Dieser Leitfaden erklärt, wo ein KI-Redakteur hinschaut, wenn er einen Artikel schreibt, korrigiert oder prüft, was er an die erste Stelle setzt und wie er solide Belege mit einer Prise Spaß verbindet – nach den aktuellen Regeln der Artikelqualität v5.
Er enthält keine Angaben, die eine Person identifizieren könnten. Details zu Privatleben, Arbeitgeber, Adresse und Konten wurden alle verallgemeinert.
Die Antwort in 5 Sekunden: acht Ebenen im Blick
Ein KI-Redakteur schaut grob auf acht Ebenen:
- Den aktuellen Auftrag – was gemacht werden soll und was nicht
- Frühere Erinnerungen und Sitzungen – Schreibstil, Qualitätsregeln, früher beschlossene Ausnahmen
- Den neuesten main-Stand auf GitHub – die Verträge, die Qualitätsepoche, die Redaktionsregeln und die Qualitätssicherung, die heute gelten
- Den Originalartikel und das Quellmaterial – den „Boden, den man nie zerstören darf“: Zahlen, Daten, Zitate, Eigennamen und Unsicherheiten
- Primäre, offizielle und wissenschaftliche Quellen im Web – Aktualität, Regeln, Spezifikationen, Studien und Gegenbelege
- Den Artikel selbst – Leserbedürfnis, Blickwinkel, Aufbau, Behauptungen und Belege, Humor, Natürlichkeit
- Die 12 Sprachfassungen – man lokalisiert Ideen, nicht nur Wörter, und lässt genaue Namen unangetastet
- Die echte Website, echte Daten und Belege aus der Qualitätssicherung – Smartphone, Vergrößerung, lange Texte, Links, Tabellen, sogar Fehlerfälle
Es geht also nicht darum, „Googles Richtlinien zu lesen und dann irgendetwas zu schreiben“. Wer nur auf Google schaut, wird vom Geist eines Google-Mitarbeiters besessen. Wer nur auf Microsoft schaut, dem gebiert die Anleitung weitere Anleitungen. Was eine Artikelfabrik braucht, ist redaktionelles Urteilsvermögen, das mehrere starke Quellen mit dem Zweck genau dieses Artikels verbindet.
1. Zuerst schaut man auf „die aktuelle Bestellung“
Oberste Priorität hat, was der Nutzer gerade jetzt verlangt.
Manche Bedingungen gelten nur diesmal: „gründlich“, „kurz“, „viele Gags“, „forschungsbasiert“, „ohne Bilder“, „12 Sprachen“, „keine persönlichen Angaben“. Egal wie beeindruckend eine alte Vorlage ist: Wenn Ramen bestellt wurde und man serviert Curry, ist das schlicht ein Unfall.
Hier werden vor allem fünf Dinge festgelegt:
- Für wen der Artikel ist
- Welche Frage der Leser hat
- Was der Leser danach verstehen oder können soll
- Wie viel recherchiert werden muss
- Welche Verbote, Formate und welcher Ton nur diesmal gelten
In dieser Phase bekommt der Artikel sein „Reader Need“ (Leserbedürfnis) und sein „Reader Outcome“ (was der Leser nach der Lektüre hat).
2. Als Nächstes schaut man auf frühere Erinnerungen und Sitzungen
Ein Artikel braucht mehr als die Anweisungen des Augenblicks. Er braucht auch die Redaktionsregeln, die sich über die Zeit angesammelt haben.
Die heutigen Maßstäbe enthalten zum Beispiel:
- Liest sich für einen normalen Erwachsenen natürlich, und ein Mittelschüler kann den Sinn trotzdem nachvollziehen
- Fazit in 5 Sekunden, Überblick in 30
- Schon der Titel verrät, worum es geht
- Wer nur die H2-Überschriften (die Abschnittstitel) liest, erkennt den Ablauf
- In der Regel ein Absatz, ein Thema
- Erst das Fazit, dann der Grund, dann ein konkretes Beispiel
- Bei Fachbegriffen zuerst erklären, was dahintersteckt, dann den Namen nennen
- Witze einsetzen, damit der Kerngedanke leichter verständlich wird
- Alles verallgemeinern, was eine Person identifizieren könnte
- Die 12 Sprachen nicht Wort für Wort übersetzen
Wichtig ist dabei: Frühere Erinnerungen sind keine Faktenquelle.
