Produktionsreife KI-Prompts erstellen

Verfassen Sie präzise, eindeutige und eigenständige Prompts für LLMs. Nutzen Sie Sprache, Aufgabe, Kontext und Einschränkungen für mehr Genauigkeit und Verlässlichkeit.

Anleitung

1. Wählen Sie die Ausgabesprache in {lang}.
2. Definieren Sie Ziel und Ergebnis in {task}.
3. Geben Sie wichtige Infos, Zielgruppe und Beispiele in {context} an.
4. Legen Sie Ton, Format, Länge, Stil und Do/Don't-Regeln in {constraints} fest.
5. Generieren, Checkliste prüfen und finalen Prompt kopieren.

Best Practices

• Rolle, Schritte/Strategie, Eingabeerwartungen und Ausgabeformat angeben.
• Erfolgskriterien und Grenzen definieren; Mehrdeutigkeit vermeiden.
• Messbare Anforderungen nutzen (Länge, Stil, Struktur).

Output-Checkliste

• Rolle/Anweisungen
• Schritte/Strategie
• Eingabeerwartungen
• Ausgabeformat
• Bewertungskriterien und Grenzen

Schritte Für Wirksame KI-Prompts

Klare, ergebnisorientierte Prompts machen KI-Modelle zu nutzbaren Assistenten. Befolgen Sie diese Schritte, um Unklarheit zu reduzieren, Ton und Format zu steuern und verlässliche Resultate zu erhalten.

• Ergebnis und Zielgruppe definieren
• Rolle und Perspektive zuweisen
• Kernaufgabe klar formulieren
• Kontext und Daten bereitstellen
• Format und Länge festlegen
• Vorgaben und Stil setzen
• Beispiele und Gegenbeispiele nutzen
• Um Verifikation bitten
• Akzeptanzkriterien definieren
• Iterieren und testen
• Wiederverwendbare Vorlage
• Häufige Fehler
• Schnell-Checkliste
• Mini-Beispiele
• FAQ

1) Ergebnis und Zielgruppe definieren

Starten Sie mit dem Ziel und der Nutzerschaft. Benennen Sie die Erfolgskennzahl: Klicks, Lesbarkeit, Genauigkeit, Conversion oder Einhaltung einer Spezifikation.

2) Rolle und Perspektive zuweisen

Die Rolle verankert Ton und Entscheidungen. Beispiele: Senior Technical Writer, Growth Marketer, Compliance-Prüfer, Tutor. Ergänzen Sie Domäne, Region oder Regulierung bei Bedarf.

3) Kernaufgabe klar formulieren

Formulieren Sie in einem Satz genau, was Sie wollen. Beispiele: 700 Wörter für Laien; in 5 Stichpunkten zusammenfassen; nur HTML-Body; 3 Titel unter 60 Zeichen.

4) Kontext und Daten bereitstellen

Geben Sie Fakten, Auszüge, Markenstimme, Nutzerprobleme, Wettbewerberwinkel. Bei Links den relevanten Inhalt einfügen, da Modelle URLs oft nicht abrufen.

5) Format und Länge festlegen

Definieren Sie Container und Struktur. Beispiele: nur HTML-Body; JSON mit Titel, Meta, Body; Aufzählung; Tabelle; 400–600 Wörter; ein Absatz; Headline plus Subline.

6) Vorgaben und Stil setzen

Steuern Sie Ton, Lesestufe, Keywords und Tabus. Beispiele: freundlich und autoritativ; kein Hype; Aktiv; Keyword in einem h2; Level 8–9; keine Ich-Form; Annahmen nennen.

7) Beispiele und Gegenbeispiele nutzen

Wenige Beispiele lenken Struktur und Qualität. Geben Sie 1–2 gute Outputs und optional ein Negativbeispiel. Passen Sie sie an Zielgruppe und Format an.

8) Um Verifikation bitten

Bitten Sie um einen kurzen Selbst-Check statt ausführlicher Gedankengänge. Beispiel: vor Abgabe Länge, Keywords und Format prüfen; fehlende Inputs in einer Zeile nennen.

