So schreiben Sie starke Prompts für Sprachmodelle

Warum lohnt sich Prompt Engineering?

Prompt Engineering ist der Schlüssel, um das Potenzial von hermine.ai voll auszuschöpfen. Ohne präzise Prompts bleibt die KI unter ihren Möglichkeiten – mit ihnen wird sie zum Turbo für Texte, Bilder und Code.

Generative KI klingt magisch – doch ohne gute Anweisungen liefert sie schnell belanglose „Bla Bla“-Antworten. Prompt Engineering ist daher wie der Drehbuch‑Job hinter den Kulissen: Sie schreiben das Skript, damit hermine.ai die gewünschte Szene perfekt spielt – egal ob als Text‑Autor:in, Bild‑Künstler:in oder Coding‑Buddy.

• Richtige Prompts verwandeln vage Ideen in konkrete Ergebnisse.
• Sie vermeiden Halluzinationen und falsche Fakten.
• Sie sparen Nacharbeit, weil die KI schon das korrekte Format ausspuckt.
• Gut definierte Prompts sind reproduzierbar – identische Eingabe ⇒ identischer Output.

Die vier Kernbausteine eines guten Prompts

Jeder Abschnitt beantwortet eine kritische Frage: Wer spricht? Was soll passieren? Welche Infos fehlen der KI? Und wie muss das Ergebnis aussehen? Nehmen Sie nur eine Frage weg, steigt die Fehlerrate deutlich.

Online finden Sie viele Framework‑Abkürzungen (RTF, PTCF u. a.). Am Ende laufen fast alle auf vier Kernfragen hinaus:

Baustein	Leitfrage	Mini-Beispiel (E‑Mail‑Assistent)
Persona	Wer spricht?	„Sie sind ein hilfsbereiter Personal‑Assistent …“
Aufgabe (Task)	Was soll getan werden?	„… der eingehende Mails in Stichpunkten zusammenfasst.“
Kontext	Welche Infos braucht die KI?	„Hier ist die Mail, Firma: Zauberware …“
Format	Wie soll die Antwort aussehen?	„Geben Sie 3 Stichpunkte, max. 50 Wörter.“

Faustregel: Mindestens zwei Bausteine müssen immer vorkommen (Task + Format). Je komplexer die Aufgabe, desto mehr Kontext und Persona‑Details sind nötig.

2.1 Erweiterungen: Beispiel & Tonalität

Diese beiden Zusätze bringen Feinschliff: Ein Beispiel‑Output reduziert Interpretationsspielraum, während Tonalität sicherstellt, dass die Stimme zur Marke passt.

• Beispiel (Exemplar) – Liefern Sie ein Muster‑Output, damit hermine.ai Stil und Struktur kopiert.
• Tonalität / Sprache – Geben Sie vor, ob förmlich, locker, humorvoll, „Du“ oder „Sie“.

Damit landen Sie statt „OK, hier ein Text …“ bei einer Antwort, die zur Brand‑Voice passt.

Komplettbeispiel: Onboarding‑Assistent

Ein Praxis‑Case zeigt, wie die Bausteine zusammenspielen – von Persona bis Tonalität – und wie der Prompt in wenigen Zeilen alle wichtigen Infos transportiert.

Prompt

• Persona: Freundlicher Onboarding‑Assistent
• Aufgabe: Neuen Mitarbeitenden das Unternehmen vorstellen
• Kontext: PDF „Company Guide“ (Mission, Werte, Abteilungen)
• Format:
  • Begrüßung (2 Sätze)
  • max. 3 Fragen zu Rolle & Team
  • lockerer Ton
• Tonalität: Unterstützend, motivierend

Die KI führt nun einen echten Dialog – inklusive Rückfragen – statt einen starren Monolog.

Reasoning‑Prompts: Wenn Logik zählt

hermine.ai generiert Text durch Wahrscheinlichkeiten. Bei komplexer Logik kann sie sich verirren. Ein Reasoning‑Prompt zwingt das Modell, Zwischenschritte zu zeigen – und so Fehler früh zu enttarnen.

