter parsing. Edit skills without ever opening a terminal.
→ Full-text search across name, description, and content of every skill across every agent you use.
→ Collections let you group and organize skills your way without moving or modifying a single source file.
→ Create new skills with one click and it generates the correct boilerplate for whichever agent you're targeting.
Seven agents supported: Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf, Copilot, Aider, Amp.
Pure SwiftUI. No web views. No Electron. No sandbox.
This is what your AI dev setup was missing.
100% Open Source. MIT License.
🇩🇪 Übersetzung
RT von @aiwithmayank: Das ist das Erstaunlichste, was ich seit langem gesehen habe ...
Wenn Sie Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf oder Amp verwenden, sind Ihre Fähigkeiten derzeit über die gesamte Maschine verteilt.
Chops hat dieses Problem einfach völlig beseitigt.
Es handelt sich um eine native macOS-App, die alle KI-Agent-Fähigkeiten, die Sie haben, in einem Dashboard zusammenfasst, das durchsuchbar, bearbeitbar, organisiert und immer synchron ist.
Das unterscheidet es von allen anderen „Eingabeaufforderungen verwalten“-Funktionen:
→ Es liest direkt aus den echten Dateien. Kein Kopieren und Einfügen, keine Synchronisierungsprobleme, kein Drift.
→ FSEvents-basierte Dateiüberwachung: Sobald Sie etwas auf der Festplatte bearbeiten, wird Chops sofort aktualisiert.
→ Integrierter Monospace-Editor mit Cmd+S-Speichern und Frontmatter-Parsing. Bearbeiten Sie Fertigkeiten, ohne jemals ein Terminal öffnen zu müssen.
→ Volltextsuche nach Name, Beschreibung und Inhalt jeder Fertigkeit in jedem von Ihnen verwendeten Agenten.
→ Mit Sammlungen können Sie Fähigkeiten nach Ihren Wünschen gruppieren und organisieren, ohne eine einzelne Quelldatei zu verschieben oder zu ändern.
→ Erstellen Sie mit einem Klick neue Fähigkeiten und es wird das richtige Muster für den Agenten generiert, den Sie ansprechen.
Sieben Agenten werden unterstützt: Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf, Copilot, Aider, Amp.
Reine SwiftUI. Keine Webansichten. Kein Elektron. Kein Sandkasten.
Das hat Ihrem KI-Entwickler-Setup gefehlt.
100 % Open Source. MIT-Lizenz.
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R to @aiwithmayank: The full Strict Editor stack save this.
Run these in order on anything important before you publish or send:
Pass 1 → "You are a Strict Editor with zero tolerance. Cut every filler word, passive construction, and hedge. Show me every cut with a reason."
Pass 2 → "What is the single weakest claim left? Where am I still hedging? Show me exactly where I'm not committing."
Pass 3 → "Should the first paragraph be deleted? Start the piece at the point where something real happens."
Pass 4 → "What claim in this writing requires proof I haven't provided? Where am I asking for trust I haven't earned?"
Four passes. Fifteen minutes.
The difference between what you wrote and what comes out the other side is not small.
Most people edit for clarity.
Strict Editor edits for honesty.
Those are not the same thing.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Der vollständige Strict Editor-Stack speichert dies.
Führen Sie diese der Reihe nach für alles Wichtige aus, bevor Sie es veröffentlichen oder senden:
Durchgang 1 → „Sie sind ein strenger Redakteur mit Nulltoleranz. Schneiden Sie jedes Füllwort, jede Passivkonstruktion und jede Absicherung. Zeigen Sie mir jeden Schnitt mit einer Begründung.“
Durchgang 2 → „Was ist der schwächste verbleibende Einzelanspruch? Wo sichere ich mich noch ab? Zeigen Sie mir genau, wo ich mich nicht verpflichte.“
Durchgang 3 → „Soll der erste Absatz gelöscht werden? Beginnen Sie das Stück an der Stelle, an der etwas Wirkliches passiert.“
Durchgang 4 → „Welche Behauptung in diesem Schreiben erfordert Beweise, die ich nicht vorgelegt habe? Wo bitte ich um Vertrauen, das ich nicht verdient habe?“
Vier Pässe. Fünfzehn Minuten.
Der Unterschied zwischen dem, was Sie geschrieben haben, und dem, was auf der anderen Seite herauskommt, ist nicht gering.
Die meisten Leute redigieren aus Gründen der Klarheit.
Strenge Editor-Änderungen aus Gründen der Ehrlichkeit.
Das ist nicht dasselbe.
R to @aiwithmayank: The opening line test the cut that hurts most.
Strict Editor will almost always kill your first paragraph.
Not because it's badly written.
Because it's a warmup you wrote for yourself.
"In today's world, content is everywhere."
"We live in a time when attention is currency."
"Everyone has heard the advice to write clearly."
These sentences exist because you needed to start somewhere.
The reader doesn't need them. They got there already.
Run this prompt on any piece of writing you've finished:
"Read the first paragraph of my writing. Would anything be lost if it was deleted entirely and the piece started at the second paragraph? If not, delete it and tell me what the new opening line is."
Nine times out of ten, the answer is delete it.
The piece that starts at your second paragraph is almost always stronger than the one that starts at your first.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Die Eröffnungszeile testet den Schnitt, der am meisten schmerzt.
Ein strenger Editor wird fast immer Ihren ersten Absatz zerstören.
Nicht weil es schlecht geschrieben ist.
Weil es ein Warmup ist, das du für dich selbst geschrieben hast.
