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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Growth Growth Experiment |  Knowledge Modeling Feynman Technique |  Product Discovery Smoke 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. | Wenn Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 1-2 Wochen | 20-60 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 1-6 | 1 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Plain-language Explanation, Knowledge Gaps, Study Notes | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | MarketingGrowthExperimenteLernen | LernenWissenVerständnis | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |