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Human Writing Style Guide

Dieser Skill hat zwei Teile. Teil 1 beschreibt, wie gute Sachtexte aufgebaut sind, also Texte, die Leser tatsaechlich lesen, speichern und deren Autor sie sich merken. Teil 2 beschreibt, welche KI-typischen Muster zu vermeiden sind.

Beides gehoert zusammen: Ein Text, der nur KI-Muster vermeidet, ist nicht automatisch gut. Und ein inhaltlich guter Text faellt durch, wenn er nach Sprachmodell klingt.

Teil 1: Wie gute Sachtexte funktionieren

Der Einstieg (Hook)

Der erste Satz entscheidet, ob jemand weiterliest. Gute Hooks sind faktisch korrekt und wecken Neugier. Erfundene Geschichten als Einstieg sind verboten, weil sie Glaubwuerdigkeit zerstoeren und als KI-Muster erkannt werden ("Stell dir vor, es ist 6 Uhr morgens in einer Fabrikhalle...").

Sechs bewaehrte Hook-Typen, die abgewechselt werden muessen:

1. Kontraintuitive Aussage "Die meisten Schichtleiter drucken ihre KPIs morgens auf Papier aus. Nicht weil sie Technik ablehnen, sondern weil ihr MES keine brauchbare Morgen-Ansicht hat."

2. Ueberraschende Zahl oder Statistik "92% der Excel-Dateien in der Fertigungsplanung enthalten mindestens einen Formelfehler (Panko, 2008)."

3. Konkrete Szene (real, nicht erfunden) "Im Audit letzte Woche fehlten 14 von 200 Chargenprotokollen. Alle aus derselben Schicht."

4. Direkte Frage "Wann haben Sie zuletzt geprueft, ob Ihre OEE-Berechnung die Mikrostopps mitzaehlt?"

5. Zitat einer realen Person "'Wir haben drei MES-Systeme evaluiert. Alle konnten alles. Keines konnte das, was wir wirklich brauchten.' (Produktionsleiter, Mittelstand, 2024)"

6. Widerspruch oder Spannung "Unternehmen investieren Millionen in Traceability. Gleichzeitig laufen 40% der Rueckverfolgungen ueber Outlook-Mails."

Nicht jeder Text braucht einen dramatischen Hook. Bei kurzen Fachtexten, Anleitungen oder Status-Updates reicht ein klarer, direkter erster Satz, der sofort sagt, worum es geht.

Die Orientierung (Nut Graf / Summary)

Nach dem Hook muss der Leser innerhalb der ersten drei Absaetze wissen:

• Worum geht es konkret?
• Warum ist es relevant fuer ihn?
• Was erwartet ihn im weiteren Text?

Bei laengeren Texten (ab ca. 800 Woertern) gehoert eine Summary an den Anfang. Nicht als trockene Aufzaehlung, sondern als kompakter Absatz, der die Kernaussage vorwegnimmt. Das ist keine Entscheidungsschwaeche ("ich verrate schon alles"), sondern Respekt vor der Zeit des Lesers. Wer die Summary liest und denkt "das reicht mir", hat trotzdem etwas mitgenommen. Wer mehr will, liest weiter.

Beispiel fuer eine gute Summary: "Dieser Artikel zeigt, warum klassische OEE-Berechnungen in der Praxis oft 5 bis 15 Prozentpunkte daneben liegen, welche drei Fehlerquellen am haeufigsten sind und wie man sie ohne neues Tooling behebt. Lesedauer: 6 Minuten."

Ueberraschende Fakten und dosierter Humor

Ueberraschende Fakten aktivieren das Dopamin-Belohnungssystem und foerdern die Langzeitgedaechtnisbildung (Edutopia, basierend auf neurowissenschaftlichen Studien). Ein guter Sachtext streut alle 300 bis 500 Woerter eine ueberraschende Information ein, die der Leser nicht erwartet hat.

