ChatGPT als Lektor nutzen

Ein technisches Manuskript zu schreiben ist die eine Sache. Es fehlerfrei, logisch konsistent und didaktisch wertvoll zu gestalten, eine ganz andere. Früher mussten Fachbuch Autoren Tausende von Euro für professionelle Lektoren ausgeben, die oft gar nicht die technische Tiefe besaßen, um Code Beispiele wirklich zu prüfen.

In diesem Dreamcodes Coaching lernen wir, wie du ChatGPT (oder Claude) als deinen persönlichen Technical Editor einsetzt. Wir gehen weit über einfaches „Korrigiere meine Grammatik“ hinaus und bauen eine KI gestützte QA Pipeline auf, die dein Buch auf das Niveau eines großen Fachverlags hebt.

1. Die Rolle der KI im Lektoratsprozess

Bevor wir starten, definieren wir die Aufgabenverteilung. Die KI ist dein Assistent, nicht dein Ersatz.

• Was die KI perfekt kann: Stilistische Glättung, Grammatik, logische Brüche in Erklärungen finden, Code Erklärungen auf Verständlichkeit prüfen.
• Was du kontrollieren musst: Fachliche Korrektheit (KI kann halluzinieren!), Aktualität von API Versionen und dein persönlicher „Tone of Voice“.

2. Der „System Prompt“: Die KI in den Experten Modus versetzen

Füttere ChatGPT nicht einfach mit Textfetzen. Du musst der KI eine Identität geben, damit das Feedback die richtige Tiefe hat.

Nutze dafür diesen System Prompt:

Du bist ein erfahrener Senior Technical Editor bei einem renommierten IT-Fachverlag (wie O'Reilly oder Manning). Deine Aufgabe ist es, mein Manuskript über [THEMA] zu lektorieren.

Achte auf:

1. Präzise Fachsprache vs. Verständlichkeit.
2. Logische Übergänge zwischen den Absätzen.
3. Korrektheit der Code Erklärungen.
4. Konsistente Verwendung von Fachbegriffen. Sei kritisch, konstruktiv und bewahre einen sachlichen, aber motivierenden Tonfall.

3. Schritt für Schritt QA Pipeline

Schritt A: Das strukturelle Lektorat (Inhaltscheck)

Lade dein gesamtes Inhaltsverzeichnis hoch.

• Prompt: „Analysiere meine Kapitelstruktur. Fehlt ein kritischer Zwischenschritt? Ist die Lernkurve für einen Einsteiger zu steil? Wo gibt es thematische Überschneidungen, die gekürzt werden könnten?“

Schritt B: Das stilistische Lektorat (Language Refinement)

Developer neigen oftmals zu zwei Extremen: zu trockenem „Doku Stil“ oder zu komplizierten Schachtelsätzen.

• Der „Verständlichkeits Check“: „Schreibe diesen Abschnitt so um, dass ihn ein Junior Entwickler versteht, ohne dass die fachliche Tiefe verloren geht. Vermeide dabei Passivkonstruktionen.“

Schritt C: Code to Text Alignment

Einer der häufigsten Fehler in Tech Büchern: Der Code macht etwas anderes, als der Begleittext behauptet.

• Prompt: „Hier ist ein Codeschnipsel und hier ist meine Erklärung dazu. Prüfe: Erkläre ich wirklich alle Variablen und Funktionen, die im Code vorkommen? Gibt es Diskrepanzen zwischen Code Logik und Textbeschreibung?“

4. Prompt Engineering für spezifische Prüfschritte

Nutze gezielte Prompts für verschiedene „Brillen“, die die KI aufsetzen soll:

• Die „Kritiker Brille“: „Suche nach schwammigen Aussagen in diesem Kapitel. Wo treffe ich Annahmen, die nicht belegt sind? Wo fehlen Beispiele?“
• Die „Format Brille“: „Prüfe diesen Markdown Text auf konsistente Formatierung. Sind alle Code-Begriffe in Backticks gesetzt? Sind die Überschriftenhierarchien logisch?“
• Die „Fachwort Kontrolle“: „Erstelle eine Liste aller verwendeten Fachbegriffe in diesem Kapitel. Nutze ich sie überall in der gleichen Schreibweise?“

Damit du nicht bei Null anfangen musst, haben wir dir eine Auswahl unserer effektivsten Prompts zusammengestellt. Kopiere diese einfach in ChatGPT oder Claude und ersetze die Platzhalter in Klammern durch deinen Text.

