Claude Cowork für Contentprofis: So nutzt Du es für Workflows und Automatisierungen

Stell Dir vor, Du zeigst einem KI-Tool einen Ordner mit Interview-Transkripten auf Deinem PC und bittest um eine strukturierte Zusammenfassung. Statt Text in ein Browserfenster zu kopieren, siehst Du dabei zu, wie das Tool die nötigen Schritte plant, die Inhalte analysiert und ein neues Dokument direkt auf Deiner Festplatte anlegt.

Das ist eines der Versprechen von Claude Cowork. Der Hauptunterschied zum bekannten KI-Chat in einem Satz: Während ein gewöhnlicher Chatbot auf Deinen Prompt wartet, kann Cowork als eigenständiger Helfer agieren. Du gibst ein Ziel vor, und das Tool findet (hoffentlich) selbst heraus, wie es dorthin kommt. Fachleute nennen das „agentische KI“.

Cowork kann Dateien in den Ordnern lesen, bearbeiten und erstellen, die Du dafür freigibst. Doch die Fähigkeiten gehen über den lokalen Speicher hinaus. Das Tool kann sich mit externen Diensten wie Google Drive oder Notion verbinden, um dort Ausgangsmaterial abzurufen oder Aktionen auszuführen. Außerdem kannst Du ihm klare Regeln vorgeben, wie es Dokumente schreiben oder formatieren soll. Du kannst sogar Aufgaben einplanen, die automatisch ablaufen.

Für Content-Profis eröffnet dieses Tool spannende neue Möglichkeiten. In diesem Artikel gebe ich Dir einen gründlichen Überblick über Claude Cowork, erkläre die wichtigsten Funktionen, Grenzen und Risiken und zeige Dir, wie Du einsteigst.

Kernfunktionen und Einrichtung

Um das volle Potenzial von Cowork zu nutzen, brauchst Du die Desktop-Anwendung. Anthropic rollt den Zugang zu Cowork gerade über Mobilgeräte und das Web aus. Ich würde diese Optionen aber eher als „Fernbedienung“ für Cowork auf Deinem Hauptcomputer bezeichnen. Nutzer mit einem „Max“-Plan können die Beta-Version als Erste ausprobieren. Alle anderen erhalten den Zugriff nach und nach.

Außerdem brauchst Du mindestens ein Abo für Claude Pro (20 $/Monat). Wie ich später noch erkläre, können die Limits des Pro-Abos zu eng werden, wenn Du Cowork intensiv nutzt.

In diesem Fall müsstest Du auf einen der Claude-Max-Pläne wechseln, die bei 100 $/Monat starten. Für den Einstieg in Cowork und auch für gelegentliche Nutzung reicht der Pro-Plan aber vollkommen aus. Ich selbst bin mit der Pro-Stufe bisher gut gefahren. Ab und zu braucht es etwas Planung, damit mein „Session-Limit“ nicht ausgerechnet im ungünstigsten Moment aufgebraucht ist.

Mehr über Claudes Preismodelle, Funktionen und KI-Modelle erfährst Du in meinem ausführlichen Überblick.

Um zu verstehen, wie Cowork Aufgaben erledigt, lohnt sich ein Blick darauf, wie es mit Deinem Computer interagiert. Anthropic hat das Tool so gebaut, dass es in einer isolierten Umgebung läuft.

Wenn Du eine Sitzung startest, öffnet die Desktop-App eine kleine virtuelle Linux-Maschine. Auf dem Mac nutzt sie dafür das Apple Virtualization Framework, auf dem PC Windows Hyper-V. Diese „Sandbox“ sorgt dafür, dass der KI-Agent keinen direkten Zugriff auf Dein Hauptbetriebssystem hat. Er sieht nur die Ordner, die Du ihm ausdrücklich freigibst. Anthropic versteckt diese Komplexität gut vor technisch weniger versierten Nutzern wie uns. Meistens „funktioniert es einfach“.

Innerhalb dieser virtuellen Maschine nutzt Cowork Shell-Befehle und Python-Skripte, um Dateien zu lesen, zu schreiben und zu analysieren. Das klingt technisch, aber keine Sorge: Auch um diese Details musst Du Dich nicht kümmern. Ich erwähne sie hier nur, damit Dir Coworks Fähigkeiten und Grenzen später besser einleuchten.