9) Akzeptanzkriterien definieren

Formulieren Sie klare Pass-Fail-Regeln: exakte Felder, Überschriften mit Keyword, kein Platzhaltertext, Belege auf Quellen zurückführbar, Policy-konform, Namen korrekt.

10) Iterieren und testen

Prompt Engineering ist iterativ. Testen Sie Varianten, justieren Sie Vorgaben und messen Sie Ergebnisse. Führen Sie eine Prompt-Bibliothek mit Versionen und Edge Cases.

11) Wiederverwendbare Vorlage

Rolle: [Rolle und Domäne]
Ziel: [wie Erfolg aussieht]
Zielgruppe: [wer nutzt/liest]
Aufgabe: [ein Satz]
Inputs: [Fakten, Auszüge, Daten]
Format: [nur HTML / JSON / Liste / Tabelle]
Stil: [Ton, Lesestufe, Markenstimme]
Vorgaben: [Länge, Dos und Don'ts]
Beispiele: [1–2 Beispiele]
Verifikation: [kurze Checkliste]
Akzeptanzkriterien: [Pass-Fail-Regeln]
Deliverable: [genaue Ausgabe]

12) Häufige Fehler

• Vage Ziele ohne Zielgruppe oder Erfolgsmaß
• Fehlende Formatspezifikation
• Zu viel irrelevanter Kontext
• Nach detaillierten Gedankengängen fragen statt kurzem Check
• Keine Vorgaben zu Länge, Ton und verbotenen Phrasen
• Zu viele Variablen gleichzeitig ändern

13) Schnell-Checkliste

• Ergebnis und Zielgruppe definiert
• Rolle zugewiesen
• Klare Kernaufgabe
• Relevanter Kontext
• Format und Länge festgelegt
• Stil und Vorgaben gesetzt
• Beispiele enthalten
• Verifikation und Akzeptanzkriterien enthalten
• Iteriert und getestet

14) Mini-Beispiele

SEO-Abschnitt

Rolle: Senior SEO Texter
Ziel: organischen Traffic für effektive KI-Prompts erhöhen
Zielgruppe: Marketer und Content Leads
Aufgabe: HTML-Body mit h2 und h3 schreiben
Inputs: Keywords; praktische, knappe Stimme
Format: nur HTML-Body
Vorgaben: 400–500 Wörter; Keyword in einem h2
Verifikation: Länge und Keyword-Platzierung bestätigen
Kriterien: keine Platzhalter; klare Zwischenüberschriften

Datenzusammenfassung

Rolle: Analyst
Aufgabe: Notizen in 5 Stichpunkten zusammenfassen
Inputs: eingefügte Notizen
Format: Aufzählung
Vorgaben: max. 120 Wörter; einfache Sprache

Produktbotschaft

Rolle: Product Marketer
Aufgabe: 3 Headlines unter 60 Zeichen und 3 Textzeilen unter 120
Inputs: Nutzen und Differenzierer
Format: nummerierte Liste
Vorgaben: kein Jargon, keine Superlative

15) FAQ

Wie lang sollte ein Prompt sein? So lang wie nötig für Ziel, Kontext, Vorgaben und Format. Klarheit schlägt Kürze.

Brauche ich Beispiele? Nicht immer, aber sie verbessern Struktur und Ton deutlich.

Sollte ich um Schritt-für-Schritt-Denken bitten? Bevorzugen Sie kurze Checklisten oder knappe Begründungen.

Was tun bei fehlendem Kontext? Die KI fehlende Eingaben auflisten lassen und dann liefern.

Wie bleibe ich konsistent? Erprobte Vorlage nutzen, Format und Vorgaben fixieren und Versionen verwalten.

Wirksame Prompts sind spezifisch, strukturiert und messbar. Beginnen Sie beim Ergebnis, liefern Sie nur relevanten Kontext, fixieren Sie das Format und iterieren Sie bis zur Vorhersagbarkeit.