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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Knowledge Modeling Feynman Technique |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Die PARA Method organisiert Wissen nach Projects, Areas, Resources und Archives. Sie schafft Ordnung, wenn digitale Notizen, Dateien und Aufgaben nicht mehr sauber zur aktuellen Arbeit passen. | Die Feynman Technique prüft Verständnis, indem ein Thema so erklärt wird, dass es für andere leicht verständlich bleibt. Sie macht Wissenslücken sichtbar, bevor sie im Alltag teuer werden. | Wenn Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 20-60 min | 1-2 h Setup, laufend | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 1 | 2-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Plain-language Explanation, Knowledge Gaps, Study Notes | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | LernenWissenVerständnis | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |