3-Monats-Lernplan für KI & Produktentwicklung

Warum: Um deinen primären Posteingang vor Informationsflut zu schützen und Fokuszeiten zu wahren [1.1.7].

Wie:

• Erstelle eine separate E-Mail-Adresse nur für Newsletter.
• Alternativ: Nutze ein Tool wie Inoreader oder Feedly für RSS-Feeds.
• Richte Ordner für 'Täglich', 'Wöchentlich' und 'Deep Dive' ein.

Erledigt, wenn: Alle neuen Newsletter-Anmeldungen über diesen Kanal laufen und dein Haupt-Posteingang frei bleibt.

Warum: Ohne feste Termine geht das kontinuierliche Lernen im stressigen Entwickler-Alltag unter.

Wie:

• Blocke täglich 15 Minuten am Morgen für den schnellen News-Scan.
• Blocke wöchentlich 60 Minuten (z.B. Freitagnachmittag) für Deep Dives.
• Schalte in diesen Zeiten alle Slack- und Teams-Benachrichtigungen stumm.

Erledigt, wenn: Ein wiederkehrender Termin für die nächsten 3 Monate in deinem Kalender eingetragen ist.

Warum: Um die strategische und methodische Seite der modernen Produktentwicklung zu verstehen.

Wie:

• Melde dich bei Lenny's Newsletter (Lenny Rachitsky) für erstklassige Produkt- und Wachstumsstrategien an.
• Abonniere SVPG Insights (Marty Cagan) für Best Practices im Bereich Produktführung.
• Abonniere Product Talk (Teresa Torres) für kontinuierliche Nutzerforschung.

Erledigt, wenn: Die Bestätigungs-E-Mails aller drei Newsletter in deinem neuen Postfach eingegangen sind.

Warum: Um technische Durchbrüche, neue Modelle und Entwickler-Tools ohne Hype-Filter zu verstehen.

Wie:

• Abonniere TLDR AI für einen schnellen, täglichen Überblick über KI-News und Repositories.
• Melde dich bei The Batch (DeepLearning.AI von Andrew Ng) für fundierte, wöchentliche Analysen an.
• Abonniere Latent Space für tiefe Einblicke in KI-Infrastruktur, Agenten und LLM-Entwicklung.

Erledigt, wenn: Du die ersten Ausgaben dieser drei Newsletter erhalten hast.

Warum: Konsumiertes Wissen verfliegt schnell, wenn es nicht strukturiert festgehalten wird.

Wie:

• Richte ein Notizbuch in Obsidian oder Notion ein.
• Erstelle drei Hauptkategorien: 'KI-Technologien', 'Produkt-Frameworks' und 'Praktische Experimente'.
• Lege eine Vorlage für wöchentliche Zusammenfassungen an.

Erledigt, wenn: Dein Notizsystem einsatzbereit ist und die erste leere Notizseite erstellt wurde.

Warum: Um Marktveränderungen und neue Tools in Echtzeit zu erfassen, ohne wertvolle Arbeitszeit zu verlieren [1.2.2].

Wie:

• Öffne jeden Morgen während deines geblockten Zeitfensters den Newsletter TLDR AI.
• Scanne nur die Überschriften und die kurzen Zusammenfassungen.
• Speichere maximal 2 Links pro Tag in einem 'Read-Later'-Tool (z.B. Pocket oder Raindrop) für das Wochenende.

Erledigt, wenn: Du diesen Scan über eine Woche hinweg jeden Arbeitstag durchgeführt hast.

Warum: Um tiefes Verständnis für Produktmetriken, Teamstrukturen und Wachstumshebel erfolgreicher Tech-Firmen zu entwickeln.

Wie:

• Wähle in deiner wöchentlichen Fokus-Zeit einen aktuellen oder archivierten Artikel von Lenny's Newsletter.
• Lies den Artikel aktiv und markiere wichtige Passagen.
• Übertrage die 3 wichtigsten Erkenntnisse direkt in dein Second Brain.

Erledigt, wenn: Du nach der ersten Woche einen detaillierten Eintrag zu einem Produkt-Framework erstellt hast.

Warum: Als Produktentwickler musst du verstehen, wie LLMs, Vektordatenbanken und Agenten-Frameworks unter der Haube funktionieren.

Wie:

• Nutze den Newsletter Latent Space oder AI Tidbits von Sahar Mor.
• Konzentriere dich auf Artikel, die Systemarchitekturen oder Best Practices für LLM-Ops beschreiben.
• Notiere dir, wie diese Technologien die User Experience digitaler Produkte verändern.

Erledigt, wenn: Du eine technische Architektur (z.B. RAG oder Agenten) in eigenen Worten dokumentiert hast.

