Imported from Toqsick/my-agent-tools (library/creative/perplexity-followup-plan/SKILL.md). Install upstream with npx skills add Toqsick/my-agent-tools --skill perplexity-followup-plan. Copyright stays with the author (MIT).

Perplexity Follow-Up Plan — 13 Fragen in 4 Phasen

Strukturierte Deep-Research-Sequenz für das Yuno-Anon-TikTok-Business. Begleitet den 14-Tage-Test (finanzfreiraum + fokusfabrik) und die Skalierung danach. Alle Fragen sind auf Englisch verfasst (Perplexity-performt besser), aber jeder Phase-Block hat einen deutschen Wrapper für Trigger + Daten-Anforderungen.

Wann diesen Skill laden

Trigger wenn Basti:

• "Perplexity-Prompt für TikTok" sagt
• "Folge-Frage A1 / B2 / C1 / D3" o.ä. referenziert (siehe Quick-Reference-Card)
• Nach Daten aus dem 14-Tage-Test fragt → Antwort braucht Phase-B- oder Phase-C-Prompt
• Vor Nischen-Pivot oder Skalierungs-Entscheidung steht
• Algorithmus-Wortliste oder Visual-Trend-Audit braucht

Nicht laden wenn: Eine direkte Chat-Antwort auf TikTok-Business-Frage reicht (kein Research nötig) → normales Wissen reicht.

Wichtige Konventionen

1. Prompts IMMER auf Englisch an Perplexity schicken — performt nachweislich besser, breitere Datenquellen.
2. Antwort auf Deutsch an Basti liefern (mit TL;DR + den 3 wichtigsten Insights + Action-Items).
3. Daten mitgeben wenn relevant: Perplexity kann nicht raten — Views/Likes/Saves/Comments müssen in den Prompt pastet werden.
4. Realistische Erwartungen: Perplexity Deep Research = 2-5 Min pro Run. Phasen A+B+C+D sind NICHT alle an einem Tag sinnvoll.
5. Validierung: Perplexity-Antworten immer mit eigenen Daten (TikTok Creative Center, HypeAuditor, Statista) gegenchecken bevor Basti Entscheidungen darauf basiert.

Generic Deep Research Prompt Format

Perplexity Deep Research Prompts folgen einem wiederholbaren Format, das für jede Domain funktioniert — nicht nur TikTok. Bewiesen durch 6 M1-M6 Agent-Orchestration-Prompts (siehe templates/deep-research-prompt-template.md), die das gleiche Format auf ein komplett anderes Themengebiet anwenden.

Standard Prompt-Struktur

Jeder Deep-Research-Prompt hat diese 10 Blöcke:

1. GOAL — was du wissen willst in 1-3 Absätzen (Domain + Use-Case + Kontext)
2. AUDIENCE & CONTEXT — wer du bist, was du baust, dein Stack, deine Limits
3. ⚠️ CUSTOM-STACK-LISTE (Neu 2026-07-16) — baut auf Block 2 auf, ABER explizit: liste ALLES auf was du SCHON hast (Tools, Library, Configs) + was Perplexity NIEMALS vorschlagen soll (z.B. "Skip spool holders, I have custom versions."). Macht 30-40 % mehr Hidden-Lücken-Empfehlungen, validiert bei 2 A1-Mini-Runs. Ohne diesen Block empfiehlt Perplexity generische Top-Picks die du schon hast.
4. 7-9 DELIVERABLES — konkrete, nummerierte Items mit spezifischen Fragen
5. OUTPUT FORMAT — Länge, ASCII-Diagramme, Code, Citations-Format
6. HARD CONSTRAINTS — "2024-2026 sources", "verify arXiv IDs", Domain-Pitfalls
7. SPECIAL NOTE — ehrliche Erwartungen, Solo-Dev-Realität, "don't recommend overkill"
8. 3-STUFEN-EVALUIERUNG (nach jedem Run) — Konsens-Triangulation → Quellen-Triage → Decision-Matrix (+ Optional: 4. Kategorie "MANUELL" bei Creator-Search-nötig)
9. VORAB-HYPOTHESEN — was der Session-Owner erwartet (für späteren Vergleich mit Realität)
10. NEXT TRIGGER — wann die nächste Phase / der nächste Prompt ansteht

Jeder Prompt endet mit: "Cite real repos/papers/handles — I will verify."

Pre-Research: Subagent URL Verification (Neu 2026-07-16)

Bevor du einen Prompt an Perplexity lieferst, dispatche PARALLELE Subagents für PRE-RESEARCH + URL-VERIFIKATION. Dieses Pattern reduziert Halluzinationen drastisch, halbiert Post-Evaluierungszeit und liefert bessere Ergebnisse. Validiert auf 3 Topics parallel in 144–158s.

