TL;DR
Das Mai-Update bringt Quellen-Scoring mit optionalem 6-Monats-Fenster, Quality Checks in Pipelines mit automatischem Retry, einen Trendradar-Workflow auf Autopilot, die Skill Engine für skalierbare Expertise (Branchen-, Organisations- und Personal-Skills) sowie den Planning Endpoint, der diese Standards in komplexer Wissensarbeit anwendet.
Was ist neu im Mai?
Nach Pipelines und erweiterten Agent-Tools im April geht es im Mai um präzisere Quellen, selbstheilende Qualitätssicherung und institutionelle Methodik statt Einzel-Prompts. Researchly soll nicht nur schneller recherchieren, sondern bewusster filtern, Fachstandards durchsetzen und die besten internen Playbooks für alle verfügbar machen.
Quellen-Scoring: Weniger Rauschen, mehr Signal
Viele Recherchen scheitern nicht an zu wenig Daten, sondern an zu viel irrelevantem Material – veraltete Pressemitteilungen, dünne Aggregator-Seiten, Wiederholungen ohne neuen Informationsgehalt.
Quellen-Scoring bewertet Treffer nach Signalstärke und schließt Low-Signal-Quellen automatisch aus. Zusätzlich können Sie Recherchen auf die letzten 6 Monate begrenzen.
| Anwendungsfall | Nutzen des 6-Monats-Fensters |
|---|---|
| Funding-Runden | Aktuelle Runden und Investoren, nicht historische Noise |
| Regulatory Signals | Neue Regulierung und Meldungen statt Archiv-Treffer |
| Schnelllebige Märkte | Signale, die heute noch relevant sind |
| Vorher | Nachher |
|---|---|
| Alle Treffer gleich gewichtet | Low-Signal-Quellen werden ausgeschlossen |
| Zeitraum manuell nachträglich filtern | 6-Monats-Fenster direkt in der Recherche |
| Viel Korrekturarbeit am Output | Fokus auf belastbare, aktuelle Substanz |
Das baut auf der im April erweiterten Quellenbreite (Web Search, News, mehrere Such-APIs) auf – mit gezielter Schärfung statt nur mehr Volumen.
Quality Checks: Fachabteilung prüft, Pipeline korrigiert
Pipelines liefern nur dann institutionelle Qualität, wenn jeder Schritt gegen Ihre Standards läuft – nicht nur am Ende des Reports.
Mit Quality Checks kann die Fachabteilung eigene Prompts oder Skills definieren, die die Ergebnisse einzelner Schritte überprüfen:
- Check schlägt fehl: Parameter werden angepasst, der Schritt läuft erneut – z. B. mit einem Web-Search-Begriff, der im ersten Durchlauf noch fehlte.
- Kontext statt Blackbox: Der Checker kennt die Parameter des Durchlaufs und bewertet im Kontext der konkreten Analyse.
| Aspekt | Nutzen |
|---|---|
| Governance | Fachliche Standards werden im Workflow verankert, nicht nur dokumentiert |
| Selbstheilung | Fehlende Begriffe oder Lücken triggern Retry statt manuellen Neustart |
| Nachvollziehbarkeit | Checks sind Teil des Laufs – auditierbar und reproduzierbar |
Quality Checks ergänzen Pipelines um eine Feedback-Schleife auf Schritt-Ebene – zwischen „Agent liefert Output“ und „Mensch liest alles nochmal“.
Trendradar-Workflow: Von Signalen zum Radar ohne Tabellenarbeit
Trendradars sind nur so gut wie ihre Aktualität. Wer sie quartalsweise in Tabellen pflegt, arbeitet mit veralteter Grundlage.
Der neue Trendradar-Workflow erstellt Trendradars automatisiert:
- Signale aus mehreren Quellen werden zusammengeführt
- Bewertungskriterien (z. B. Marktakzeptanz, technologische Reife) werden berechnet
- Das Ergebnis ist entscheidungsreif – kein manueller Zwischenschritt in Excel
| Workflow | Output |
|---|---|
| Trendradar-Workflow | Aktualisierter Radar mit bewerteten Trends |
| Automatische Kriterien | Konsistente, vergleichbare Bewertung über Läufe hinweg |
Das setzt die im März-Release eingeführten Trend-Bausteine in einen durchgängigen, wiederholbaren Workflow – nicht nur als Einzel-Feature.