Über drei Berechtigungsstufen legst Du fest, was der Agent tun darf:

1. Die erste ist „Manuell genehmigen“. In diesem Modus hält Cowork an und bittet um Deine Zustimmung, bevor es einen wichtigen Schritt ausführt. Diese Einstellung eignet sich am besten für Einsteiger und für die Arbeit mit unbekannten Dateien.
2. Der zweite Modus ist „Automatisch genehmigen“. Diese mittlere Stufe gibt Claude die Freiheit, viele Aufgaben selbstständig zu erledigen, hält aber an, „wenn etwas unsicher erscheint“. Das ist besonders dann die beste Wahl, wenn Du Claude etwas während Deiner Arbeitszeit erledigen lässt.
3. Die letzte Stufe ist „Alle Genehmigungen überspringen“. Hier soll Claude angeblich nie anhalten, selbst bei potenziell unsicheren Aktionen. Das eignet sich ideal für Scheduled Tasks, die außerhalb Deiner Arbeitszeit laufen. Aus eigener Erfahrung muss ich aber (manchmal?) trotzdem Dateilöschungen bestätigen. Die Grenzen scheinen nicht ganz klar zu sein. Diese Einstellung solltest Du nur für vertrauenswürdige Ordner verwenden, in denen Du den Workflow bereits getestet hast.

Auf Tools jenseits Deiner lokalen Festplatte greift Cowork über „Connectors“ zu. Das sind Integrationen, die auf einem offenen Standard namens Model Context Protocol (MCP) basieren. Du kannst Dir MCP wie einen universellen Adapter für KI-Tools vorstellen.

Solche Connectors gibt es für Dienste wie Google Drive, Slack, Notion und viele weitere. Den genauen Umfang dieser Verbindungen bestimmst Du selbst. Du kannst dem Tool zum Beispiel erlauben, Dokumente in Google Drive zu lesen, ohne sie bearbeiten zu dürfen. Wichtig zu wissen: Cowork hat nie mehr Zugriff oder Rechte, als Du selbst hast.

Bausteine für Content-Workflows

Damit Cowork besonders für wiederkehrende Aufgaben nützlich für dich wird, musst Du drei zentrale Bausteine verstehen: die CLAUDE.md-Datei, Skills und Projects.

Die CLAUDE.md-Datei (das Projektgedächtnis)

Das wichtigste Element jedes Cowork-Setups ist die CLAUDE.md-Datei. Das ist ein einfaches Textdokument, das in Deinem Arbeitsordner liegt. Jedes Mal, wenn Du eine neue Session startest, liest Cowork diese Datei zuerst – noch bevor es irgendetwas anderes tut. Du kannst sie als Anweisungen dafür verstehen, wie sich die KI verhalten soll.

Anstatt jedes Mal aufs Neue Deine Brand-Voice-Richtlinien, Zielgruppendefinitionen und Formatierungsregeln in das Chatfenster einzufügen, schreibst Du sie einmal in die CLAUDE.md-Datei. Für Content-Profis könnte diese Datei Anweisungen enthalten wie „Verwende niemals Adjektive wie ‚bahnbrechend’“ oder „Formatiere Ausgaben immer mit Markdown-Überschriften“.

Die goldene Regel für diese Datei lautet: Kürze. Sie sollte kein ausuferndes Wiki werden. Wenn sie mehr als ein paar Hundert Zeilen umfasst, beginnt der Agent, Anweisungen zu übergehen. Bleib präzise, konkret und handlungsorientiert.

Skills (Standardarbeitsanweisungen)

Während die CLAUDE.md allgemeine Regeln enthält, sind Skills spezifische Anweisungen für klar definierte Aufgaben. Wenn Du regelmäßig ein 40-minütiges Podcast-Transkript in einen Newsletter verwandelst, möchtest Du diese Schritte nicht jede Woche neu aufschreiben. Stattdessen hältst Du diesen Workflow in einem Skill fest.

Ein Skill ist im Wesentlichen ein Ordner mit einer SKILL.md-Datei. Diese Datei teilt Claude genau mit, was zu tun ist, wie es getan werden soll und wann. Du kannst Deine Skills über das „Customize“-Menü in der linken Seitenleiste aufrufen und verwalten.

