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// Frage zu KI

Wie schreibt man gute Prompts? Grundlagen des Prompt Engineering

Ein guter Prompt sagt, was Sie wollen, für wen, in welcher Form und auf welcher Grundlage, so wie Sie eine fähige Kollegin briefen würden, die Ihr Projekt nicht kennt. Schwache Antworten liegen meist an vagen Anfragen, nicht an schwachen Modellen.

  • Aufgabe und Ziel: „Schreib eine Produktbeschreibung mit 120 Wörtern für unseren Newsletter“ funktioniert besser als „schreib was über unser Produkt“.
  • Kontext: Wer liest den Text, wofür ist er da, was haben Sie schon versucht?
  • Material: Fügen Sie den Text ein, auf dem die Antwort beruhen soll, und trennen Sie ihn klar von den Anweisungen, etwa mit Tags wie <dokument>.
  • Beispiele: ein oder zwei Muster des gewünschten Ergebnisses.
  • Format: Länge, Aufbau, Ton, Sprache.
  • Schritte: Bei komplexen Aufgaben das Modell Schritt für Schritt arbeiten lassen oder die Arbeit in eine Kette kleinerer Prompts aufteilen.
  • Testen: Festlegen, wie ein gutes Ergebnis aussieht, den Prompt an ein paar echten Fällen ausprobieren und jeweils nur eine Sache ändern.

Eine Rolle („Du bist eine erfahrene Lektorin“) kann beim Ton helfen, ersetzt aber keine klaren Anweisungen und kein echtes Material.

Quellen

Anthropic: Prompt engineering overview (Claude Platform Docs)
OpenAI: Prompt engineering (API-Dokumentation)

Geprüft am 30. Oktober 2026.

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