clarify

Überblick über clarify skill

Was clarify skill macht

Der clarify skill verbessert unklare UX-Texte: Labels, Hilfetexte, Empty States, Onboarding-Anweisungen, Bestätigungen und vor allem Fehlermeldungen. Er ist für Situationen gedacht, in denen Nutzer nicht wegen fehlender Funktionen scheitern, sondern weil die Formulierungen das Produkt schwerer verständlich machen.

Wann clarify for UI/UX Design am besten passt

clarify for UI/UX Design eignet sich besonders für Produktdesigner, UX Writer, Frontend-Teams, PMs und AI-Agents, die Interface-Texte vor dem Release prüfen. Am nützlichsten ist er, wenn ein Screen bereits existiert und die Aufgabe darin besteht, die Formulierungen klarer, handlungsorientierter und passender zum Nutzungskontext zu machen.

Der eigentliche Job-to-be-done

Nutzer installieren clarify nicht einfach nur, um „Copy umzuschreiben“. Sie nutzen es, um schwierigere praktische Fragen zu klären: Warum funktioniert eine Nachricht nicht? Was werden Nutzer wahrscheinlich missverstehen? Wie viel Kontext fehlt? Welcher Ton passt in diesem Moment? Und wie muss Text umgeschrieben werden, damit Menschen ohne Zögern handeln können?

Was clarify von einem generischen Prompt unterscheidet

Der zentrale Unterschied ist der Prozess. Der Skill ist kein freier „mach das mal schöner“-Prompt. Er erzwingt eine strukturierte Prüfung von:

• technischem Kenntnisstand der Zielgruppe
• mentalem Zustand der Nutzer
• der Aktion, die Nutzer ausführen sollen
• Kontext, der im aktuellen Text fehlt
• konkreten Klarheitsproblemen wie Fachjargon, Mehrdeutigkeit, Annahmen oder unpassendem Ton

Dadurch ist clarify skill deutlich nützlicher als ein lockerer Copy-Polishing-Prompt, wenn es um funktionales Verständnis geht und nicht nur um Stil.

Wichtiger Vorbehalt für die Einführung

Der größte Hinderungsgrund ist die Abhängigkeit von vorhandenem Design-Kontext. Der Skill verlangt ausdrücklich /frontend-design, und wenn noch kein Design-Kontext existiert, weist er darauf hin, dass zuerst /teach-impeccable ausgeführt werden muss. clarify install ist auf Skill-Ebene also unkompliziert, aber gute Ergebnisse hängen davon ab, ob du Produkt-, Zielgruppen- und Interface-Kontext von Anfang an liefern kannst.

So verwendest du clarify skill

clarify install und Aufruf

Der Repository-Ausschnitt zeigt clarify als direkt vom Nutzer aufrufbaren Skill mit dem Argument-Hinweis [target]. In der Praxis installierst du ihn aus dem Repository pbakaus/impeccable und wendest clarify auf einen konkreten Screen, Flow, eine Komponente oder einen klar abgegrenzten Copy-Block an – nicht auf eine vage produktweite Anfrage.

Ein praktikables Installationsmuster ist:

• den Skill aus https://github.com/pbakaus/impeccable hinzufügen
• clarify mit einem konkreten Ziel aufrufen, etwa einem Modal, einem Checkout-Fehler, einem Onboarding-Schritt oder einer Settings-Seite

Wenn deine Umgebung benannte Skill-Installationsbefehle unterstützt, nutze die Repo-URL zusammen mit dem clarify-Skill-Pfad. Wenn nicht, importiere das Skill-Set des Repositories und rufe clarify direkt auf.

Diese Datei solltest du zuerst lesen

Starte mit:

• SKILL.md

Für diesen Skill sind im bereitgestellten Verzeichnisbaum keine unterstützende README.md, metadata.json, Regeln oder Resource-Ordner sichtbar. Das heißt: Der Großteil der tatsächlichen Nutzungshinweise steckt in SKILL.md, und die versteckte Implementierungstiefe ist geringer als bei größeren Skills.