Skills hinzuzufügen und zu ändern ist simpel. Du kannst die SKILL.md-Datei selbst schreiben, fertige Skills aus dem Anthropic-Verzeichnis herunterladen oder sie mit Kolleginnen und Kollegen teilen. Am einfachsten erstellst Du einen neuen Skill von Grund auf, indem Du Claude oder Cowork selbst darum bittest. Du kannst den Agenten direkt auffordern, einen neuen Skill auf Basis eines gerade abgeschlossenen Workflows zu erstellen. Oder Du startest einen neuen Chat, erwähnst, dass Du einen neuen Skill anlegen möchtest, und entwickelst ihn gemeinsam mit der KI.

Um einen vorhandenen Skill zu nutzen, hast Du zwei Möglichkeiten. Wenn die Beschreibung in der SKILL.md-Datei klar formuliert ist, wendet Cowork den Skill automatisch an, sobald Dein Prompt zum Anwendungsfall passt. Alternativ kannst Du den Agenten mit einem Slash-Command wie /repurpose-podcast zur Nutzung zwingen. Die gute Nachricht: Sobald Du „/“ tippst, erscheint eine Liste, die sich beim Weiterschreiben verfeinert. So musst Du Dir den genauen Namen des Skills nicht merken.

Projekte und geplante Aufgaben

Wenn Du Cowork für verschiedene Kunden oder unterschiedliche Arbeitsfelder nutzt, wirst Du mit Projects arbeiten. Ohne sie teilen alle Cowork-Sessions denselben Kontext. Ein Projekt hingegen schafft einen isolierten Arbeitsbereich: Es hat seinen eigenen Ordner und sein eigenes Gedächtnis (die CLAUDE.md-Datei). So beeinflusst die Brand Voice eines Kunden nicht die Entwürfe für einen anderen.

Routineaufgaben lassen sich zudem mit dem /schedule-Befehl automatisieren. Damit richtest Du eine bestimmte Aufgabe auf stündlicher, täglicher, wöchentlicher oder individueller Basis ein. So könntest Du zum Beispiel jeden Freitagnachmittag automatisch einen wöchentlichen Content-Digest erstellen lassen. Eine wichtige technische Einschränkung: Geplante Aufgaben laufen nur, wenn Dein Computer aktiv ist und die Claude Desktop-App geöffnet ist. Schläft Dein Computer zum geplanten Zeitpunkt, führt Cowork die Aufgabe automatisch beim nächsten Aufwecken aus.

Anwendungsfälle für Redakteure und Marketer

Der große Mehrwert von Cowork für Content-Profis liegt in der Unterstützung von Workflows. Es ersetzt keine individuelle Recherche und keine umfassende Strategie. Es übernimmt stattdessen im Idealfall einige der vielen organisatorischen Aufgaben rund um diese Tätigkeiten. In der Praxis glänzt Cowork bei wiederkehrenden Aufgaben mit vielen Dateien.

Hier einige Beispiele:

Content-Wiederverwendung

Ein klassischer Workflow ist die Umwandlung eines langen Inhalts in mehrere Formate. Ein Beispiel: Du legst ein Webinar-Transkript in einen Ordner auf Deinem Computer und bittest Cowork, fünf kurze Social-Media-Beiträge, einen 400-Wörter-Newsletter-Abschnitt und eine 10-Minuten-Gesprächsgliederung zu erstellen. Wenn Du dafür einen Skill mit genauen Formatierungsregeln verwendest, erstellt der Agent all diese Dateien in einem Durchlauf und das präzise nach Deinen Vorgaben. Podcaster könnten ein ähnliches Setup nutzen, um aus einem Rohtranskript automatisch SEO-Show-Notes, Kapitelmarken mit Zeitstempeln und E-Mail-Betreffzeilen zu generieren.

Und natürlich lässt sich das alles automatisieren. Wenn Du jeden Mittwochmorgen ein Webinar hast, kann Cowork mittags nach der neuen Datei suchen. Wenn Du zurück an Deinen Schreibtisch kommst, hat Dein künstlicher Helfer seine Arbeit bereits erledigt.

Dokumententriage und Content-Audits

Cowork kommt mit großen Dateimengen gut zurecht. Beispiel: Marketing-Teams, die eine Website-Migration planen, können eine Sitemap bereitstellen und den Agenten bitten, eine Tabelle zu erstellen. Diese Tabelle listet jede Seite mit ihrem Thema, einer geschätzten Qualitätsbewertung und einer empfohlenen Aktion auf wie etwa behalten, aktualisieren oder abschalten.

