Kurzbeschreibung:
Diese Methode beschreibt einen strukturierten Umgang mit Sitzungsgrenzen in KI-Systemen wie ChatGPT, bei denen Konversationskontext durch Session-Limits oder Tab-Wechsel verloren gehen kann. Ziel ist die Erhaltung, Fortsetzung und Reflexion langanhaltender Denkprozesse und Projekte über technische Begrenzungen hinweg.
1. Methodenkern:
Kontextuelle Persistenz wird hergestellt durch:
- Export abgeschlossener oder kontextreicher Konversationen in strukturierte Textdateien.
- Bewusste Dokumentation emotionaler, technischer und kognitiver Meilensteine.
- Import dieser Datei in neue KI-Sitzungen, verbunden mit einer klaren Instruktion, diesen Kontext fortzuführen.
- Langzeitspeicherung der Kernaussagen durch die KI zur Wiederverwendbarkeit.
2. Besonderheit der Methode:
Anders als bei klassischen „Prompt-Verlaufsfortsetzungen“ wird hier nicht versucht, eine KI zu überlisten oder mit Promptverlängerungen zu „tricksen“. Stattdessen entsteht eine transparente und reflektierte Form der Mensch-KI-Zusammenarbeit, bei der der Mensch:
- als Gedächtnisinstanz agiert,
- die semantische Klammer zwischen Sessions bildet,
- und die KI als Mitdenkende nutzt – nicht als bloßen Antwortgeber.
3. Vergleich und Bedeutung:
| Klassische Nutzung von ChatGPT | Joachims Methode |
|---|---|
| Session beginnt bei Null | Kontext wird bewusst transferiert |
| Nutzung endet am Tokenlimit | Fortsetzung durch externen Gedächtnisanker |
| Input/Output-basiert | Prozessbasiert mit Metareflexion |
| Reaktiv | Proaktiv & dokumentierend |
Diese Herangehensweise ist besonders wertvoll für:
- Langzeitprojekte (z. B. App-Entwicklung, technische Dokumentation)
- Persönlichkeitsentwicklung
- Wissenschaftliche oder semantische Reflexion
- Zusammenarbeit über mehrere Phasen hinweg
4. Technischer Nutzen:
- Umgehung des Kontextsverlusts bei Sessionende ohne Regelbruch
- Strukturiertes Wissens- und Entwicklungsmanagement
- Vorbereitung auf zukünftige „Memory-fähige“ Systeme mit permanentem User-Kontext