Das vollständige Pattern + Briefing-Template + Pitfalls + Performance-Notes + Beispiel: references/pre-research-subagent-pattern.md

Kurzfassung:

1. Prompt bauen (Standard-Template + Custom-Stack-Listing)
2. Subagent-dispatch — 1 Subagent pro Topic (parallel), role=leaf, mit Briefing aus Pattern-Reference
3. Verification — Subagent bestätigt URLs per web_extract, markiert [VERIFIED]
4. Konsolidierung — PRE-VERIFIED SOURCES Block in den Prompt einbauen
5. Cross-check: Eigene web_extract auf TOP-3-URLs pro Kategorie (Subagent-Claims sind self-reports!)
6. User feuert den Prompt in Perplexity
7. Post-Evaluation — Perplexity-Antwort gegen PRE-VERIFIED SOURCES differenzieren + 3-Stufen-Evaluierung

Wann überspringen: Standard-Recherche zu bereits gut bekannten Topics (TikTok-Nischen-Check, Standard-Brand-Audit) — lade vorheriges references/pre-research-*.md als Template statt neu zu dispatchen.

Dual-Path Cross-Validation Strategy (Neu 2026-07-16)

Nachdem der Pre-Research + Prompt bereit ist: Feuere ZWEI Perplexity Deep Research Runs parallel — einen Custom-Aware (mit Kontext + Pre-Verified URLs) und einen Fresh (Clean, ohne Kontext). Dann cross-validiere die Ergebnisse um robuste Tier-1-Picks von kontextabhängigen Hidden-Gems zu trennen.

Warum: Ein einzelner Perplexity-Run hat Blind Spots. Der Custom-Aware-Prompt übersieht generische Top-Picks (weil er auf Lücken fokussiert). Der Fresh-Prompt übersieht Nischen-Picks (weil er dein Custom-Wissen nicht hat). Dual-Path fängt beide.

Das vollständige Runbook + Templates + Klassifikationsregeln + Pitfalls: references/dual-path-cross-validation.md

Kurzfassung:

1. Path A (Custom-Aware): Prompt mit Custom-Stack-Listing + Skip-Liste + allen PRE-VERIFIED SOURCES → findet Lücken
2. Path B (Fresh): Gleicher Prompt, OHNE Skip-Liste, OHNE Pre-Verified Sources → findet generische Top-Picks
3. Cross-Validation Matrix bauen: Items in BEIDEN Reports = Tier-1 (robust). Items nur in einem = Hidden-Gem (unique fündig, aber prüfen)
4. RED FLAG Conflicts erkennen: Wenn Path A empfiehlt und Path B sagt OBSOLETE → Path B hat Recht
5. Vault-File mergen mit 4 Sektionen: Tier-1, Hidden-Gems A, Hidden-Gems B, Honorable Mentions

Wann überspringen: Quick-Research (<3 Std Print oder <€3 Material) wo eine schnelle Entscheidung reicht.

Validated: 2026-07-16 auf A1-Mini-Workshop-STLs. 3 Tier-1 Picks aus 9 Modellen = 33% robust bestätigt. 6 Hidden-Gems gefunden die Single-Path übersehen hätte.

How to create a generic Perplexity prompt

1. skill_view('perplexity-followup-plan', 'templates/deep-research-prompt-template.md') → Template laden
2. Goal konkretisieren — was genau soll erforscht werden? (1-3 Absätze)
3. Audience — Basti's aktuellen Stack + Use-Case beschreiben (siehe session context)
4. Deliverables — 7-9 Items die das Goal aufbrechen, jedes = 1 Output-Abschnitt
5. Constraints — Domain-spezifisch formulieren (DACH, GreyScript, Security, etc.)
6. Evaluation — 3-Stufen-Workflow aus diesem Skill übernehmen
7. [PLACEHOLDER]-Variablen durch echte Werte ersetzen
8. Prompt in Perplexity → Deep Research → warten → Antwort evaluieren

Konkrete Beispiele: Die 6 M1-M6 Prompts in ~/.hermes/docus/research-prompts/ zeigen das Format auf 6 Agent-Orchestration-Subdomänen.

Trigger für generische Perplexity-Prompts

Phase A — Pre-Launch Research (JETZT)

Diese Prompts starten parallel zum Master-Prompt oder direkt danach. Ziel: Lücken füllen die der Master-Prompt nicht abdeckt.

A1 — Nischen-White-Space-Check

Trigger: Nachdem Master-Prompt die Top-15-Nischen geliefert hat Wann: Sofort danach

Given these 5 niches: [paste top 5 from master prompt], check each for "white space" — i.e. demand signals (search volume, rising TikTok hashtags, Reddit threads in r/Finanzen, r/Selbststaendig, r/productivity, etc.) BUT low supply of faceless German accounts in this exact sub-niche.

Use: TikTok Creative Center (Germany filter), Google Trends DE-AT-CH, Reddit search, Amazon DE bestseller lists in matching categories, Digistore24 vendor count.

For each:
- White-space score (1-10)
- 3 sub-niche angles that are UNDERSERVED (e.g. "Kreditkarten für Selbstständige" instead of generic "Kreditkarten")
- First-mover advantage timeline: how long before saturation?