„In der heutigen Welt sind Inhalte überall.“
„Wir leben in einer Zeit, in der Aufmerksamkeit eine Währung ist.“
„Jeder hat den Rat gehört, klar zu schreiben.“
Diese Sätze existieren, weil man irgendwo anfangen musste.
Der Leser braucht sie nicht. Sie sind bereits dort angekommen.
Führen Sie diese Eingabeaufforderung für jeden Text aus, den Sie fertiggestellt haben:
„Lesen Sie den ersten Absatz meines Schreibens. Würde etwas verloren gehen, wenn es vollständig gelöscht würde und das Stück beim zweiten Absatz beginnen würde? Wenn nicht, löschen Sie es und sagen Sie mir, wie die neue Eröffnungszeile lautet.“
In neun von zehn Fällen lautet die Antwort: Löschen.
Der Teil, der mit Ihrem zweiten Absatz beginnt, ist fast immer stärker als der, der mit Ihrem ersten beginnt.
R to @aiwithmayank: The add-on prompt run this immediately after the first pass.
After Strict Editor rewrites your draft, paste the new version back in and run this:
"Now read this as a skeptical reader who has seen a thousand mediocre pieces on this topic. What is the single weakest claim left in this writing? What sentence would make a smart reader stop and think 'I don't believe this'? What is the one thing I'm still not committing to fully? Show me exactly where I'm still hedging."
This is the second cut that most writers never make.
The first pass removes obvious weakness.
The second pass finds the structural weakness the argument you're circling around but never actually landing.
Most writing fails not because of bad sentences.
It fails because the writer never fully committed to the point they were trying to make.
This prompt forces the commitment.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Die Add-on-Eingabeaufforderung führt dies sofort nach dem ersten Durchgang aus.
Nachdem Strict Editor Ihren Entwurf neu geschrieben hat, fügen Sie die neue Version wieder ein und führen Sie Folgendes aus:
„Lesen Sie dies nun als skeptischer Leser, der tausend mittelmäßige Artikel zu diesem Thema gesehen hat. Was ist die schwächste Behauptung in diesem Text? Welcher Satz würde einen klugen Leser dazu bringen, innezuhalten und zu denken: ‚Das glaube ich nicht‘? Was ist das Einzige, wozu ich mich immer noch nicht vollständig entscheide? Zeigen Sie mir genau, wo ich mich noch absichere.“
Dies ist der zweite Schnitt, den die meisten Autoren nie machen.
Der erste Durchgang beseitigt offensichtliche Schwächen.
Der zweite Durchgang findet die strukturelle Schwäche, das Argument, das Sie umkreisen, aber nie wirklich landen.
Die meisten Texte scheitern nicht an schlechten Sätzen.
Es scheitert, weil sich der Autor nie vollständig auf den Punkt eingelassen hat, den er ansprechen wollte.
Diese Aufforderung erzwingt die Verpflichtung.
R to @aiwithmayank: The hedge word massacre this one stings.
Read your last piece of writing.
Count how many times you used:
→ "might"
→ "could"
→ "perhaps"
→ "somewhat"
→ "relatively"
→ "generally"
→ "often"
→ "tends to"
→ "in many cases"
→ "it seems"
Every one of those is a place where you didn't trust your own point.
You had an argument. Then you flinched.
Strict Editor forces a binary choice on every hedge: commit or cut.
"This approach might improve results" becomes "This approach improves results" or it gets deleted because you don't actually believe it.
The version that survives is always stronger.
The version that gets cut was never load-bearing to begin with.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Das Hedge-Wort-Massaker schmerzt.
Lesen Sie Ihren letzten Text.
Zählen Sie, wie oft Sie Folgendes verwendet haben:
→ „könnte“
→ „könnte“
→ „vielleicht“
→ „etwas“
→ „relativ“
→ „allgemein“
→ „oft“
→ „neigt dazu“
→ „in vielen Fällen“
→ „es scheint“
Jedes davon ist ein Ort, an dem Sie Ihrem eigenen Standpunkt nicht vertraut haben.
Du hattest einen Streit. Dann zuckte du zusammen.
Der strenge Editor erzwingt bei jeder Absicherung eine binäre Wahl: Festschreiben oder Schneiden.
„Dieser Ansatz könnte die Ergebnisse verbessern“ wird zu „Dieser Ansatz verbessert die Ergebnisse“ oder es wird gelöscht, weil Sie nicht wirklich daran glauben.
Die überlebende Version ist immer stärker.
Die zugeschnittene Version war von vornherein nie tragfähig.
R to @aiwithmayank: The passive voice problem and why Strict Editor catches what you miss.
Passive voice doesn't just weaken sentences.
It hides accountability.
"Mistakes were made." By who?
"The decision was taken." By who?
"Results were found to be significant." By who, measuring what?
Strict Editor flags every passive construction and forces you to name the actor.
"The team made mistakes."
"Leadership took the decision."
"Researchers found significant results."
Three words longer in each case. Ten times clearer.
The reason writers default to passive voice isn't laziness.
It's fear. Passive voice lets you make claims without committing to them.
Strict Editor removes that escape hatch.
Every claim needs an owner. Every result needs a cause.
That's what strong writing actually is.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Das Passivproblem und warum Strict Editor fängt, was Sie verpassen.
Das Passiv schwächt nicht nur Sätze.
Es verbirgt die Verantwortung.
„Es wurden Fehler gemacht.“ Von wem?
„Die Entscheidung ist gefallen.“ Von wem?
„Die Ergebnisse erwiesen sich als signifikant.“ Von wem, was messen?
Der strenge Editor markiert jede passive Konstruktion und zwingt Sie, den Schauspieler zu benennen.
