Personal Context Management: Warum Ihre Highlights das neue Second Brain sind

Das Ende des PKM, wie wir es kannten

Persönliches Wissensmanagement hatte einen guten Lauf. Über mehr als ein Jahrzehnt hat die PKM-Bewegung Millionen von Menschen beigebracht, Informationen mit Tools wie Notion, Obsidian, Roam Research und Evernote zu erfassen, zu organisieren und abzurufen. Tiago Fortes Methodik „Building a Second Brain" wurde zum Goldstandard, wobei über 25.000 Lernende das CODE-Framework (Capture, Organize, Distill, Express) übernahmen.

Es funktionierte. Mehr oder weniger.

Das offene Geheimnis von PKM ist, dass die meisten Menschen nie über die Erfassungsphase hinauskamen. Eine Umfrage unter Notion-Nutzern aus dem Jahr 2023 ergab, dass 68 % ihrer Datenbanken seit über 30 Tagen nicht geöffnet worden waren. Readwise berichtete, dass der Mediannutzer gespeicherte Highlights weniger als zweimal pro Monat überprüft. Menschen bauten aufwendige Second Brains auf und konsultierten sie dann selten.

Der Grund ist einfach: Menschliches Abrufen ist langsam und mühsam. Sie müssen sich daran erinnern, dass Sie etwas gespeichert haben, ungefähr wissen, wo es ist, dorthin navigieren, es durchlesen und es mit dem synthetisieren, woran Sie gerade arbeiten. Dieser Prozess dauert Minuten, manchmal länger. In der Praxis googeln die meisten einfach noch einmal oder fragen einen Kollegen.

Dann kamen die großen Sprachmodelle. Und die gesamte Rechnung änderte sich.

KI braucht keine perfekt organisierte Ordnerstruktur. Keine Tags, Farbcodes oder sorgfältig verschachtelte Hierarchien. Was sie braucht, ist Kontext: Rohmaterial darüber, wer Sie sind, was Sie gelesen haben, was Sie wichtig fanden und wie Sie denken. Geben Sie ihr das, und sie kann in Sekunden leisten, was PKM versprochen, aber nie ganz geliefert hat.

Dies ist der Wandel, den Tiago Forte selbst 2025 anerkannte, als er das Konzept des „Personal Context Management" einführte. Der Engpass ist nicht mehr die Organisation von Wissen für das eigene Abrufen. Es ist die Kuratierung von Kontext, den die KI in Ihrem Auftrag nutzen kann.

Wenn Sie bereits ein Second Brain aufgebaut haben, fangen Sie nicht von vorne an. Sie machen ein Upgrade.

Was ist Personal Context Management?

Personal Context Management (PCM) ist die Praxis, bewusst eine persönliche Kontextschicht zu kuratieren, zu strukturieren und zu pflegen, auf die KI-Systeme zugreifen können, um relevante, personalisierte Ergebnisse zu erzeugen.

Hier ist der Unterschied. PKM fragt: „Wie organisiere ich, was ich weiß, damit ich es später finden kann?" PCM fragt: „Wie gebe ich der KI genug über mich, damit ihre Ergebnisse wirklich nützlich sind?"

Der Unterschied ist wichtig, weil KI das Abrufproblem umgekehrt hat. Informationen zu finden ist jetzt trivial einfach. Jedes LLM kann Fakten abrufen, Forschung zusammenfassen oder Konzepte erklären. Was KI ohne Ihre Hilfe nicht kann, ist zu wissen, welche Fakten für Ihre spezifische Situation relevant sind. Sie kann nicht wissen, dass Sie ein Strategiepapier für ein Fintech-Startup schreiben, dass Sie seit sechs Monaten Verhaltensökonomie erforschen oder dass Sie der vorherrschenden Meinung zur Abo-Preisgestaltung widersprechen.

Das ist Kontext. Und er ist persönlich.

