Verwandle deine Inhalte in Lern-Apps

Mit KI-Tools deine PDFs, Bücher und Notizen in interaktive Lern-Apps umwandeln

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Große Dateien möglich
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PDF direkt hochladen

Einfachste Methode: Lade deine PDF-Dateien direkt in Claude hoch. Das Tool extrahiert automatisch den Text.

1. Gehe zu claude.ai 2. Klicke auf das Upload-Symbol 3. Wähle deine PDF-Datei aus 4. Gib unseren Prompt ein

Text kopieren

Für alle Tools: Öffne deine PDF und kopiere den gesamten Text (Strg+A, Strg+C).

1. Öffne deine PDF 2. Drücke Strg+A (alles markieren) 3. Drücke Strg+C (kopieren) 4. Füge in KI-Tool ein

Bücher und Notizen

Handschriftliche Notizen: Fotografiere oder scanne deine Notizen und lade sie als PDF hoch.

1. Notizen fotografieren/scannen 2. Als PDF speichern 3. In KI-Tool hochladen 4. Prompt eingeben

Der wichtigste Teil: Der Prompt

Ein erweiterter Prompt für alle Fälle

Dieser erweiterte Prompt funktioniert für alle Arten von Lerninhalten: Lehrbücher, Vorlesungsnotizen, Forschungsartikel, Anleitungen und mehr. Er generiert eine umfassende JSON-Struktur mit Vorlesungen, Quiz-Fragen und Glossar. Wichtig: Passe den Prompt an deine Bedürfnisse an! Wenn dein Dokument bereits ein Quiz enthält, schreibe im Prompt, dass das vorhandene Quiz vollständig übernommen werden soll. Für andere Fälle kannst du den Fokus auf bestimmte Aspekte legen oder angeben, dass alle Details aus dem Dokument übernommen werden sollen. Der Prompt ist ein Ausgangspunkt - du kannst ihn nach deinen spezifischen Anforderungen anpassen.

Kopiere diesen Prompt nach dem Hochladen deiner Inhalte

Universal-Prompt für alle Lerninhalte

Basierend auf dem hochgeladenen Dokument erstelle eine umfassende JSON-Datei für eine Lern-App.

WICHTIG: Verwende nur den Inhalt aus dem hochgeladenen Dokument. Erfinde nichts hinzu.

Erstelle eine strukturierte Lern-App mit folgenden Elementen:

META-INFORMATIONEN:
- title: Passender Titel basierend auf dem Inhalt
- description: Kurze Beschreibung des Themas
- totalLectures: Anzahl der erstellten Vorlesungen
- totalQuestions: Gesamtzahl aller Fragen (Vorlesungsfragen + Quiz-Fragen)
- version: "1.0"
- lastUpdated: Aktuelles Datum (YYYY-MM-DD Format)

VORLESUNGEN (lectures):
- Erstelle 3-8 Vorlesungen mit Titeln und Beschreibungen
- Jede Vorlesung sollte 5-15 Fragen mit detaillierten Antworten enthalten
- Verwende die wichtigsten Konzepte und Themen aus dem Dokument
- Strukturiere den Inhalt logisch (Grundlagen → Vertiefung → Anwendung)
- Verwende Markdown-Formatierung in Antworten (**fett**, *kursiv*, Listen)
- Füge erweiterte Felder hinzu wo sinnvoll:
  * examples: Konkrete Beispiele aus dem Dokument
  * characteristics: Charakteristika und Merkmale
  * note: Zusätzliche Anmerkungen
  * factors: Aufzählungen von Faktoren
  * structures: Strukturelle Elemente
  * conclusion: Schlussfolgerungen
  * relationships: Zusammenhänge und Wechselwirkungen
  * properties: Eigenschaften und Merkmale

QUIZ-FRAGEN (quiz_questions):
- Erstelle 15-30 Quiz-Fragen basierend auf dem Inhalt
- Unterstütze zwei Fragetypen:
  * multiple_choice: 4 Antwortoptionen, correct als Index (0-3)
  * true_false: correct als boolean (true/false)
- Kategorisiere nach Themen (category)
- Markiere Schwierigkeitsgrade (basic, intermediate, advanced)
- Füge detaillierte Erklärungen hinzu (explanation)
- Verwende Fragen aus allen Vorlesungsinhalten

GLOSSAR (glossary):
- Erstelle 15-30 wichtige Begriffe mit Definitionen aus dem Dokument
- Füge erweiterte Felder hinzu wo verfügbar:
  * example: Konkrete Beispiele
  * context: Theoretischer oder praktischer Kontext
  * see_also: Verwandte Begriffe
  * features: Charakteristische Merkmale
  * types: Verschiedene Arten/Typen
  * distinction: Abgrenzung zu anderen Begriffen
  * applications: Wichtige Anwendungsbereiche
  * significance: Bedeutung und Relevanz
  * causes: Ursachen und Gründe
  * strategies: Strategien und Ansätze
  * instruments: Instrumente und Werkzeuge
  * characteristics: Charakteristische Eigenschaften
- Kategorisiere nach Schwierigkeit (basic, intermediate, advanced)