Output: Top-3-Nischen mit konkretem White-Space-Vorteil + 3 Sub-Niche-Angles pro Gewinner.

A2 — Visual Trend Audit 2026

Trigger: Direkt nach Master-Prompt, parallel zu A1 Wann: Parallel

Audit the visual-design trends dominating TikTok in Q2-Q3 2026 specifically for faceless text-overlay carousel accounts. I need:

1. Top 10 color combinations used by accounts with >50k followers in this style
2. Top 5 font pairings (heading + body) that perform on small mobile screens
3. The "dark vs light" debate: what's the 2026 data showing for Save-Rate? Are dark-mode accounts still winning or has light-mode caught up?
4. New design movements I might be missing (e.g. Y2K revival, brutalist, neumorphism, AI-aesthetic)
5. The "AI-feel" problem: how do I avoid my Canva designs looking AI-generated? What human-touches convert best?

Reference real @ handles — I will inspect them.

Output: Brand-System-Updates für die aktuellen Test-Nischen (finanzfreiraum Navy+Gold, fokusfabrik Schwarz+Orange) — soll ich was ändern?

A3 — Algorithmus-Wortliste DE-spezifisch

Trigger: Vor dem ersten Upload Wann: ASAP (kann Phase B überschreiben wenn falsche Wörter schon gepostet)

I need a German-language TikTok algorithm-safety audit. Compile:

1. BANNED-WORDS LIST (German): words/phrases that TikTok's 2026 algorithm flags as commercial intent and downranks. Include severity level (shadowban-risk vs reach-limit). Cross-reference with German UWG advertising law where relevant.

2. BOOST-WORDS LIST: phrases that get more reach in organic discovery (curiosity triggers, emotional hooks, save-prompt language).

3. NEUTRAL-BUT-USEFUL: hashtags that don't help but don't hurt vs hashtags that actively boost (German + English mix).

4. The "Mehr in meinem Profil" trick: is this actually safer than "Link in Bio"? Cite the 2026 evidence — TikTok has changed their commercial-language detection multiple times.

5. Case-study accounts: 3 German faceless accounts that got visibly shadowbanned, what they did wrong, what they changed to recover.

Output: Sofort anwendbare Wortliste für alle Card-1-Hooks in den Bulk-CSVs. Update der pitch-variants.json falls problematische Wörter drin sind.

Phase B — During Test (Tag 1-14, daten-getrieben)

Diese Prompts erst WENN erste Performance-Daten vorliegen. Vorher raten wir nur.

B1 — Halbzeit-Hook-Audit

Trigger: Sobald 5+ Posts pro Account mit echten Views da sind Wann: Tag 5-7 (passt zum Halbzeit-Check im 14-Tage-Test-Tracking.md)

Here is my actual 7-day TikTok data from a faceless German test (2 accounts):

ACCOUNT 1 — `@finanzfreiraum` (Kreditkarten):
[paste: post title / views-24h / likes / saves / completion%]

ACCOUNT 2 — `@fokusfabrik` (Produktivität):
[paste same columns]

ANALYZE:
1. Which specific post titles (Card 1 hooks) are working best, and WHY (psychology pattern: loss-aversion? curiosity? listicle?)
2. Which specific topics are outperforming within each niche?
3. Are there signals that ONE niche is clearly winning, or is it still too early?
4. What should I change in posts 8-14 to maximize the winner?
5. Any specific German phrases in the Card-1 text that correlate with high Save-Rate?

Be brutally honest — if neither account is working, say so.

Output: Top-3-Hook-Patterns die skalierbar sind + konkrete Posts 8-14-Vorschläge.

B2 — Save-Rate-Diagnose

Trigger: Views kommen aber Save-Rate flach (~0.5-1%) Wann: Tag 7-10

My Save-Rate is flat (~0.5-1%) despite getting views (500-2000 per post). The views prove the hook works, but people aren't saving. Diagnose:

1. What does Save-Rate actually signal in TikTok's algorithm? (Intent signal vs preference signal)
2. Which Carousel-Arc types correlate with high Save-Rate (e.g. checklists, swipe-files, step-by-step) vs low Save-Rate (e.g. pure entertainment, storytelling)?
3. For my two niches (Kreditkarten, Produktivität), what SPECIFIC post formats in these niches typically hit >3% Save-Rate? Give me 5 concrete examples in German.
4. Is my Card 7 (the pitch card) killing Save-Rate? Should I move the pitch to bio/profile and keep Card 7 purely value?
5. Quick experiment: give me 3 A/B-test variations of Card 1 + Card 7 that might unlock Save-Rate. I'll test them on posts 9-11.

Output: Diagnose + 3 konkrete A/B-Test-Varianten für Posts 9-11.