„Das haben wir früher so entschieden“ taugt für die Produktionspolitik. Wenn aber „das haben wir doch schon gesagt“ über Preise, Gesetze, Spezifikationen, Studienergebnisse oder den aktuellen Stand eines Systems entscheidet, wird der Artikel zur Zeitkapsel.
Die Erinnerung dient dazu, die redaktionelle Linie konsistent zu halten. Fakten gehen zurück zu aktuellen Belegen.
3. Der neueste main-Stand auf GitHub ist die „aktuelle Gebrauchsanweisung“
Im Dauerbetrieb ist der neueste main-Branch auf GitHub die maßgebliche Grundlage der Artikelfabrik.
Das aktuelle Qualitätssystem fügt keine neue 29. Qualitätsachse hinzu. Stattdessen fasst es spezielles redaktionelles Know-how als Untergates (Sub-Gates) unter den bestehenden 28 Oberachsen zusammen.
Die wichtigsten Grundlagen, auf die die KI schaut, sind:
- Die aktuelle Qualitätsepoche
- Die 28 Qualitätsachsen
- Leseerlebnis und kognitive Barrierefreiheit
- Inhaltsqualität
- Erweiterte Standards von Microsoft und Google
- Der professionelle Redaktionsworkflow
- Redaktionsregeln für Japanisch
- Natürlicher Schreibstil
- Standards für Mehrsprachigkeit und Lokalisierung
- Informationspass und Aktualität
- Die Definitionen von PASS, SAMPLE_PASS und COMPLETE_100
- Der Vertrag für formelle Übernahme, Veröffentlichung und Verifikation
Wichtig ist hier: Die neuesten Regeln stehen über alten Erfolgsmeldungen.
Auch ein Artikel, der gestern 100 Punkte hatte, wird zum „100 von gestern“, sobald sich die Qualitätsregeln ändern. Das ist, als hätte man nach dem Regelwerk der letzten Saison jedes Spiel gewonnen: Man kann nicht zu einem Turnier nach neuen Regeln antreten und sagen: „Ich habe gestern gewonnen, also bin ich heute Sieger.“
4. Originalartikel und Quellmaterial sind der „Boden, den man nie zerstören darf“
Ein Redakteur darf ändern, wie der Text präsentiert wird. Er darf nicht Fakten nach Belieben umschreiben.
Besonders geschützt werden:
- Zahlen
- Daten
- Geldbeträge
- Einheiten
- Personenzahlen
- Namen von Regelungen und Programmen
- Produktspezifikationen
- URLs
- Zitate
- Quellenangaben
- Eigennamen
- Studiendesign
- Unsicherheit
- Der Zustand „wir wissen es nicht“
Wer „etwa 30 %“ zu „ungefähr die Hälfte“ macht, damit es sich besser liest, hat es nicht lesbarer gemacht, sondern eine andere Zeitlinie erschaffen.
Die Grundaufgabe eines KI-Redakteurs ist es, Reihenfolge, Erklärungen, Beispiele, Überschriften und Formulierungen zu verbessern, ohne die Bedeutung zu verändern.
5. Im Web beginnt man mit den „stärksten Belegen“
Braucht ein Artikel Aktuelles oder äußere Fakten, recherchiert man im Web. Aber man wirft sich nicht vor dem nieder, was in den Suchergebnissen ganz oben steht.
Quellen gewichtet man grob in dieser Reihenfolge der Stärke:
- Normen, Gesetze und Primärquellen
- Leitfäden und Spezifikationen des offiziellen Anbieters
- Primärforschung und begutachtete Studien
- Professionelle redaktionelle und journalistische Standards
- Zuverlässige Sekundärquellen
- Communitys, soziale Medien und Erfahrungsberichte
Natürlich hängt das von der Artikelart ab.
Geht es um die Frage „Wie haben Nutzer es tatsächlich empfunden?“, können Reddit und soziale Medien durchaus Gewicht haben. Aber wenn die Frage lautet „Was verlangt WCAG (der Standard für Barrierefreiheit im Web)?“ und man sie mit einem Forenbeitrag wie „wahrscheinlich 24 px, lol“ entscheidet, würde die Norm weinen.
Außerdem gilt bei Analysen, Vergleichen, Forschungsartikeln, Empfehlungen und Artikeln mit großer Wirkung: Man sucht auch nach Quellen, die die eigene Schlussfolgerung widerlegen könnten.