Skill Engine: Expertise codifizieren, nicht neu erfinden
Einzelnes Prompt-Engineering skaliert nicht. Wenn die stärksten Analysten gehen, geht oft ihre Urteilslogik mit – Format, Prioritäten, typische Fallstricke.
Die Skill Engine verschiebt den Fokus: von „KI spart mir Zeit“ zu „KI wendet unsere höchste professionelle Standards an“. Skills sind leichte Ordner mit Markdown-Instructions und Referenzmaterial – klar strukturiert, versionierbar, teilbar.
Drei Ebenen von Skills
| Typ | Inhalt | Für wen |
|---|---|---|
| Branchenmodule | Vorgefertigte Instructions von Domain-Experten (u. a. ehemalige Banker und Anwälte) für typische Finance- und Legal-Workflows | Schneller Start mit bewährter Methodik |
| Organisationsstandards | Playbooks Ihrer erfolgreichsten Teams – mit Permissions, Editing-Oversight und klarer Ownership | Einheitliche Qualität über das gesamte Haus |
| Persönliche Shortcuts | Individuelle Format- und Ablaufpräferenzen, automatisch auf künftige Tasks angewendet | Weniger Wiederholung im Alltag |
Organisationsstandards sind bewusst enterprise-ready: Wer darf Skills anlegen, wer freigeben, wer verantwortet Qualität – damit institutionelle Outputs konsistent und rechenschaftspflichtig bleiben.
Hintergrund: Implizites Wissen und Wissensverlust in Unternehmen – warum Methodik ins System gehört.
Planning Endpoint: Skills in komplexer Wissensarbeit
Die Skill Engine liefert die Bibliothek und Governance. Der Planning Endpoint ist die Ausführungsschicht für anspruchsvolle Planungs- und Analysearbeit:
- Deal Screening mit der gleichen Logik wie Ihr Top-Team
- Credit-Memo-Strukturierung nach internen Vorgaben
- Due Diligence und vergleichbare Knowledge-Work-Projekte
Statt bei jedem Mandat neu zu prompten, wenden Teams deployte Skills an – mit den bewährten, rigorosen Frameworks Ihrer besten Praktiker, inklusive Enterprise-Governance und klarer Accountability.
| Ohne Planning + Skills | Mit Planning + Skills |
|---|---|
| Methodik lebt in Köpfen und Einzel-Chats | Methodik ist deploybar und wiederholbar |
| Qualität schwankt nach Bearbeiter | Einheitliches Niveau über Projekte |
| Governance nachträglich | Permissions und Ownership von Anfang an |
Fazit
- Quellen-Scoring: Low-Signal-Quellen raus, optional 6-Monats-Fenster für aktuelle Signale.
- Quality Checks: Fachliche Prüfer pro Schritt, automatischer Retry mit angepassten Parametern.
- Trendradar-Workflow: Automatisierte Trendradars mit berechneten Kriterien.
- Skill Engine & Planning Endpoint: Branchen-, Organisations- und Personal-Skills – Expertise skalierbar statt personenabhängig.
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Präzision, Qualität und Methodik in einem Stack
Die stärksten Research- und Advisory-Teams 2026 verbinden aktuelle, belastbare Quellen, eingebaute Qualitätssicherung und skalierbare Expertise – nicht drei getrennte Disziplinen. Das Mai-Release führt diese Schichten in Researchly zusammen: Quellen-Scoring schärft die Substanz, Quality Checks sichern jeden Schritt, Skills und Planning übertragen Ihre besten Standards auf jedes Projekt.
Drei konkrete Gewinne:
- Weniger Rauschen und veraltete Treffer in zeitkritischen Recherchen
- Pipelines, die bei Lücken selbst nachsteuern – mit fachlicher Kontrolle
- Institutionelle Methodik statt Ad-hoc-Prompting über Teams und Mandate hinweg
Wenn Sie Quellenqualität, Schritt-Checks und firmeneigene Expertise in einem System haben wollen, lohnt sich ein Test.
Leo, Stefan und Felix
Vorheriges Release: April – Pipelines, Agent-Tools & Ontologien