Wie aus Custom GPTs und Skills sinnvolle Kanzleiassistenten entstehen
Wer mit ChatGPT arbeitet, begegnet schnell einer ganzen Reihe von Bausteinen: dem normalen Chatfenster, Projekten, Custom GPTs, Skills, Dateien, Actions oder Agenten wie Codex oder Claude Code. In der Praxis werden diese Ebenen oft parallel genutzt, ohne sauber zu unterscheiden, wofür sie jeweils gedacht sind. Genau hier beginnt das Problem.
Denn für eine Steuerkanzlei ist diese Unschärfe nicht nur eine Frage der Tool-Nutzung. Sie betrifft die Struktur digitaler Arbeitsabläufe insgesamt. Es geht nicht allein um schnelle Antworten, sondern um wiederholbare Prozesse, fachliche Verantwortung, Datenschutz, Verschwiegenheit, Dokumentation und Qualitätssicherung.
Gerade bei Custom GPTs und Skills ist diese Abgrenzung entscheidend. Beide werden oft in einem Atemzug genannt, erfüllen aber unterschiedliche Funktionen. Wer nicht klar trennt, welche Aufgabe ein Custom GPT übernehmen soll und an welcher Stelle Skills sinnvoll eingesetzt werden, baut leicht eine überzeugende Oberfläche – aber noch keinen belastbaren Kanzleiworkflow.
Der entscheidende erste Schritt ist deshalb nicht der Bau eines Custom GPTs. Entscheidend ist zunächst die Frage: Welche Art von Aufgabe liegt eigentlich vor – und auf welcher Ebene sollte sie bearbeitet werden?
Ein normales Chatfenster, ein Projekt, ein Custom GPT und ein Skill lösen unterschiedliche Probleme. Wer diese Ebenen verwechselt, baut schnell eine schöne Oberfläche, aber keinen belastbaren Kanzleiworkflow.
Die vier Ebenen: Chat, Projekt, Custom GPT und Skill
1. Das Chatfenster: Die Werkbank für Einzelaufgaben
Das normale Chatfenster ist die einfachste Form der KI-Nutzung. Man stellt eine Frage, lädt ggf. eine Datei hoch, lässt einen Text formulieren, eine Tabelle auswerten oder einen Sachverhalt strukturieren.
Das Chatfenster eignet sich für:
- Spontane Rückfragen
- Erste Entwürfe
- Einmalige Analysen
- Schnelle Zusammenfassungen
- Brainstorming
- Prüfung einzelner Dokumente
- Formulierungshilfen
- Ad-hoc-Recherchen
BEISPIEL IN DER KANZLEI
Zusammenfassung Anfrage Betriebsprüfung
„Fasse mir diese Betriebsprüfungsanfrage zusammen und erstelle eine erste Unterlagenliste.“
Das funktioniert gut, solange die Aufgabe überschaubar bleibt. Das Chatfenster ist aber keine dauerhafte Wissensbasis. Es ist eher eine Werkbank: Man legt Material darauf, bearbeitet es und räumt danach wieder auf.
Problematisch wird es, wenn ein Chat immer länger wird. Dann enthält er alte Annahmen, Korrekturen, Zwischenstände, verworfene Ideen und möglicherweise widersprüchliche Informationen. Für die KI ist das ein wachsender Kontext, aber kein sauber gepflegtes Handbuch.
Praktische Regel:
Das Chatfenster eignet sich für Einzelarbeit. Es eignet sich nicht als dauerhafte Kanzleiarchitektur.
2. Das Projekt: Der Arbeitsraum für ein fortlaufendes Thema
Ein Projekt ist mehr als ein einzelner Chat. Es bündelt Chats, Dateien und projektbezogene Anweisungen an einem Ort. Dadurch eignet es sich für Themen, die über mehrere Sitzungen hinweg bearbeitet werden. Es sollte die Möglichkeit genutzt werden, einzelne Dateien, z. B. zur Kanzlei oder zum Projekt, als dauerhafte Quellen hochzuladen, um das notwendige Hintergrundwissen bereitzustellen.
Ein Projekt eignet sich für:
- Artikelentwürfe
- Schulungsunterlagen
- Kanzleistrategien
- Länger laufende Recherchen
- Interne KI-Konzepte
- Wiederkehrende Arbeit an einem bestimmten Thema
- Sammlung von Materialien und Zwischenständen
BEISPIEL IN DER KANZLEI
Projekt: Einführung von KI in der Kanzlei
Enthalten sind Strategiepapier, Datenschutznotizen, interne Checklisten, Beispieldialoge, Pilotfälle und mehrere Chats zur Weiterentwicklung.
Das Projekt ist damit ein Arbeitsraum. Es hält Kontext zusammen. Es ersetzt aber noch keinen Custom GPT. Ein Projekt ist in der Regel lebendig, unfertig und entwicklungsorientiert. Genau das ist seine Stärke.