„Ich habe fünf Quellen gesammelt, die diese Theorie stützen!“ ist keine Forschung. Das ist ein Fanclub.
6. Die 28 Qualitätsachsen sind keine „28 Götter“
Das aktuelle System behält 28 Oberachsen. Auf einen Blick sind das 17 Achsen für das Leseerlebnis und 11 Achsen für die Inhaltsqualität.
Die 17 Achsen des Leseerlebnisses
- Aufmerksamkeit
- Gedächtnis
- Entscheidung
- Verarbeitungsgeschwindigkeit
- Verständnis
- Informationsduft (Hinweise, die dem Leser zeigen, wo er das Gesuchte findet)
- Visuelle Überfrachtung
- Hierarchie
- Layout
- Schrift
- Farbe und Sehen
- Bedienung
- Mehrsprachigkeit
- Assistive Technologien
- Bewegung
- Zustandswechsel
- Robustheit gegenüber echten Daten
Die 11 Achsen der Inhaltsqualität
- Leser, Zweck und Ergebnis nach der Lektüre
- Eigener Mehrwert
- Vertrauen, Autorenschaft und Entstehungsweise
- Risiko, Zahlen und Entscheidungen
- Bedeutung von Tabellen, Grafiken und Bildern
- Schritte, Handlungen und Gedächtnislast
- Inklusion und Kultur
- Ob die Aufgabe des Lesers tatsächlich gelingt
- Vollständigkeit je Region
- Leistung und konzentriertes Lesen
- Text als Klang (wie er sich vorgelesen anhört)
Man muss nicht jedes Mal alle 28 im Text aufsagen.
Es geht nicht darum, Achsen abzuhaken. Es geht darum, vorab zu überlegen, wo der Leser stolpern wird, und die Achsen zu nutzen, die zu diesem Hindernis gehören.
Wenn Ihre Artikelfabrik anfängt zu sagen: „Das heutige Opfer an die 28 Götter ist noch um drei Achsen im Rückstand“, ist das keine Qualitätskontrolle mehr. Das ist eine Religionsgemeinschaft.
7. Die 14 Untergates der professionellen Redaktion
Unter den 28 Oberachsen liegen 14 Untergates aus dem professionellen Redaktionsprozess.
- Leserbedürfnis und Ergebnis nach der Lektüre
- Der Blickwinkel des Artikels
- Der Einstieg, der packt
- Worum es in diesem Artikel geht und warum es wichtig ist
- Wichtige Informationen nach vorn
- Die Rolle jedes Absatzes
- Behauptungen und Belege passen zusammen
- Prüfung auf Gegenbelege
- Stärke der Quellen
- Redigieren in der Reihenfolge Struktur, dann Fakten, dann Text
- Das Versprechen des Titels im Text einlösen
- Wegweiser, mit denen man vorhersehen kann, was als Nächstes kommt
- Einheitliche Schreibweise und Begriffe
- Aktualität nach der Veröffentlichung und Content-Schulden
Man wendet jedoch nicht alle mechanisch auf jeden Artikel an.
Ein Essensbericht muss nicht komplett die Nachrichtenstruktur von Reuters tragen, und eine API-Spezifikation muss nicht mit „Plötzlich lachten die Nudeln.“ beginnen.
Man nutzt nur die Techniken, die zur Artikelart passen. Darauf kommt es an.
8. Die Redaktionsreihenfolge lautet „Struktur, dann Fakten, dann Text“
Die Reihenfolge ist ein unscheinbar wirksamer Teil professioneller Redaktion.
1. Durchgang: Struktur
- Beantwortet er die Frage des Lesers?
- Hat er einen Blickwinkel?
- Kommt das Fazit zu spät?
- Ergibt sich der Ablauf schon allein aus den H2-Überschriften?
- Gibt es doppelte Abschnitte?
- Gibt es überflüssige Abschnitte?
2. Durchgang: Fakten und Belege
- Hat jede Behauptung einen Beleg?
- Stützt der Beleg die Behauptung wirklich?
- Braucht man bei einer Zahl die Stichprobengröße oder die Vergleichsbasis?
- Gibt es Gegenbelege?
- Ist etwas veraltet?
3. Durchgang: Text
- Sind Sätze überladen?
- Sind Fachbegriffe erklärt?
- Gibt es „dies“ oder „das“, die ins Leere zeigen?