PCM hat drei Schichten:

Identitätskontext: Ihre Rolle, Expertise, Interessen, Ziele und Präferenzen. Dies ist relativ stabil und ändert sich langsam.
Wissenskontext: Die spezifischen Ideen, Quellen und Erkenntnisse, die Sie im Laufe der Zeit angesammelt haben. Das ist Ihre Highlight-Bibliothek, Ihre Annotationen, Ihre Lesehistorie.
Aufgabenkontext: Woran Sie gerade arbeiten. Das Projekt, die Deadline, das Publikum, die Einschränkungen.

Traditionelles PKM behandelte Schicht 2 (für die meisten unzureichend) und ignorierte die Schichten 1 und 3. PCM behandelt alle drei als Eingaben für ein System, in dem KI die schwere Arbeit des Abrufens, der Synthese und sogar der Erstfassungserstellung übernimmt.

Warum Kontext Wissen im KI-Zeitalter übertrifft

Ethan Mollicks „Co-Intelligence" (2024) führte ein nützliches Framework ein: KI ist eine „Ko-Intelligenz", die menschliche Fähigkeiten verstärkt, aber nur bei ausreichender Anleitung. In kontrollierten Experimenten an der Wharton School erbrachten Berater, die KI-Tools mit detailliertem Kontext versorgten, Arbeit von 40 % höherer Qualität als diejenigen, die generische Prompts verwendeten.

Die Variable war nicht Intelligenz. Es war Kontext.

Betrachten Sie zwei Prompts:

Generisch: „Schreibe einen Blogbeitrag über Kundenbindung."

Kontextreich: „Ich leite ein B2B-SaaS-Unternehmen für mittelständische HR-Teams. Unsere Abwanderungsrate beträgt 8 % monatlich, hauptsächlich von Unternehmen mit unter 50 Mitarbeitern. Ich habe Forschung von Bain hervorgehoben, die zeigt, dass eine 5%ige Steigerung der Kundenbindung 25-95 % mehr Gewinn bringt. Schreibe einen Beitrag für unser Customer-Success-Team zur Reduzierung der Abwanderung im KMU-Segment."

Der zweite Prompt erzeugt dramatisch bessere Ergebnisse. Nicht weil die KI klüger ist, sondern weil Sie ihr Ihren Kontext gegeben haben.

Skalieren Sie das nun hoch. Anstatt manuell Kontext in jeden Prompt zu schreiben, stellen Sie sich eine KI vor, die bereits Zugang hat zu:

Jedem Artikel, den Sie im vergangenen Jahr hervorgehoben haben
Ihren Annotationen und Notizen zu diesen Highlights
Den Themen, zu denen Sie am häufigsten zurückkehren
Den Quellen, denen Sie vertrauen (und denen, die Sie ignoriert haben)
Ihrem Schreibstil, Ihren Vokabelpräferenzen und typischen Argumentationsmustern

Das bietet ein PCM-System. Ihre Highlights werden zu einer persistenten Kontextschicht, die jede KI-Interaktion nützlicher macht.

Die Forschung unterstützt dies. Sparrow et al. (2011) demonstrierten den „Google-Effekt" und zeigten, dass das Gedächtnis von Menschen für Informationen signifikant abnimmt, wenn sie wissen, dass diese extern gespeichert sind. Aber die Folgeerkenntnis war noch interessanter: Menschen sind hervorragend darin, sich zu merken, wo Informationen gespeichert sind. Wir sind natürliche Indexierer, keine Festplatten. PCM nutzt diese Stärke, anstatt dagegen anzukämpfen.

Highlights: Die atomare Einheit des persönlichen Kontexts

Nicht alle erfassten Informationen ergeben guten Kontext. Lesezeichen sind zu grob. Komplette Artikel sind zu lang. Tags sind zu abstrakt. Aber Highlights treffen den Sweet Spot.

