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title: "Folge 8: Qualität vs. Slop, Claude Code Memory, SEO Gets, Generative UI - Zwischen zwei Stacks"
description: "Eine ungewohnt nachdenkliche Folge: Christoph legt Zahlen zur KI-Flut auf den Tisch — App-Store-Explosion ohne Nachfrage, Bot-Traffic, Work Slop — und fragt, wie man da noch mit Qualität durchdringt. Jens erklärt, warum er das Memory-Feature von Claude Code migrieren und dann abschalten will, Christoph zeigt SEO Gets für Search-Console-Daten, und zum Schluss geht es darum, sich vom Agent lieber ein UI bauen zu lassen als noch eine Wall of Text."
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[Episoden](/episoden) / episode 08 / 55:37

# Qualität vs. Slop, Claude Code Memory, SEO Gets, Generative UI

Eine ungewohnt nachdenkliche Folge: Christoph legt Zahlen zur KI-Flut auf den Tisch — App-Store-Explosion ohne Nachfrage, Bot-Traffic, Work Slop — und fragt, wie man da noch mit Qualität durchdringt. Jens erklärt, warum er das Memory-Feature von Claude Code migrieren und dann abschalten will, Christoph zeigt SEO Gets für Search-Console-Daten, und zum Schluss geht es darum, sich vom Agent lieber ein UI bauen zu lassen als noch eine Wall of Text.

 

mit [Jens Becker](/hosts/jens-becker) & [Christoph Paterok](/hosts/christoph-paterok)

 12\. August 2026

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## Begrüßung

Folge 8 — und damit rückt die zehnte Folge in Sichtweite, für die wir uns etwas überlegen wollen. Aufgenommen kurz vor dem Urlaub bei beiden. Inhaltlich wird es diesmal ungewohnt nachdenklich: Es geht viel um Kontrolle, um Überblick und darum, was von der eigenen Arbeit übrig bleibt, wenn alles um einen herum generiert ist.

## Qualität vs. Slop: die KI-Flut in Zahlen

Christoph hat kein fertiges Thema mitgebracht, sondern ein Gefühl: Es ist laut geworden. Egal ob Produkt, Feature oder Content — alles sieht im Frontend erst mal ganz okay aus, und genau deshalb ist schwer erkennbar, wo tatsächlich Qualität steckt. Dazu ein paar Zahlen, damit das Gefühl eine Größenordnung bekommt.

Im Apple App Store erschienen 2024 rund 460.000 neue Apps, 2025 etwa 600.000 — plus 30 Prozent. Im ersten Halbjahr 2026 sind es bereits 560.000, hochgerechnet also rund 1,12 Millionen für das Jahr. Die Nachfrage zieht nicht mit: 84 Prozent mehr Apps stehen 2 Prozent mehr Downloads gegenüber. Nebenwirkung im Betrieb: Review-Zeiten von früher 24 bis 48 Stunden liegen inzwischen bei 7 bis 30 Tagen und mehr. Für ein Hobbyprojekt egal, für eine App, mit der Leute arbeiten, ein echtes Problem.

[![Grafik zeigt die Anzahl neuer Apps im Apple App Store von 2024 bis 2026 mit einem starken Wachstum, prognostiziert für das erste Halbjahr 2026 etwa 560.000 Apps und insgesamt 1,12 Millionen bis Jahresende. Eine Nebenwirkung ist längere Review-Zeit von 24-48 Stunden bis zu 7-30+ Tage.](https://www.zwischenzweistacks.de/media/ep08-01-app-flut-1024x581.png)](https://www.zwischenzweistacks.de/media/ep08-01-app-flut-2560x1453.png)

[![Grafik mit Text zur Download-Wachstumsrate von +2 % im ersten Halbjahr 2026, mit dem Hinweis auf eine Zunahme neuer Apps um +84 % und Downloads um +2 %.](https://www.zwischenzweistacks.de/media/ep08-02-nachfrage-1024x583.png)](https://www.zwischenzweistacks.de/media/ep08-02-nachfrage-2560x1458.png)

Das gleiche Bild außerhalb der App Stores. Laut einer Ahrefs-Studie enthalten 74,2 Prozent der neuen Webseiten KI-Inhalte — was für sich genommen okay ist, das machen wir in Kundenprojekten auch. Reine KI-Seiten sind 2,5 Prozent, was aber immer noch rund 900.000 neue Seiten bedeutet. Ende 2025 haben KI-generierte Artikel erstmals die menschlich geschriebenen überholt: 59 Prozent gegenüber unter 50. Und Cloudflare zählt für 2026 57,5 Prozent Bot-Anteil am Web-Traffic — das Internet redet zu großen Teilen mit sich selbst. Wir sehen das auch bei einem gemeinsamen Kunden, wo an einem Tag statt der üblichen 2.000 bis 3.000 Anfragen plötzlich 15.000 vom Meta-Bot kamen.