Welchen Kontext clarify skill vorab braucht

Bevor du clarify bittest, etwas umzuschreiben, solltest du Folgendes sammeln:

• den exakten aktuellen Text
• die Stelle in der UI, an der er erscheint
• wer die Zielgruppe ist
• den wahrscheinlichen mentalen Zustand der Nutzer in diesem Moment
• die Aktion, die Nutzer als Nächstes ausführen sollen
• etwaige Produkt- oder Domain-Beschränkungen

Das ist wichtig, weil der Skill Verständlichkeit im Kontext bewertet, nicht isoliert. Ein fachlich korrekter Rewrite kann trotzdem scheitern, wenn Dringlichkeit, Vertrauen oder Nutzerkompetenz ignoriert werden.

Warum die Abhängigkeit zu frontend-design wichtig ist

clarify usage ist ausdrücklich an /frontend-design gekoppelt. Das ist ein starkes Signal dafür, dass der Skill zuerst Designprinzipien und ein Protokoll zur Kontexterhebung erwartet. Wenn du diesen Schritt überspringst, ist das Ergebnis sprachlich vielleicht sauberer, aber trotzdem falsch für Flow, Hierarchie oder Nutzerziel.

Wenn noch kein Design-Kontext vorhanden ist, weist der Skill an, zuerst /teach-impeccable auszuführen. Betrachte das als notwendiges Setup, nicht als optionales Finetuning.

Welche Eingaben die besten Ergebnisse liefern

Gute Eingaben sind konkret und klar abgegrenzt. Gib zum Beispiel an:

• aktueller Text: “Authentication failed”
• Oberfläche: Login-Formularfehler unter dem Passwortfeld
• Zielgruppe: nichttechnische SaaS-Nutzer
• mentaler Zustand: frustriert, will schnell wieder weiterarbeiten
• gewünschte Aktion: Passwort erneut versuchen, bei Bedarf zurücksetzen
• Einschränkung: aus Sicherheitsgründen nicht andeuten, dass die E-Mail falsch ist

Das liefert bessere Ergebnisse als:

• “Improve this error message”

So machst du aus einer groben Anfrage einen guten clarify prompt

Schwach:

• “Make our onboarding copy clearer.”

Besser:

• “Use clarify on step 2 of onboarding. Current copy: ‘Configure your workspace for enhanced collaboration efficiency.’ Audience: first-time small business users with low technical confidence. Mental state: curious but impatient. Goal: get them to invite teammates. Constraint: keep headline under 8 words and body under 20 words.”

Die bessere Version gibt clarify skill genug Informationen, um Fachjargon, fehlenden Kontext, Handlungsorientierung und Tonlage sinnvoll zu bewerten.

Was clarify wahrscheinlich prüft

Basierend auf SKILL.md prüft der Skill systematisch:

• Fachjargon, den Nutzer womöglich nicht verstehen
• Mehrdeutigkeit und verschiedene Interpretationsmöglichkeiten
• Passivkonstruktionen, die Verantwortlichkeit verschleiern
• Texte, die zu lang oder zu knapp sind
• Annahmen über das Wissen der Nutzer
• fehlenden Kontext dazu, was passiert ist oder was als Nächstes zu tun ist
• eine Tonalität, die nicht zur Situation passt

Das ist hilfreich, weil es zeigt, auf welche Problemarten der Skill besonders optimiert ist.

Empfohlener Workflow für clarify usage

Ein praktikabler Ablauf:

1. /frontend-design ausführen und Kontext sammeln.
2. Eine einzelne Zieloberfläche auswählen, nicht die gesamte App.
3. Den exakten aktuellen Text einfügen.
4. Zielgruppe, mentalen Zustand und gewünschte nächste Aktion nennen.
5. Zuerst um eine Diagnose bitten, dann um Umschreibungen.
6. Das Ergebnis gegen UI-Platz und Produktrestriktionen prüfen.
7. Den überarbeiteten Text auch in angrenzenden Zuständen wie Erfolg, Loading und Fehler testen.

Diese Reihenfolge führt in der Regel zu besseren Entscheidungen, als sofort nach Rewrites zu fragen, ohne vorher die Ursache zu klären.