Problematisch wird es, wenn ein Projekt als fertiger Standard missverstanden wird. Nur weil viele Dateien und Chats in einem Projekt liegen, entsteht daraus noch keine freigegebene Kanzleiroutine.
Praktische Regel:
Das Projekt eignet sich für laufende, wiederkehrende Arbeit. Es ist nicht automatisch ein produktiver Kanzleistandard.
3. Der Custom GPT: Der spezialisierte Assistent
Ein Custom GPT ist eine individuell konfigurierte Version von ChatGPT, die mit eigenen Anweisungen, Wissen und ausgewählten Fähigkeiten für einen bestimmten Zweck angepasst wird. Damit ist er nicht nur ein Chatfenster, sondern ein spezialisierter Assistent mit definierter Rolle.
Ein Custom GPT eignet sich für:
- Wiederkehrende Aufgaben
- Standardisierte Arbeitsweisen
- Einheitliche Antwortformate
- Kanzleiinterne Assistenten
- Fachliche Vorstrukturierung
- Text- und Prüfungsroutinen
- Unterstützung bestimmter Teams oder Prozesse
BEISPIEL IN DER KANZLEI
- Bescheidprüfungs-GPT
- E-Rechnungs-GPT
- Mandantenkommunikations-GPT
- Jahresabschluss-Review-GPT
- Betriebsprüfungsanfragen-GPT
- Verfahrensdokumentations-GPT
Ein Custom GPT sollte nicht möglichst viele Dateien enthalten. Er sollte eine klare Aufgabe haben. Er braucht eine definierte Rolle, Grenzen, Antwortformate, Quellenlogik, Rückfragepflichten und Testfälle.
Ein schlechter Custom GPT ist ein digitaler Aktenordner mit Chatfunktion. Ein guter Custom GPT ist ein fachlich begrenzter Assistent mit klarer Arbeitslogik.
Praktische Regel:
Der Custom GPT eignet sich für wiederholbare Assistenten. Er braucht kuratiertes Wissen und klare Instruktionen.
4. Der Skill: Die wiederverwendbare Methode
Ein Skill innerhalb eines Custom GPTs beschreibt eine wiederverwendbare Arbeitsmethode. Er legt fest, wann ein bestimmter Workflow anzuwenden ist, welche Schritte durchzuführen sind und in welchem Format das Ergebnis ausgegeben werden soll.
Zum Beispiel könnte ein Skill dafür sorgen, dass ein Custom GPT immer:
- kanzleikonforme Texte in einem bestimmten Stil schreibt,
- Steuerdokumente nach einem festen Prüfschema zusammenfasst,
- oder Reports, Tabellen, Präsentationen oder E-Mails nach definierten Standards erzeugt.
Der Unterschied zu normalen Custom-GPT-Anweisungen: Ein Skill kann strukturierte Anleitungen, Vorlagen, Referenzdateien oder sogar Skripte bündeln, sodass ChatGPT komplexere Abläufe konsistenter wiederholen kann.
Die Skill-Bibliothek findet sich unter /skills. Ein Skill kann auch direkt im Gespräch erstellt werden, zum Beispiel: „Erstelle einen Skill, der Mandanten-E-Mails analysiert und daraus offene Punkte, Fristen und eine Antwortvorlage erstellt.“
Ein Skill eignet sich für:
- Prüfschritte
- Analyseabläufe
- Extraktionsregeln
- Antwortformate
- Wiederkehrende Kanzleiroutinen
- Standardisierte Bearbeitungsmethoden
- Teamweit nutzbare Arbeitslogik
BEISPIEL IN DER KANZLEI
Skill „E-Rechnung prüfen“
XML einlesen, Rechnungsparteien extrahieren, Pflichtfelder prüfen, Steuersätze gruppieren, Summen plausibilisieren, Auffälligkeiten markieren, Prüfvermerk ausgeben.
Der Skill beantwortet also nicht primär die Frage: „Was weiß die KI?“
Er beantwortet die Frage: „Wie soll die KI arbeiten?“
Das ist für Kanzleien entscheidend. Steuerliche Qualität entsteht nicht allein durch Wissen, sondern durch Methode. Ein Skill ist der Versuch, diese Methode wiederverwendbar zu machen.
Praktische Regel:
Wissen gehört in kuratierte Quellen. Methoden gehören in Skills. Verhalten gehört in Instruktionen.
Warum der PDF-Stapel kein Kanzleiassistent ist
Viele Custom GPTs entstehen nach dem Prinzip:
- PDFs hochladen
- System-Prompt schreiben
- Hoffen, dass das Modell daraus schon etwas Sinnvolles macht.
Das kann im Einzelfall funktionieren, stellt aber keine belastbare Konstruktion dar.
Ein guter Custom GPT braucht nicht möglichst viele Dateien. Er braucht eine klare Wissensarchitektur.
Steuerkanzleien sollten sich bei der Erstellung folgende Fragen stellen:
- Was ist verbindlicher Kanzleistandard?
- Was ist nur Hintergrundwissen?
- Was ist veraltet?
- Was ist Muster, was ist Gegenbeispiel?
- Welche Quelle hat Vorrang?
- Wann muss der GPT nachfragen?
- Welche Aussage darf er nicht treffen?
- Welches Ergebnisformat ist gewünscht?
- Welche Entscheidung bleibt zwingend bei Berufsträger:innen?
Der Custom GPT sollte also nicht nur als Wissensspeicher gedacht werden, sondern als geregelter Arbeitsprozess mit Quellenhierarchie, Aktualisierungslogik, Beispiel- und Gegenbeispielfällen, klaren Ausgabeformaten und definierten Eskalationspunkten. Erst dann wird aus hochgeladenem Material ein verlässlicher Kanzleiassistent.
Agenten als Strukturierer: Claude Code oder Codex
An dieser Stelle werden Agenten wie Claude Code oder Codex interessant. Nicht als steuerliche Fachinstanz, sondern als strukturierender Bearbeiter.
Ein Agent kann Material über mehrere Dateien hinweg analysieren, ordnen, vergleichen und in neue Arbeitsdateien überführen. Genau das ist bei der Erstellung eines Custom GPT oft die größte Fleißarbeit.
Der Workflow kann so aussehen:
1. Material sammeln
- Gesammelt werden zum Beispiel:
- Fachtexte
- Notizen
- PDFs
- Prozessbeschreibungen
- Beispieldialoge
- Prompts
- Interne Checklisten
- Anonymisierte Mandantenfälle
- Textbausteine
- Frühere Entwürfe
- Schulungsunterlagen
2. Material bereinigen
- Der Agent kann vorbereiten:
- Dubletten entfernen
- Alte Fassungen markieren
- Dateinamen vereinheitlichen
- Themenbereiche bilden
- Widersprüchliche Aussagen kennzeichnen
- Fehlende Bausteine identifizieren
3. Wissensarchitektur bilden
Aus dem Material entstehen Bausteine:
- System-Prompt-Block
- Hauptdokument
- Thematische Supplements
- Skill-Entwurf
- Beispiele
- Negativbeispiele
- Metadaten
- Testfälle
4. Fachlich freigeben
Der Agent erstellt nur den Entwurf. Die fachliche Freigabe bleibt beim Menschen. Gerade in der Steuerberatung ist das nicht verhandelbar.
Der Unterschied zur eigenen Recherche ist deutlich:
Eigene Recherche liefert Fundstellen. Ein Agent kann daraus eine strukturierte Wissensarchitektur bauen.
Er verdichtet, trennt, ordnet, benennt und bereitet Inhalte so auf, dass sie später im Custom GPT besser gefunden und konsistenter genutzt werden können.
Praxisbeispiel 1: E-Rechnungsanalyse
Die E-Rechnung ist ein besonders geeignetes Feld, weil strukturierte Daten, technische Prüfung und steuerliche Plausibilisierung zusammenkommen.
Aufgabe des Custom GPT
Der Custom GPT unterstützt bei der Analyse strukturierter Rechnungsdaten. Er extrahiert Angaben, prüft rechnerische Zusammenhänge und erstellt Prüfhinweise.
Möglicher Skill „E-Rechnung prüfen“
- XML-Struktur erfassen
- Rechnungssteller:in und Rechnungsempfänger:in extrahieren
- Rechnungsnummer und Rechnungsdatum erfassen
- Leistungszeitraum prüfen
- Positionsdaten auswerten
- Steuerkategorien und Steuersätze gruppieren
- Netto-, Steuer- und Bruttobeträge plausibilisieren
- Zu- und Abschläge berücksichtigen
- Zahlungsempfänger:in und IBAN sichtbar machen
- Auffälligkeiten als Prüfhinweise ausgeben
- Keine abschließende steuerliche Anerkennung behaupten
Typisches Ausgabeformat
| Prüffeld | Ergebnis | Hinweis |
|---|---|---|
| Rechnungsdatum | vorhanden | keine Auffälligkeit |
| Leistungszeitraum | unklar | Rückfrage erforderlich |
| Steuerbetrag | rechnerisch plausibel | Rundungsdifferenz prüfen |
| Zahlungs- empfänger:in |
abweichend | Risiko markieren |
| Pflichtangaben | teilweise unvollständig | fachliche Prüfung erforderlich |
Der praktische Nutzen liegt nicht im bloßen Lesen einer XML-Datei. Der Nutzen liegt in der Verbindung von Datenextraktion, Plausibilisierung und dokumentiertem Prüfvermerk.