Warum: Um passive Zeiten (Pendeln, Sport) effizient für den Wissenstransfer zu nutzen.

Wie:

• Abonniere Lenny's Podcast (für Produkt-Themen) und Latent Space (für KI-Themen) in deiner Podcast-App.
• Höre wöchentlich mindestens eine Episode mit doppelter oder 1.5-facher Geschwindigkeit.
• Halte spannende Gedanken per Sprachnotiz fest, um sie später zu digitalisieren.

Erledigt, wenn: Du in einer Woche zwei Podcast-Episoden vollständig gehört hast.

Warum: Um die UX-Entscheidungen und die technische Umsetzung erfolgreicher Produkte zu dekonstruieren.

Wie:

• Wähle ein aktuelles Produkt (z.B. Notion AI, Perplexity oder Linear).
• Analysiere den Onboarding-Prozess, das Prompt-Design und das Feedback-System für den Nutzer.
• Schreibe eine kurze Analyse: Was läuft gut, was führt zu Reibung, wie könnte die Latenz optimiert werden?

Erledigt, wenn: Ein zweiseitiges Teardown-Dokument in deinem Second Brain gespeichert ist.

Warum: Nur wer selbst Code schreibt oder APIs anspricht, versteht die echten Limitierungen und Kosten von KI-Modellen.

Wie:

• Nutze eine Entwickler-API (z.B. von OpenAI oder Anthropic).
• Baue eine kleine Anwendung (z.B. einen automatisierten E-Mail-Klassifizierer oder einen Chatbot für deine Notizen).
• Nutze dafür Python oder JavaScript und ein einfaches Framework wie LangChain oder direkt das SDK.

Erledigt, wenn: Der Prototyp lokal läuft und erfolgreich strukturierte Antworten ausgibt.

Warum: Um die eigene Produktivität zu steigern und die Werkzeuge deiner zukünftigen Nutzer aus erster Hand zu verstehen.

Wie:

• Integriere ein KI-Coding-Tool wie Cursor oder GitHub Copilot in deine IDE.
• Nutze es gezielt für das Schreiben von Unit Tests, Refactoring und die Dokumentation deines Codes.
• Reflektiere, wo das Tool Zeit spart und wo es Fehler (Halluzinationen) produziert.

Erledigt, wenn: Du eine Woche lang täglich mit dem KI-Assistenten gearbeitet und deine Erfahrungen notiert hast.

Warum: Um sicherzustellen, dass deine Produktideen auf echten Nutzerproblemen basieren und nicht nur auf technologischer Begeisterung.

Wie:

• Definiere eine fiktive KI-Funktion für dein aktuelles Projekt.
• Entwirf einen Interview-Leitfaden basierend auf Teresa Torres' 'Continuous Discovery Habits'.
• Führe ein 20-minütiges Test-Interview mit einem Kollegen oder Freund durch, um echtes Nutzerverhalten zu erfragen.

Erledigt, wenn: Du die Schmerzpunkte des Nutzers strukturiert in einer Opportunity Solution Map festgehalten hast.

Warum: Das Formulieren für andere zwingt dich dazu, dein eigenes Wissen zu strukturieren und Lücken zu schließen.

Wie:

• Sichte deine Notizen aus den letzten 10 Wochen im Second Brain.
• Identifiziere die 5 wichtigsten Trends in der KI-Produktentwicklung.
• Verfasse einen kurzen Artikel (ca. 800 Wörter) für LinkedIn oder ein internes Firmen-Wiki.

Erledigt, wenn: Der Artikel fertig geschrieben und veröffentlicht oder im Team geteilt wurde.

Warum: Um Informationsüberlastung (Information Overload) langfristig zu vermeiden und dein System schlank zu halten.

Wie:

• Analysiere, welche Newsletter und Podcasts du in den letzten 3 Monaten tatsächlich mit Gewinn gelesen/gehört hast.
• Bestelle alle Quellen ab, die du mehr als 3 Wochen ignoriert hast oder die zu viel 'Hype' verbreiten.
• Behalte nur die 3-5 absoluten High-Signal-Quellen.

Erledigt, wenn: Deine Abo-Liste bereinigt ist und du nur noch relevante Mails erhältst.

Warum: Um den kontinuierlichen Lernprozess nahtlos und zielgerichtet fortzusetzen.

Wie:

• Definiere basierend auf deinen Erkenntnissen ein neues Fokusthema (z.B. 'AI Agent Architectures' oder 'Product-Led Growth').
• Lege 3 konkrete Lernziele für die nächsten 3 Monate fest.
• Passe deine wöchentlichen Zeitblöcke im Kalender an.

Erledigt, wenn: Deine neue Roadmap schriftlich fixiert und im Kalender verankert ist.