Ein Highlight ist eine Passage, die Sie zum Speichern ausgewählt haben, weil sie Ihnen wichtig war. Dieser Akt der Auswahl ist selbst eine Information. Er sagt der KI: „Diese Person fand diese spezifische Passage es wert, aufbewahrt zu werden, von allem, was sie an diesem Tag gelesen hat."

Highlights haben mehrere Eigenschaften, die sie ideal für PCM machen:

Vorgefiltert: Sie haben die redaktionelle Arbeit bereits geleistet. Jedes Highlight repräsentiert eine Relevanzbeurteilung.
Quellenattribuiert: Anders als rohe Notizen tragen Highlights ihre Original-URL, den Autor und das Veröffentlichungsdatum. Dies gibt der KI Herkunfts- und Glaubwürdigkeitssignale.
Kompakt: Ein typisches Highlight umfasst 1-3 Sätze. Sie können Hunderte von Highlights in das KI-Kontextfenster einspeisen, ohne Token-Limits zu erreichen.
Zeitgestempelt: Die Abfolge Ihrer Highlights erzählt eine Geschichte darüber, wie sich Ihr Denken entwickelt hat. KI kann neueren Highlights mehr Gewicht geben.
Annotierbar: Wenn Sie einem Highlight eine Notiz hinzufügen, fügen Sie Ihre Interpretation hinzu. Das ist die reichste Form persönlichen Kontexts.

Die Forschung von Roediger and Karpicke zur Abrufpraxis (2006) zeigte, dass die aktive Auseinandersetzung mit dem Material, das Auswählen von Schlüsselpassagen, deren Annotation und spätere Überprüfung, die Gedächtnisbildung um 50-80 % stärkt im Vergleich zum passiven Wiederlesen. Hervorheben ist nicht nur gut für KI. Es ist gut für Ihr eigenes Lernen.

Entscheidend ist, dass das Hervorheben reibungslos sein muss. Wenn es mehr als ein paar Sekunden dauert, werden Sie es nicht konsequent tun. Hier ändert Glasps Web-Highlighter die Gleichung: Heben Sie jede Passage auf jeder Webseite mit einem einzigen Klick hervor, und sie wird gespeichert, organisiert und steht als Kontext für KI zur Verfügung.

Von der Erfassung zum Kontext: Wie sich der Workflow verändert

Der traditionelle PKM-Workflow sah so aus:

Etwas Interessantes lesen
Es erfassen (Kopieren-Einfügen, Lesezeichen, Screenshot)
Es organisieren (in Ordner einlegen, Tags hinzufügen)
Es regelmäßig überprüfen
Es nutzen, wenn der Moment kommt

Die meisten Menschen erledigten die Schritte 1-2 und gaben den Rest auf. Der Organisationsschritt war zu arbeitsintensiv, und der Überprüfungsschritt erforderte eine Disziplin, die nur wenige aufrechterhielten.

Der PCM-Workflow ist anders:

Etwas Interessantes lesen
Die spezifischen Passagen hervorheben, die ansprechen (dies ist Erfassung und Kuratierung in einem Schritt)
Annotieren, wenn Sie eine Reaktion haben, die es wert ist, bewahrt zu werden
Die KI nach Thema, Schwerpunkt und Relevanz organisieren lassen
Mit Ihren Highlights chatten, wenn Sie synthetisieren, schreiben oder ein Problem durchdenken müssen

Beachten Sie, was verschwunden ist: manuelle Organisation und regelmäßige Überprüfung. KI übernimmt beides. Sie konzentrieren sich auf das, was Menschen am besten können, kritisch lesen und beurteilen, was wichtig ist, und KI übernimmt das, was Menschen am schlechtesten können, das Organisieren, Abrufen und Synthetisieren großer Mengen gespeicherten Materials.

