Claude Code Skills sind ein Konzept, das zwischen einfachem Ad-hoc-Prompting und vollwertigen Python-Bibliotheken angesiedelt ist: Sie erlauben es, wiederkehrende LLM-gestützte Aufgaben als eigenständige, aufrufbare Einheiten zu kapseln, ohne eine vollständige Software-Infrastruktur aufbauen zu müssen. Der Artikel illustriert diesen Ansatz anhand eines konkreten Anwendungsfalls: LLM-basierte Persona-Interviews für Customer Research. Dabei werden synthetische Nutzer-Personas definiert, die vom Modell übernommen werden, um strukturierte Interviews zu simulieren – ein Verfahren, das in der Markt- und Produktforschung zunehmend als kostengünstiger Ersatz oder Ergänzung zu echten Nutzerinterviews diskutiert wird. Der entscheidende Schritt ist die Überführung dieses Prozesses von einem einmaligen, manuell angepassten Prompt in einen wiederholbaren Workflow, der bei gleichen Eingaben reproduzierbare Ergebnisse liefert. Claude Code Skills fungieren dabei als leichtgewichtige Abstraktionsschicht: Sie definieren Eingaben, Ausgaben und den Ablauf einer Aufgabe, ohne dass Entwicklerinnen und Entwickler eine vollständige Library mit Dependency-Management und Packaging pflegen müssen. Der Artikel richtet sich explizit an AI-Builder, die schnell iterieren wollen, und positioniert den Ansatz als pragmatischen Mittelweg zwischen explorativem Prompting und produktionsreifer Automatisierung.