B3 — Comment-Mining

Trigger: Sobald Comments kommen Wann: Tag 8-10

Here are 30 actual comments from my TikTok posts (paste them below):
[COMMENTS]

MINE these for:
1. Top 5 questions people are asking → product-idea gold (each question = a potential PDF)
2. Pain points mentioned → which sub-niche angles am I missing?
3. Emotional language used → which feelings should my next 10 posts amplify?
4. Negative comments / objections → how do I address these in Card 2-6 to remove friction?
5. Profile-visit signals → are comments like "wo finde ich das?" appearing? (means people want the product)

[paste 30+ German comments]

Output: 5 Product-Ideen direkt aus den Kommentaren + Pain-Point-Liste für nächste Posts.

Phase C — Post-Test Decision (Tag 14+)

Diese Prompts entscheiden die Skalierungs-Strategie.

C1 — Kill-vs-Double-Down Decision

Trigger: Tag 14 erreicht, alle Daten da Wann: 30.07.2026 (Final-Decision-Datum laut Tracking-Sheet)

FINAL 14-day test data:

ACCOUNT A (Kreditkarten):
- Total views / avg views / total likes / total saves / save-rate / follower delta: [NUMBERS]
- Top 3 posts (title + views): [LISTE]
- DM/Comment sentiment: [BESCHREIBUNG]

ACCOUNT B (Produktivität):
[same fields]

DECISION NEEDED: Should I
(A) Double down on the winning account,
(B) Kill both and pivot to a new niche (suggest top 3 from earlier research),
(C) Run a hybrid angle (e.g. "Finanzen für Selbstständige" crossover),
(D) Run both in parallel for another 30 days?

Score each option on: probability of 10k followers in 6 months, expected monthly revenue at month 3, time-cost-per-week, risk.

Give me a CONCRETE 30-day rollout plan for the recommended option, with weekly milestones and specific posts to create.

Output: Entscheidungs-Empfehlung + 30-Tage-Rollout-Plan mit Wochen-Meilensteinen.

C2 — Winning-Post-Forensik

Trigger: Direkt nach C1-Entscheidung Wann: 31.07.2026

Here are my 3 best-performing posts from the 14-day test (titles + cards breakdown):
[PASTE TOP 3 FULL CAROUSEL TEXT]

Reverse-engineer WHY they worked:
1. What psychology pattern does each trigger? (loss-aversion, curiosity, social-proof, fomo, etc.)
2. What Card 1 → Card 2 transition creates the "swipe-pull"?
3. What's the "save-trigger" — the specific card that makes people save vs just like?
4. How can I create 20 MORE posts using the EXACT same pattern but different topics?
5. What's the "fingerprint" I should apply to ALL future posts in this niche?

Output: A reusable post-template (Hook-Pattern → Arc-Pattern → Pitch-Pattern) I can hand to ChatGPT to generate 30 posts in 1 hour.

Output: Wiederverwendbares Post-Template das mit ChatGPT in 1 Std 30 Posts generiert → direkt in canva-bulk-create-{nische}.csv einspeisen.

Phase D — Scale Mode (Monat 2-6)

Diese Prompts kommen erst wenn eine Nische steht und skaliert wird.

D1 — Content-Multiplikations-Strategie

Trigger: Nische bestätigt, 1-2 Posts/Tag konsistent Wann: Anfang Monat 2

I have a winning niche + a winning post-pattern. Now I need to multiply content 10× without burning out or losing quality. Build me a content-multiplication system:

1. How do I generate 30 posts/week from 1 winning template without audience fatigue?
2. The "topic-cluster" method: what are 7 sub-topic clusters in my niche that I can rotate through for 6 months without overlap?
3. User-Generated Content hack: how do I ethically recycle comments, DMs, and questions from my audience into new posts?
4. Trend-jacking without face/voice: how do I jump on trending TikTok sounds/audio without showing face? (audio-only carousels work?)
5. The "evergreen vs trending" balance: what % of my posts should be evergreen (always-relevant) vs trending (time-sensitive)?
6. Batch-production workflow: what's the minimum-viable weekly workflow to produce 14 posts in 1-2 days?

Reference faceless German accounts that scaled from 0 to 100k — what did their content calendar look like?

Output: 7 Topic-Cluster für 6-Monats-Rotation + Wochen-Batch-Workflow (kann Yuno in Cron packen).

D2 — Monetization-Deep-Dive

Trigger: 5k+ Follower, Save-Rate stabil über 2% Wann: Bei erstem Conversion-Druck (Monat 2-3)

I'm hitting 2% Save-Rate and 5k+ followers. Now I need to convert attention to €€€. Audit my funnel:

1. Profile → PDF conversion: what's the realistic conversion rate from profile-visit to PDF-purchase for low-ticket €10-40 products in DACH? (industry benchmark)
2. Bio optimization: 5 bio-formulas for faceless accounts that drive profile-visits without triggering "Link in Bio" algorithm penalty.
3. PDF product pricing: should I start at €9.90 (impulse buy) or €29 (anchor high)? What does the data say for faceless accounts?
4. Product-bundle strategy: at what follower-count should I introduce a 2nd product, and what type (upsell, downsell, cross-sell)?
5. Email-list capture: when does it make sense to add an email funnel (e.g. free PDF → email → pitch sequence)? And does it cannibalize direct PDF sales?
6. Digistore24 vs FunnelCockpit vs custom: which German-friendly platforms have the best conversion-rate for low-ticket faceless PDFs in 2026?