Das ist nicht theoretisch. Glasps KI-Chat ermöglicht diesen Workflow bereits. Sie können Fragen an Ihre gesamte Highlight-Bibliothek stellen: „Was habe ich über Preispsychologie gespeichert?" oder „Fasse die Argumente für und gegen Remote-Arbeit aus meinen Highlights zusammen." Die KI greift auf Ihren kuratierten Kontext zurück, nicht auf das gesamte Internet, um Antworten zu liefern, die auf Quellen basieren, die Sie bereits geprüft haben.

Video als Kontextquelle

Text ist nicht das einzige Medium, das als Kontextquelle genutzt werden kann. Allein YouTube hostet über 800 Millionen Videos, und Videoinhalte machen mittlerweile 82 % des gesamten Internetverkehrs aus (Cisco, 2023). Für viele Menschen sind Videovorlesungen, Konferenzvorträge und Podcast-Interviews ihr primäres Lernmedium.

Das Problem ist, dass Video für traditionelles PKM schrecklich ist. Sie können ein Video nicht hervorheben. Sie können es nicht überfliegen. Sie können nicht effizient darin suchen. Ein 45-minütiger Konferenzvortrag enthält möglicherweise drei wirklich wertvolle Erkenntnisse, vergraben in 42 Minuten Einleitung, Beispielen und Fragen.

Hier ändert KI-gestützte Videozusammenfassung das Spiel. YouTube Summary generiert strukturierte Zusammenfassungen jedes YouTube-Videos und extrahiert die Kernpunkte, Argumente und Zeitstempel. Sie können dann die Teile der Zusammenfassung hervorheben, die Ihnen wichtig sind, und wandeln so ein 45-minütiges Video effektiv in 3-5 gezielte Highlights um, die in Ihre Kontextschicht einfließen.

Der Effizienzgewinn ist erheblich. Eine Zusammenfassung zu lesen dauert 2-3 Minuten gegenüber dem Anschauen eines kompletten Videos. Und die Highlights, die Sie aus der Zusammenfassung speichern, haben denselben kontextuellen Wert wie Highlights aus geschriebenen Artikeln: Sie sind vorgefiltert, attribuiert und bereit für die KI-Nutzung.

Für Forscher, Studierende und Wissensarbeiter, die erhebliche Mengen an Videoinhalten konsumieren, schließt dies eine zuvor enorme Lücke in PKM-Systemen. Ihr Lernen aus Videos verschwindet nicht mehr in dem Moment, in dem Sie den Browser-Tab schließen.

Die soziale Schicht: Vom Kontext anderer lernen

Hier weicht PCM am stärksten vom traditionellen Notizenmachen ab. Ihre Highlights existieren nicht nur für Sie und Ihre KI, sondern auch als Signal an andere, was Sie wertvoll fanden.

Wenn Sie einen Artikel auf Glasp lesen, können Sie sehen, was andere Leser auf derselben Seite hervorgehoben haben. Dies ist eine Form verteilter Kognition. Forschung zur kollektiven Intelligenz (Woolley et al., 2010) zeigt, dass Gruppen Einzelpersonen bei der Identifikation wichtiger Informationen durchweg übertreffen, nicht weil eine einzelne Person klüger ist, sondern weil diverse Perspektiven erfassen, was ein einzelner Leser übersehen würde.

Stellen Sie sich vor, Sie lesen ein dichtes Forschungspapier über Klimaökonomie. Sie könnten die Haupterkenntnis und den Methodenteil hervorheben. Aber ein anderer Leser, ein Ökonom, hebt die in Fußnote 14 vergrabene Annahme hervor, die die zentrale These des Papiers untergräbt. Ein dritter Leser, ein Politikanalyst, hebt die in der Schlussfolgerung diskutierten Umsetzungsprobleme hervor. Die Highlights jeder Person spiegeln deren Expertise und Prioritäten wider.