Humor funktioniert in Sachtexten, wenn er organisch aus dem Thema kommt. Erzwungener Humor schadet. Gute Formen:

• Trockene Untertreibung ("Das Spreadsheet hatte 47 Tabs. Die Dokumentation bestand aus einem Post-it.")
• Selbstironie ("Ja, ich habe auch mal eine Pivot-Tabelle als Datenbank missbraucht.")
• Absurde, aber wahre Details ("Der Server lief seit 2011 durch. Niemand wusste das Passwort, aber er lief.")

Schlechte Formen:

• Wortspiele, die den Lesefluss stoppen
• "Stell dir vor"-Szenarien
• Sarkasmus ueber den Leser oder sein Fachgebiet

Spezifische Details statt Abstraktion

Der staerkste Hebel fuer einpraegsame Texte sind intime, spezifische Details, die der Leser ohne den Autor nicht kennen wuerde. Das ist der Unterschied zwischen "die Produktion war ineffizient" und "der Schichtleiter druckte jeden Morgen 14 Seiten Excel aus, markierte drei Zeilen gelb und warf den Rest weg."

Spezifische Details erzeugen Bilder im Kopf. Abstrakte Aussagen erzeugen nichts.

Belege und Quellenarbeit

Je nach Texttiefe muessen Belege unterschiedlich ausfallen:

Unbelegte Behauptungen sind in Fachtexten inakzeptabel. Wenn eine Zahl oder Aussage nicht belegbar ist, muss sie als Schaetzung, Erfahrungswert oder Annahme gekennzeichnet werden. "Nach meiner Erfahrung" ist ehrlicher als eine erfundene Statistik.

Fachbegriffe und branchenuebliche Abkuerzungen gehoeren in Fachtexte, denn sie signalisieren Kompetenz und sparen Platz. Bei der ersten Verwendung erklaeren, danach frei nutzen. Beispiel: "Die Overall Equipment Effectiveness (OEE) misst ... Im Folgenden spreche ich von OEE."

Textrhythmus und Struktur

Gute Sachtexte haben einen bewussten Rhythmus:

Satzlaenge variieren. Kurze Saetze erzeugen Tempo. Laengere Saetze eignen sich fuer Zusammenhaenge, die man nicht in drei Woerter pressen sollte, weil der Leser sonst den Faden verliert. Abwechslung haelt wach.

Absatzlaenge variieren. Ein Absatz darf zwei Saetze haben. Ein anderer sieben. Gleichfoermigkeit ist das Gegenteil von Lesbarkeit.

Zwischenueberschriften als Orientierung. Ueberschriften sollen schlicht sein und sagen, was kommt. Nicht: "Die Revolution der datengetriebenen Fertigung". Sondern: "Wie die Datenerfassung funktioniert".

Uebergaenge zwischen Abschnitten. Ein Abschnitt soll nicht abrupt enden und der naechste ohne Verbindung beginnen. Ein Satz, der den Bogen schlaegt, reicht.

Einschraenkungen und Ehrlichkeit

Texte, die nur Vorteile nennen, wirken wie Werbung. Texte, die Schwaechen zugeben, Unsicherheiten benennen und Grenzen markieren, wirken authentisch und bleiben im Kopf.

"Das funktioniert gut bei Serien ab 500 Stueck. Unter 100 lohnt sich der Aufwand nicht." Solche Saetze erzeugen Vertrauen.

Teil 2: KI-Muster vermeiden

Verbotene Stilmittel

Gedankenstriche (Em Dashes) sind verboten. Kein Gedankenstrich im gesamten Text. Weder als Einschub noch als Ersatz fuer Doppelpunkt oder Semikolon. Seit 2024 gelten Em Dashes in der oeffentlichen Wahrnehmung als KI-Signal. GPT-4o nutzt rund zehnmal mehr Em Dashes als sein Vorgaenger. Ob die Wahrnehmung linguistisch korrekt ist, spielt keine Rolle. Leser reagieren darauf. Also: Punkt, Komma, Semikolon, Doppelpunkt, Klammern. Das reicht.

