Ich habe ChatGPT gesagt, dass ich kurze Antworten mag. Claude hat die Nachricht nie bekommen.

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Jedes KI-Tool, das Sie nutzen, baut sich still und heimlich sein eigenes privates Bild davon, wer Sie sind, und keines spricht mit dem anderen. Sagen Sie ChatGPT, dass Sie kurze Antworten gegenüber langen bevorzugen, und es merkt sich das vielleicht wirklich — beim nächsten Mal, in ChatGPT. Öffnen Sie fünf Minuten später Claude für dieselbe Aufgabe, und Sie erklären es erneut, denn für Claudes Gedächtnis hat dieses Gespräch mit ChatGPT nie stattgefunden. Sie haben nicht vergessen, es Claude zu sagen. Sie haben es einem Unternehmen gesagt, nicht einer Person.

Das ist die wahre Form des Problems, und es ist nicht die Schuld eines einzelnen Produkts. OpenAIs Gedächtnis bleibt in OpenAIs Produkt. Anthropics Gedächtnis, wenn es eines hat, bleibt bei Anthropic. Die „Ich erinnere mich jetzt an Sie“-Funktion jedes Assistenten ist auf ihre eigenen Mauern beschränkt, weil niemand außerhalb dieses einen Unternehmens einen Grund hat, die Schicht zu bauen, die es wandern lässt. Die Funktion funktioniert. Sie steckt nur fest.

Der Workaround, mit dem ich mich abgefunden hatte

Eine Zeit lang war meine Lösung eine Textdatei: eine laufende Liste der Dinge, die ich leid war zu wiederholen, eingefügt in welches Tool ich an diesem Tag gerade benutzte — den ChatGPT-Tab, wenn ich dort war, die benutzerdefinierten Anweisungen eines Claude-Projekts, wenn ich gewechselt hatte. Es funktionierte genau so gut, wie man es von etwas erwarten würde, das nur dem Tool hilft, in das man sich erinnert, es einzufügen. Wechseln Sie zu einem dritten Tool, und die Liste war dort überhaupt nicht. Aktualisieren Sie eine Kopie und vergessen Sie die andere, und schon widersprechen sie sich darüber, welche Präferenzen überhaupt aktuell sind.

Was sich geändert hat

Skilnu-Memories leben auf Ihrem Konto, nicht im Gedächtnissystem eines einzelnen Assistenten. Jeder MCP-Client, den Sie verbunden haben — Claude, ChatGPT, Codex, welchen Sie an diesem Tag tatsächlich nutzen — kann eine mit save_memory speichern. Jeder MCP-Client, den Sie später verbinden, auch solche, die Sie noch nicht ausprobiert haben, kann sie mit search_memories wiederfinden. Sagen Sie ChatGPT einmal, dass Sie kurze Antworten mögen, und beim nächsten Mal in Claude ist sie schon da, um gefunden zu werden — nicht weil Claude sich erinnert hat, sondern weil keiner von beiden es musste.

Das Abrufen ist semantisch, sodass die beiden nicht einmal dieselben Worte benutzen müssen. Eine Memory, die Sie ChatGPT gegenüber als „bitte nicht an Variablennamen herumkritisieren“ formuliert haben, taucht trotzdem auf, wenn Claude fragt, wie Sie Ihre Code-Reviews mögen, weil beide Sätze dasselbe bedeuten, auch wenn sie fast kein Wort teilen.

Was dies nicht ist

Es spielt Ihre Gespräche nicht ab, und es bedeutet nicht, dass ein Assistent lesen kann, was Sie einem anderen gesagt haben — was zwischen ChatGPT und Claude wandert, ist nur das, was explizit gespeichert wurde, niemals das umgebende Gespräch. Nichts wird gespeichert, es sei denn, etwas — Sie oder der Agent — ruft save_memory auf, genau wie nichts als Skill veröffentlicht wird, bevor jemand entscheidet, dass es sich zu behalten lohnt. Das ist näher an einer Notiz, die Sie einem neuen Kollegen hinterlassen würden, als an einer Mitschrift — eine kurze, bewusste „wissenswert“-Liste, keine Aufzeichnung.

Und es braucht dieselbe Disziplin wie ein Skill. „Nutzer bevorzugt knappe Antworten“ ist eine Memory, die sich zu haben lohnt, in jedem Tool. „Langes Gespräch über Datenbanken am Dienstag“ ist es nicht — es ist eine Zusammenfassung ohne etwas zum Handeln, derselbe Fehler, in den ein aus einem Dokument entworfener Skill verfällt, wenn er beschreibt statt anzuweisen. Die nützlichen Memories lesen sich wie Anweisungen für das nächste Mal, nicht wie ein Tagebucheintrag über dieses Mal.