In einem PCM-System wird diese soziale Schicht Teil Ihres erweiterten Kontexts. Sie greifen nicht nur auf Ihre eigenen Highlights zurück. Sie greifen auf die kollektive Leseintelligenz einer Community nachdenklicher Leser zurück. Das trennt öffentliches Lernen von isoliertem Lernen.

Die soziale Dimension schafft auch Verantwortlichkeit. Wenn Ihre Highlights für andere sichtbar sind, lesen Sie eher sorgfältig und heben bedachter hervor. Es ist dasselbe Prinzip wie „mit offenem Garagentor arbeiten", wie Andy Matuschak es ausdrückt. Öffentliches Lernen ist rigoroseres Lernen.

Ihr PCM-System aufbauen

Ein praktisches PCM-System erfordert kein komplexes Setup. Es erfordert Konsequenz bei drei Gewohnheiten und Klarheit über ein Prinzip.

Das Prinzip: Speichern Sie Kontext, nicht Inhalte. Sie müssen keine ganzen Artikel erfassen. Sie müssen die spezifischen Passagen erfassen, die sich mit Ihrem Denken gekreuzt haben. Qualität vor Quantität, immer.

Gewohnheit 1: Heben Sie hervor, während Sie lesen. Installieren Sie einen Web-Highlighter und nutzen Sie ihn bei jedem Artikel, Blogbeitrag und Forschungspapier, das Sie lesen. Denken Sie in diesem Stadium nicht zu viel über Farbcodes oder Tags nach. Heben Sie einfach hervor, was anspricht. Streben Sie 3-7 Highlights pro Artikel an. Wenn Sie mehr hervorheben, sind Sie wahrscheinlich nicht selektiv genug.

Gewohnheit 2: Annotieren Sie, wenn ein Highlight einen Gedanken auslöst. Nicht jedes Highlight braucht eine Notiz. Aber wenn eine Passage Sie denken lässt „das verbindet sich mit X" oder „ich widerspreche, weil Y", halten Sie diese Reaktion in einer kurzen Annotation fest. Diese Annotationen sind der wertvollste Kontext, den Sie schaffen können, weil sie Ihre einzigartige Perspektive kodieren, nicht nur das, was der Autor gesagt hat.

Gewohnheit 3: Chatten Sie wöchentlich mit Ihren Highlights. Reservieren Sie 15-20 Minuten pro Woche, um Ihrer KI Fragen zu Ihren aktuellen Highlights zu stellen. „Über welche Themen habe ich diese Woche gelesen?" „Wie verbindet sich die Lektüre dieser Woche mit dem, was ich letzten Monat gespeichert habe?" „Erstelle eine Gliederung für ein Memo zu [Thema] unter Verwendung meiner Highlights als Quellen." Hier zeigt sich der Zinseszinseffekt von PCM.

Für Ihre Lektüre von Büchern und E-Readern können Kindle-Highlights importiert und mit Ihren Web-Highlights zusammengeführt werden, was eine einheitliche Kontextschicht über alle Ihre Lektüre hinweg schafft.

Ein beispielhafter Wochenworkflow:

Tag	Aktivität	Zeit
Mo-Fr	Artikel und Videos hervorheben, wie sie Ihnen begegnen	2-3 Min/Artikel
Mo-Fr	1-2 Highlights pro Tag mit persönlichen Reaktionen annotieren	1 Min/Annotation
Samstag	Highlight-Zusammenfassung via KI-Chat überprüfen	15 Min
Samstag	Einen Output (Entwurf, Gliederung oder Synthese) aus Highlights generieren	15 Min

Die zusätzliche Zeitinvestition beträgt insgesamt etwa 30-45 Minuten pro Woche. Der Ertrag ist eine kontinuierlich wachsende Kontextschicht, die jede KI-Interaktion persönlicher und jedes Geschriebene besser mit echten Quellen fundiert macht.

Was das für die Zukunft des Lernens bedeutet

Die Implikationen von PCM reichen über Produktivität hinaus. Sie formen unser Verständnis von Lernen selbst um.

