Skills, MCPs und Vanilla JS — Was wann und warum

Drei Begriffe dominieren gerade jede Diskussion über KI-gestütztes Arbeiten: Skills, MCPs und Vanilla JS. Wer alle drei versteht, trifft bessere Entscheidungen. Wer nur einen davon kennt, baut alles damit — und wundert sich, warum es nicht skaliert.

Dieser Artikel ist kein Tutorial. Es ist ein Entscheidungsbaum. Am Ende weißt du, welches Werkzeug du wann brauchst — und wann du keins davon brauchst.

Was Skills sind — und was nicht

Ein Skill ist ein Ordner mit einer SKILL.md-Datei. Nicht mehr. Keine Magie, kein Framework, kein neues Paradigma. Es ist eine strukturierte Anleitung, die einem KI-Agenten sagt, wie er eine bestimmte Aufgabe ausführen soll.

Anthropic hat den Agent Skills Standard im Oktober 2025 eingeführt und im Dezember als offenen Standard veröffentlicht. Stand März 2026 nutzen ihn Microsoft, Google, Vercel, Supabase, HuggingFace und dutzende weitere. Der anthropics/skills Repository auf GitHub ist die Referenz. Über 277.000 Installationen allein für den frontend-design Skill zeigen: das Ökosystem wächst.

Progressive Disclosure ist das zentrale Designprinzip. Claude lädt nur die Dateien, die er für die aktuelle Aufgabe braucht. Ein Skill kann hunderte Referenzdateien enthalten — wenn deine Aufgabe nur das Sales-Schema betrifft, lädt Claude nur das. Der Rest bleibt auf der Festplatte und verbraucht null Tokens.

Was MCPs sind — und wo sie scheitern

MCP steht für Model Context Protocol. Ende 2024 von Anthropic eingeführt, mittlerweile ein offener Standard bei der Linux Foundation. Die Metapher "USB-C für KI" wird überall wiederholt — und sie greift zu kurz.

Ein MCP-Server verbindet einen KI-Agenten mit externen Systemen. GitHub, Google Drive, Slack, Datenbanken, APIs. Bidirektional, sitzungsbasiert, mit Streaming. Das ist mächtig. Aber Macht hat einen Preis.

Im März 2026 hat Perplexity-CTO Denis Yarats angekündigt, dass sein Unternehmen sich intern von MCP abwendet. Der Grund: MCP-Tool-Beschreibungen verschlingen 40-50% des verfügbaren Context Windows, bevor der Agent überhaupt anfängt zu arbeiten. Ein Entwickler berichtete von 143.000 von 200.000 Tokens allein für das MCP-Setup — 72% verbraucht, ohne eine einzige nützliche Antwort.

Die 2026er Roadmap adressiert genau das: Streamable HTTP soll horizontal skalieren können, Sessions sollen weniger Zustand halten, und Authentifizierung — das zweitgrösste Problem — soll endlich standardisiert werden.

Vanilla JS: Wenn weniger mehr ist

Und dann ist da pures JavaScript. Kein Framework, kein Build-System, kein npm install. HTML, CSS, JavaScript, ein Texteditor, ein Browser. Fertig.

Für statische Websites, Landing Pages, Portfolios und Blogs ist Vanilla JS die schnellste, performanteste und SEO-freundlichste Lösung. Google liebt statisches HTML. Lighthouse gibt dir 100 von 100 ohne Tricks. Und du hast null Framework-Overhead.

while.chat selbst ist Vanilla JS. Keine React-App, kein Next.js, kein Build-Step. Push auf main, Vercel deployed. Die Ladezeit liegt unter 200ms. Jeder Artikel ist eine einzelne HTML-Datei mit inline CSS und JS.

Der Entscheidungsbaum

Die Vergleichstabelle

Der Team-Faktor

Alles oben gilt für Solo-Entwickler. In Teams ändert sich die Rechnung fundamental.

Wenn drei Leute an einem Projekt arbeiten, ist die Frage nicht "Was ist technisch optimal?" — sondern "Was können alle drei?" Ein Team das React kennt aber kein Vanilla JS schreibt, wird mit Vanilla JS scheitern. Nicht weil Vanilla schlecht ist, sondern weil Onboarding-Kosten real sind.

Skills sind hier die Ausnahme. Jeder der Markdown schreiben kann, kann einen Skill bauen. Keine Programmierkenntnisse nötig. Das macht Skills zum demokratischsten Werkzeug im KI-Stack.

Vertiefung: Claude Skills erstellen zeigt den kompletten Skill-Workflow. MCP Server einrichten führt durch das Setup. Vanilla JS vs. Next.js erklärt warum Vanilla für die meisten Vibe-Coding-Projekte reicht. Der komplette Vibe Coding Guide verbindet alle drei Welten.