Praxisbeispiel 2: Mandantenkommunikation
Mandantenkommunikation ist ein klassischer Anwendungsfall für Custom GPTs. Sie verlangt fachliche Korrektheit, Verständlichkeit und einen konsistenten Kanzleistil.
Aufgabe des Custom GPT
Der GPT erstellt Entwürfe für Mandanteninformationen, Unterlagenanforderungen, Fristenerinnerungen und Erläuterungen steuerlicher Sachverhalte.
Möglicher Skill „Mandantenanschreiben“
- Anlass nennen
- Sachverhalt kurz einordnen
- Bedeutung für den Mandanten erklären
- Konkrete Handlung benennen
- Frist nennen
- Unterlagenliste ergänzen
- Offene Punkte kennzeichnen
- Keine abschließende Rechtsbehauptung ohne Freigabe formulieren
Nutzen
Die Kanzlei erhält einheitlichere Kommunikation. Der GPT reduziert Formulierungsaufwand und Streuung. Er ersetzt aber nicht die fachliche Prüfung des Inhalts.
Praxisbeispiel 3: Betriebsprüfungsanfragen
Betriebsprüfungsanfragen enthalten häufig viele Einzelanforderungen. Ein Custom GPT kann helfen, diese strukturiert zu erfassen.
Aufgabe des Custom GPT
Der GPT ordnet die Anfrage nach Steuerart, Zeitraum, Datenquelle, Verantwortlichkeit, Frist und Risiko.
Möglicher Skill „BP-Anfrage strukturieren“
- Angeforderte Unterlagen extrahieren
- Betroffene Steuerarten und Jahre erfassen
- Datenquellen zuordnen
- Verantwortlichkeiten vorschlagen
- Fristen markieren
- Rückfragen formulieren
- Risikosignale kennzeichnen
- Mandantenmail vorbereiten
- Interne Prüfhinweise erzeugen
Die KI beantwortet nicht ungeprüft die Anfrage der Finanzverwaltung. Sie strukturiert die Bearbeitung..
Governance: Ohne Regeln wird der Custom GPT zum Risiko
Custom GPTs und Skills berühren in Steuerkanzleien Berufsrecht, Datenschutz, Verschwiegenheit, Qualitätssicherung und Haftung. Zentrale Leitplanken sind:
- Keine ungeprüfte Eingabe sensibler Mandatsdaten
- Klare Zuständigkeit für Erstellung, Pflege und Freigabe
- Trennung von Testdaten, anonymisierten Daten und Echtdaten
- Dokumentation der verwendeten Version
- Freigabe von System-Prompt, Skill und Wissensdateien
- Testfälle vor produktiver Nutzung
- Klare Kennzeichnung unsicherer Aussagen
- Keine erfundenen Normen, Urteile oder Fundstellen
- Menschliche Endkontrolle bei steuerlichen Würdigungen
- Regelmäßige Aktualisierung
Für Steuerberater:innen bleiben insbesondere eigenverantwortliche Berufsausübung, Gewissenhaftigkeit und Verschwiegenheit maßgeblich. Werden externe Dienstleister oder Cloudsysteme eingesetzt, sind zusätzlich Dienstleisterauswahl, Vertragsgrundlagen, Mandatsbezug und Datenschutz zu prüfen.
Ein Kanzlei-GPT sollte deshalb nicht als Spielwiese entstehen, sondern als freigegebener Kanzleibaustein.
ZUSAMMENFASSUNG
Der eigentliche Mehrwert von Custom GPTs und Skills liegt nicht darin, möglichst viele Informationen in ein System zu laden. Entscheidend ist vielmehr, Wissen so vorzubereiten und zu strukturieren, dass daraus eine verlässliche Arbeitslogik entstehen kann.
Ein Chatfenster eignet sich für spontane Werkstattarbeit. Ein Projekt eignet sich für laufende Themen. Ein Custom GPT eignet sich für wiederverwendbare Kanzleiassistenten. Ein Skill eignet sich für standardisierte Methoden und wiederkehrende Abläufe.
Coding-Agenten wie Claude Code oder Codex können dabei helfen, aus ungeordnetem Material eine Struktur zu bauen. Sie sammeln Informationen nicht nur, sondernverdichten, trennen, ordnen, benennen sie. So kann aus einzelnen Quellen eine nutzbare Wissensarchitektur entstehen.
Die fachliche Verantwortung bleibt beim Menschen. Die aufwendige Strukturierungsarbeit lässt sich jedoch deutlich beschleunigen.
Für Steuerkanzleien ist das der entscheidende Schritt: Nicht möglichst viele Informationen in einen GPT werfen, sondern Wissen so aufbereiten, dass daraus ein belastbarer Assistent entstehen kann.
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