Erfundene Einstiegsgeschichten sind verboten. Kein "Stell dir vor", kein "Es ist Montag, 6 Uhr morgens in einer Fabrikhalle", kein narrativer Auftakt mit fiktiven Personen. Wenn ein Beispiel den Einstieg bildet, muss es real oder als hypothetisch gekennzeichnet sein.

Erfundene Anekdoten im Fliesstext sind verboten. Kein "One plant I worked with", kein "A company I know", kein "I've seen cases where". LLMs erfinden routinemaessig konkret klingende Beispiele, um Aussagen zu stuetzen. Diese Pseudo-Anekdoten sind ein starkes KI-Signal. Stattdessen: allgemeine, nachpruefbare Aussagen verwenden ("Weekend standby consumption in manufacturing plants is often 20 to 40 percent of production consumption") oder echte Quellen zitieren. Wenn der Autor tatsaechlich ein reales Beispiel hat, muss es so spezifisch sein, dass es nicht erfunden klingen kann (Firmenname, Ort, Jahr, Kontext).

Uebernutzte Woerter (AI Vocabulary)

Diese Woerter treten seit 2023 signifikant haeufiger in KI-generierten Texten auf:

Dramatische Uebergangsphrasen (KI-Rhetorik)

LLMs erzeugen typische rhetorische Uebergaenge, die in menschlichen Fachtexten selten vorkommen. Diese Phrasen sind starke KI-Signale:

Englisch (verboten):

• "And that is the part nobody talks about..."
• "Here's the tension though."
• "The gap is not in X. The gap is in Y." (gespiegelte Satzstruktur als Pointe)
• "Here's the thing."
• "Let that sink in."
• "And here's why that matters."
• "But here's where it gets interesting."
• "The short answer is... The long answer is..."

Deutsch (verboten):

• "Und genau das ist der Punkt, den niemand anspricht..."
• "Hier wird es spannend."
• "Das Problem ist nicht X. Das Problem ist Y."
• "Und das hat Konsequenzen."

Stattdessen: Uebergaenge weglassen oder durch einen normalen Satz ersetzen, der den naechsten Gedanken einleitet. Nicht jeder Abschnitt braucht einen dramatischen Auftakt.

Rhythmische Wiederholung als Pseudo-Pointe

LLMs nutzen rhythmische Satzwiederholungen, um Texte "knackig" wirken zu lassen. Das gleiche Satzmuster wird drei- oder viermal hintereinander angewendet, jeweils mit anderem Inhalt:

Verbotene Muster:

• "Das ist eure Baseline." / "Das ist Cash." / "Das ist Scope 2." (gleiche Satzstruktur als rhetorischer Hammer)
• "That's your energy data. That's your compliance. That's your competitive edge."
• Jede Variation von "kurze Aussage + einzeiliger Kommentar", die sich mehr als zweimal hintereinander wiederholt

Dieses Muster faellt auf, weil menschliche Autoren selten dreimal denselben rhetorischen Trick in Folge verwenden. Ein- oder zweimal kann es wirken. Ab dem dritten Mal ist es ein Muster, kein Stilmittel.

Stattdessen: Satzstrukturen variieren. Wenn ein kurzer Kommentarsatz gut funktioniert, dann einmal verwenden und danach die Struktur wechseln.

Konfrontativer Ton als Anti-KI-Signal (optional)

LLMs schreiben standardmaessig neutral, ausgewogen und vorsichtig. Das ist in vielen Kontexten richtig (Fachpublikation, technische Dokumentation). Aber in Kontexten wie Reddit, LinkedIn-Posts, Branchenblogs oder Meinungsbeitraegen wirkt diese Neutralitaet kuenstlich.

Wenn der Kontext es erlaubt, ist ein konfrontativer, meinungsstarker Ton ein starkes Signal fuer menschliches Schreiben:

• Direkte Kritik ("Die meisten ESG-Berater verkaufen bunte PDFs ohne Substanz")
• Provokante Thesen ("Wer fuer den ESG-Bericht schwitzt, hat in der Digitalisierung versagt")
• Vereinfachungen, die Diskussion provozieren sollen (bewusst zugespitzt, nicht unwahr)
• Umgangssprache und Branchenjargon statt Hochsprache

Das ist KEIN Freibrief fuer Polemik ohne Substanz. Die Schaerfe muss inhaltlich gedeckt sein. Aber: ein Text, der niemanden provoziert, wird auch von niemandem geteilt.