Journalistinnen und Journalisten können dieselbe Fähigkeit für die Dokumentenanalyse nutzen. Du kannst Cowork Zugriff auf einen Ordner mit Hunderten von Seiten kommunaler Haushaltsdokumente oder Gerichtsakten geben und es dann bitten, eine Chronologie zu erstellen, Widersprüche zwischen den Dateien zu identifizieren oder eine Tabelle aller genannten Personen und Institutionen anzulegen.

Coworks Stärke liegt hier darin, dass es mehrere parallele Sessions starten kann, um eine Aufgabe zu erledigen. Ein Chat ist dagegen immer ein KI-Prozess, der allein arbeitet. Deshalb kann Cowork solche komplexen Aufgaben besser bewältigen. Deshalb verbraucht es aber auch deutlich mehr von Deinem Session-Limit. Zu diesem Punkt und weiteren Einschränkungen komme ich weiter unten noch.

Konsistente Markenstimme

Mit Standard-Chatbots ist es gar nicht so einfach zu schaffen, dass der erste Entwurf gleich nach Dir klingt. Cowork löst dieses Problem, indem Du Deine Markenstimme auf Dateiebene definierst. Du kannst eine Datei namens voice.md anlegen, die Deine Tonalitätsregeln, eine Liste verbotener Formulierungen und ein paar Absätze Deiner besten veröffentlichten Texte als Beispiele enthält. Wenn Du diese Datei in einem Projekt ablegst, liest Cowork sie automatisch ein, bevor es irgendeinen neuen Text entwirft. Dieser Prozess reduziert typische KI-Schreibmuster und drängt den Agenten dazu, Deinen spezifischen Stil zu beachten.

Recherche und automatisches Monitoring

Da Cowork geplante Aufgaben ausführen und sich mit externen Tools verbinden kann, eignet es sich gut für laufende Recherchen. Du kannst einen Freitagnachmittags-Digest einrichten, der aus einem bestimmten Ordner schöpft, in dem Du während der Woche Artikel der Konkurrenz oder Pressemitteilungen gesammelt hast. Der Agent kann diese Informationen zu einem strukturierten Bericht verdichten, der drei neue Trends oder interessante Entwicklungen in Deiner Branche hervorhebt. Oder Du lässt ihn einen Bericht zu allen überfälligen Aufgaben in Asana erstellen.

Persönliches Beispiel: Social-Media-Assistent

Ein etwas Workflow, an dem ich selbst arbeite, ist ein Social-Media-Assistent für mein anderes Projekt, UPLOAD Magazin. Ich füttere ihn mit mehreren Quellen: Evergreen-Artikeln aus unserem Archiv, den zuletzt veröffentlichten Artikeln sowie den aktuellsten Beiträgen aus der „Spotlight“-Kategorie hier auf Smart Content Report. Manche dieser Quellen wie etwa die Evergreen-Artikel sind Dateien auf meinem Computer. Andere, wie die Smart-Content-Report-Beiträge, müssen aus dem Web abgerufen werden. Gemeinsam mit Claude habe ich ein Social-Media-Strategiedokument entwickelt, das als inhaltliche Basis dient: Es enthält alle Hintergrundinformationen zum UPLOAD Magazin sowie allgemeine Regeln. Dazu schreibe ich ein kurzes Briefing-Dokument für die KI. Jeden Donnerstag arbeitet Cowork all das vor meinem Arbeitsbeginn durch und fasst es zu Entwürfen für UPLOADs Social-Media-Kanäle zusammen. Gleichzeitig gibt Cowork mir Empfehlungen für Beiträge auf meinem persönlichen Profil, die ich dann nach wie vor selbst schreibe. Es hilft zugleich, konkrete Ideen geliefert zu bekommen.

In einem zweiten Schritt möchte ich mehr mit Claudes Zugriff auf den Chrome-Browser experimentieren. Ich habe Claude bereits Zugriff auf unser Social-Media-Planungstool RADAAR gegeben, und es hat die komplexe Oberfläche gut navigiert. Idealerweise würde dieser Schritt freitags in aller Frühe laufen, sodass ich sofort die fertigen Entwürfe im Tool vorfinde. Ob das von Woche zu Woche zuverlässig funktioniert, bleibt abzuwarten. Aber selbst ohne diesen zweiten Schritt wird der Social-Media-Assistent nützlich sein.