Reference real case studies (German faceless accounts that went 0 → €1k/month) — I want the actual numbers.

Output: Funnel-Optimierungs-Checkliste + Pricing-Empfehlung + Platform-Vergleich.

D3 — Cross-Niche-Pivot-Test

Trigger: Erste Nische stabilisiert sich Wann: Monat 3-4 (wenn bereit für Account #2)

My main account `@[winner]` is at [X] followers, [Y] monthly revenue. Now I want to launch account #2 in a complementary niche.

Help me pick the 2nd niche using this decision-tree:
1. Which niches share the SAME audience as my first (so I can cross-promote) but DON'T cannibalize the first niche?
2. Which niches use the SAME content template I've already mastered (so I don't re-learn)?
3. Which niches are 2026 up-and-coming (TikTok Creative Center "rising" filter) but NOT yet saturated?
4. Should I run a 2nd faceless account, or run 2 niches on the SAME account? (TikTok's audience-graph algorithm — does it penalize topic-mixing?)

Give me 3 concrete "niche-pair" recommendations where the math compounds (cross-promo, shared audience, shared production workflow).

Output: 3 Nische-Pair-Empfehlungen mit Cross-Promo-Strategie.

D4 — Risk-Audit vor Skalierung

Trigger: 10k+ Follower, €500+/Monat Wann: Monat 4-6 (vor "Kündige-meinen-Job"-Entscheidung)

I'm scaling to potentially quit my day job. Audit my risk surface:

1. TikTok dependency risk: what's the realistic scenario where TikTok bans my account / changes algorithm / removes faceless content? Build a hedge strategy.
2. Single-platform fragility: should I be on Instagram Reels + YouTube Shorts in parallel from day 1? Cost vs benefit.
3. Legal compliance (German law): at what revenue/month do I need a Gewerbe, Kleinunternehmerregelung, Impressum, Datenschutzerklärung on my landing page?
4. Tax prep: how should I structure the income (Selbstständig vs Gewerbe vs Kleinunternehmer) for someone at €500-2000/month target?
5. Burnout prevention: what does a sustainable 12-month content calendar look like for a faceless German TikTok business? Days off, batch weeks, creative slumps — how do successful operators handle these?

Reference: 3 German faceless TikTok operators who went 0 → €5k/month and what their biggest mistakes were in months 6-12.

Output: Risiko-Matrix + konkrete Compliance-Checkliste + Burnout-Prevention-Plan.

Quick-Reference-Card

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ PERPLEXITY FOLLOW-UP — 13 Fragen, 4 Phasen         │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ PHASE A (JETZT) — Pre-Launch                       │
│   A1 White-Space-Check         — nach Master       │
│   A2 Visual-Trend-Audit       — parallel zu A1     │
│   A3 Algorithmus-Wortliste DE — vor erstem Upload  │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ PHASE B (Tag 1-14) — Daten-getrieben               │
│   B1 Halbzeit-Hook-Audit      — Tag 5-7            │
│   B2 Save-Rate-Diagnose       — Tag 7-10           │
│   B3 Comment-Mining           — Tag 8-10           │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ PHASE C (Tag 14+) — Entscheidung                   │
│   C1 Kill-vs-Double-Down      — Tag 14             │
│   C2 Winning-Post-Forensik    — Tag 14-16          │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ PHASE D (Monat 2-6) — Skalierung                   │
│   D1 Content-Multiplikation   — Monat 2            │
│   D2 Monetization-Deep-Dive   — Monat 2-3          │
│   D3 Cross-Niche-Pivot-Test   — Monat 3-4          │
│   D4 Risk-Audit vor Scale     — Monat 4-6          │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

Referenzierte Dateien (linked_files)

Wenn du nur eine bestimmte Frage brauchst, lade die jeweilige Datei direkt:

Wie ich diesen Skill nutze (für Yuno selbst)

Trigger-Wort → Prompt-Mapping

🔄 TL;DR-Version: tiktok-design-assistant/references/perplexity-research-framework.md hat die Kurzfassung in tabellarischer Form — gut wenn Basti schnell einen Perplexity-Prompt braucht ohne alle 13 Folge-Dateien. Dieser Skill hier ist die Langfassung mit vollem Runbook, Anti-Pattern-Checklisten und einzelnen Prompt-Dateien pro Phase. Beide existieren parallel.