Dieses Mittel ist optional und kontextabhaengig. Fuer eine technische Dokumentation oder ein Whitepaper waere es fehl am Platz. Fuer einen Reddit-Post in r/manufacturing ist es genau richtig.

Aufgeblaehte Phrasen

Diese Formulierungen streichen oder durch die direkte Aussage ersetzen:

• "This isn't just about X. It's about transformation."
• "X continues to redefine the landscape."
• "A testament to the power of Y."
• "One of the most important things to consider is..."
• "In today's fast-paced world..."
• "It's worth noting that..."
• "Let's dive in."
• "But here's the thing..."
• "Without further ado..."

Emphasis Crutches (Betonungs-Kruecken)

Leere Verstaerker, die Wichtigkeit signalisieren ohne sie zu liefern. Streichen.

• "Full stop." / "Period." / "Punkt."
• "Make no mistake" / "Keine Frage"
• "This matters because" / "Das ist wichtig weil"

Business-Jargon

Meta-Commentary (Selbstreferenz)

Texte die ueber sich selbst reden statt vorwaerts zu kommen. Streichen.

• "Hint:" / "Plot twist:" / "Spoiler:"
• "You already know this, but" / "Du weisst das schon, aber"
• "But that's another post" / "Aber das ist ein anderes Thema"
• "X is a feature, not a bug"
• "The rest of this essay explains..." / "Im Folgenden erklaere ich..."
• "Let me walk you through..." / "Lass mich dich durchfuehren..."
• "In this section, we'll..." / "In diesem Abschnitt werden wir..."
• "As we'll see..." / "Wie wir sehen werden..."
• "I want to explore..." / "Ich moechte untersuchen..."

Telling statt Showing

Wichtigkeit oder Schwierigkeit behaupten statt sie zu zeigen. Streichen oder durch konkretes Beispiel ersetzen.

• "This is genuinely hard" / "Das ist wirklich schwierig"
• "This is what leadership actually looks like" / "So sieht Fuehrung wirklich aus"
• "actually matters" / "wirklich wichtig ist"

Vague Declaratives (Vage Feststellungen)

Saetze die Bedeutung behaupten ohne den konkreten Inhalt zu nennen. Entweder streichen oder die konkrete Sache benennen.

• "The reasons are structural" / "Die Gruende sind strukturell"
• "The implications are significant" / "Die Auswirkungen sind erheblich"
• "This is the deepest problem" / "Das ist das tiefste Problem"
• "The stakes are high" / "Es steht viel auf dem Spiel"
• "The consequences are real" / "Die Konsequenzen sind real"

Adverbien und Softener

Kategorisch alle -ly-Adverbien hinterfragen. Die meisten sind Fuellmaterial. Speziell diese Woerter immer streichen:

Sowie diese Fuellphrasen:

• "At its core" / "Im Kern"
• "At the end of the day" / "Am Ende des Tages"
• "When it comes to" / "Wenn es um ... geht"
• "In a world where" / "In einer Welt in der"
• "The reality is" / "Die Realitaet ist"

Symmetrische Argumentationsboegen (LLM-Outline-Pattern)

LLMs erzeugen fast immer dieselbe Textarchitektur: Problem darstellen, Loesung erklaeren, Gegenargumente aufnehmen, pragmatischen Mittelweg vorschlagen, Bias offenlegen. Diese Sequenz ist so vorhersagbar, dass sie allein schon als KI-Signal reicht. Ein menschlicher Autor springt, schweift ab, setzt Schwerpunkte willkuerlich, laesst Dinge weg.

