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Documentation Index

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Prompting ist, wie Sie mit KI kommunizieren. Gute Prompts ergeben gute Antworten; vage Prompts ergeben vage Antworten. Wenige Prinzipien bringen Sie 80 % des Wegs.

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Das Kernmuster

Ein solider Prompt hat vier Teile:

Rolle

„Du bist eine Senior B2B-Texterin.”

Aufgabe

„Schreibe einen 200-Wort-LinkedIn-Post zur Ankündigung unseres neuen Analytics-Produkts.”

Kontext

„Zielgruppe sind Operations-Leiter:innen mittelständischer Firmen. Das Produkt spart 10 Stunden manuelle Berichtsarbeit pro Woche.”

Constraints

„Selbstbewusst, aber nicht bro-mäßig. Kein Jargon. Eine konkrete Outcome-Metrik einbauen.”

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Muster, die funktionieren

Ein bis zwei Beispiele für den gewünschten Output sind die wirksamste Verbesserung, die Sie machen können.
„Als Aufzählung”, „als Tabelle”, „maximal 100 Wörter” — Formate reduzieren Mehrdeutigkeit.
Quelldokument einfügen oder Wissensdatenbank anhängen. Generische Prompts ergeben generische Antworten.
„Jetzt kürzer.” „Jetzt selbstbewusster.” „Jetzt mit Vorjahresdaten.” Iteration schlägt One-Shot-Perfektion.
„Bevor du antwortest, liste die Trade-offs auf, die du abwägst.” Erzwingt strukturiertes Reasoning.

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Anti-Muster

Vage Eröffnungen

„Hilf mir mit Marketing.” → „Entwirf einen einseitigen LinkedIn-Post zu ___.”

Widersprüchliche Constraints

„Sei detailliert, aber kurz.” Eines wählen — beide gleichzeitig geht nicht.

Keine Beispiele

„Schreib in unserem Ton” ohne Beispiel des Tons. Eines zeigen.

Höfliches Hedging

„Könntest du vielleicht eventuell…” verschwendet Tokens. Direkt sein.

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Speicherwürdige Prompt-Vorlagen

Zusammenfassen

„Fasse dieses Dokument für [Zielgruppe] in [Format] zusammen. Hebe [Aspekte] hervor.”

Entwerfen

„Schreibe ein:e [Länge] [Typ] für [Zielgruppe] über [Thema]. Tonalität: [Tonalität]. Constraints: [Constraints].”

Reviewen

„Prüfe diesen Entwurf gegen [Kriterien]. Markiere konkrete Probleme mit Zeilennummern.”

Extrahieren

„Extrahiere aus diesem Text jede:n [Sache]. Gib als JSON-Array mit Feldern [Liste] zurück.”

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Tägliches Prompting. Lernen Sie die Muster oben — sie zahlen sich ewig aus.
Wenn etwas nicht funktioniert, ist die Antwort fast immer „mehr Kontext, mehr Beispiele, klarere Constraints”. Selten „auf ein klügeres Modell wechseln”.