[![Statistische Übersicht in deutscher Sprache mit Prozentangaben zu KI-Inhalten, KI-Artikeln, Bots im Web-Traffic und AI Slop auf YouTube. Schwarzer Hintergrund mit grünem und weißem Text.](https://www.zwischenzweistacks.de/media/ep08-03-flut-kanaele-1024x588.png)](https://www.zwischenzweistacks.de/media/ep08-03-flut-kanaele-2560x1471.png)

Am eindrücklichsten fand Christoph die YouTube-Zahlen: Ein frischer Account bekam unter den ersten 500 vorgeschlagenen Videos 104 KI-generierte. 278 reine Slop-Kanäle brachten es auf 63 Milliarden Views und etwa 117 Millionen Dollar Werbeeinnahmen pro Jahr. Und im Arbeitsalltag gibt es das Pendant: „Work Slop" — polierter KI-Output ohne Substanz. In einer Befragung von über 1.000 US-Büroarbeitern (Stanford Social Media Lab / BetterUp Labs, 2025) hatten 40 Prozent das in den letzten Monaten erlebt, mit durchschnittlich zwei Stunden Aufräumzeit pro Vorfall und geschätzten 186 Dollar Kosten pro Kopf und Monat. Jens' Beobachtung dazu: Auch die Modelle selbst schreiben inzwischen deutlich zu ausführlich — Code-Kommentare und Doku muss er regelmäßig per Extra-Prompt wieder eindampfen.

[![Infografik mit dem Titel 'Workslop' zeigt Statistiken zu KI-Output im Arbeitsumfeld und den damit verbundenen Kosten und Zeitaufwand, basierend auf einer Befragung von US-Büroarbeitern.](https://www.zwischenzweistacks.de/media/ep08-04-workslop-1024x585.png)](https://www.zwischenzweistacks.de/media/ep08-04-workslop-2560x1462.png)

Daraus folgt für Christoph vor allem eins: Die Herausforderung ist nicht mehr das Bauen, sondern Aufmerksamkeit und Vertrauen. Die Zeit des MVP als Go-to-Market hält er für vorbei — als Lernwerkzeug für zwei, drei Testkunden ja, aber damit an die Öffentlichkeit zu gehen funktioniert nicht mehr, weil Nutzer inzwischen ein Gespür dafür haben, was nur Fassade ist. Was stattdessen trägt: dranbleiben und optimieren statt Masse, und echte Nische statt möglichst breiter Zielgruppe. Sein eigenes Beispiel ist die Regenwasser-Seite, die er alle zwei bis drei Wochen überarbeitet — inzwischen rund 3.000 Besucher im Monat und Nachrichten von Leuten, die sich für die Inhalte bedanken. Ein Jahr Arbeit, aber jetzt entsteht echter Wert.

Der zweite Strang: KI-Müdigkeit. Eine Untersuchung von Juli 2025 ließ 16 Entwickler ihre erwartete, gefühlte und gemessene Produktivität bei insgesamt 246 Tasks einschätzen — das Ergebnis lag deutlich unter der Selbsteinschätzung. Fairerweise: Die Zahlen sind ein Jahr alt, Tools und Routine sind seitdem besser geworden. Trotzdem beschreiben beide dasselbe. Christoph muss ständig die Flughöhe wechseln — strategisch, konzeptionell, operativ — und findet dieses Ping-Pong anstrengend. Jens war vor der KI-Zeit am Ende des Tages mental frischer, obwohl er genauso viel geschafft hat: Das Handwerk hat sich verändert, aus Code schreiben ist Dauer-Entscheiden geworden. Beide sind abends seltener zufrieden mit dem, was sie geschafft haben — auch weil man mit dem Handy abends „noch kurz eine Session" dranhängt.

Christophs Schlussgedanke: Ein Angebot bauen, das die Flut nicht kopieren kann. KI liefert Analyse, Tempo und Skalierung, der Mensch Urteil, Beziehung und Umsetzung. Konkret arbeitet er an einem standardisierten Beratungsprodukt, bei dem die KI eine Tiefenanalyse liefert und er beim Umsetzen hilft. Und nein, es muss nicht alles endlos skalieren — Buchempfehlung dazu: „Company of One", auch lesenswert, wenn man nicht selbstständig ist.