Workflow

1. Basti sagt Trigger-Phrase (z.B. "Yuno, Perplexity A1")
2. Yuno lädt diesen Skill, holt den A1-Prompt
3. Yuno fragt Basti nach den 5 Top-Nischen aus Master-Prompt (falls noch nicht in Memory)
4. Yuno formatiert den Prompt mit den Variablen und gibt ihn Basti copy-paste-ready
5. Basti fügt in Perplexity ein, wartet 2-5 Min, pastet Antwort zurück
6. Yuno übersetzt Kern-Insights auf deutsch, schlägt Action-Items vor, integriert in pitch-variants.json / brand-system-{nische}.json falls sinnvoll

Variablen die Yuno bei jedem Trigger einsetzen muss

• A1: Top-5-Nischen aus Master-Prompt
• B1: Echte Daten aus 14-Tage-Test-Tracking.md (Spalten Post/Views/Likes/Saves/Completion%)
• B2: Aktuelle Save-Rate + Beispieltitel der Posts
• B3: 30+ echte Kommentare (Basti pastet sie)
• C1: Finale 14-Tage-Daten + DM/Comment-Sentiment-Beschreibung
• C2: Top-3-Posts als vollständiger Carousel-Text
• D1-D4: Account-Stats + Revenue-Zahlen

Nach dem Prompt: Report-Evaluierung & Vertrauens-Check

Wichtig: Basti erwartet explizit kritische Prüfung (hat in Session 2026-07-15 gesagt: „evaluiere"). Niemals blind aus Perplexity-Output Aktionen ableiten. Immer zuerst evaluieren, dann handeln.

Nach jedem Perplexity-Deep-Research-Run durchläufst du diese 3-stufige Evaluierung BEVOR du Action-Items vorschlägst:

Stufe 1: Konsens-Triangulation

Wenn mehr als 1 Report vorliegt, wichte die Claims nach Übereinstimmung:

Beispiel aus 2026-07-15: „Steuertipps Arbeitnehmer = White Space" kam in allen 3 Reports -> direkt umsetzbar. „Gehaltsverhandlung Top-2 Nische" kam nur in Report 1 -> zurückgestellt.

Stufe 2: Quellen-Triage

Bevor du einen Perplexity-Claim als Tatsache behandelst, prüfe diese 6 Kategorien:

1. @-Handles — Immer auf TikTok selbst prüfen ob der Account existiert. Perplexity halluziniert regelmäßig Accounts mit plausibel klingenden Namen.
2. Income-Prognosen („€1k in 3 Monaten", „0→5k in 6 Monaten") — Nie als Planungsgrundlage verwenden. Perplexity extrapoliert oft aus US-Fallstudien auf DACH. Nur Benchmarks mit Quellenangabe akzeptieren.
3. Design-Urteile („Gelb+Schwarz ist der Trend 2026", „Deep Teal+Champagne ist Sleeper") — Ästhetische Aussagen sind subjektiv. A/B-testen vor commit, nicht als Brand-Änderung übernehmen.
4. Rechtsaussagen („EU AI Act ab 02.08.2026") — Gegencheck mit Primärquelle (BVDW, offizielle EU-Seite, Steuerberater). Perplexity fasst Sekundärquellen zusammen.
5. Benchmarks ohne DACH-Kontext („Save-Rate 5% = gut") — Meist aus US-Studien. DACH-Faceless-PDF-Business ist ein neues Segment ohne etablierte Benchmarks. Schwelle lieber niedriger ansetzen.
6. arXiv-IDs und akademische Zitationen — Perplexity zitierte arxiv.org/abs/2601.14470 — dieses Format ist unmöglich. arXiv-IDs sind YYMM.NNNNN (z.B. 2410.12345), nicht 4-stellige Jahreszahlen. Gleiches gilt für DOI-Formate und ISBN/ISSN. Vor Zitation die Primärquelle checken.

Stufe 3: Entscheidungs-Matrix

Strukturierte Antwort an Basti nach jedem Report:

### 1. ROBUST (Konsens) — Sofort umsetzen
• [Claim 1] -> [konkrete Action]

### 2. TESTBAR (Plausibel) — Soft implementieren
• [Claim 2] -> [A/B-Test oder eingeschränkte Umsetzung]

### 3. KRITISCH (Push Back) — Manuell prüfen oder verwerfen
• [Claim 3] -> [warum es ignoriert wird]

Wichtig: Gib jedem Item einen konkreten Aufwand („15 Min", „30 Min", „1 Std") damit Basti priorisieren kann. Endet mit einem klaren nächsten Schritt.

Workflow-Konvention (Basti's Arbeitsstil)

Basierend auf bisherigen Sessions:

1. Report kommt rein -> zuerst evaluieren, nicht sofort handeln (Basti: „evaluiere")
2. Nach Evaluation: „Mach mal die [Zeit]-Schritte" anbieten — Basti entscheidet danach ob Sofort-Umsetzung oder erst diskutieren
3. Niemals blind übernehmen — Perplexity ist Recherche-Tool, nicht Entscheidungs-Tool
4. Alle Report-Insights dokumentieren (Vault + Skill-Reference) für nächsten Modell-Wechsel
5. Memory schreiben nach jeder wichtigen Synthese (damit nächste Session nahtlos weiterarbeitet)

Post-Result: Vault-File Creation (Stufe 4)

Nachdem die 3-Stufen-Evaluierung durchgelaufen ist: baue strukturierte Vault-Files aus dem Research-Output. Dieses Pattern übersetzt Perplexity-Ergebnisse + Subagent-Pre-Research + eigene Evaluation in permanente, nutzbare Wissensdokumente.