Regeln zur Textarchitektur:

• Nicht jeder Abschnitt braucht ein symmetrisches Gegenstueck. Wenn du "Vorteile" schreibst, brauchst du nicht zwingend "Nachteile" als naechsten Abschnitt.
• Abschnitte duerfen unterschiedlich lang sein. Ein Abschnitt mit 3 Saetzen neben einem mit 12 Saetzen ist normal. Gleichmaessig portionierte Abschnitte sind ein KI-Signal.
• Die Reihenfolge der Argumente darf unkonventionell sein. Statt Problem-Loesung-Einschraenkung mal mit der Einschraenkung anfangen. Oder den staerksten Punkt in die Mitte statt ans Ende setzen.
• Abschweifungen und Seitenbemerkungen sind erlaubt und erwuenscht. Menschen schreiben sprunghafter als LLMs. Ein Gedanke, der nur halb zum Thema passt, aber interessant ist, macht einen Text menschlicher.
• Nicht jeder Abschnitt braucht eine Zwischenueberschrift. Manche Gedanken fliessen besser ohne formale Trennung ineinander.
• Vermeide das Muster "X hat Vorteile und Nachteile, die Wahrheit liegt in der Mitte". Das ist der Default-Ausgang jedes LLM-Textes und sofort erkennbar.
• Vermeide perfekt symmetrische Ueberschriften-Paare wie "Why skeptics have a point" / "Why they'll still need it". Menschen strukturieren asymmetrischer.

Breite Generalisten-Perspektive vermeiden

LLMs decken reflexartig moeglichst viele Aspekte eines Themas ab: Technik, Finanzen, Recruiting, Regulierung, alles in einem Artikel. Das wirkt wie ein Wikipedia-Eintrag, nicht wie ein Fachmensch, der ueber sein Spezialgebiet schreibt.

Regeln:

• Ein Artikel hat einen Schwerpunkt. Nicht drei. Wenn das Thema ESG-Daten auf dem Shopfloor ist, dann ist der Schwerpunkt die Daten, nicht auch noch Recruiting und Bankkonditionen.
• Randthemen duerfen in einem Satz erwaehnt werden, aber nicht in einem eigenen Absatz.
• Frag dich: Wuerde ein einzelner Fachmensch das alles in einem Text abhandeln? Wenn nein, streiche die Nebenschauplaetze.
• Tiefe schlaegt Breite. Lieber eine technische Sache gruendlich erklaeren als fuenf Themen anreissen.

Plausible Zahlen ohne Quellen (verschaerfte Regel)

LLMs generieren realistisch klingende Zahlen ohne echte Quellen. "40 to 60 percent", "$29,000 per employee", "0.3 to 0.8 percentage points" klingen plausibel, sind aber oft halluziniert oder unpraezise aus Trainingsdaten zusammengesetzt. Ein menschlicher Fachautor wuerde schreiben: "According to study X by institution Y (year)".

Verschaerfte Regeln:

• Jede Zahl, die eine Behauptung stuetzt, braucht eine der folgenden Kennzeichnungen:
  1. Echte Quelle (Studie, Bericht, Institution, Jahr)
  2. Explizite Kennzeichnung als Schaetzung ("nach meiner Erfahrung liegt das bei...", "Branchenschaetzungen gehen von... aus")
  3. Herleitung ("bei 200 kWh pro Schicht und 250 Arbeitstagen ergibt sich...")
• Zahlen ohne jede Einordnung sind verboten. "20 to 40 percent" ohne Kontext ist ein KI-Signal.
• Lieber weniger Zahlen mit echten Quellen als viele Zahlen ohne Beleg. Drei belegte Zahlen sind staerker als zehn unbelegte.
• Im Zweifel die Zahl weglassen und die Aussage qualitativ formulieren.

Credibility Wrapper und Bias-Disclaimer

LLMs bauen am Ende von Texten routinemaessig einen Absatz ein, der die eigene Perspektive relativiert: "I should disclose that I work in X, so I have a professional interest in Y. This bias is worth naming." Das klingt auf den ersten Blick ehrlich, ist aber ein typisches LLM-Pattern, weil es mechanisch angefuegt wird, ohne echte Substanz.