VERWENDE GENAU DIESES VOLLSTÄNDIGE JSON-SCHEMA:
{
  "meta": {
    "title": "App Title",
    "description": "App Description",
    "totalLectures": 5,
    "totalQuestions": 50,
    "version": "1.0",
    "lastUpdated": "2025-01-01"
  },
  "lectures": [
    {
      "id": 1,
      "title": "Lecture Title",
      "description": "Lecture Description",
      "questions": [
        {
          "id": "l1_q1",
          "question": "Question?",
          "answer": "Detailed answer with **Markdown formatting** and explanations",
          "examples": ["Example 1", "Example 2"],
          "characteristics": ["Characteristic 1", "Characteristic 2"],
          "note": "Additional note",
          "factors": ["Factor 1", "Factor 2"],
          "structures": ["Structure 1", "Structure 2"],
          "conclusion": "Conclusion",
          "relationships": "Relationship and interaction",
          "properties": ["Property 1", "Property 2"],
          "difficulty": "basic"
        }
      ]
    }
  ],
  "quiz_questions": [
    {
      "id": "quiz_001",
      "category": "Category",
      "type": "multiple_choice",
      "difficulty": "basic",
      "question": "Quiz question?",
      "options": ["Option A", "Option B", "Option C", "Option D"],
      "correct": 0,
      "explanation": "Detailed explanation why this answer is correct"
    },
    {
      "id": "quiz_002",
      "category": "Category",
      "type": "true_false",
      "difficulty": "intermediate",
      "question": "True/False question?",
      "correct": true,
      "explanation": "Explanation why this answer is correct"
    }
  ],
  "glossary": [
    {
      "term": "Term",
      "definition": "Definition of the term",
      "example": "Concrete example",
      "context": "Theoretical or practical context",
      "see_also": ["Related term 1", "Related term 2"],
      "features": ["Feature 1", "Feature 2"],
      "types": ["Type 1", "Type 2"],
      "distinction": "Distinction from other terms",
      "applications": ["Application 1", "Application 2"],
      "significance": "Meaning and relevance",
      "causes": ["Cause 1", "Cause 2"],
      "strategies": ["Strategy 1", "Strategy 2"],
      "instruments": ["Instrument 1", "Instrument 2"],
      "characteristics": "Characteristic properties",
      "difficulty": "basic"
    }
  ]
}

WICHTIGE REGELN:
1. Verwende nur Inhalte aus dem hochgeladenen Dokument
2. Erstelle eine logische Struktur mit Grundlagen → Vertiefung → Anwendung
3. Mache die Antworten detailliert und lehrreich mit Markdown-Formatierung
4. Verwende Beispiele, Charakteristika und erweiterte Felder aus dem Dokument
5. Gib nur die JSON-Ausgabe zurück, ohne zusätzlichen Text
6. Stelle sicher, dass die JSON-Syntax korrekt ist
7. Berücksichtige alle verfügbaren Felder im Schema
8. Verwende konsistente ID-Strukturen (l1_q1, l2_q1, quiz_001, etc.)
9. Englisch ist die Standardsprache für alle Felder
10. Verwende klare, präzise englische Begriffe

Based on the uploaded document, create a comprehensive JSON file for a learning app.

IMPORTANT: Use only content from the uploaded document. Do not invent anything.

Create a structured learning app with the following elements:

META INFORMATION:
- title: Appropriate title based on the content
- description: Brief description of the topic
- totalLectures: Number of created lectures
- totalQuestions: Total number of all questions (lecture questions + quiz questions)
- version: "1.0"
- lastUpdated: Current date (YYYY-MM-DD format)

LECTURES (lectures):
- Create 3-8 lectures with titles and descriptions
- Each lecture should contain 5-15 questions with detailed answers
- Use the most important concepts and topics from the document
- Structure the content logically (Basics → Deepening → Application)
- Use Markdown formatting in answers (**bold**, *italic*, lists)
- Add extended fields where appropriate:
  * examples: Concrete examples from the document
  * characteristics: Characteristics and features
  * note: Additional notes
  * factors: Lists of factors
  * structures: Structural elements
  * conclusion: Conclusions
  * relationships: Relationships and interactions
  * properties: Properties and characteristics

QUIZ QUESTIONS (quiz_questions):
- Create 15-30 quiz questions based on the content
- Support two question types:
  * multiple_choice: 4 answer options, correct as index (0-3)
  * true_false: correct as boolean (true/false)
- Categorize by topics (category)
- Mark difficulty levels (basic, intermediate, advanced)
- Add detailed explanations (explanation)
- Use questions from all lecture content

GLOSSARY (glossary):
- Create 15-30 important terms with definitions from the document
- Add extended fields where available:
  * example: Concrete examples
  * context: Theoretical or practical context
  * see_also: Related terms
  * features: Characteristic features
  * types: Various types/kinds
  * distinction: Distinction from other terms
  * applications: Important application areas
  * significance: Meaning and relevance
  * causes: Causes and reasons
  * strategies: Strategies and approaches
  * instruments: Instruments and tools
  * characteristics: Characteristic properties
- Categorize by difficulty (basic, intermediate, advanced)

