KI als Wissenspartner

KI als Wissenspartner – warum NotebookLM für Trading Card Games ein echter Gamechanger ist

Trading Card Games waren schon immer wissensintensiv. Regeln, Karteninteraktionen, Metas, Bannlisten, Set-Releases – wer sich tiefer mit einem Spiel beschäftigen wollte, musste Zeit investieren. Viel Zeit. Und vor allem: viele unterschiedliche Quellen durchforsten. YouTube-Videos, Blogartikel, Foren, PDFs mit Comprehensive Rules, Kartendatenbanken, Turnierberichte.
Was sich in den letzten Monaten jedoch verändert hat, ist nicht das Wissen selbst, sondern der Zugang dazu. Und genau hier beginnt für mich der eigentliche Mehrwert von KI – insbesondere in Form von Googles NotebookLM.

Vom fragmentierten Wissen zum eigenen Spiel-Universum

Der zentrale Unterschied zu klassischen KI-Chats liegt für mich nicht primär in der Qualität der Antworten, sondern im Setup davor.
NotebookLM arbeitet nicht mit „dem Internet“, sondern mit meinem kuratierten Internet.
Für jedes Spiel lege ich ein eigenes Notebook an – aktuell vor allem für Riftbound, aber auch für Netrunner und Neuroscape. In diesen Notebooks sammle ich gezielt Quellen:

• PDFs (z. B. Comprehensive Rules)
• Blogartikel und Webseiten
• Kartendatenbanken
• Turnierberichte
• YouTube-Videos (Gameplay, Regelanalysen, Matches)

Das Ergebnis ist kein loses Sammelsurium, sondern ein wachsendes Wissensarchiv, das von der KI kontextuell verstanden wird – und genau daraus entsteht der eigentliche Mehrwert.

Use Case 1: Meta-Analyse – und die Frage, ob mein Deck noch mithält

Meta-Analysen sind im kompetitiven Spiel allgegenwärtig. Üblicherweise konsumiert man sie über Videos, Social Media oder Streams – inklusive subjektiver Einschätzungen und persönlicher Biases.
NotebookLM eröffnet hier einen anderen Ansatz. Neben der klassischen Frage „Was ist aktuell Meta?“ nutze ich es vor allem für eine sehr persönliche Perspektive:

• Bin ich mit meinem aktuellen Deck überhaupt noch am Meta dran?
• Welche meiner Karten tauchen weiterhin in erfolgreichen Decks auf?
• Welche neuen Karten aus Spirit Forge wurden bereits getestet?
• Gibt es Turnierdecks, die genau diese Karte oder Idee aufgreifen?

Gerade bei Riftbound ist das enorm hilfreich. Wenn ich im neuen Set eine Karte entdecke, die für mein Set-1-Deck spannend wirkt, kann ich gezielt nachfragen:
Wurde diese Karte bereits gespielt? In welchem Kontext? Hat sie sich bewährt oder wurde sie wieder verworfen?

Darüber hinaus kann ich mir auch eine Einschätzung geben lassen, ob eine Karte gegen die neuen Bedrohungen überhaupt noch eine Daseinsberechtigung hat – und wie gut sie sich in mein bestehendes Deck integrieren ließe. Das ersetzt keine eigene Bewertung, schafft aber eine fundierte Entscheidungsgrundlage.

Use Case 2: Regeln verstehen – inklusive konkreter Spielsituationen

Regelwerke sind essenziell, aber selten zugänglich. Gerade Comprehensive Rules sind präzise, aber im Alltag oft unpraktisch.
NotebookLM funktioniert hier für mich wie ein intelligenter Übersetzer – und geht dabei deutlich weiter als nur das Zitieren von Regeltexten.
Ich kann ganz gezielt nach einzelnen Karten oder Spielsituationen fragen:

• Wie genau funktioniert diese Fähigkeit in einer bestimmten Situation?
• Welche Effekte greifen zuerst?
• Gibt es bekannte Spielszenen oder Turniersituationen, in denen das bereits relevant war?

