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Ein Claude Skill für die kritisch-theoretische Analyse von KI-Systemen, digitalen Plattformen und Technologieentscheidungen. Basierend auf der Kritischen Theorie (Frankfurter Schule), Critical Data Studies und AI Ethics — kalibriert für die Schweizer öffentliche Verwaltung und das Bildungswesen.
«Kein algorithmisches System ist neutral. Jede KI-Anwendung kodiert Entscheidungen darüber, was optimiert wird, wessen Daten zählen und welche Weltsicht als ‹objektiv› gilt.»
Dieser Skill ermöglicht eine strukturierte, theoretisch fundierte Analyse von KI-Systemen mit Fokus auf:
- Machtstrukturen — Wer gewinnt, wer verliert?
- Algorithmischer Bias — Was ist eingebaut, wen benachteiligt es?
- Datenpolitik — Wessen Daten, wessen Regeln?
- Gesellschaftliche Auswirkungen — Was bedeutet das für Demokratie, Bildung und öffentliche Dienste?
| Schritt | Fokus | Leitfrage |
|---|---|---|
| 1. Systemkartierung | Technischer & institutioneller Kontext | Was haben wir vor uns? |
| 2. Machtanalyse | Wissen, Entscheidungsgewalt, Ökonomie, Repräsentation | Wer profitiert, wer verliert? |
| 3. Bias-Analyse | Systematische Verzerrungen & Diskriminierung | Welche Biases sind eingebaut? |
| 4. Narrativanalyse | Legitimationserzählungen & Geltungsansprüche | Welche Geschichte wird erzählt? |
| 5. Perspektivenwechsel | Fehlende Stimmen, Resonanz, Eindimensionalität | Wer wurde nicht gehört? |
| 6. Gestaltungsempfehlungen | Governance, Technik, Organisation | Wie geht es besser? |
Jede Analyse schliesst mit einer Gesamtbewertung (🟢🟡🔴🚫) und einem Rote-Linien-Check ab.
Der Skill schöpft aus einer reichen Tradition kritischen Denkens, übersetzt für das digitale Zeitalter:
| Denker | Klassisches Konzept | Digitale Anwendung |
|---|---|---|
| Horkheimer/Adorno | Instrumentelle Vernunft | Algorithmische Rationalität |
| Habermas | Kommunikative Vernunft | Massstab für KI-Kommunikation |
| Honneth | Anerkennung/Missachtung | Algorithmische (Nicht-)Anerkennung |
| Marcuse | Eindimensionaler Mensch | Eindimensionale Optimierung |
| Rosa | Resonanz/Entfremdung | Algorithmische Entfremdung |
| Freire | Bankiers-Konzept | LLMs als ultimative Wissensbanken |
Ergänzt durch zeitgenössische Frameworks: Algorithmic Bias (Buolamwini, Noble), Data Extractivism (Couldry/Mejias), Opacity (Pasquale), Stochastic Parrots (Bender et al.).
Nicht jede Anfrage erfordert die volle 6-Schritte-Analyse:
- Quick-Check (5 Min.) — Fünf Kernfragen für eine Ersteinschätzung
- Narrativ-Check (10 Min.) — Kritische Prüfung von Strategiepapieren und Medienmitteilungen
- Beschaffungs-Review (30 Min.) — Systematische Prüfung vor Beschaffungsentscheiden
Dieser Skill ist spezifisch kalibriert für:
- Schweizer Datenschutzgesetzgebung (revDSG, kantonales IDG)
- EU AI Act als Orientierungsrahmen (Risikokategorien)
- Transparenz- und Gleichbehandlungspflicht bei öffentlichen Beschaffungen
- Demokratische Legitimation von Technologieentscheiden
- Schweizer Mehrsprachigkeit als Prüfstein für KI-Systeme
- Digitale Souveränität und Abhängigkeit von internationalen Tech-Konzernen
Dieser Skill ist in zwei Sprachen verfügbar:
| Sprache | Skill-Datei | Empfohlen für |
|---|---|---|
| 🇩🇪 Deutsch (Original) | SKILL.md |
Schweizer/deutschsprachige öffentliche Verwaltung |
| 🇬🇧 Englisch | SKILL_EN.md |
Internationale Nutzung, englischsprachige Teams |
- Lade
SKILL.mdoderSKILL_EN.mdaus diesem Repository herunter - Öffne Claude Desktop → Projects → Dein Projekt
- Füge die Skill-Datei zur Wissensbasis des Projekts hinzu
- Der Skill aktiviert sich automatisch bei relevanten Themen
Kopiere den Inhalt der gewünschten SKILL-Datei als Kontext in eine Claude-Konversation.
Quick-Check:
«Wir überlegen, ein LLM-basiertes System für die Beantwortung von Elternanfragen einzusetzen.»
Vollständige Analyse:
«Bitte analysiere das folgende KI-System mit der vollständigen 6-Schritte-Analyse: [System-Beschreibung]»
Narrativ-Check:
«Prüfe diese Medienmitteilung auf implizite Annahmen und blinde Flecken: [Text]»
Dieser Skill lässt sich gut kombinieren mit:
- Musk Algorithm Skill — für Prozessoptimierungsanalysen
- Critical Pedagogy Skill — für bildungsspezifische Textanalysen
- Socratic Method Skill — für geleitete Erkundung von KI-Ethik-Fragen
Jede Einschätzung wird mit ihrer Evidenzbasis gekennzeichnet:
- 🔵 Belegt — Basiert auf nachprüfbaren Fakten, Audits, publizierten Studien
- ⚪ Schätzung — Basiert auf Annahmen, Analogieschlüssen oder unvollständigen Informationen
Diese Unterscheidung ist entscheidend für GL-Entscheide: Empfehlungen auf Basis von ⚪-Schätzungen erfordern Validierung.
Beiträge sind willkommen! Siehe CONTRIBUTING.md für Richtlinien.
Besonders geschätzt werden:
- Zusätzliche Analysebeispiele aus dem Verwaltungskontext
- Übersetzungen (Französisch, Italienisch)
- Fallstudien zu KI-Systemen in Schweizer Gemeinden
- Feedback von Praktikerinnen und Praktikern (Lehrpersonen, Verwaltung, KI-Fachgruppen)
Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz — siehe LICENSE.
Autor: Hayal Oezkan Theoretische Basis: Kritische Theorie (Frankfurter Schule), Critical Data Studies, AI Ethics
Made with ❤️ in Zürich