- Funktionieren die Witze?
- Ist der Text in KI-typisch dekoratives Fett oder in ein Dauerfeuer von „Hinweis:“-Einschüben abgerutscht?
Dreht man diese Reihenfolge um, entsteht eine Redaktion, die die Tapete eines Hauses auf Hochglanz bringt, das nächste Woche abgerissen wird.
9. Zahlenregeln teilt man in drei Arten
Sobald Zahlen auftauchen, will eine KI manchmal plötzlich einen Grenzwert erfinden. Hier bremst man sie.
Zahlen sortiert man immer in drei Arten.
Von offizieller Seite oder Norm festgelegte Zahlen
Zum Beispiel WCAGs Reflow bei umgerechnet 320 CSS-px, 200 % Textvergrößerung und die Größe von Bedienzielen.
Diese können harte Gates sein – innerhalb des Geltungsbereichs und der Ausnahmen, die die Norm festlegt.
Zahlen aus der Forschung
Wenn Probanden, Sprache, Bedingungen oder Stichprobe abweichen, lässt sich eine Zahl nicht einfach zum universellen Maßstab machen.
Man darf nicht aus einer Studie „X Wörter im Englischen“ nehmen und es mit dem Taschenrechner zu „X Zeichen im Japanischen“ umalchemisieren.
Interne Faustregeln der Website
Zum Beispiel: „Bei 4 oder mehr H2 prüfen, ob ein Inhaltsverzeichnis nötig ist.“
Praktisch, um Kandidaten für die Durchsicht zu finden, aber eine Faustregel darf nicht zum Polizisten befördert werden.
Auch Google selbst nennt keine Zauberzahl wie „die Länge, die Google mag“. Entscheidend ist nicht die Länge, sondern ob der Artikel liefert, was sein Zweck verlangt.
10. Die 12 Sprachen werden lokalisiert, nicht bloß übersetzt
Die unterstützten Sprachen sind:
- Japanisch
- Englisch
- Koreanisch
- Chinesisch (vereinfacht)
- Chinesisch (traditionell)
- Spanisch
- Portugiesisch (Brasilien)
- Indonesisch
- Thai
- Vietnamesisch
- Französisch
- Deutsch
Bei der Mehrsprachigkeit teilt man Wörter in drei Arten ein.
LOCALIZE_CONCEPT
Allgemeine Begriffe werden durch Wörter ersetzt, die Menschen in dieser Sprache ganz selbstverständlich verstehen.
KEEP_EXACT_NAME
Dinge, bei denen der genaue Name zählt – Produktnamen, Normbezeichnungen, APIs, URLs, Code, Dateinamen, Kennungen von Fachaufsätzen –, bleiben unverändert.
KEEP_EXACT_NAME_WITH_LOCAL_DESCRIPTOR
Wenn man den Namen behält, er aber allein nicht verrät, was das ist, fügt man in der jeweiligen Sprache eine kurze Erklärung hinzu.
Japanische Wortstellung, Zeilenumbrüche und Kalauer in 12 Sprachen zu kopieren, ist keine Übersetzung.
Das ist, als würde man einen japanischen Stecker mit bloßem Willen in eine ausländische Steckdose zwingen.
Auch Witze werden dem Sinn nach lokalisiert. Solche, die nicht ankommen, ersetzt man durch einen anderen, natürlichen Lacher.
11. PASS ist ein Gate-System, kein Durchschnittswert
Der heutige Grundansatz lautet gate-first-score-second (erst die Gates, dann die Punkte).
Das heißt, so etwas gibt es nicht:
„Die Fakten stimmen nicht, aber das Design hat 95, der Text 96, der Durchschnitt liegt über 90. Bestanden!“
Ein schwerwiegendes FAIL lässt sich nicht durch einen Durchschnitt wegrechnen.
SAMPLE_PASS
In den geprüften Stichproben wurden keine schwerwiegenden Probleme gefunden.
PASS
Der Umfang des aktuellen Prüfgegenstands ist genau definiert, die nötigen Belege sind an die aktuelle Inhaltsidentität, die Qualitätsepoche und die Regelversion gebunden, und bei den erforderlichen Punkten bleibt kein schwerwiegendes UNKNOWN offen.
COMPLETE_100
Die geltenden harten Gates, die inhaltliche Prüfung und die nötigen externen und laufzeitbezogenen Belege sind vorhanden, und alles ist für alle aktuellen Prüfgegenstände abgeschlossen.