Ebbinghaus zeigte, dass wir 90 % neuer Informationen innerhalb einer Woche vergessen. Über ein Jahrhundert lang war die wichtigste Gegenmaßnahme die verteilte Wiederholung: Material in zunehmenden Abständen wiederholen, um Gedächtnisspuren zu stärken. Es funktioniert, ist aber aufwendig. Die meisten Menschen halten es nicht durch.

PCM bietet einen alternativen Weg. Anstatt die Vergessenskurve mit Brute-Force-Wiederholung zu bekämpfen, externalisieren Sie Ihr Lernen in eine Kontextschicht und lassen KI das Abrufen übernehmen. Sie profitieren weiterhin vom initialen Engagement (Hervorheben erzwingt aktives Lesen, was die Enkodierung stärkt). Aber Sie müssen nicht mehr alles im biologischen Gedächtnis halten. Ihre KI erinnert sich für Sie und kann Hunderte von Quellen auf Weisen synthetisieren, die Ihr Gehirn nie könnte.

Dies ist kein kognitives Offloading im gefährlichen Sinne, vor dem Mollick und andere warnen. Die entscheidende Unterscheidung, die in unserem Beitrag über die Auswirkungen von KI auf das Lernen vertieft wird, besteht zwischen dem Outsourcen von Denken und dem Outsourcen von Abrufen. PCM outsourct das Abrufen, während das Denken, die Auswahl, die Annotation, die Synthese, fest in menschlicher Hand bleibt.

Es gibt eine zweite Implikation. Mit der Verbesserung von KI-Modellen steigt der Wert Ihres persönlichen Kontexts, er sinkt nicht. Ein Modell, das 10-mal besser im Schlussfolgern ist, wird bei reichem persönlichem Kontext 10-mal bessere Ergebnisse liefern als bei generischen Prompts. Ihre Highlight-Bibliothek ist ein Vermögenswert, der an Wert gewinnt.

Und es gibt eine dritte. Persönliches Wissensmanagement war immer etwas einsam. Sie bauten Ihr System, Sie nutzten Ihr System. PCM, besonders mit einer sozialen Schicht, erzeugt Netzwerkeffekte. Jede Person, die einen Artikel hervorhebt, fügt Kontext hinzu, der anderen zugutekommt. Je mehr Menschen teilnehmen, desto reicher wird der kollektive Kontext. Wissen wächst individuell und kollektiv durch den Zinseszinseffekt.

Häufig gestellte Fragen

Wie unterscheidet sich Personal Context Management von der einfachen Nutzung von ChatGPT?

ChatGPT (oder jedes LLM) ohne Ihren Kontext erzeugt generische Ergebnisse basierend auf seinen Trainingsdaten. PCM gibt der KI Ihre spezifischen Highlights, Annotationen und Lesehistorie als Input. Der Unterschied ist wie einen Fremden um Rat zu fragen versus einen Kollegen zu fragen, der dieselbe Forschung gelesen hat wie Sie. Dieselbe KI, radikal andere Ergebnisqualität.

Muss ich mein bestehendes PKM-Setup ändern?

Nein. PCM baut auf bestehenden PKM-Praktiken auf. Wenn Sie bereits Notizen in Obsidian oder Notion machen, können diese Notizen Teil Ihrer Kontextschicht werden. Die wesentliche Veränderung liegt im Mindset: Anstatt Notizen für Ihr eigenes Abrufen zu organisieren, kuratieren Sie Kontext für KI-gestütztes Abrufen und Synthetisieren.

Wie viele Highlights brauche ich, bevor PCM nützlich wird?

Es gibt kein striktes Minimum, aber der Zinseszinseffekt wird ab etwa 200-300 Highlights (ungefähr 6-8 Wochen konsequenten Lesens und Hervorhebens) spürbar. Bei diesem Volumen kann KI beginnen, Muster in Ihren Interessen zu erkennen, Verbindungen zwischen Quellen aufzuzeigen und Ergebnisse zu produzieren, die sich wirklich personalisiert anfühlen.

