Prompt Engineering für Anfänger: Die 6-teilige Prompt-Formel

Die meisten schlechten KI-Ergebnisse sind nicht die Schuld des Modells. Sie sind das Ergebnis einer Anweisung (Prompt), die das Modell im Ungewissen lässt: Für wen die Antwort bestimmt ist, wie lang sie sein soll, wie „gut“ aussieht. Prompt Engineering ist einfach die Gewohnheit, dieses Rätselraten zu beseitigen.

Dieser Leitfaden bietet Ihnen eine sechsteilige Formel, die für ChatGPT, Claude, Gemini und die meisten anderen Chat-Modelle funktioniert, sowie die Fehler, die Ergebnisse stillschweigend ruinieren.

Warum Prompts wichtiger sind als die Modellwahl

Große Sprachmodelle prognostizieren die wahrscheinlichste Fortsetzung des Textes, den Sie ihnen geben. Eine vage Anfrage wie „Schreibe über Marketing“ hat Millionen plausibler Fortsetzungen, daher wählt das Modell eine sichere, generische aus. Eine spezifische Anfrage verengt den Raum guter Antworten, bis das Modell kaum noch Spielraum zum Abweichen hat.

In der Praxis verbessert das Umschreiben eines Prompts die Ausgabe in der Regel mehr als der Wechsel zu einem teureren Modell.

Die sechsteilige Prompt-Formel

Sie benötigen selten alle sechs Teile, aber das Überprüfen Ihres Prompts anhand dieser ist der schnellste Weg, um zu erkennen, was fehlt.

1. Rolle

Sagen Sie dem Modell, wer es sein soll. Eine Rolle legt Vokabular, Tiefe und Sichtweise fest.

Sie sind ein erfahrener Steuerberater, der Dinge für Freiberufler erklärt, die zum ersten Mal eine Steuererklärung einreichen.

2. Aufgabe

Beschreiben Sie die Aufgabe mit einem klaren Verb: zusammenfassen, entwerfen, vergleichen, umschreiben, klassifizieren, brainstormen. Ein Prompt, eine Hauptaufgabe.

Entwerfen Sie eine Checkliste der Dokumente, die ein Freiberufler benötigt, bevor er seine erste jährliche Steuererklärung einreicht.

3. Kontext

Geben Sie die Fakten an, die das Modell nicht wissen kann: Ihr Publikum, Ihre Einschränkungen, was Sie bereits versucht haben.

Der Leser hat seinen Sitz im Vereinigten Königreich, verdient unter 50.000 £ und hat noch nie eine Buchhaltungssoftware verwendet.

4. Format

Beschreiben Sie die genaue Form der Antwort: Aufzählung, Tabelle, nummerierte Schritte, Wortanzahl, Überschriften, JSON.

Geben Sie eine Markdown-Tabelle mit drei Spalten zurück: Dokument, Woher beziehen, Frist.

5. Beispiele

Ein kurzes Beispiel der gewünschten Ausgabe ist oft mehr wert als ein Absatz Anweisungen. Dies wird als Few-Shot-Prompting bezeichnet.

Beispielzeile: | P60 | Ihr Arbeitgeber | 31. Mai |

6. Einschränkungen

Sagen Sie, was zu vermeiden ist und wo die Grenzen liegen.

Geben Sie keine Rechtsberatung. Halten Sie die gesamte Antwort unter 250 Wörtern. Wenn etwas von der Situation des Lesers abhängt, sagen Sie dies, anstatt zu raten.

Zusammensetzen

Hier ist dieselbe Anfrage vor und nach Anwendung der Formel.

Vorher

Erzählen Sie mir etwas über Freiberufler-Steuern.

Nachher

Sie sind ein erfahrener Steuerberater, der Dinge für Freiberufler erklärt, die zum ersten Mal eine Steuererklärung einreichen.

Entwerfen Sie eine Checkliste der Dokumente, die ein Freiberufler benötigt, bevor er seine
erste jährliche Steuererklärung einreicht. Der Leser hat seinen Sitz im Vereinigten Königreich, verdient unter 50.000 £
und hat noch nie eine Buchhaltungssoftware verwendet.

Geben Sie eine Markdown-Tabelle mit drei Spalten zurück: Dokument, Woher beziehen,
Frist. Halten Sie die Antwort unter 250 Wörtern und geben Sie keine Rechtsberatung.
Wenn etwas von der Situation des Lesers abhängt, sagen Sie dies, anstatt zu raten.

Der zweite Prompt ist länger, aber jeder Satz nimmt dem Modell eine Entscheidung ab, die es sonst für Sie treffen würde.

Sieben häufige Prompt-Fehler

1. Mehrere Aufgaben in einem Prompt stapeln. Teilen Sie „recherchieren, gliedern und schreiben“ in drei Schritte auf. Jeder Schritt erhält die volle Aufmerksamkeit des Modells, und Sie können zwischendurch Korrekturen vornehmen.
2. Nach „dem Besten“ ohne Kriterien fragen. Am besten für wen? Am günstigsten, am schnellsten, am einfachsten zu lernen? Nennen Sie die Kriterien.
3. Nur negative Anweisungen. „Sei nicht langweilig“ ist schwächer als „Verwende kurze Sätze und ein konkretes Beispiel pro Absatz.“
4. Den wichtigen Teil am Ende eines langen Textes verstecken. Platzieren Sie Anweisungen vor langen Dokumenten oder wiederholen Sie die Schlüsselanweisung danach.
5. Kein Ausgabeformat. Ohne ein solches erhalten Sie die Struktur, die das Modell bevorzugt, was sich von Antwort zu Antwort ändert.
6. Die erste Antwort akzeptieren. Betrachten Sie die erste Antwort als Entwurf. Fügen Sie anschließend hinzu: „Mach es kürzer“, „Füge ein Gegenargument hinzu“ oder „Schreibe es für einen 12-Jährigen um“.
7. Fakten vertrauen, ohne sie zu überprüfen. Modelle können falsche Fakten selbstbewusst angeben. Fragen Sie nach Quellen und überprüfen Sie alles, was wichtig ist.

Iterieren, nicht neu starten

Wenn eine Antwort nah dran, aber nicht ganz richtig ist, antworten Sie mit einer präzisen Korrektur, anstatt einen neuen Chat zu starten:

• „Behalten Sie die Struktur bei, aber kürzen Sie jeden Aufzählungspunkt auf eine Zeile.“
• „Der Ton ist zu formell. Schreiben Sie es um, als ob Sie mit einem Kollegen sprechen würden.“
• „Punkt 3 ist falsch, weil… Bitte korrigieren Sie nur diesen Punkt.“

Das Modell behält den früheren Kontext bei, daher sind kleine Korrekturen kostengünstiger und zuverlässiger als ein brandneuer Prompt.

Lassen Sie einen Generator den ersten Entwurf erstellen

Jedes Mal alle sechs Teile zu schreiben, ist mühsam. Unsere kostenlosen Prompt-Generatoren verwandeln eine einzeilige Idee in einen strukturierten Prompt, der bereits eine Rolle, klare Anweisungen und ein Ausgabeformat enthält. Sie können den Entwurf dann bearbeiten, um Ihren eigenen Kontext hinzuzufügen.

Beginnen Sie mit dem Generator für das von Ihnen verwendete Modell und lesen Sie dann den modellspezifischen Leitfaden, um das Ergebnis zu optimieren.