## Claude Code Memory: praktisch, aber unsichtbar

Claude Code kann sich selbst Notizen schreiben. Wenn dem Agent etwas begegnet, das nach einer Präferenz oder einer Regel aussieht, ruft er ein Memory-Tool auf und legt eine Markdown-Datei an. Ein Beispiel aus Jens' Memories: Auf mehrsprachigen Websites nennen Modelle die englische Impressumsseite gern „Imprint" — rechtlich der falsche Begriff, richtig wäre „Site Notice". Das hat Jens nie explizit als Regel hinterlegt; es ist mehrfach aufgefallen und wurde dann selbstständig gespeichert.

[![Infografik: Der Agent schreibt mit. Claude Code legt Memory-Dateien unter ~/.claude/projects/<projekt>/memory/ ab, ausserhalb des Repos; MEMORY.md wird in jeder Session geladen.](https://www.zwischenzweistacks.de/media/08-memory-01-was-memory-macht-1024x576.webp)](https://www.zwischenzweistacks.de/media/08-memory-01-was-memory-macht-2560x1440.webp)

Genau da liegt für Jens das Problem — und es hat drei Seiten. Erstens Sharing: Auto-Memory ist maschinenlokal, die Dateien liegen außerhalb des Repos. Kein Teammitglied, kein Cloud-Agent, nicht mal der zweite Rechner sieht sie. Zweitens Kontrolle: Es passiert ungefragt, ohne festen Trigger — das Modell entscheidet, was erinnernswert ist. In einer langen Auto-Mode-Session bekommt man davon schlicht nichts mit. Drittens Transparenz: Man sieht „Saved 2 memories", aber nicht, was drinsteht. In einem seiner Projekte liegen neun Memories, die älteste ist 134 Tage alt und steuert bis heute mit; keine einzige hat ein sichtbares Änderungsdatum.

[![Infografik: Lokal, ungefragt, unsichtbar - die drei Stoerfaktoren von Auto-Memory: Sharing, Kontrolle, Transparenz, mit Zahlen 9 Memories, 134 Tage, 0 mit Aenderungsdatum.](https://www.zwischenzweistacks.de/media/08-memory-02-die-schieflage-1024x576.webp)](https://www.zwischenzweistacks.de/media/08-memory-02-die-schieflage-2560x1440.webp)

Es gibt drei Wege raus, und sie lösen unterschiedliche Punkte. Ganz aus ist der Holzhammer: Toggle unter /memory, für ein einzelnes Projekt reicht autoMemoryEnabled: false in dessen Settings. Vorher fragen ist die Variante, die Jens sich inzwischen konfiguriert hat — eine ask-Regel auf Edit(~/.claude/projects/\*\*). Die greift auch im Auto-Mode, weil explizite Permission-Regeln den Classifier stechen. Wichtig: Write(...) greift nicht, und der Pfad braucht das ~/, ein absoluter /Users/...-Pfad matcht still gar nichts. Der dritte Weg ist autoMemoryDirectory: Der Memory-Ordner zeigt auf einen Pfad im Repo, damit wird Auto-Memory checked-in, review-bar und geteilt — als einziger der drei löst er das Sharing-Problem.

[![Infografik: Drei Wege raus aus Auto-Memory - ganz aus per /memory-Toggle, vorher fragen per ask-Permission-Regel, oder ins Repo holen per autoMemoryDirectory.](https://www.zwischenzweistacks.de/media/08-memory-03-wege-raus-1024x576.webp)](https://www.zwischenzweistacks.de/media/08-memory-03-wege-raus-2560x1440.webp)

Jens' Plan: erst migrieren, dann abschalten. Alles Team-Relevante raus ins Repo, Redundantes löschen — was ohnehin im Code-Kommentar oder in der CLAUDE.md steht — und erst dann das Feature aus. In der Reihenfolge, sonst löscht man nur Wissen. Der Preis dafür ist ehrlich benannt: Ohne Auto-Memory wird nur festgehalten, was man bewusst festhält, und das ist in der Praxis meistens nichts. Der Kern für ihn: Memory macht das Modell ein Stück weit zustandsbehaftet, und er bevorzugt explizite Ablagen, über die er volle Kontrolle hat. Christoph kennt das Mitdenken auch aus dem Chat — wenn Claude beim Strukturieren einer neuen Idee fragt, ob es wirklich noch ein Projekt sein muss, geht ihm das zu weit.