Wird KI uns nicht fauler beim Lesen machen?

Die Forschung ist gemischt, aber aufschlussreich. Passive KI-Nutzung (Zusammenfassungen anfordern, ohne zu lesen) reduziert tatsächlich Verständnis und kritisches Denken. Aktive KI-Nutzung, bei der Sie zuerst lesen, das Wichtige hervorheben und dann KI zum Synthetisieren nutzen, verbessert tatsächlich die Lernergebnisse. Der Schlüssel ist, dass PCM Sie beim Lesen und Urteilen hält. KI verstärkt Ihr Engagement, anstatt es zu ersetzen.

Sind meine Highlight-Daten privat?

Auf Glasp kontrollieren Sie die Sichtbarkeit Ihrer Highlights. Öffentliche Highlights tragen zur sozialen Schicht bei und helfen anderen Lesern. Private Highlights bleiben Ihnen allein vorbehalten. In jedem Fall sind Ihre Highlight-Daten Ihre Daten und können jederzeit exportiert werden.

Wie verhält sich das zum „Second Brain"-Konzept?

Betrachten Sie PCM als Second Brain 2.0. Das ursprüngliche Second Brain war für menschliches Abrufen konzipiert: Sie organisieren Informationen, um sie finden zu können. PCM ist für KI-gestütztes Abrufen konzipiert: Sie kuratieren Kontext, damit KI finden, synthetisieren und daraus generieren kann. Die Erfassungsgewohnheiten sind ähnlich. Der nachfolgende Workflow ist grundlegend anders.

Fazit: Ihre Highlights sind Ihr Wettbewerbsvorteil

Der Wandel von PKM zu Personal Context Management ist kein Trend. Es ist eine strukturelle Veränderung in der Art, wie Menschen mit Informationen und KI interagieren.

Jedes Highlight, das Sie heute speichern, wird Teil einer Kontextschicht, die Ihre KI-Interaktionen morgen nützlicher macht. Jede Annotation fügt Ihre einzigartige Perspektive zu diesem Kontext hinzu. Jede Woche konsequenten Hervorhebens summiert sich zu einer reicheren, stärker personalisierten Wissensbasis, die niemand anderes hat.

Generische KI-Ergebnisse sind eine Massenware. Personalisierte KI-Ergebnisse, fundiert in Ihrer Lektüre, Ihrem Denken, Ihren kuratierten Quellen, sind ein Wettbewerbsvorteil. Und das Rohmaterial für diesen Vorteil ist bemerkenswert einfach: die Passagen, die Sie zum Hervorheben ausgewählt haben.

Sie brauchen kein komplexes System. Sie brauchen eine Highlight-Gewohnheit, ein Werkzeug, das es reibungslos macht, und eine KI-Schicht, die auf Ihren Kontext zugreifen kann, wenn Sie es brauchen.

Fangen Sie heute an. Lesen Sie einen Artikel. Heben Sie hervor, was wichtig ist. Fügen Sie eine Notiz hinzu, wenn etwas einen Gedanken auslöst. Tun Sie es morgen wieder. Innerhalb von Wochen haben Sie die Grundlage eines PCM-Systems, das mit jedem Stück, das Sie lesen, wertvoller wird.

Glasp macht diesen Workflow nahtlos: Heben Sie im Web hervor, fassen Sie Videos zusammen, chatten Sie mit Ihrem Wissen und lernen Sie von dem, was andere wertvoll finden. Ihre Highlights sind nicht nur Erinnerungen. Sie sind der Kontext, der KI wirklich zu Ihrer macht.

Exportieren Sie Ihre Highlights jederzeit. Bauen Sie auf jeder Plattform. Der Kontext, den Sie schaffen, gehört immer Ihnen.