USE EXACTLY THIS COMPLETE JSON SCHEMA:
{
  "meta": {
    "title": "App Title",
    "description": "App Description",
    "totalLectures": 5,
    "totalQuestions": 50,
    "version": "1.0",
    "lastUpdated": "2025-01-01"
  },
  "lectures": [
    {
      "id": 1,
      "title": "Lecture Title",
      "description": "Lecture Description",
      "questions": [
        {
          "id": "l1_q1",
          "question": "Question?",
          "answer": "Detailed answer with **Markdown formatting** and explanations",
          "examples": ["Example 1", "Example 2"],
          "characteristics": ["Characteristic 1", "Characteristic 2"],
          "note": "Additional note",
          "factors": ["Factor 1", "Factor 2"],
          "structures": ["Structure 1", "Structure 2"],
          "conclusion": "Conclusion",
          "relationships": "Relationship and interaction",
          "properties": ["Property 1", "Property 2"],
          "difficulty": "basic"
        }
      ]
    }
  ],
  "quiz_questions": [
    {
      "id": "quiz_001",
      "category": "Category",
      "type": "multiple_choice",
      "difficulty": "basic",
      "question": "Quiz question?",
      "options": ["Option A", "Option B", "Option C", "Option D"],
      "correct": 0,
      "explanation": "Detailed explanation why this answer is correct"
    },
    {
      "id": "quiz_002",
      "category": "Category",
      "type": "true_false",
      "difficulty": "intermediate",
      "question": "True/False question?",
      "correct": true,
      "explanation": "Explanation why this answer is correct"
    }
  ],
  "glossary": [
    {
      "term": "Term",
      "definition": "Definition of the term",
      "example": "Concrete example",
      "context": "Theoretical or practical context",
      "see_also": ["Related term 1", "Related term 2"],
      "features": ["Feature 1", "Feature 2"],
      "types": ["Type 1", "Type 2"],
      "distinction": "Distinction from other terms",
      "applications": ["Application 1", "Application 2"],
      "significance": "Meaning and relevance",
      "causes": ["Cause 1", "Cause 2"],
      "strategies": ["Strategy 1", "Strategy 2"],
      "instruments": ["Instrument 1", "Instrument 2"],
      "characteristics": "Characteristic properties",
      "difficulty": "basic"
    }
  ]
}

IMPORTANT RULES:
1. Use only content from the uploaded document
2. Create a logical structure with Basics → Deepening → Application
3. Make answers detailed and educational with Markdown formatting
4. Use examples, characteristics, and extended fields from the document
5. Return only the JSON output, without additional text
6. Ensure the JSON syntax is correct
7. Consider all available fields in the schema
8. Use consistent ID structures (l1_q1, l2_q1, quiz_001, etc.)
9. English is the standard language for all fields
10. Use clear, precise English terms

Beispiel: Lehrbuch zu Lern-App

Lehrbuch vorbereiten

Du hast ein Lehrbuch als PDF oder kannst den Text kopieren. Du möchtest eine Lern-App daraus erstellen.

In KI-Tool hochladen

Lade die PDF direkt in Claude hoch oder kopiere den gesamten Text (Strg+A, Strg+C) und füge ihn ein.

Prompt verwenden

Kopiere den Hauptprompt und lass das KI-Tool deine Inhalte in JSON-Format umwandeln.

Lern-App erstellen

Lade die generierte JSON-Datei hier hoch und erhalte sofort deine personalisierte Lern-App.

Deine generierte Lern-App

So sieht deine fertige App aus

Vorlesungen

1 Grundlagen des Themas

2 Vertiefung der Konzepte

3 Praktische Anwendungen

Quiz

25 Fragen zu allen Themen

Glossar

25 wichtige Begriffe aus deinem Buch

Tipps für beste Ergebnisse

PDF-Upload nutzen

Claude kann kostenlos PDFs verarbeiten. Das ist einfacher als Text kopieren und spart Zeit.

JSON-Format prüfen

Falls das KI-Tool nicht das richtige Format liefert, bitte um Korrektur: "Bitte gib nur die JSON-Ausgabe zurück."

Inhalte anpassen

Du kannst die generierte JSON-Datei nach deinen Wünschen bearbeiten, bevor du sie hochlädst.

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Teile deine Lern-App im Marketplace, damit andere von deinen Inhalten profitieren können.

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JSON hochladen Claude kostenlos nutzen

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Transform Your Content into Learning Apps

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How It Works

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Kostenlos vs. Premium - Was du wissen musst

Free vs. Premium - What You Need to Know

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🚀 Premium macht es einfacher

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Bücher und Notizen

Books and notes

Der wichtigste Teil: Der Prompt

The Most Important Part: The Prompt

Ein erweiterter Prompt für alle Fälle

An Extended Prompt for All Cases

Kopiere diesen Prompt nach dem Hochladen deiner Inhalte

Copy This Prompt After Uploading Your Content

Beispiel: Lehrbuch zu Lern-App

Example: Textbook to Learning App

Lehrbuch vorbereiten

Prepare textbook

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Use prompt

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Vorlesungen

Lectures

Quiz

Quiz

Glossar

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