Regeln:

• Kein dedizierter "Honest caveat" oder "Disclosure" Absatz am Ende. Wenn der Autor einen Bias hat, soll er ihn nebenbei im Text erwaehnen, nicht als formalen Disclaimer.
• Kein "I work in X, so take this with a grain of salt". Stattdessen: die Perspektive des Autors durch die Art, wie er schreibt, deutlich machen.
• Einschraenkungen gehoeren dorthin, wo sie inhaltlich relevant sind, nicht als zusammengefassten Absatz am Schluss.
• Der Autor-Tagline am Ende (z.B. "I've spent 15 years in X") ist okay, aber ohne den Relativierungs-Absatz davor.

Strukturelle KI-Muster

Strukturelle Satzmuster (erweitert)

Die folgenden Muster sind in KI-generierten Texten statistisch ueberrepraesentiert. Sie wirken einzeln harmlos, aber in Kombination verraten sie die Herkunft.

Binary Contrasts (Binaere Gegensaetze)

Das Muster "Not X. But Y." oder "The answer isn't X. It's Y." erzeugt kuenstliche Dramatik. Stattdessen: Y direkt nennen.

Negative Listing (Negativ-Aufzaehlung)

Aufzaehlen was etwas NICHT ist, bevor man sagt was es IST. Der Leser braucht die Anlaufstrecke nicht.

Dramatic Fragmentation (Dramatische Fragmentierung)

Satzfragmente als Stilmittel wirken wie kuenstliche Tiefe.

Rhetorical Setups (Rhetorische Anlaufnehmer)

Diese Phrasen kuendigen eine Erkenntnis an, statt sie zu liefern.

False Agency (Falsche Handlungsfaehigkeit)

KI gibt leblosen Dingen menschliche Verben, um den Akteur nicht benennen zu muessen.

Faustregel: Wenn ein Subjekt im Satz nichts physisch tun kann, fehlt der eigentliche Akteur.

Narrator-from-a-Distance (Erzaehler aus der Ferne)

KI schreibt wie ein allwissender Beobachter statt den Leser in die Szene zu setzen.

Passive Voice (Passivkonstruktionen)

Passiv versteckt den Handelnden und nimmt dem Satz Energie.

Wh-Satzanfaenge als Kruecke

Saetze die mit What, When, Where, Which, Who, Why, How beginnen, werden zur Kruecke wenn sie sich haeufen.

Tonale KI-Muster

Formatierung

Teil 3: Scoring vor Abgabe

Bewerte den fertigen Text auf diesen 5 Dimensionen mit je 1-10 Punkten:

Zielwert: 35 von 50 Punkten.

Unter 35: Ueberarbeiten. Zuerst die Dimension mit der niedrigsten Punktzahl angehen.

Quick Checks (schnelle Pruefung vor Abgabe):

Gehe diese Liste durch. Jedes "Ja" erfordert eine Korrektur:

• Enthaelt der Text Adverbien? Streichen.
• Passivkonstruktionen? Akteur finden, zum Subjekt machen.
• Lebloses Ding fuehrt menschliche Handlung aus? Person benennen.
• Satz beginnt mit What/When/Where/Who/Why/How und es haeuft sich? Umstrukturieren.
• "Here's what/this/that"-Anlauf? Zum Punkt kommen.
• "Not X, it's Y"-Kontrast? Y direkt nennen.
• Drei aufeinanderfolgende Saetze gleicher Laenge? Einen brechen.
• Absatz endet mit knackigem Einzeiler? Variieren.
• Gedankenstrich irgendwo? Entfernen.
• Vage Feststellung ohne konkreten Inhalt? Konkret machen oder streichen.
• Erzaehlerstimme aus der Ferne? Leser in die Szene setzen.
• Meta-Kommentar ("Im Folgenden...", "Let me walk you through...")? Streichen.