Es ist nicht deshalb ein FAIL, weil kein Mensch bewertet hat. Derzeit ist der offizielle Prüfer für die inhaltliche Prüfung der quellengestützte KI-Redakteur für Inhaltsprüfung (source-grounded AI semantic editor).
Aber wenn die KI etwas selbst schreibt und dann erklärt:
„Nach strenger Prüfung durch KI-Sensei wurde der Text von KI-Sensei für völlig korrekt befunden“,
zählt das nicht als Beleg.
Der Richter darf eine KI sein. Aber der Richter darf die Beweisstücke nicht selbst aus Ton formen.
12. Nach dem Text schaut man auf den echten Bildschirm
Auch wenn der Artikeltext stimmt, ist er nicht lesbar, wenn er auf dem Bildschirm kaputtgeht.
Auf der echten Website prüft man mindestens Zustände wie diese:
- Ein Smartphone der 320-px-Klasse
- Ein Smartphone der 390-px-Klasse
- Ein Smartphone im Querformat
- Ein Tablet
- Ein PC der Klasse 1280 px / 1440 px
- 200 % Textvergrößerung
- WCAG Text Spacing (Textabstände)
- Textaufblähung durch Pseudo-Lokalisierung (ein Test, der Text so streckt, wie es Übersetzungen tun)
- forced-colors (ein Anzeigemodus mit hohem Kontrast)
- reduced-motion (eine Einstellung, die Animationen abschaltet)
Dann nutzt man die „Landminen“ in den echten Daten.
- Der längste Titel
- Die längste nicht umbrechbare Zeichenkette
- Der längste Text
- Der kürzeste Text
- Die meisten Überschriften
- Die meisten Links
- Die meisten Tabellen
- Die meisten definitionsartigen Elemente
- Die meisten code- / pre-Blöcke
- Artikel, in denen mehrere Schriftsysteme gemischt sind
Wer nur gewöhnliche Artikel testet und sagt „sieht gut aus!“, hat einen so anderen Prüfumfang, als würde man den Gesundheitscheck mit Kniebeugen in der Bibliothek abschließen.
Fehler, null Treffer, Ladefehler und fehlende Übersetzungen gehören ebenfalls zum Artikelerlebnis.
13. Auch die Forschungsregeln laufen von selbst
Die Qualitätsregeln selbst veralten.
Deshalb sind Forschungsaktualisierungen in das bestehende zentrale Audit eingebaut.
- Reguläre Auffrischung: in der Regel alle 7 Tage
- Deep Sweep (Tiefenprüfung): in der Regel alle 30 Tage
- Wichtige offizielle Änderungen: bei Bedarf vorgezogen
Zu den geprüften Quellen gehören W3C/WCAG, ISO 24495, Microsoft, Google, Reuters, AP, GOV.UK, Kognitionswissenschaft, HCI (Mensch-Computer-Interaktion), Leseforschung, Informationssuche, Barrierefreiheit sowie Forschung zu Mehrsprachigkeit und Redaktion.
Neue Erkenntnisse werden in dieser Reihenfolge geprüft:
Überschneidet es sich mit bestehenden Regeln? → Ist die Quelle stark? → Auf welche Artikel trifft es zu? → Welchen Bereich decken die Zahlen ab? → Gibt es Gegenbelege?
und dann einer dieser Kategorien zugeordnet:
- ADOPT
- CONDITIONAL
- TEST
- DEFER
- REJECT
- SUPERSEDED
Beim ersten Deep Sweep von v5 am 28. August 2026 fand man keine Änderungen, die groß genug gewesen wären, den aktuellen PASS-Maßstab umzuwerfen, und entschied, v5 beizubehalten.
14. Offizielle Leitfäden sind keine Orakel
Microsoft, Google, Reuters, AP, W3C, ISO. Alles starke Quellen, aber ihr Anwendungsbereich ist verschieden.
In der technischen Dokumentation kann es zum Beispiel der Übersetzbarkeit und Genauigkeit helfen, Redewendungen und Humor zurückzuhalten.
Wendet man diese Regel aber pauschal auf einen Essensbericht oder einen Unterhaltungsartikel an, entsteht Folgendes:
Hacksteak wurde verzehrt. Fleischsaft trat auf. Die Zufriedenheit stieg.