Einschränkungen und Sicherheitsrisiken

Einem KI-Agenten direkten Zugriff auf lokale Dateien und externe Dienste zu gewähren, birgt Risiken, die es bei einer Standard-Chat-Oberfläche in dieser Form nicht gibt. Du solltest Cowork wie einen Junior-Assistenten behandeln, der Aufsicht braucht.

Sicherheitslücken und Prompt Injection

Ein Standard-Chatbot reagiert nur auf den Text, den Du eingibst. Cowork liest regelmäßig externe Dokumente, E-Mails und Webseiten. Das macht es anfälliger für eine spezifische Angriffsform namens „Indirect Prompt Injection“.

Ein Angreifer könnte unsichtbare Anweisungen in ein PDF oder eine geteilte Tabelle einbetten. Wenn Du Cowork bittest, diese Datei zusammenzufassen oder zu analysieren, liest der Agent den versteckten Text und folgt möglicherweise dessen Anweisungen statt Deiner. Sicherheitsunternehmen wie PromptArmor und Zenity Labs haben gezeigt: Solche Angriffe können einen KI-Agenten dazu bringen, sensible Daten wie etwa Finanzdaten oder interne E-Mails an den Server des Angreifers zu schicken, ohne dass der Nutzer jemals auf einen Link klicken muss. Anthropic hat Sicherheitsfunktionen hinzugefügt, um dieses Risiko zu verringern. Aber Prompt Injection bleibt eine ernsthafte, ungelöste Schwachstelle in der gesamten KI-Branche.

Gegenmaßnahme: Sei sehr sorgfältig bei der Wahl der Ordner, auf die Cowork zugreifen darf. Halte Arbeitsdateien und sensible Informationen getrennt. Stell sicher, dass Du weißt, woher Dateien stammen.

Betriebliche Risiken und Datenverlust

Da Cowork Dateien bearbeiten und löschen kann, können einfache Missverständnisse erheblichen Schaden anrichten. Wenn Du dem Agenten den vagen Auftrag gibst, „diesen Ordner aufzuräumen“, könnte er Dateien löschen, die Du behalten wolltest.

Es gibt dokumentierte Fälle, in denen Nutzer Gigabytes an Daten durch schlecht formulierte Anweisungen verloren haben. Zwar bittet Cowork Dich um Bestätigung, bevor es Dateien dauerhaft löscht. Aber es besteht die Gefahr, dass man sich angewöhnt, blind auf „Bestätigen“ zu klicken, um den Workflow zu beschleunigen.

Gegenmaßnahme: Der zuverlässigste Schutz sind regelmäßige, automatisierte Backups aller Ordner, auf die Du Cowork Zugriff gewährst. Sei außerdem sehr präzise, was Cowork tun soll. Du musst nicht jeden Schritt vorgeben, aber das Ziel sollte unmissverständlich sein.

Generell ist es zudem sinnvoll, Cowork zunächst einen Plan erstellen zu lassen, den Du dann absegnen musst. Nimm Dir die Zeit für diesen Extra-Schritt und schau genau hin. Wenn derselbe Workflow mehrmals problemlos funktioniert hat, kannst Du die Regeln und die Kontrolle nach und nach etwas lockern.

Hoher Kontingentverbrauch

Für eine einzige komplexe Aufgabe startet Cowork oft mehrere Hintergrundsessions und Python-Skripte gleichzeitig. Dadurch verbraucht es Dein Claude-Session-Limit deutlich schneller als normale Chats. Das gilt besonders, wenn Du für diese Aufgaben Claudes Opus-Modell verwenden möchtest: Es ist besonders leistungsfähig und gründlich, verbraucht aber erheblich mehr Ressourcen als das Standard-Modell Claude Sonnet.

Schätzungen zufolge kann ein einziger Cowork-Workflow 10 bis 30 Mal so viel Kontingent verbrauchen wie eine normale Chat-Session. Wer auf das 20-Dollar-„Pro“-Abo setzt, könnte nach wenigen umfangreichen Dokumentenaudits bereits sein aktuelles Limit erreichen. Regelmäßige Nutzer werden wahrscheinlich auf einen Claude-Max-Tarif upgraden, damit der Agent nicht mitten in einem Projekt anhält.