Beispiel

„Berechnen Sie 923 × 99. Denken Sie Schritt für Schritt. Schreiben Sie jeden Zwischenschritt in einer neuen Zeile.“

hermine.ai antwortet etwa:

1. 923 × 100 = 92 300
2. 923 × 1 = 923
3. 92 300 − 923 = 91 377

Durch das „laute Denken“ sinkt die Fehlerrate drastisch.

Tipp: Kombinieren Sie Reasoning mit dem Format‑Baustein (z. B. Tabelle), um Zwischenergebnisse sauber darzustellen.

Von 0 auf Pro – Schritt für Schritt

Hier sehen Sie, wie Sie einen groben Wunsch in wenigen Iterationen in einen Premium‑Prompt verwandeln.

Schritt	Aktion	Pizza‑Beispiel (Kurz)
1	Roh‑Prompt	„Bestellen Sie eine Pizza.“
2	Persona hinzufügen	„Sie sind ein italienischer Pizzabäcker …“
3	Aufgabe verfeinern	„… der ein humorvolles Werbeplakat schreibt.“
4	Kontext liefern	„Pizzeria = Mamma Mia, Slogan = Slice of Joy.“
5	Format + Ton definieren	„25 Wörter, Emoji 🍕, lockerer Ton.“
6	Beispiel‑Output (optional)	„<Hier könnte Ihr Plakat stehen>“

Typische Stolpersteine & Lösungen

Meist fehlen Infos oder Limits. Diese Tabelle zeigt schnelle Gegenmittel.

Problem	Lösungsidee
Vage Antworten	Mehr Kontext + Formatvorgabe hinzufügen
Falsche Fakten	Quellen beilegen, „wenn unsicher, stellen Sie Rückfragen“
Zu langer Text	Wort‑ oder Zeichenlimit setzen
Unterschiedliche Ergebnisse	Temperatur senken, deterministisches Prompting, Beispiel‑Output geben

Cheat Sheet zum Mitnehmen

Kurze Formulierungen helfen Ihnen im Tagesgeschäft, ohne erneut den ganzen Artikel zu lesen.

• Verb + Objekt + Detail: „Schreiben Sie einen 100‑Wörter‑Pitch …“
• Wenn‑dann‑Regel: „Wenn unklar, stellen Sie Rückfragen.“
• Beispiel‑Output: „So soll das Ergebnis aussehen: …“
• Reasoning aktivieren: „Denken Sie Schritt für Schritt.“
• Endformat: „Antwort als Markdown‑Tabelle.“

FAQ (Kurz & knapp)

Oft stellen User dieselben Fragen – hier finden Sie Schnellantworten.

1. Was macht einen guten Prompt aus? Klare Aufgabe, Kontext, Format und ggf. Persona, Beispiel, Tonalität.
2. Wie schnell verfeinern? Prompt testen → Output prüfen → 1 Detail ändern → erneut testen.
3. Deterministisches Prompting? So spezifisch formulieren, dass identische Eingaben identische Outputs ergeben.
4. Reasoning‑Prompting? Anweisung, die KI solle Zwischenschritte offenlegen, um Fehler zu reduzieren.

Fazit

Je öfter Sie Prompts bauen und verfeinern, desto natürlicher wird der Prozess – und desto stärker werden hermine.ais Ergebnisse.

Prompt‑Engineering ist Übungssache. Mit Persona, Aufgabe, Kontext, Format als Grundgerüst – plus Beispiel & Tonalität für Feinschliff – und Reasoning‑Prompts für Logikfälle, liefert hermine.ai zuverlässig erstklassige Ergebnisse.

Weiterlesen: Few‑Shot‑Prompting – Templates & Tricks für Fortgeschrittene.

Viel Spaß beim Prompt‑Tüfteln! 🚀