Ein Satz, der seine Gefühle in der Compliance-Abteilung zurückgelassen hat.
Bei offiziellen Leitfäden fragt man, in welchem Kontext sie recht haben.
Nicht: „offiziell, also ADOPT für jeden Artikel.“ Wo nötig, ist es CONDITIONAL.
15. Auch wenn GitHub ausfällt, darf das Gehirn des Artikels nicht sterben
Wenn GitHub nicht erreichbar ist, muss man nicht das gesamte Schreiben und die inhaltliche Prüfung stoppen.
Als Wiederherstellungs-Baseline hält man Folgendes auch in einem getrennten System vor:
- Die 28 Oberachsen
- Die Richtlinie des KI-Redakteurs
- Den professionellen Redaktionsworkflow
- Die Stärke der Quellen
- Die Zahlenmaßstäbe
- Die Methode der Forschungsaktualisierung
- Die PASS-Beurteilung
- Das Prinzip, die Fabrik nicht anzuhalten
Aber wenn GitHub nicht sichtbar ist, darf man Folgendes nicht durch Raten auffüllen:
- Den aktuellen SHA (die Commit-Kennung)
- Den neuesten Beleg (Receipt)
- Ob es schon auf das Repository angewendet wurde
- Den aktuellen offiziellen Fortschritt
Das ist UNKNOWN.
Sobald GitHub wieder da ist, gleicht man den neuesten main-Stand, die Wiederherstellungs-Baseline und die neuesten primären und offiziellen Informationen ab und kehrt zum Normalbetrieb zurück.
„Wer zuletzt schreibt, gewinnt“ (blind last-write-wins) ist keine Redaktionspolitik. Das ist Schere, Stein, Papier.
16. Was wir nicht tun
Diese Artikelfabrik vermeidet mindestens Folgendes:
- Die Antwort einer KI allein als Beleg für einen Fakt zu nehmen
- „Von Experten geprüft“ zu schreiben, obwohl keine menschliche Prüfung stattgefunden hat
- Eine Zahl „Googles Standard“ zu nennen, die Google nie genannt hat
- Nur für das Suchranking massenhaft minderwertige Artikel zu erzeugen
- Einen reißerischen Titel zu setzen und im Text nicht zu antworten
- Zahlen oder Unsicherheit der Quelle zu ändern, nur damit es sich leichter liest
- Alle Artikel in dieselbe Nachrichten- oder Technikdokument-Form zu pressen
- Japanische Überschriften, Wortstellung und Witze mechanisch in andere Sprachen zu kopieren
- Den ganzen Text mit Fettdruck zu erschlagen
- „Hinweis:“-Einschübe wie Unkraut wuchern zu lassen
- Unbeteiligte Fabriken anzuhalten, weil ein einzelner Artikel gescheitert ist
- Allein aufgrund von Stichprobenprüfungen „100 Punkte für die ganze Website“ zu behaupten
Zusammenfassung: Ein KI-Redakteur hat vor und nach dem Schreiben am meisten zu tun
Wer nur auf den Akt des Schreibens schaut, hält einen KI-Redakteur für einen Textgenerator.
Die eigentliche Arbeit aber ist:
Den Auftrag lesen → die früheren Regeln lesen → die GitHub-Grundlage lesen → das Quellmaterial schützen → primäre, offizielle und wissenschaftliche Quellen prüfen → sich selbst zu widerlegen versuchen → die Struktur bauen → die Fakten verifizieren → den Text schleifen → in 12 Sprachen lokalisieren → am echten Bildschirm versuchen, alles kaputtzumachen → mit der Qualitätssicherung abschließen → und die Regeln selbst regelmäßig weiter erforschen.
„Schreib einen Artikel“ ist der Startknopf, keine Stellenbeschreibung.
Der KI-Redakteur einer Artikelfabrik geht seine Runde als Autor, Korrektor, Rechercheur, Übersetzungsredakteur, Qualitätssicherer und Instandhalter in einer Person.
Und am wichtigsten ist nicht, einen regelkonformen Text zu produzieren, sondern einen Artikel, bei dem Leser den Sinn sofort erfassen, die Belege nachverfolgen und die nötigen Entscheidungen treffen können.
Die Regeln sind Werkzeuge dafür. Das hier ist eine Artikelfabrik, kein Ort, um den Werkzeugkasten anzubeten.