„Die Mannschaft hat Fehler gemacht.“
„Die Führung hat die Entscheidung getroffen.“
„Forscher fanden signifikante Ergebnisse.“
Jeweils drei Wörter länger. Zehnmal klarer.
Der Grund dafür, dass Autoren standardmäßig das Passiv verwenden, ist nicht Faulheit.
Es ist Angst. Mit der passiven Stimme können Sie Ansprüche geltend machen, ohne sich darauf festzulegen.
Strict Editor entfernt diese Notluke.
Jeder Anspruch braucht einen Eigentümer. Jedes Ergebnis braucht eine Ursache.
Das ist es, was starkes Schreiben eigentlich ausmacht.
R to @aiwithmayank: What "filler words" actually means and why you have more than you think.
Most writers know to cut "very," "really," and "just."
That's the beginner list.
Strict Editor goes deeper.
It flags the invisible filler the sentences that feel substantive but say nothing.
"This is an important concept to understand."
Cut. You just used a sentence to say "pay attention." That's the reader's job.
"There are many ways in which this could be applied."
Cut. Name one or say nothing.
"It's worth noting that..."
Cut. Everything in your piece should be worth noting. That phrase is a tell.
I ran Strict Editor on a 600-word LinkedIn post I thought was tight.
It cut 180 words.
Every single cut was correct.
The post went from adequate to sharp in one pass.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Was „Füllwörter“ eigentlich bedeuten und warum Sie mehr haben, als Sie denken.
Die meisten Autoren wissen, wie man „sehr“, „wirklich“ und „gerade“ schneidet.
Das ist die Anfängerliste.
Der strenge Editor geht tiefer.
Es markiert den unsichtbaren Füller der Sätze, die sich inhaltlich anfühlen, aber nichts sagen.
„Dies ist ein wichtiges Konzept, das es zu verstehen gilt.“
Schneiden. Sie haben gerade einen Satz verwendet, um zu sagen: „Achten Sie darauf.“ Das ist die Aufgabe des Lesers.
„Es gibt viele Möglichkeiten, wie dies angewendet werden könnte.“
Schneiden. Nennen Sie einen oder sagen Sie nichts.
„Es ist erwähnenswert, dass…“
Schneiden. Alles in Ihrem Stück sollte erwähnenswert sein. Dieser Satz ist ein Hinweis.
Ich habe Strict Editor für einen LinkedIn-Beitrag mit 600 Wörtern ausgeführt, den ich für knapp gehalten habe.
Es hat 180 Wörter gekürzt.
Jeder einzelne Schnitt war korrekt.
Der Pfosten ging in einem Durchgang von ausreichend zu scharf.
R to @aiwithmayank: Use this exact prompt that activates Strict Editor mode.
Copy this word for word:
"You are a Strict Editor with zero tolerance for weak writing. Your job is not to encourage it's to cut. Go through my writing line by line. Delete every filler word. Kill every sentence that doesn't earn its place. Replace every vague claim with a specific one or cut it entirely. Flag every passive voice construction. Mark every hedge word 'perhaps,' 'might,' 'could,' 'somewhat' and force me to either commit or delete. When you're done, show me the new version AND a list of every cut with a one-line reason why it had to go.
Here is my writing: [paste here]"
That's the whole unlock.
The key phrase is "show me every cut with a reason why."
That turns it from a rewrite tool into an editing education.
You don't just get better text. You learn exactly where your writing breaks down.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Verwenden Sie genau diese Eingabeaufforderung, die den Strict Editor-Modus aktiviert.
Kopieren Sie dieses Wort für Wort:
„Sie sind ein strenger Redakteur mit Nulltoleranz für schwache Texte. Ihre Aufgabe besteht nicht darin, sie zum Schneiden zu ermutigen. Gehen Sie meine Texte Zeile für Zeile durch Liste aller Kürzungen mit einer einzeiligen Begründung, warum sie entfernt werden musste.
Hier ist mein Text: [hier einfügen]“
Das ist die ganze Freischaltung.
Der Schlüsselsatz lautet: „Zeigen Sie mir jeden Schnitt mit einem Grund dafür.“
Das macht es von einem Rewrite-Tool zu einer Redaktionsausbildung.
Sie erhalten nicht nur bessere Texte. Sie erfahren genau, wo Ihr Schreiben scheitert.
FORGET GRAMMARLY and all the paid writing editors.
ChatGPT has a mode you can use as a “Strict Editor” to rewrite your work with zero mercy.
It removes filler words, replaces weak sentences, and forces vague claims to become specific.
Here’s how to activate it:
🇩🇪 Übersetzung
RT von @aiwithmayank: VERGESSEN SIE GRAMMARLY und all die bezahlten Redakteure.
ChatGPT verfügt über einen Modus, den Sie als „strenger Editor“ verwenden können, um Ihre Arbeit gnadenlos neu zu schreiben.
Es entfernt Füllwörter, ersetzt schwache Sätze und zwingt vage Behauptungen dazu, konkret zu werden.
So aktivieren Sie es:
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R to @aiwithmayank: Musk uses it on rocket physics.
Feynman used it on quantum mechanics.
You can use it on anything.
The prompt is free. The thinking is yours to keep.
Save this thread.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Musk verwendet es in der Raketenphysik.
Feynman verwendete es auf die Quantenmechanik.
Sie können es für alles verwenden.
Die Eingabeaufforderung ist kostenlos. Das Denken liegt bei Ihnen.
Speichern Sie diesen Thread.
R to @aiwithmayank: Everyone uses Claude as a search engine with better writing.
Ask it to explain. Summarize. Rewrite.
That's 10% of what it can do.
First Principles mode is a different tool entirely.