Vor finalen Rewrites erst eine Diagnose anfordern

Für signalstarke clarify guide-Nutzung solltest du zuerst fragen:

• was unklar ist
• was Nutzer missverstehen könnten
• welcher Kontext fehlt
• ob der Ton zur Situation passt

Bitte erst danach um Alternativen. So vermeidest du vorschnelles Umschreiben und erkennst besser, ob das eigentliche Problem in der Formulierung, der Informationsarchitektur oder im fehlenden System-Feedback liegt.

Beste Einsatzfälle für clarify for UI/UX Design

Der Skill ist besonders stark bei:

• Fehlermeldungen, die nicht erklären, was passiert ist oder was als Nächstes zu tun ist
• Labels, die auf interner Terminologie beruhen
• Onboarding-Anweisungen, die Vorwissen voraussetzen
• Empty States mit vagen oder wenig hilfreichen Hinweisen
• Einstellungsbeschreibungen, die technisch korrekt, aber schwer lesbar sind
• Bestätigungs- und Erfolgsmeldungen, die kein Vertrauen schaffen

Wann clarify schlecht passt

Erwarte nicht, dass clarify folgende Probleme löst:

• tiefere UX-Flow-Probleme, bei denen die Oberfläche strukturell verwirrend ist
• Legal- oder Compliance-Texte, die inhaltlich kaum verändert werden dürfen
• reine Brand-Voice-Arbeit, wenn die Verständlichkeit bereits gut ist
• lokalisierungsreife Texte, ohne Übersetzungsrestriktionen separat zu prüfen

Wenn das Problem eher im Interaction Design als in der Formulierung liegt, setze clarify erst ein, nachdem der Flow selbst korrigiert wurde.

clarify skill FAQ

Ist clarify skill anfängerfreundlich?

Ja, wenn du den aktuellen Text und grundlegenden Kontext liefern kannst. Anfänger überspringen aber oft den schwierigsten Teil: Zielgruppe und Nutzerzustand sauber zu beschreiben. Ohne diese Angaben kann clarify Formulierungen zwar verbessern, aber die Usability nicht zuverlässig steigern.

Brauche ich das komplette impeccable-Repo, um clarify zu nutzen?

Du brauchst vor allem den clarify skill plus seine erforderliche Kontext-Abhängigkeit. Da im sichtbaren Verzeichnisbaum für diesen Skill nur SKILL.md auftaucht, gibt es nicht viel zusätzliches Repo-Material, das du vorher studieren müsstest. Entscheidend ist der Zugriff auf /frontend-design und bei Bedarf auf /teach-impeccable.

Worin unterscheidet sich clarify davon, eine AI einfach Copy umschreiben zu lassen?

Ein normaler Prompt optimiert oft vor allem auf glatt klingende Formulierungen. clarify skill ist besser, wenn die AI echte Verständnisrisiken prüfen soll: Fachjargon, Annahmen, Mehrdeutigkeit, fehlende nächste Schritte und Ton unter realen Nutzungssituationen.

Kann clarify gut mit Fehlermeldungen umgehen?

Ja. Fehlerzustände gehören zu den stärksten Einsatzfeldern, weil der Skill ausdrücklich nach mentalem Zustand und nächster Aktion fragt. Das führt zu nützlicheren Überarbeitungen als generische Prompts wie „mach die Fehlermeldung freundlicher“.

Ist clarify nur für Microcopy gedacht?

Nein. Der Skill kann auch bei kurzen Anweisungen und Interface-Hinweisen helfen. Am besten funktioniert er aber bei klar begrenztem UI-Text, nicht bei langen Marketingseiten oder umfassenden Content-Design-Systemen.

Wann sollte ich clarify nicht installieren?

Überspringe clarify install, wenn du vor allem visuelles Design-Feedback, IA-Restrukturierung oder Content-Strategie für lange Dokumente brauchst. Installiere ihn dann, wenn unklare Formulierungen innerhalb von Produktoberflächen tatsächlich der Engpass sind.

So verbesserst du clarify skill

Gib clarify besseren Kontext, nicht einfach mehr Text

Der schnellste Weg zu besserem clarify-Output sind bessere Rahmenbedingungen:

• exakte Stelle in der UI
• Zeichenlimits
• Expertise der Zielgruppe
• emotionaler Zustand
• gewünschte Aktion
• verbotene Aussagen oder rechtliche Grenzen

Mehr umgebender Text hilft nur dann, wenn er die Interpretation tatsächlich verändert.

