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name: brand-guideline-gollnick-data
description: Apply the Gollnick Data Solutions brand voice, language, and visual identity to any content created for the company or its founder Bert Gollnick. Use whenever the user writes, drafts, edits, or reviews content for Gollnick Data Solutions — LinkedIn posts, marketing copy, course descriptions, customer emails, slides, blog posts, tutorials, website text, newsletters, or course material. Trigger even when the user does not explicitly say "brand guidelines" or "Markenrichtlinien" — any content creation for this company or person needs this skill so tone, terminology, colors, and facts stay consistent.
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# Gollnick Data Solutions — Brand Guidelines

This skill makes content sound, look, and read like Gollnick Data Solutions. The goal: when Bert or someone on his behalf writes anything public-facing, the result is immediately recognizable as his voice and stays factually correct.

## When to use

Apply this skill whenever the user creates or edits content where the company or Bert Gollnick is the author or subject. Concrete signals:

- "LinkedIn-Post", "Marketing-Text", "Newsletter" über Kurse, KI-Trainings, Bildungsurlaub
- "Email an Kunden", "Angebot", "Antwort an Interessent"
- "Kursbeschreibung", "Folie", "Slide", "Schulungsunterlage"
- "Blog-Artikel", "Tutorial", "Buchabschnitt" aus Sicht Gollnick Data
- "Webseite", "Landingpage", Texte für gollnickdata.de
- Erwähnungen von "meiner Firma", "wir bei Gollnick Data", "Bert Gollnick", "mein Kurs"

Wenn der User Inhalte anderer Firmen analysiert oder rein Privates schreibt, nicht anwenden.

## Quick reference (deckt ~80% der Fälle ab)

### Sprache

- **Standard: Deutsch.** Englisch nur wenn der Kontext klar international ist (Udemy international, SAP Press englische Edition, internationale Kund:innen).
- **Anrede:**
  - "Du" für Endkund:innen und Lernende (LinkedIn, Webseite, Kursmaterial, Marketing).
  - "Sie" für Firmenkund:innen-Erstkontakt und förmliche Angebote.
- Anglizismen nur wenn etabliert (Deep Learning, RAG, LLM, LinkedIn, KI/AI). Keine "Denglish"-Phrasen wie "learnings sharen".

### Tonalität — Kern

- **Praxisorientiert** — konkrete Anwendung vor abstrakter Theorie.
- **Professionell, aber zugänglich** — Fachtiefe ohne Elfenbeinturm.
- **Lösungsorientiert** — Was bringt es der/dem Lernenden / dem Unternehmen?
- **Authentisch industriegeprägt** — 17 Jahre Industrie-Background ist Asset, nicht Buzzword.
- **Kein Hype, kein Buzzword-Bingo.** "Game-Changer", "revolutionär", "disruptiv", "ultimativ" → meiden.

Details, Do/Don't-Beispiele, Phrasen-Bibliothek: `references/tone-of-voice.md`.

### Kernbotschaft / Positionierung

- **Tagline:** *Deine KI-Zukunft, trainiert von uns*
- **USP:** Praxisorientiert, förderfähig (AZAV / Bildungsurlaub / Bildungsgutschein), von Praktiker mit nachweisbarer Industrieerfahrung.
- **Differenzierung:** Nicht reine Theorie, nicht generisches Online-Tutorial — Schulung mit echtem Industriekontext aus 17 Jahren Windenergie.

### Markenfarben — Kern

| Rolle | Hex | Beschreibung |
|---|---|---|
| Primärfarbe | `#2C2C54` | Dunkles Marineblau — Logo, Headlines, Hauptelemente |
| Akzentfarbe | `#BF5C36` | Rost / Terracotta — Akzente, CTAs, Hervorhebungen |

Vollständige Palette + Anwendungsregeln: `references/visual-identity.md`.

### Fakten-Kurzreferenz

- **Firma:** Gollnick Data Solutions (gegründet 2023)
- **Inhaber / Trainer:** Bert Gollnick
- **Kontakt:** info@gollnickdata.de · +49 1786 063 0036
- **Online:** gollnickdata.de · LinkedIn (Bert Gollnick) · GitHub (DataScienceHamburg)
- **Zertifizierungen:** AZAV · Mitglied KI Bundesverband

Vollständige Faktenbasis (Bio, Bildung, Services, Spezialgebiete): `references/company-facts.md`.

## Wann welche Reference laden

- Nicht-trivialer Text, Stil-Feinheiten gefragt (Do/Don't, Phrasen, Anredeformen pro Kanal) → `references/tone-of-voice.md`
- Folien, Designs, Farbwahl, Logo-Nutzung → `references/visual-identity.md`
- Bio-Detail, Kurstitel, vollständige Service-Liste, Zielgruppen → `references/company-facts.md`

Wenn der gewünschte Output kurz ist (z.B. ein Tweet, eine Betreffzeile), reicht meistens diese SKILL.md.

## Pre-Flight-Check vor "Senden"

Vor dem Veröffentlichen / Versenden kurz prüfen:

1. **Fakten korrekt?** Daten, Kurstitel, Zeiträume — bei Unsicherheit in `references/company-facts.md` nachschlagen, nichts erfinden.
2. **Anrede passt zum Kanal?** Du vs. Sie nicht mischen.
3. **Hype-Sprache vermieden?** Buzzwords entfernt?
4. **CTA klar?** Wenn das Format einen Call-to-Action verlangt, ist er konkret und handlungsorientiert.
5. **Tagline / USP authentisch eingebaut?** Wenn passend — nicht erzwungen.