It doesn't tell you what to think about a topic.
It shows you how to think about it from the ground up, assumption by assumption, until you hit something real.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Jeder nutzt Claude als Suchmaschine mit besserem Text.
Bitten Sie es um eine Erklärung. Zusammenfassen. Umschreiben.
Das sind 10 % dessen, was es leisten kann.
Der Modus „Erste Prinzipien“ ist ein völlig anderes Werkzeug.
Es sagt einem nicht, was man über ein Thema denken soll.
Es zeigt Ihnen, wie Sie von Grund auf und Annahme für Annahme darüber nachdenken, bis Sie auf etwas Reales stoßen.
R to @aiwithmayank: The full First Principles stack save this.
Run these in order on any topic, problem, or idea:
Step 1 → "Break [topic] down using first principles. Strip every assumption. Rebuild from only what's provably true."
Step 2 → "Explain it as if I'm 12. If it's not simple yet, keep going."
Step 3 → "What are the 5 assumptions this field makes that beginners just accept? Which ones are actually proven?"
Step 4 → "If the 3 most important assumptions turned out to be wrong, what happens?"
Step 5 → "Starting from zero no industry, no convention what would you build using only the fundamentals we've established?"
Each step strips another layer.
By step 5 you're not thinking about the topic the way everyone else thinks about it.
You're thinking about it from the ground up.
That's the difference between knowledge and understanding.
Claude can get you there. Most people just never ask it to.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Der vollständige First Principles-Stack speichert dies.
Führen Sie diese der Reihe nach zu jedem Thema, Problem oder jeder Idee aus:
Schritt 1 → „Bröseln Sie [Thema] anhand der Grundprinzipien auf. Entfernen Sie alle Annahmen. Bauen Sie es nur auf der Grundlage dessen wieder auf, was nachweislich wahr ist.“
Schritt 2 → „Erklären Sie es, als wäre ich 12. Wenn es noch nicht einfach ist, machen Sie weiter.“
Schritt 3 → „Welche 5 Annahmen werden in diesem Bereich von Anfängern einfach akzeptiert? Welche sind tatsächlich bewiesen?“
Schritt 4 → „Wenn sich herausstellt, dass die drei wichtigsten Annahmen falsch sind, was passiert dann?“
Schritt 5 → „Von Null anfangen, keine Branche, keine Konvention. Was würden Sie aufbauen, wenn Sie nur die von uns festgelegten Grundlagen verwenden würden?“
Jeder Schritt entfernt eine weitere Schicht.
Bei Schritt 5 denken Sie nicht mehr so über das Thema nach, wie alle anderen darüber denken.
Sie denken von Grund auf darüber nach.
Das ist der Unterschied zwischen Wissen und Verstehen.
Claude kann Sie dorthin bringen. Die meisten Leute verlangen einfach nie danach.
R to @aiwithmayank: 4/ The "Musk test" the final prompt in the stack.
After you've done the full breakdown, run this:
"If you were starting from zero no existing industry, no conventional wisdom, no inherited approach and you only had the fundamental truths we've established, how would you build the solution from scratch? What would look completely different from how it's done today?"
This is the Musk question.
Not "how do we improve what exists?"
"If none of this existed and we started from physics alone, what would we actually build?"
The gap between your current answer and this answer is exactly where the opportunity lives.
Every industry disruption in the last 20 years came from someone who asked this question seriously.
Claude can help you ask it about anything.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 4/ Der „Musk-Test“, die letzte Eingabeaufforderung im Stapel.
Nachdem Sie die vollständige Aufschlüsselung durchgeführt haben, führen Sie Folgendes aus:
„Wenn Sie bei Null anfangen würden, keine bestehende Branche, keine konventionelle Weisheit, keinen übernommenen Ansatz und nur die grundlegenden Wahrheiten hätten, die wir festgestellt haben, wie würden Sie dann die Lösung von Grund auf aufbauen? Was würde völlig anders aussehen als heute?“
Das ist die Musk-Frage.
Nicht „Wie verbessern wir das Bestehende?“
„Wenn es das alles nicht gäbe und wir nur von der Physik ausgehen würden, was würden wir dann eigentlich bauen?“
In der Lücke zwischen Ihrer aktuellen Antwort und dieser Antwort liegt genau die Chance.
Jede Branchenstörung in den letzten 20 Jahren ging von jemandem aus, der diese Frage ernsthaft gestellt hat.
Claude kann Ihnen bei allen Fragen behilflich sein.
R to @aiwithmayank: 3/ The learning version use this before studying anything new.
Before you read a textbook chapter, watch a lecture, or start a course run this:
"I'm about to learn [topic]. Before I do, break down the 5 core assumptions this field makes that beginners just accept as true. What would someone need to question to genuinely understand this subject rather than just memorize it?"
This primes your brain to learn actively instead of passively.
You go into the material already knowing which assumptions to interrogate.
The people who get genuinely good at a subject aren't the ones who memorize the most.
They're the ones who question the foundations everyone else takes for granted.
This prompt tells you exactly what those foundations are before you even start.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 3/ Die Lernversion verwendet dies, bevor Sie etwas Neues lernen.
Bevor Sie ein Lehrbuchkapitel lesen, sich eine Vorlesung ansehen oder einen Kurs beginnen, führen Sie Folgendes durch:
„Ich bin dabei, [Thema] zu lernen. Bevor ich das tue, erläutern Sie bitte die 5 Kernannahmen, die dieses Fachgebiet zugrunde legt und die Anfänger einfach als wahr akzeptieren. Was müsste jemand hinterfragen, um dieses Thema wirklich zu verstehen, anstatt es nur auswendig zu lernen?“
Dies bereitet Ihr Gehirn darauf vor, aktiv statt passiv zu lernen.
Sie gehen auf das Material ein und wissen bereits, welche Annahmen Sie hinterfragen müssen.
Die Leute, die in einem Fach wirklich gut werden, sind nicht diejenigen, die sich am meisten merken.
Sie sind diejenigen, die die Grundlagen in Frage stellen, die alle anderen für selbstverständlich halten.
Diese Eingabeaufforderung sagt Ihnen genau, was diese Grundlagen sind, bevor Sie überhaupt beginnen.
R to @aiwithmayank: 2/ The business version this one is worth actual money.
Run this prompt on any business problem you're stuck on:
"Apply first principles thinking to [business problem]. List every assumption I'm making about how this problem should be solved. Then ask: if none of these assumptions existed, what would be the most direct path from the problem to the outcome? What is the simplest possible version of a solution that works?"
This is how Musk looked at the car industry and decided to sell directly to consumers.
Everyone assumed you needed dealerships. Nobody questioned why.
First principles said: customer wants car, company makes car, why is there a middleman?
The assumption was so baked in that an entire industry built itself around it.
Claude will do this for your business problem in 60 seconds.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 2/ Die Business-Version ist echtes Geld wert.
Führen Sie diese Eingabeaufforderung bei jedem geschäftlichen Problem aus, bei dem Sie nicht weiterkommen:
„Wenden Sie das Grundprinzipien-Denken auf [Geschäftsproblem] an. Listen Sie alle Annahmen auf, die ich darüber mache, wie dieses Problem gelöst werden sollte. Fragen Sie dann: Wenn keine dieser Annahmen gäbe, was wäre der direkteste Weg vom Problem zum Ergebnis? Was ist die einfachste mögliche Version einer Lösung, die funktioniert?“
So betrachtete Musk die Automobilindustrie und beschloss, direkt an Verbraucher zu verkaufen.
Alle gingen davon aus, dass Sie Händler brauchten. Niemand fragte warum.
Die ersten Prinzipien besagten: Der Kunde möchte ein Auto, das Unternehmen stellt ein Auto her, warum gibt es einen Mittelsmann?
Die Annahme war so tief verankert, dass sich eine ganze Branche darauf aufgebaut hat.
Claude erledigt dies für Ihr Geschäftsproblem in 60 Sekunden.
R to @aiwithmayank: The best topics to run this on and what the output looks like.
First Principles mode works best on topics that feel complex because of jargon, not because of actual complexity.
Try it on these and watch what happens:
→ "How does compound interest actually work"
→ "What is inflation really"
→ "Why do businesses fail"
→ "How does machine learning learn anything"
→ "What makes a product go viral"
I ran it on "how machine learning works."
Normal explanation: training data, gradient descent, loss functions, backpropagation.
First principles version:
"A machine learning model is a function that takes inputs and produces outputs. We adjust its internal numbers until the outputs match what we want. That's the complete picture. Everything else is a method for doing the adjustment more efficiently."
One sentence. Total clarity.
That's what first principles does to complexity.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Die besten Themen zum Ausführen und wie die Ausgabe aussieht.
Der Modus „Erste Prinzipien“ eignet sich am besten für Themen, die sich aufgrund des Fachjargons und nicht aufgrund der tatsächlichen Komplexität komplex anfühlen.
Probieren Sie es hier aus und beobachten Sie, was passiert:
→ „Wie funktioniert eigentlich der Zinseszins?“
→ „Was ist Inflation eigentlich?“
→ „Warum Unternehmen scheitern“
→ „Wie lernt maschinelles Lernen etwas?“
→ „Was macht ein Produkt viral“
Ich habe es zum Thema „Wie maschinelles Lernen funktioniert“ ausgeführt.
Normale Erklärung: Trainingsdaten, Gradientenabstieg, Verlustfunktionen, Backpropagation.
Version der ersten Prinzipien:
„Ein Modell für maschinelles Lernen ist eine Funktion, die Eingaben entgegennimmt und Ausgaben erzeugt. Wir passen seine internen Zahlen an, bis die Ausgaben unseren Wünschen entsprechen. Das ist das Gesamtbild. Alles andere ist eine Methode, um die Anpassung effizienter durchzuführen.“
Ein Satz. Völlige Klarheit.
Das ist es, was erste Prinzipien mit der Komplexität bewirken.
R to @aiwithmayank: 1/ The Feynman add-on - stack this on top for maximum clarity.
After your first principles breakdown, run this second prompt immediately:
"Now explain the same concept as if I'm a 12-year-old who has never heard any of these ideas before. No jargon. No assumed knowledge. If you can't explain it simply, that means there's still hidden complexity we haven't broken down yet. Keep going until it's genuinely simple."
This is the Feynman Technique built into a prompt.
Feynman believed that if you couldn't explain something simply, you didn't understand it yet.
The gaps in your simple explanation are exactly where your understanding breaks down.
Claude will find those gaps and keep drilling until the explanation holds.
Most people stop at "I kind of get it."
This prompt forces you to actually get it.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 1/ Das Feynman-Add-on – stapeln Sie es oben für maximale Klarheit.
Führen Sie nach der Aufschlüsselung Ihrer ersten Prinzipien sofort diese zweite Eingabeaufforderung aus:
„Erklären Sie jetzt dasselbe Konzept, als ob ich ein 12-Jähriger wäre, der noch nie eine dieser Ideen gehört hat. Kein Fachjargon. Kein vorausgesetztes Wissen. Wenn Sie es nicht einfach erklären können, bedeutet das, dass es immer noch eine verborgene Komplexität gibt, die wir noch nicht aufgeschlüsselt haben. Machen Sie weiter, bis es wirklich einfach ist.“
Dies ist die in eine Eingabeaufforderung integrierte Feynman-Technik.