Diagnose und Umschreiben getrennt behandeln

Bitte clarify zunächst um eine kurze Problemliste, bevor du finalen Text anforderst. So wird sichtbar, ob das Problem Mehrdeutigkeit, fehlender Kontext oder ein unpassender Ton ist. Die Überarbeitungen werden besser, wenn der Fehlertyp zuerst benannt wird.

Die aktuelle und die gewünschte Nutzeraktion mitgeben

Viele schwache Ergebnisse entstehen, weil das Modell nicht weiß, was Nutzer als Nächstes tun sollen. Gib deshalb beides an:

• was gerade passiert ist
• was der Nutzer jetzt tun soll

Zum Beispiel ist “payment failed” unvollständig, solange der Skill nicht weiß, ob die richtige Aktion erneutes Versuchen, Karte aktualisieren, Support kontaktieren oder Abwarten ist.

Den mentalen Zustand explizit nennen

Dieser Skill legt ungewöhnlich viel Gewicht auf den mentalen Zustand der Nutzer, und genau das ist einer seiner stärksten praktischen Hebel. „Nutzer ist gestresst und blockiert“ sollte zu anderem Text führen als „Nutzer schaut sich die Einstellungen nur in Ruhe an“. Wenn du das weglässt, wird der Ton schnell nur allgemein angenehm statt wirklich hilfreich.

Alternativen mit klaren Trade-offs anfordern

Bitte um 2 bis 4 Optionen mit unterschiedlichen Prioritäten, zum Beispiel:

• kürzeste Version
• beruhigendste Version
• handlungsorientierteste Version
• einfachste Version für nichttechnische Nutzer

So kannst du Klarheits-Trade-offs besser vergleichen, statt eine einzelne Umschreibung vorschnell als final zu übernehmen.

Auf typische Failure Modes achten

Häufige Gründe, warum clarify skill trotzdem unterperformt:

• Formulierungen werden poliert, ohne fehlenden Kontext zu beheben
• Texte werden freundlicher, aber weniger spezifisch
• technische Begriffe werden entfernt, obwohl Nutzer sie brauchen
• der Text wird zu lang für die UI-Komponente
• isolierte Strings werden umgeschrieben, aber bleiben inkonsistent zu benachbarten Zuständen

Das sind meist Input-Probleme und nicht nur Modellprobleme.

Mit realen UI-Constraints iterieren

Nach dem ersten Durchlauf solltest du die Anfrage schärfen:

• “Keep label under 24 characters”
• “Do not mention internal system names”
• “Must be understandable at 8th-grade reading level”
• “Should not blame the user”
• “Preserve security ambiguity around account existence”

Hier wird clarify guide-Nutzung produktionsreif statt nur redaktionell brauchbar.

clarify zusammen mit benachbarten Screens prüfen

Verbessere nicht nur eine einzelne Nachricht isoliert, wenn Nutzer eine ganze Abfolge erleben. Prüfe Auslöser, Nachricht selbst und den nächsten Schritt gemeinsam. Eine klare Fehlerzeile kann trotzdem scheitern, wenn der CTA-Label oder der Hilfetext darum herum vage bleibt.

Eine wiederverwendbare Prompt-Vorlage bauen

Für Teams, die clarify for UI/UX Design regelmäßig einsetzen, lohnt sich eine Vorlage mit:

• Zieloberfläche
• aktuellem Text
• Zielgruppe
• mentalem Zustand
• gewünschter Aktion
• Einschränkungen
• Anfrage: zuerst diagnostizieren, dann umschreiben

Das reduziert Inkonsistenzen zwischen Reviews und macht den Skill deutlich leichter sauber nutzbar.

clarify output mit Nutzerbelegen verbessern

Wenn du Support-Tickets, Usability-Notizen oder Beispiele dafür hast, wie Nutzer den Text falsch verstehen, gib sie mit. clarify ist deutlich stärker, wenn es gegen beobachtete Verwirrung umschreiben kann statt gegen nur hypothetische Verwirrung.