[![Infografik: Fazit zu Claude Code Memory - erst migrieren, dann abschalten. Team-Relevantes ins Repo, Redundantes loeschen, erst dann Memory aus.](https://www.zwischenzweistacks.de/media/08-memory-04-fazit-1024x576.webp)](https://www.zwischenzweistacks.de/media/08-memory-04-fazit-2560x1440.webp)

Ressourcen:

-   [Claude Code Docs — Memory](https://code.claude.com/docs/en/memory)
-   [Claude Code Docs — Settings](https://code.claude.com/docs/en/settings)
-   [Claude Code Docs — Hooks Guide](https://code.claude.com/docs/en/hooks-guide)

## SEO Gets: Search-Console-Daten, endlich sortiert

Ein kleines Tool, von dem Christoph schon länger gehört hatte und das er diese Woche endlich ausprobiert hat: [seogets.com](https://seogets.com). Es verbindet sich mit der Google Search Console — optional auch mit Google Analytics, was für uns beide keine Rolle spielt, wir nutzen Plausible — und hilft, die Search-Console-Daten besser zu analysieren und zu clustern. Es gibt eine kostenlose Version, die für sich schon echten Wert liefert. Nebenbei: Die Landingpage ist eine Empfehlung für sich, echtes Custom Design statt Einheitsbrei und trotzdem gut konsumierbar.

Am Testobjekt Regenwasser-Seite gezeigt: Das Tool legt automatisch Content Groups an — Seiten und Inhalte gruppiert, eher entlang der Pfade — und zusätzlich Topic Cluster, die eher auf den Queries basieren. Christoph hat daran nichts manuell nachjustiert; was da steht, kommt so aus der KI-Analyse. Dazu die klassischen Ansichten für Queries und Pages, plus Charts, die man in der Search Console so nicht bekommt: Wie entwickeln sich die Top-3-Platzierungen, wie die Top 10? Impressionen, Click-Through-Rates und Positionen lassen sich wie gewohnt dazuholen.

Zwei Ansichten fand er besonders stark. Die Opportunities zeigen in einer Map, welche Inhalte viel Traffic haben und wo die Kurve kippt — die Ressourcen-Checkliste zur Förderung etwa hatte ihren Peak und wird langsam weniger, also ein klarer Kandidat für ein Update. Dafür bräuchte man in der Search Console eine ganze Reihe Filter. Und die Keyword-Kannibalisierung: Man sieht auf einen Blick, wenn drei Seiten für dieselbe Query Impressionen bekommen, und kann den Content aufräumen und den Fokus setzen — passt zum Intent-Fokus-Thema aus der letzten Folge. Außerdem lassen sich SEO-Tests gruppieren, mit Notizen versehen und in ihrer Entwicklung verfolgen. Es gibt auch einen MCP-Server, den Christoph noch nicht ausprobiert hat; eine Plausible-Anbindung gibt es nicht — vielleicht ließe sich das über den MCP verbinden.

[![Screenshot eines SEO-Tools zeigt eine Grafik zur Entwicklung von Klicks und Impressionen für die Webseite regenwasser-haushalt.de über zwei Wochen im August mit verschiedenen thematischen Clustern und Inhaltsgruppen darunter Regenwassernutzung und Produkte.](https://www.zwischenzweistacks.de/media/ep08-07-seo-gets-screenshot-1024x550.png)](https://www.zwischenzweistacks.de/media/ep08-07-seo-gets-screenshot-2560x1376.png)

## UI statt Wall of Text

LLMs geben in den allermeisten Fällen formatierten Text in ein Chat-Interface aus. Für vieles ist das genau richtig, für Überblick ist es das falsche Format. Jens' Beobachtung aus den letzten Wochen: In langen Agent-Sessions überfliegt er den Output irgendwann nur noch, seine Daily Jobs schreiben jeden Tag fünf Markdown-Dateien, die niemand liest, und die Information ist eigentlich da — nur nicht so, dass man sie in fünf Sekunden erfasst.