Feynman glaubte, dass man etwas noch nicht versteht, wenn man es nicht einfach erklären kann.
Die Lücken in Ihrer einfachen Erklärung sind genau der Punkt, an dem Ihr Verständnis scheitert.
Claude wird diese Lücken finden und weiter bohren, bis die Erklärung zutrifft.
Die meisten Leute bleiben bei „Ich verstehe es irgendwie“ stehen.
Diese Aufforderung zwingt Sie dazu, es tatsächlich zu bekommen.
R to @aiwithmayank: Why this prompt works differently than just asking Claude to "explain" something.
When you ask Claude to explain a topic normally, it pattern-matches to the best existing explanation it's seen.
You get a clear, well-organized version of conventional wisdom.
That's useful. But it's not thinking.
The First Principles prompt forces something different.
It makes Claude identify what's assumed versus what's proven. That's a fundamentally different cognitive operation than summarizing.
Try it on something you think you understand completely.
Ask Claude to break down "how a business makes money" using first principles.
Watch it strip away every assumption pricing, customers, value, exchange until it hits the actual bedrock truth.
You'll realize half of what you "knew" was inherited from somewhere else.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Warum diese Aufforderung anders funktioniert, als Claude einfach zu bitten, etwas zu „erklären“.
Wenn Sie Claude bitten, ein Thema normal zu erklären, wird das Muster mit der besten vorhandenen Erklärung abgeglichen, die es gesehen hat.
Sie erhalten eine klare, gut organisierte Version konventioneller Weisheit.
Das ist nützlich. Aber es ist kein Denken.
Die Aufforderung zu den Ersten Prinzipien erzwingt etwas anderes.
Dadurch erkennt Claude, was angenommen und was bewiesen ist. Das ist eine grundlegend andere kognitive Operation als das Zusammenfassen.
Probieren Sie es an etwas aus, von dem Sie glauben, dass Sie es vollständig verstehen.
Bitten Sie Claude, anhand der Grundprinzipien aufzuschlüsseln, „wie ein Unternehmen Geld verdient“.
Beobachten Sie, wie es alle Annahmen über Preisgestaltung, Kunden, Wert und Austausch beseitigt, bis es die eigentliche Grundwahrheit erreicht.
Sie werden feststellen, dass die Hälfte von dem, was Sie „wussten“, von woanders geerbt wurde.
R to @aiwithmayank: Use this exact prompt that activates First Principles mode.
Copy this word for word:
"Break [topic] down using first principles thinking. Start by identifying every assumption people commonly make about this topic. Then strip each assumption away and ask: what is fundamentally, provably true here? Rebuild the concept from only what remains. Show me what changes when you remove inherited thinking."
That's it.
The key phrase is "strip each assumption away."
Without that instruction, Claude defaults to explaining what everyone already knows.
With it, Claude goes layer by layer assumption by assumption until it hits bedrock.
What comes out the other side is a completely different understanding of the topic.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Verwenden Sie genau diese Eingabeaufforderung, die den First Principles-Modus aktiviert.
Kopieren Sie dieses Wort für Wort:
„Bröseln Sie [Thema] anhand der Grundprinzipien des Denkens auf. Identifizieren Sie zunächst alle Annahmen, die Menschen üblicherweise zu diesem Thema machen. Entfernen Sie dann jede Annahme und fragen Sie: Was ist hier im Grunde nachweislich wahr? Bauen Sie das Konzept nur aus dem, was übrig bleibt, neu auf. Zeigen Sie mir, was sich ändert, wenn Sie vererbtes Denken entfernen.“
Das ist es.
Der Schlüsselsatz lautet: „Entfernen Sie jede Annahme.“
Ohne diese Anweisung erklärt Claude standardmäßig, was jeder bereits weiß.
Damit geht Claude Schicht für Schicht Annahme für Annahme vor, bis er den Grundstein erreicht.
Was auf der anderen Seite herauskommt, ist ein völlig anderes Verständnis des Themas.
Omg...
I asked Claude to activate "First Principles Breakdown" on a problem I'd been stuck on for weeks.
It gave me an answer in 90 seconds that made me want to close my laptop and rethink everything.
Here's the exact prompt I used:
🇩🇪 Übersetzung
RT von @aiwithmayank: Omg...
Ich bat Claude, „First Principles Breakdown“ für ein Problem zu aktivieren, an dem ich seit Wochen festhielt.
Es gab mir innerhalb von 90 Sekunden eine Antwort, die in mir den Wunsch weckte, meinen Laptop zu schließen und alles noch einmal zu überdenken.
Hier ist die genaue Eingabeaufforderung, die ich verwendet habe:
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R to @aiwithmayank: Link of the GitHub repo that you can explore right now: https://github.com/agentscope-ai/ReMe
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Link des GitHub-Repos, das Sie jetzt erkunden können: https://github.com/agentscope-ai/ReMe
RIP AI agents with amnesia.
ReMe is a modular memory kit that gives agents 4 types of memory personal, task, tool, and working so they actually learn from experience instead of starting from zero every time.
The tool memory alone is wild. It tracks every API call, records success rates and token costs, and turns that history into dynamic usage guidelines the agent reads before the next call.
15% improvement in tool selection accuracy from historical performance alone.
pip install reme-ai
948 GitHub stars. 100% Opensource.
Link in comments.
🇩🇪 Übersetzung
RT von @aiwithmayank: RIP-KI-Agenten mit Amnesie.