Da im Notebook nicht nur PDFs, sondern auch Blogartikel und YouTube-Videos hinterlegt sind, greift die KI auf mehrere Perspektiven gleichzeitig zu. Sie kombiniert offizielle Regeln mit praktischen Beispielen aus Matches – was gerade bei neuen oder komplexen Spielen wie Neuroscape extrem hilft.

Use Case 3: Deckbau als iterativer Prozess – inklusive eigener Daten

Deckbau endet nicht mit Version 1.0 – und genau hier entfaltet NotebookLM seinen größten Nutzen.
Ich kann:

• bestehende Decklisten aus Datenbanken hinterlegen
• eigene Versionen dokumentieren
• Iterationen nachvollziehbar machen
• Veränderungen zwischen Versionen analysieren

Besonders spannend wird es, wenn man eigene Daten ergänzt. Bei Riftbound dokumentiere ich aktuell jedes Match:

• Wer hat den Würfelwurf gewonnen?
• Wer war First Player?
• Gegen welchen Hero habe ich gespielt?
• War es ein 2:0 oder 2:1?

Diese Notizen lassen sich im Notebook ablegen und anschließend auswerten:

• Gibt es Muster bei Siegen oder Niederlagen?
• Hat die Wahl des First Players Einfluss?
• Welche Matchups sind problematisch?

So wird aus KI kein Deckbauer, sondern ein Analysepartner, der hilft, blinde Flecken zu erkennen.

Use Case 4: Orientierung in komplexen Spiel-Ökosystemen

Gerade bei langlaufenden Spielen ist der Einstieg oft überwältigend. Netrunner ist hier ein perfektes Beispiel: Ursprünglich lizenziert, später eingestellt, dann von der Community weitergeführt, heute mit neuen Sets durch eine Fan-Organisation.
NotebookLM eignet sich hervorragend, um solche Entwicklungen zu verstehen:

• Wie ist das Spiel historisch gewachsen?
• Welche Phasen gab es?
• Welche Sets sind heute relevant?

Ähnlich verhält es sich bei Magic, wo Crossovers, Universes Beyond und neue Release-Zyklen Neulinge schnell überfordern. Eine einfache Frage im Notebook kann hier Zusammenhänge erklären, für die man sonst stundenlang recherchieren müsste.

Use Case 5: Bannlisten, Legalität und aktuelle Spielbarkeit

Was darf eigentlich gespielt werden – und warum?
Durch das Hinterlegen offizieller Bannlisten, Regelupdates und Ankündigungen kann NotebookLM schnell beantworten:

• Welche Karten sind aktuell gebannt oder eingeschränkt?
• Welche Sets sind legal?
• Welche Änderungen sind neu?

In Kombination mit Meta-Analyse und Deckbau verhindert das klassische Fehlentscheidungen – etwa Zeit in ein Deck zu investieren, das so gar nicht spielbar ist.

Kurz erklärt: Wie man selbst mit NotebookLM startet

Der Einstieg ist erfreulich niedrigschwellig:

1. Google-Konto erstellen oder einloggen
2. NotebookLM aufrufen (aktuell kostenlos nutzbar)
3. Ein neues Notebook pro Spiel anlegen
4. Quellen hinzufügen (Links, PDFs, Videos)
5. Fragen stellen – und iterativ erweitern

Ein besonders starkes Feature: Zusammenfassungen als Audio.
NotebookLM kann Inhalte in eine Art Podcast verwandeln – ideal für Autofahrten, Spaziergänge oder einfach zum Nebenbei-Hören.

Mehr als ein Erfahrungsbericht

Dieser Artikel soll kein reines „Ich habe etwas Tolles entdeckt“ sein, sondern eine Einladung. NotebookLM ist kein Experten-Tool, sondern ein zugänglicher Einstieg in eine neue Art, sich mit Spielen auseinanderzusetzen.
Natürlich gäbe es noch weitere Use Cases – Turniervorbereitung, historische Meta-Analysen, Content-Zusammenfassungen oder Lernpfade für Neueinsteiger. Ich habe bewusst darauf verzichtet, sie alle auszuführen, weil der Text sonst völlig explodiert wäre.
Wenn euch das Thema interessiert, schreibt es gerne in die Kommentare. Dann greife ich einzelne Aspekte in einem weiteren Artikel noch einmal gezielt auf.

Euer Martin