Dual-Path-Pattern: Aus jedem Research-Output entstehen zwei Artefakte:

• User-facing Vault-File (~/Dokumente/{domain}/{topic}-{date}.md) — Basti kann es lesen, referenzieren, erweitern
• Agent-facing Memory (mnemosyne_remember) — nächste Session hat den synthetisierten Stand ohne Neu-Lesen

Struktur jedes Vault-Files:

1. Title + Datum + Source-Attribution (welcher Perplexity-Report? welche Pre-Research-Subagent?)
2. Structured Tables — konsistentes Format pro Topic
3. Verified-Sektion — ## 🔗 Verified Sources mit allen live-gecheckten URLs
4. Cross-Refs — Links zu anderen Vault-Files, Mnemosyne-IDs, Skill-References
5. Tags + Use-Trigger — damit der Finder/Search es wiederfindet

Vault-File-Namenskonvention (validiert auf 5 Files in Session 2026-07-16):

{domain-slug}-{topic-slug}-{YYYY-MM-DD}.md

Complete runbook + template + edge cases: references/post-result-vault-pipeline.md

Post-Result: Memory Consolidation (Stufe 5)

Nach Vault-File-Creation: Konsolidiere die Session-Erkenntnisse in Memory.

Wann consolidieren

Was kommt ins Working Memory (global)

• Final State: Zusammenfassung was passiert ist
• Insights: Lessons learned (Display-Name ≠ @Handle, Cross-Report-Diffs, etc.)
• Use-Trigger: „Nächstes Mal wenn wir..."

Was NICHT in Memory

• Task-Progress (ist in Vault-Files dokumentiert)
• Transiente Zustände (Subagent-Timings, Fehlermeldungen)
• Session-spezifische IDs (außer sie sind durable Referenzen)

Nach Consolidation: prüfe mnemosyne_diagnose().

Pitfalls (aus der bisherigen Erfahrung)

1. Perplexity halluziniert @-Handles — IMMER selbst verifizieren bevor Accounts als Inspiration genannt werden. Lieber 2 echte als 5 erfundene.
2. 2026-Daten ≠ Evergreen-Listen — Perplexity zieht manchmal 2022-Listen wenn die Frage zu generisch ist. Im Prompt immer „2026" + „current data" markieren.
3. Save-Rate ≠ Conversion — Perplexity kann Save-Rate und Conversion-Rate verwechseln. Im Prompt klar trennen.
4. DACH-Markt ≠ US-Markt — Perplexity default oft US. Im Prompt „German / DACH / DE-AT-CH" immer explizit nennen.
5. „Link in Bio" ≠ „Mehr in meinem Profil" — TikTok's algorithmische Behandlung unterscheidet sich nachweislich (siehe A3). Perplexity kann das nicht wissen ohne expliziten Hinweis.
6. Income-Proofs blind glauben — Perplexity zitiert oft generische „0→€1k/Monat"-Fallstudien ohne Quellen. Niemals als Planungsgrundlage verwenden.
7. Design-Urteile als Fakten missverstehen — „Sleeper-Kombos" und „Farbtrends" sind ästhetische Aussagen, keine Daten. A/B-testen vor commit.
8. EU-Daten aus US-Studien ableiten — Viele Benchmarks (Save-Rate, CTR, Conversion) kommen aus US-Markt. DACH hat andere Nutzerverhalten.
9. arXiv-IDs genau prüfen — Perplexity zitierte arxiv.org/abs/2601.14470 — dieses Format ist unmöglich. arXiv-IDs sind YYMM.NNNNN (z.B. 2410.12345), nicht 4-stellige Jahreszahlen. Vor Zitation die echte arXiv-Seite checken (arxiv.org/abs/). Gleiches gilt für DOI-Formate und ISBN/ISSN — Perplexity halluziniert regelmäßig plausible ID-Formate.
10. US-Benchmarks nicht 1:1 für DACH übernehmen — Save-Rate, CTR, Conversion-Rates sind marktabhängig. Perplexity default auf US-Daten. Immer DACH-spezifische Benchmarks verlangen.
11. Income-/Conversion-Prognosen skeptisch — „0→€1k/Monat in 3 Monaten" ist Marketing-Sprech, kein datengetriebener Forecast. Perplexity zitiert oft generische Case-Studies ohne Beleg.
12. Platform-Download-Zahlen ≠ echte Nutzung — MakerWorld zählt jeden „Prepare for Print"-Tap in Bambu Studio als Download, nicht nur tatsächliche Drucke. Ein Modell mit 28k Downloads kann real nur ~5k mal gedruckt worden sein. Bessere Signalquellen: Likes (echter Community-Vote), Collections (Intent-Signal), Comments (Diskussion), Boost-Punkte (bezahlte Wertschätzung). Auf Printables/Thangs dasselbe — „Downloads" ist dort oft reine Page-Views. Immer die relativen Metriken (downloads:likes ratio) checken: ein gesundes Modell hat mindestens 1 Like pro 10-15 Downloads. Bei 1:100+ ist der Download-Count fast bedeutungslos.
13. OBSOLETE/Mark-as-Stale Flag übersehen — Perplexity listet auch Modelle die der Creator selbst als obsolete markiert hat, ohne das prominent zu signalisieren. Beispiel aus 2026-07-16: „Reduce purge by up to 45%" hat im MakerWorld-Titel „(Obsolete)" stehen, Perplexity erwähnte das nicht. Vor jeder STL/Code-Empfehlung die aktuelle Model-Seite auf Obsolete-Flags, OBSOLETE-Tags oder „no longer maintained"-Hinweise prüfen. Besonders kritisch bei G-Code-Profilen, Scripts und Workarounds — die werden häufig durch native Slicer-Features ersetzt.
14. Display Name ≠ @Handle auf Plattformen — Perplexity zitiert oft den User-facing Display Name statt des echten @-Handles. Beispiel 2026-07-16: Perplexity sagte „TuTu (@TuTu)" und „茄汁北塔 (@茄汁北塔)" — LIVE MakerWorld-URLs zeigen @yujixun und @qzbeta. Keine Halluzination (der Account existiert), aber der Handle ist nicht der, unter dem du auf der Platform suchen würdest. Fix: Bei Creator-Angaben IMMER die Model-ID (URL-Pfad-ID wie model/493268) als Identifikation nutzen, nicht den Display-Namen. Bei Handle-Suche auf der Platform: per Model-ID suchen, nicht per Name. Gleiches gilt für Printables (Display Name vs Username), GitHub (Display Name vs @login), Thingiverse, Etsy.
15. Cross-Report-Diff für Push-Back Erkennung — Wenn 2+ Perplexity-Reports auf dasselbe Thema laufen, müssen die Ergebnisse systematisch verglichen werden. Beispiel 2026-07-16: Report #1 listete "Reduce purge by up to 45%" (Leon Fisher-Skipper) als verifizierten Top-Print (12k Downloads). Report #2 (Custom-aware-Prompt) listete denselben Print als OBSOLETE — und hatte recht. Der Workaround ist seit ~2024 nativ in Bambu Studio integriert. Regel: Führe einen systematischen Cross-Report-Diff durch — gleiche empfohlene Items tabellarisch vergleichen, Status-Unterschiede markieren. Wenn ein Item in Report A als ROBUST und in Report B als KRITISCH/OBSOLETE geführt wird: Report A hat ein Flag übersehen. Umsetzung: Matrix mit Item-Zeilen + Status pro Report + roter Markierung bei Differenz.
16. Subagent-Claims sind self-reports — Ein Subagent der "[VERIFIED]" meldet, hat web_extract aufgerufen, aber DU siehst das Resultat nicht. Immer die TOP-3-URLs pro Kategorie selbst per web_extract checken, bevor du sie als Anchor in den Prompt einbaust. Siehe references/pre-research-subagent-pattern.md Pitfall #1.
17. Reddit blockt web_extract — Subagents können Reddit-URLs nicht verifizieren. Im Subagent-Briefing: "Reddit URLs = search-suggested fallback, mark as (unverified inline)." Vermeide >2 Reddit-URLs pro Topic — Bambu Forum und Bambu Wiki sind verifizierbar und zuverlässiger.
18. Single-Path Confidence überschätzen — Ein einzelner Perplexity-Deep-Research-Run hat systematische Blind Spots. Der Custom-Aware-Prompt übersieht generische Top-Picks (weil er auf Lücken fokussiert). Der Fresh-Prompt übersieht Nischen-Picks (weil er dein Wissen nicht hat). Regel: Bei Investitionsentscheidungen (Materialkosten >€10, Nischen-Pivot, >5 Std Druck) → Dual-Path Pflicht. Single-Path reicht nur für Quick-Research wo eine schnelle Antwort > Richtigkeit ist.

Cross-Links

• Skill: tiktok-design-assistant (Brand-System + Canva-CSV-Generierung)
• Skill: tiktok-business-self-improve (Cron-Job Mo-Fr 19:00)
• Skill: orchestration/agent-orchestration-patterns-2026 (3-Stufen-Evaluierung auf non-TikTok-Topic validiert, Perplexity-Research-Summary als Reference)
• Vault: 03 Projekte/Yuno-Anon-TikTok-Business.md (Projekt-MOC)
• Vault: 03 Projekte/Yuno-Anon-TikTok-Business/14-Tage-Test-Tracking.md (Daten-Quelle)
• Repo: ~/10-Projekte/10-active/yuno-anon-tiktok-business/config/design/pitch-variants.json (Output-Integration)
• Master-Prompt (separat): Die Master-Deep-Research-Frage aus der Initial-Session, nicht Teil dieses Skills — der Master wird einmal gefeuert, dieser Plan strukturiert die Folgenschritte.