ReMe ist ein modulares Speicherkit, das Agenten vier Arten von Gedächtnis, Aufgaben-, Werkzeug- und Arbeitsgedächtnis bietet, sodass sie tatsächlich aus Erfahrungen lernen, anstatt jedes Mal bei Null anzufangen.
Allein der Werkzeugspeicher ist wild. Es verfolgt jeden API-Aufruf, zeichnet Erfolgsraten und Token-Kosten auf und wandelt diesen Verlauf in dynamische Nutzungsrichtlinien um, die der Agent vor dem nächsten Aufruf liest.
15 % Verbesserung der Werkzeugauswahlgenauigkeit allein aufgrund der historischen Leistung.
pip install reme-ai
948 GitHub-Sterne. 100 % OpenSource.
Link in Kommentaren.
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R to @aiwithmayank: Repo link: https://github.com/m1k1o/neko
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Repo-Link: https://github.com/m1k1o/neko
Holy shit...A developer built an open source alternative to Hyperbeam because rabb. it shut down and he just wanted to watch anime with his friends.
It's called Neko.
One Docker command spins up a full desktop environment that streams to any browser tab via WebRTC. No VNC lag. No RDP setup. No TeamViewer watermarks.
Multiple people can watch and control the same session in real-time with synced audio. Watch parties, team debugging, live demos where your audience can actually click around.
Or pair it with Tor Browser for completely anonymous throwaway browsing. Nothing touches your real machine.
100% Opensource.
Link in comments.
🇩🇪 Übersetzung
Heilige Scheiße ... Ein Entwickler hat eine Open-Source-Alternative zu Hyperbeam entwickelt, weil rabb. es wurde geschlossen und er wollte nur noch mit seinen Freunden Anime schauen.
Es heißt Neko.
Ein Docker-Befehl startet eine vollständige Desktop-Umgebung, die über WebRTC auf jede Browser-Registerkarte gestreamt wird. Keine VNC-Verzögerung. Kein RDP-Setup. Keine TeamViewer-Wasserzeichen.
Mehrere Personen können dieselbe Sitzung in Echtzeit mit synchronisiertem Audio ansehen und steuern. Schauen Sie sich Partys, Team-Debugging und Live-Demos an, bei denen Ihr Publikum tatsächlich herumklicken kann.
Oder koppeln Sie es mit dem Tor-Browser für völlig anonymes Wegsurfen. Nichts berührt Ihre echte Maschine.
100 % OpenSource.
Link in Kommentaren.
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R to @aiwithmayank: The difference between competing and evolving?
Competing: getting better at what already exists
Evolving: becoming what's needed before others realize it's needed
Darwin figured this out 150 years ago watching finches.
AI just gave you the ability to apply it to every market, career, and decision you face.
Most people will keep optimizing for today's environment.
You'll already be built for the next one.
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: Der Unterschied zwischen konkurrieren und sich weiterentwickeln?
Konkurrieren: Besser werden in dem, was bereits existiert
Sich weiterentwickeln: zu dem werden, was gebraucht wird, bevor andere erkennen, dass es gebraucht wird
Darwin hat das vor 150 Jahren herausgefunden, als er Finken beobachtete.
KI hat Ihnen einfach die Möglichkeit gegeben, sie auf jeden Markt, jede Karriere und jede Entscheidung anzuwenden, mit der Sie konfrontiert sind.
Die meisten Menschen werden sich weiterhin an die heutige Umgebung anpassen.
Du bist bereits für das nächste vorbereitet.
R to @aiwithmayank: 6. The Symbiosis Strategy Prompt
Darwin found that the most resilient organisms didn't just compete. They built relationships where both sides got stronger.
Most people play zero-sum. This prompt finds the partnerships that make competition irrelevant.
Copy this:
"I operate in: [your market or field]
What I'm strong at: [your assets and advantages]
Where I'm weak or slow: [your gaps]
Who else operates nearby that I'm not currently working with: [potential partners]
Using Darwin's symbiosis principle:
- Who needs exactly what I have in excess?
- Who has exactly what I need most?
- What partnership would make both of us harder to compete against?
- What collaborative position would be nearly impossible for a solo competitor to replicate?
Design my symbiosis strategy."
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 6. Die Symbiose-Strategie-Eingabeaufforderung
Darwin fand heraus, dass die widerstandsfähigsten Organismen nicht nur miteinander konkurrieren. Sie bauten Beziehungen auf, in denen beide Seiten stärker wurden.
Die meisten Leute spielen Nullsummenspiel. Diese Eingabeaufforderung findet die Partnerschaften, die den Wettbewerb irrelevant machen.
Kopieren Sie dies:
„Ich bin tätig in: [Ihrem Markt oder Bereich]
Worin ich stark bin: [Ihre Stärken und Vorteile]
Wo ich schwach oder langsam bin: [deine Lücken]
Wer ist sonst noch in der Nähe tätig, mit dem ich derzeit nicht zusammenarbeite: [potenzielle Partner]
Mit Darwins Symbioseprinzip:
- Wer braucht genau das, was ich im Übermaß habe?
- Wer hat genau das, was ich am meisten brauche?
- Welche Partnerschaft würde es schwieriger machen, gegen uns beide anzutreten?
- Welche kollaborative Position wäre für einen Solo-Konkurrenten nahezu unmöglich zu reproduzieren?
Entwerfen Sie meine Symbiose-Strategie.
R to @aiwithmayank: 5. The Compounding Trait Prompt
Evolution's real weapon isn't single mutations. It's traits that compound across generations.
In business and careers, most people optimize for this quarter. This prompt finds advantages that grow with time.