[![Infografik: Wall of Text - drei Beobachtungen zu Agent-Output als Fliesstext: muede vom Mitlesen, kein Ueberblick, Inhalt gut aber Form falsch.](https://www.zwischenzweistacks.de/media/08-ui-01-wall-of-text-1024x576.webp)](https://www.zwischenzweistacks.de/media/08-ui-01-wall-of-text-2560x1440.webp)

Seine Lösung: sich häufiger einfach eine UI bauen lassen. Meist eine statische HTML-Seite im temporären Ordner, die nach dem Anschauen wieder verschwindet. Artifacts in Claude AI gehen in dieselbe Richtung, inzwischen sogar in Claude Code — wobei Christoph dort eher versehentlich eins ausgespielt bekommen hat, ohne danach gefragt zu haben. Im Chat findet er sie stark, ungefragt eher überraschend.

Konkretes Beispiel: Auf dem Rechner und auf einem VPS laufen bei Jens Cron-Jobs, die jeden Morgen um 8 Uhr durchlaufen — Audits der Claude-Settings-Files, Vercel-Error-Checks für verschiedene Projekte, und Pings gegen ein paar Supabase- und Redis-Projekte im Free Tier, damit die nicht wegen Inaktivität abgeschaltet werden. Bisher landeten die Logs irgendwo auf der Festplatte. Statt einer weiteren Markdown-Datei hat er sich einen Generator bauen lassen, der daraus täglich eine HTML-Seite erzeugt: Statusampeln pro Task, ob es Fehler gab, ob Handlungsbedarf besteht. Ein Blick am Tag statt fünf Minuten Lesen — und morgen wird sie neu generiert. Wegwerf-Software, für eine Person, für einen Tag.

[![Infografik: Lass dir ein UI bauen - vorher fuenf ungelesene Markdown-Dateien, nachher eine generierte overview.html mit Statusampeln, Stat-Cards und sortierbarer Tabelle.](https://www.zwischenzweistacks.de/media/08-ui-02-agent-baut-ui-1024x576.webp)](https://www.zwischenzweistacks.de/media/08-ui-02-agent-baut-ui-2560x1440.webp)

Etwas umfangreicher hat er das für die Memories aus dem ersten Thema gemacht: eine interaktive HTML-Seite über alle Memory-Dateien auf dem Rechner. 96 Files in 19 Projekten, mit Alter pro Datei, sortierbarer und filterbarer Tabelle und den Eigenschaften — war das Feedback, war das projektspezifisch? Für einen Agent bringt diese Darstellung nichts, der liest die Dateien direkt. Für den Menschen, der das Ganze gleich migrieren will, ist sie das entscheidende Hilfsmittel.

Und das ist kein Bastel-Trick, sondern ein Trend mit Zahlen dahinter: Nutzer lesen im Schnitt rund 20 Prozent der Wörter einer Seite (NN/g). Google Research kommt zu dem Ergebnis, dass generierte UIs gegenüber Markdown-Output „overwhelmingly preferred" werden und in 50 Prozent der Fälle mindestens vergleichbar mit von Experten gebauten Oberflächen sind. Mit A2UI gibt es seit Dezember 2025 ein offenes Format für agent-generierte Interfaces — „safe like data, expressive like code". Und für das Gefühl, im Chat immer nur einen Ausschnitt zu sehen, gibt es sogar einen Namen: den Keyhole Effect.

[![Infografik: Generative UI - kein Hack, ein Trend. 20 Prozent der Woerter werden gelesen (NN/g), generierte UIs in 50 Prozent der Faelle vergleichbar mit Experten-UIs (Google Research), offenes Format A2UI.](https://www.zwischenzweistacks.de/media/08-ui-03-generative-ui-1024x576.webp)](https://www.zwischenzweistacks.de/media/08-ui-03-generative-ui-2560x1440.webp)

Christophs Fazit zur Folge: Es zieht sich ein Thema durch — Kontrolle zurückgewinnen beziehungsweise behalten, und die Menschlichkeit drin lassen. App-Flut, KI-Content-Flut, Textflut: Es geht darum, diese Fluten irgendwie abzuleiten. Jens sieht es genauso — wissen, was passiert, den Überblick behalten und nicht alles offloaden.

Ressourcen:

-   [NN/g — How Little Do Users Read?](https://www.nngroup.com/articles/how-little-do-users-read/)
-   [arXiv 2602.00947 — The Keyhole Effect](https://arxiv.org/abs/2602.00947)
-   [arXiv 2604.09577 — Generative UI: LLMs are Effective UI Generators](https://arxiv.org/abs/2604.09577)
-   [Google Developers Blog — Introducing A2UI](https://developers.googleblog.com/introducing-a2ui-an-open-project-for-agent-driven-interfaces/)