Checkliste vor Veroeffentlichung

Inhalt und Struktur:

1. Hook: Ist der Einstieg einer der sechs erlaubten Typen? Keine erfundene Geschichte?
2. Summary: Bei Texten ab 800 Woertern vorhanden?
3. Fokus: Hat der Text EINEN Schwerpunkt, nicht fuenf Nebenthemen?
4. Architektur: Ist die Abschnittsfolge NICHT das LLM-Standardmuster (Problem-Loesung-Gegenargument-Mittelweg-Disclaimer)?
5. Asymmetrie: Sind Abschnitte unterschiedlich lang? Keine symmetrischen Ueberschriften-Paare?
6. Ueberraschung: Mindestens ein ueberraschender Fakt alle 300 bis 500 Woerter?
7. Details: Konkrete, spezifische Beispiele statt Abstraktion?
8. Ehrlichkeit: Einschraenkungen dort, wo sie inhaltlich hingehoeren, NICHT als Sammel-Disclaimer am Ende?

Belege: 9. Jede Zahl hat eine Quelle ODER ist als Schaetzung/Erfahrungswert gekennzeichnet? 10. Keine "plausibel klingenden" Zahlen ohne jede Einordnung? 11. Keine erfundenen Anekdoten ("One plant I know", "A company I worked with")?

Sprachliche KI-Signale: 12. Gedankenstriche: Kein einziger Em Dash im Text? 13. AI-Vokabular: Keine Woerter aus der Vermeidungsliste? 14. Dramatische Uebergaenge: Keine KI-Rhetorik ("Here's the tension", "And that's the part nobody talks about")? 15. Gespiegelte Satzstrukturen als Pointe vermieden ("The gap is not in X. The gap is in Y.")? 16. Keine rhythmische Wiederholung (gleiche Satzstruktur 3+ mal hintereinander)?

Rhythmus und Format: 17. Satzlaengen: Bewusst variabel (nicht alles 15-20 Woerter)? 18. Absatzlaengen: Bewusst variabel (mindestens ein Zweizeiler und ein 6+ Satz-Block)? 19. Bullet-Points: Auf das Noetigste reduziert, Fliesstext bevorzugt? 20. Ueberschriften: Schlicht und direkt? 21. Ton: Wie ein kompetenter Fachmensch, nicht wie eine PR-Agentur? Bei Reddit/LinkedIn ggf. bewusst konfrontativ?

Meta-Check: 22. Wuerde ein einzelner menschlicher Fachautor diesen Text so schreiben? Oder deckt er zu viele Gebiete gleichzeitig ab? 23. Kein Credibility-Wrapper am Ende ("I should disclose my bias...")?

Stop-Slop-Checks: 24. Scoring: Erreicht der Text mindestens 35/50 Punkte im Scoring (Teil 3)? 25. False Agency: Kein lebloses Subjekt fuehrt menschliche Handlung aus? 26. Passive Voice: Akteur ueberall benannt? 27. Meta-Commentary: Keine Selbstreferenz ("In this section...", "Im Folgenden...")? 28. Business-Jargon: Kein navigate, unpack, lean into, double down, deep dive? 29. Vague Declaratives: Keine Saetze die Bedeutung behaupten ohne konkreten Inhalt? 30. Adverbien: Keine unnoetig verstaerkenden Adverbien (really, just, genuinely, actually)?

Quellen

• Wikipedia: Signs of AI Writing (August 2025)
• WikiProject AI Cleanup
• Studien zur AI-Vokabular-Haeufigkeit (2023-2025)
• Nieman Storyboard: Nut Grafs (2021)
• Poynter: The Nut Graf (2003)
• Plagiarism Today: Em Dashes and AI Writing (2025)
• The Conversation: Spotting AI Text (2025)
• British Academy Book Prize Jury-Kriterien (2025)
• Panko, R.: Spreadsheet Errors (2008)
• Edutopia: Humor Boosts Retention (neurowissenschaftliche Basis)
• Praxis-Feedback: Stilistische KI-Analyse eines ESG-Fachartikels (Maerz 2026), identifizierte sechs Erkennungsmuster: symmetrische Argumentationsboegen, gleichmaessige Absatzlaengen, dramatische Uebergangsphrasen, plausible Zahlen ohne Quellen, Credibility-Wrapper, breite Generalisten-Perspektive
• hardikpandya/stop-slop (GitHub, MIT-Lizenz, 2025)