Usere Technical Editor Toolbox (Prompts):

1. Der Struktur-Audit (Inhaltsverzeichnis)

Ich plane ein Fachbuch über [THEMA]. Hier ist mein Entwurf des Inhaltsverzeichnisses: [LINK/TEXT]. Analysiere die didaktische Reihenfolge. Gibt es Wissenslücken? Ist der Sprung zwischen Kapitel X und Y zu groß für einen Leser mit [VORWISSEN]? Schlage Optimierungen vor.

2. Der „Code-to-Text“ Abgleich

Prüfe den folgenden Textabschnitt gegen das zugehörige Code-Snippet. Stellt der Text die Logik des Codes korrekt dar? Werden alle im Code verwendeten Variablen und Konzepte im Text erklärt? Markiere Diskrepanzen: [TEXT & CODE EINFÜGEN].

3. Das „Fluch der Expertise“-Filter

Lies diesen Abschnitt. Ich tendiere dazu, Fachbegriffe vorauszusetzen. Identifiziere alle Begriffe oder Konzepte, die für einen [ZIELGRUPPE, zB. Junior Dev] unverständlich sein könnten, und schlage eine kurze Definition oder Analogie vor: [TEXT EINFÜGEN].

4. Stil-Glättung (Active Voice)

Transformiere den folgenden technischen Text. Ersetze Passiv-Konstruktionen durch aktive Sprache. Sorge dafür, dass der Tonfall professionell, aber direkt und weniger 'akademisch trocken' klingt. Behalte alle Fachbegriffe unverändert bei: [TEXT EINFÜGEN].

5. Der Bug-Finder (Logik-Check)

Verhalte dich wie ein kritischer Reviewer. Suche in diesem Kapitel nach logischen Inkonsistenzen oder unbelegten Behauptungen. Wo sage ich 'das ist einfach', ohne den Beweis zu liefern? Wo fehlen praktische Anwendungsbeispiele? [TEXT EINFÜGEN].

6. Das Glossar-Extrakt

Extrahiere aus diesem Kapitel alle relevanten Fachbegriffe und erstelle eine alphabetische Liste mit jeweils einer prägnanten, einseitigen Definition für das Glossar meines Buchs: [TEXT EINFÜGEN].

7. Headline-Tuning

Hier sind meine aktuellen Kapitel-Überschriften: [LISTE]. Optimiere sie, damit sie neugierig machen, aber den technischen Kern präzise treffen. Nutze das Format: 'Vorteil + Methode' (zB. 'Schnellere API Abfragen durch Caching Strategien').

8. Zusammenfassungs-Generator (Key Takeaways)

Erstelle basierend auf diesem Kapitel eine 'Zusammenfassung für Eilige' in Form von 5 prägnanten Bulletpoints. Diese sollen am Ende des Kapitels als Checkliste dienen: [TEXT EINFÜGEN].

9. Die „Warum“-Validierung

Prüfe diesen Abschnitt darauf, ob ich nur erkläre WIE man etwas macht, oder auch WARUM man es so macht. Wenn das 'Warum' (die architektonische Entscheidung) fehlt, mache einen Vorschlag, wie ich es ergänzen kann: [TEXT EINFÜGEN].

10. Finales Korrektorat (Der Ortho Check)

Führe eine finale Korrektur von Rechtschreibung, Grammatik und Zeichensetzung durch. Achte besonders auf die korrekte Groß- und Kleinschreibung von Tech Begriffen (zB. 'JavaScript', 'GitHub', 'YAML'). Erstelle eine Liste der korrigierten Fehler: [TEXT EINFÜGEN].

5. Die Gefahr der Halluzination minimieren

KI kann Code Fehler erfinden oder veraltete Bibliotheken vorschlagen.

1. Sandboxing: Kopiere Code Vorschläge der KI immer zurück in deine IDE und führe sie aus.
2. Fact Checking: Wenn die KI behauptet, eine Library könne X, verifiziere das in der offiziellen Dokumentation.
3. Iteratives Arbeiten: Bearbeite niemals das ganze Buch auf einmal. Gehe kapitelweise vor, um den Kontext für die KI scharf zu halten.

6. Das finale Korrektorat: Der Feinschliff

Zum Abschluss nutzt du die KI für die klassische Korrektur:

• Rechtschreibung und Grammatik.
• Kommasetzung (besonders bei englischen Fachbegriffen im deutschen Satz).
• Erstellung eines Index/Glossars basierend auf deinem Text.

Fazit für Tech Autoren

KI gestütztes Lektorat ist der „Cheat-Code“ für moderne Autoren. Du sparst Wochen an Zeit und lieferst ein Produkt ab, das sich liest, als hätte ein ganzes Team daran gearbeitet. Deine Leser werden die Klarheit deiner Texte und die Präzision deiner Erklärungen lieben.

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