Copy this:
"My current skills and assets: [list them]
My industry in 5 years: [where things are heading]
What I'm building toward: [your long-term goal]
Using Darwin's principle that compounding traits outperform raw strength:
- Which of my current skills become exponentially more valuable over time?
- What trait, if I developed it now, would compound into a massive advantage in 3 years?
- What am I doing that looks productive but has no compounding effect?
- What should I stop, start, and double down on to build traits that grow?
Map my compounding advantage."
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 5. Die Compounding-Trait-Eingabeaufforderung
Die wahre Waffe der Evolution sind nicht einzelne Mutationen. Es sind Eigenschaften, die sich über Generationen hinweg verstärken.
Im Geschäfts- und Karrierebereich optimieren die meisten Menschen für dieses Quartal. Diese Eingabeaufforderung bietet Vorteile, die mit der Zeit wachsen.
Kopieren Sie dies:
„Meine aktuellen Fähigkeiten und Vermögenswerte: [auflisten]
Meine Branche in 5 Jahren: [wohin sich die Reise entwickelt]
Worauf ich hinarbeite: [Ihr langfristiges Ziel]
Unter Verwendung von Darwins Prinzip, dass zusammengesetzte Merkmale die reine Stärke übertreffen:
- Welche meiner aktuellen Fähigkeiten werden mit der Zeit exponentiell wertvoller?
- Welche Eigenschaft würde, wenn ich sie jetzt entwickeln würde, in drei Jahren zu einem enormen Vorteil werden?
- Was mache ich, das produktiv aussieht, aber keinen verstärkenden Effekt hat?
- Was sollte ich stoppen, beginnen und verdoppeln, um Eigenschaften zu entwickeln, die wachsen?
Ordnen Sie meinen Zinseszinsvorteil zu.
R to @aiwithmayank: 4. The Competitive Extinction Detector
Darwin didn't just study who thrived. He studied what made species disappear.
Most threats don't look threatening until it's too late.
This prompt finds what's quietly making your position obsolete.
Copy this:
"My current position: [role, business model, skill set, market]
What I depend on staying true: [your core assumptions]
What new entrants are doing: [emerging competitors or alternatives]
What customers are quietly starting to prefer: [behavioral shifts]
As a Darwinian strategist:
- Which of my core advantages are based on conditions that are changing?
- What does my extinction scenario actually look like?
- Who is building the thing that makes me irrelevant in 5 years?
- What would I need to become to survive that environment?
Show me my extinction risk before it becomes my reality."
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 4. Der Competitive Extinction Detector
Darwin untersuchte nicht nur, wer erfolgreich war. Er untersuchte, was zum Verschwinden von Arten führte.
Die meisten Bedrohungen sehen erst dann bedrohlich aus, wenn es zu spät ist.
Diese Eingabeaufforderung findet heraus, was Ihre Position stillschweigend überflüssig macht.
Kopieren Sie dies:
„Meine aktuelle Position: [Rolle, Geschäftsmodell, Fähigkeiten, Markt]
Worauf ich mich verlassen kann, wenn ich treu bleibe: [Ihre Grundannahmen]
Was Neueinsteiger tun: [aufstrebende Konkurrenten oder Alternativen]
Was Kunden langsam bevorzugen: [Verhaltensänderungen]
Als darwinistischer Stratege:
- Welche meiner Kernvorteile basieren auf sich ändernden Bedingungen?
- Wie sieht mein Aussterbe-Szenario eigentlich aus?
- Wer baut das Ding, das mich in 5 Jahren irrelevant macht?
- Was müsste ich werden, um in dieser Umgebung zu überleben?
Zeigen Sie mir mein Aussterberisiko, bevor es zur Realität wird.
R to @aiwithmayank: 3. The Variation and Selection Prompt
Darwin discovered that evolution doesn't plan. It generates variation and lets the environment select winners.
Most people over-plan and under-experiment. This prompt builds a selection system instead.
Copy this:
"I'm trying to grow in: [business, career, content, product]
Current approach: [what you're doing now]
Results so far: [what's working, what isn't]
Resources available to experiment: [time, money, attention]
Using Darwin's variation-selection principle:
- What are 5 meaningfully different approaches I haven't tested?
- How do I run small experiments that fail cheaply and win big?
- What feedback signal tells me quickly if something is working?
- What should I kill immediately based on current selection data?
Design my variation and selection system."
🇩🇪 Übersetzung
R an @aiwithmayank: 3. Die Variations- und Auswahlaufforderung
Darwin entdeckte, dass die Evolution nicht plant. Es erzeugt Variation und lässt die Umgebung Gewinner auswählen.
Die meisten Menschen planen zu viel und experimentieren zu wenig. Diese Eingabeaufforderung baut stattdessen ein Auswahlsystem auf.
Kopieren Sie dies:
„Ich versuche zu wachsen in: [Geschäft, Karriere, Inhalt, Produkt]
Aktueller Ansatz: [was Sie gerade tun]
Bisherige Ergebnisse: [Was funktioniert, was nicht]
Zum Experimentieren verfügbare Ressourcen: [Zeit, Geld, Aufmerksamkeit]
Verwendung des Variationsauswahlprinzips von Darwin:
- Welche 5 sinnvoll unterschiedlichen Ansätze habe ich nicht getestet?
- Wie führe ich kleine Experimente durch, die kostengünstig scheitern und große Erfolge erzielen?
- Welches Rückmeldungssignal sagt mir schnell, ob etwas funktioniert?
- Was soll ich aufgrund der aktuellen Auswahldaten sofort töten?
Entwerfen Sie mein Variations- und Auswahlsystem.