Gegenmaßnahme: Verwende Claude Sonnet als Standard. Prüfe außerdem, ob Du Coworks Fähigkeiten wirklich brauchst. Dinge wie Skills und Connectors sind in der normalen Chat-Oberfläche ebenfalls verfügbar. Cowork glänzt beim Zugriff auf lokale Dateien und ist ideal für komplexe Aufgaben mit vielen Schritten. Und: Plane Deine Cowork-Sessions so, dass sie nicht mit anderen Aufgaben kollidieren, die Du mit Claude erledigen möchtest. Wenn Du geplante Aufgaben einrichtest, lass sie wenn möglich nachts laufen oder starte eine Aufgabe, kurz bevor Du den Feierabend einläutest.

Best Practices für den Einstieg

Wenn Du Cowork ausprobieren möchtest, spart ein guter Plan Zeit und verhindert Datenverluste. Basierend auf den Erfahrungen anderer Nutzer und meinen eigenen Experimente solltest du dir diese drei Dinge angewöhnen:

Den Arbeitsbereich strukturieren

Lass Cowork nicht frei in Deinem Hauptdokumentenordner schalten und walten. Erstelle einen eigenen Arbeitsbereich für den Agenten. Manche empfehlen eine Vier-Ordner-Methode:

1. Inputs: Hier legst Du Quellmaterial ab wie Transkripte, Rohdaten oder Recherche-PDFs.
2. Outputs: Hier weist Du Cowork an, alle fertigen Entwürfe und Berichte zu speichern.
3. Active-work: Dieser Ordner dient als Arbeitsbereich, in dem der Agent temporäre Dateien, Gliederungen oder Zwischenschritte anlegen kann.
4. Shared: Hier liegen Deine Kontextdateien (z. B. Brand-Voice-Richtlinien) und spezifische Skills.

Diese Struktur soll die KI organisiert halten und das Risiko versehentlicher Schäden begrenzen.

Sicher starten

Sei bei der Einrichtung Deiner Ordner streng mit den Berechtigungen. Für den „Inputs“-Ordner solltest Du nur Lesezugriff erlauben. So ist sichergestellt, dass Cowork Deine Quelldateien nicht versehentlich überschreibt oder löscht.

Lass für alle neuen Workflows das Berechtigungsmodell auf „Ask before acting“ stehen. Lass den Agenten erst einen Plan erstekkeb, bevor er zu schreiben oder zu bearbeiten beginnt. Wenn eine bestimmte Aufgabe mehrmals fehlerfrei durchgelaufen ist, kannst Du diese Tätigkeit auf „Act without asking“ umzustellen, um künftig Zeit zu sparen.

Kontext statt Prompts iterieren

Bei einem Standard-Chatbot verbesserst Du das Ergebnis, indem Du an deinem Prompt arbeitest. Bei Cowork verbesserst Du das Ergebnis, indem Du die Umgebung optimierst.

Wenn der Agent eine nicht besonders gelungene Zusammenfassung liefert, gib ihm nicht einfach im Chat-Fenster eine neue Chance. Öffne stattdessen Deine CLAUDE.md-Datei oder die entsprechende Skill-Datei und füge eine neue Regel hinzu. Zum Beispiel: „Extrahiere Zitate immer wörtlich und füge einen Zeitstempel hinzu.“ Wenn Du die Anweisungsdateien aktualisierst, wird der Agent denselben Fehler beim nächsten Durchlauf des Workflows nicht wiederholen. Du baust damit ein zuverlässigeres System auf.

Fazit

Ich finde Cowork ein spannendes Tool zum Experimentieren. Es macht Spaß, seine Grenzen auszuloten. In einem solchen agentischen Tool steckt viel Potenzial, aber die Realität hält diesem Versprechen noch nicht immer stand. Dennoch hat sich Cowork in meiner bisherigen Erfahrung als sinnvolle Erweiterung der KI-Fähigkeiten erwiesen. Es zeigt einen Ausblick auf eine Zukunft, in der wir Workflows einrichten und Automatisierungen orchestrieren, die uns den Kopf freihalten: für die Arbeit, die wir mögen und die wir wirklich gut können.