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# Alltag vs. Deep Work

> Zwei Tiefenstufen, mit denen ein Coworker eine Aufgabe angehen kann — und wie du zwischen ihnen wählst.

Jede Aufgabe, die du einem Coworker gibst, läuft in einem von zwei Modi: **Alltag** oder **Deep Work**. Das ist keine Einstellung, die du einmal konfigurierst — es ist eine Entscheidung pro Aufgabe, wie viel Tiefe ein bestimmtes Stück Arbeit verdient.

## Was das eigentlich ist

Alltag und Deep Work sind keine Abo-Tarife, und es ist kein Schalter, der irgendwo in deiner Konsole sitzt. Es ist ein echter Unterschied darin, wie ein Coworker die Aufgabe vor sich gerade angeht — wie viel er vorher plant, wie viele Blickwinkel er berücksichtigt, wie gründlich er seine eigene Arbeit prüft, und bei recherche-intensiven Aufgaben, wie viele einzelne Outputs du zurückbekommst.

## Warum dich das interessieren sollte

Zwei Situationen bringen dich hierher: Du bist unsicher, ob eine Aufgabe eine schnelle oder eine gründliche Antwort tatsächlich braucht, oder du hast schon eine schnelle Antwort bekommen und willst zusätzlich mehr Tiefe. Diese Seite geht darum, diese Entscheidung bewusst zu treffen statt zu raten.

## Wie es tatsächlich funktioniert

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Alltag" icon="bolt">
    Der Standard. Schnell und effizient, und er deckt die große Mehrheit der Anfragen gut ab — von schnellen Nachschlagen bis zu solide Überblicken. Du bekommst das eine Deliverable, das deine Frage beantwortet.
  </Card>

  <Card title="Deep Work" icon="layer-group">
    Für komplexe, strategische Fragen, bei denen du mehr Breite und Tiefe willst. Der Coworker plant vorab gründlicher, berücksichtigt mehr Blickwinkel und Quellen und validiert seine Ergebnisse kreuzweise, bevor er etwas zurückgibt.
  </Card>
</CardGroup>

Besonders bei recherche-intensiver Arbeit bedeutet Deep Work nicht einfach „eine längere Version derselben Datei" — du bekommst stattdessen ein vollständiges Set an Outputs über verschiedene Formate hinweg, statt eines verdichteten: einen Word-Report, ein Excel-Workbook mit den zugrunde liegenden Daten und eine PowerPoint zum Präsentieren, jedes davon aus einem anderen Blickwinkel derselben Frage.

<Note>
  Unter der Haube läuft Alltag auf einem schnelleren Modell und Deep Work auf einem leistungsfähigeren — gut zu wissen, wenn es dich interessiert, aber nichts, was ein Coworker unaufgefordert erwähnen würde. Was sich für dich ändert, ist Tiefe und Output, nicht ein Modellname.
</Note>

### Der Wechsel zu Deep Work ist immer ein Gespräch, nie lautlos

<Steps>
  <Step title="Der Coworker merkt es und fragt nach">
    Wenn deine Anfrage den Umfang hat, der klar von mehr Tiefe profitiert — mehrquellige Recherche, ein vollständiges Deliverable-Paket, ein komplexes Multi-Chart-Dashboard, ein vollständiges Markensystem —, empfiehlt der Coworker Deep Work *bevor* er anfängt, und wartet auf deine Antwort. Er wechselt nie mitten in der Aufgabe den Modus.
  </Step>

  <Step title="Oder du fragst einfach selbst danach">
    Du musst nicht warten, bis du gefragt wirst. Etwas wie *„Hannah, geh hier wirklich ins Detail — nutz den Deep-Work-Modus"* funktioniert jederzeit.
  </Step>

  <Step title="Einfache Anfragen laufen einfach weiter">
    Wenn eine Anfrage klar unkompliziert ist, erledigt der Coworker sie im Alltagsmodus ohne nachzufragen — kein unnötiges Hin und Her für eine schnelle Frage.
  </Step>
</Steps>

<Tip>
  Im Zweifel starte mit Alltag. Du kannst später jederzeit um mehr Tiefe für einen bestimmten Teil bitten — du bist nicht für die ganze Aufgabe auf einen Modus festgelegt.
</Tip>

## Was eine Aufgabe pro Coworker in Richtung Deep Work drängt

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Hannah" icon="magnifying-glass">
    Mehrquellige Wettbewerbsanalyse, vollständiges Zielgruppen-Profiling, ein komplettes Recherche-Paket statt eines schnellen Nachschlagens. Laufendes politisches Monitoring läuft immer im Deep-Work-Modus, angesichts dessen, wofür es gedacht ist.
  </Accordion>

  <Accordion title="Alex" icon="chart-line">
    Ein Multi-Chart-Dashboard mit Filterung, ein großer oder unübersichtlicher Datensatz aus mehreren Quellen, ein Scrollytelling-Stück, oder Hannahs Recherche in eine polierte Präsentation verwandeln. Ein Unterschied zu den anderen: Deep Work vervielfacht seinen Output nicht — du bekommst weiterhin ein Dashboard, nur mit mehr Validierung und Design-Sorgfalt gebaut.
  </Accordion>

  <Accordion title="Elena" icon="clipboard-list">
    Meist ist es die Koordination selbst — mehrere Coworker auf einem Projekt zusammenzubringen —, die eine Aufgabe in Deep-Work-Territorium drängt, mehr als die strategische Beratung für sich allein.
  </Accordion>

  <Accordion title="Maya" icon="palette">
    Ein einzelnes Dokument oder Konzept ist Alltag. Ein vollständiges Markensystem — Richtlinien, Templates, Tone of Voice, Beispiele über Formate hinweg — ist Deep-Work-Territorium.
  </Accordion>

  <Accordion title="Jamal" icon="compass">
    Ein Plan für einen einzelnen Kanal ist Alltag. Eine vollständige Customer-Lifecycle-Strategie mit komplettem Media-Plan ist Deep-Work-Territorium.
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## Der Trade-off

|                 | Alltag                                     | Deep Work                                                                |
| --------------- | ------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------ |
| Geschwindigkeit | Standard                                   | Etwa 2–3x länger                                                         |
| Kosten          | Standard-Credits                           | Etwa 3–5x mehr Credits                                                   |
| Deliverables    | Ein Deliverable, das die Frage beantwortet | Ein vollständiges Set — Report, Daten, Präsentation und mehr nach Bedarf |
| Am besten für   | Die meisten alltäglichen Anfragen          | Komplexe, strategische oder folgenreiche Fragen                          |

<Info>
  Diese Multiplikatoren sind grobe Planungsschätzungen, keine Garantie — es gibt keinen Mechanismus, um die Ausgaben mitten in der Aufgabe zu begrenzen, also werden die tatsächlichen Kosten immer aus der echten Nutzung berechnet. Sieh dir [Credits & Abrechnung](/de/credits/overview) an, um zu erfahren, wie Credits allgemein funktionieren.
</Info>

## Grenzen

Deep Work bedeutet mehr Gründlichkeit, kein unbegrenztes Budget — ein Coworker verspricht dir vorab keine feste Kostenobergrenze, weil die tatsächlichen Kosten davon abhängen, was die Arbeit tatsächlich zutage bringt. Und wie oben erwähnt, fügt Alex' Deep Work nicht wie bei Hannah zusätzliche Dateien hinzu — die Tiefe zeigt sich stattdessen in der Build-Qualität.

## Wie das zusammenhängt

Jeder Coworker handhabt das gleich — sieh dir [Hannah](/de/coworkers/hannah), [Alex](/de/coworkers/alex), [Elena](/de/coworkers/elena), [Maya](/de/coworkers/maya) und [Jamal](/de/coworkers/jamal) an, um zu sehen, wie ihre Arbeit im Alltag aussieht. Für die Mechanik hinter der Übergabe einer Aufgabe generell, sieh dir [Wie Delegation funktioniert](/de/coworkers/delegation) an. Für das, was das alles tatsächlich kostet, sieh dir [Credits & Abrechnung](/de/credits/overview) an.

<Tip>
  Probier es aus: Schick das nächste Mal eine recherche-intensive oder strategische Anfrage und ergänze einen Satz wie *„das hier lohnt sich, tief anzugehen"* — oder wart einfach ab, ob dein Coworker es anbietet.
</Tip>
