Tipps & Tricks

Tipps & Tricks – Ihre Prompt-Abkürzungen für bessere KI‑Antworten

Tipp 1 – Klar & spezifisch formulieren

Warum? Ein Sprachmodell arbeitet rein auf Grundlage Ihrer Worte. Je präziser Ihr Wunsch, desto geringer die Fehlinterpretation.

Vage Prompt	Ergebnis	Verbesserter Prompt	Ergebnis
„Schreiben Sie etwas über Klimawandel.“	Allgemeiner Fließtext	„Verfassen Sie eine 100‑Wörter‑Zusammenfassung zu den Folgen des Klimawandels für Küstenstädte, Schwerpunkt Meeresspiegelanstieg.“	Konkreter, fokussierter Text

Merkkasten

Verwenden Sie einfache, eindeutige Formulierungen.
Setzen Sie Längen‑ oder Stilgrenzen („max. 3 Sätze“, „Bullet‑Liste“).
Prüfen Sie den Output – verfeinern Sie bei Bedarf.

Tipp 2 – Prompt‑Varianten testen & iterieren

Schon kleine Änderungen an der Fragestellung bewirken große Unterschiede. Stellen Sie dieselbe Aufgabe als Frage, Befehl oder offener Satzanfang und vergleichen Sie.

Format	Beispiel‑Prompt	Typischer Effekt
Question	„Welche Farbe hat der Himmel tagsüber?“	Klare Faktantwort
Instruction	„Vervollständigen Sie den Satz: Der Himmel ist …“	Etwas ausführlicher, mehr Kontext
Completion	„Der Himmel ist“	Kürzeste Fortsetzung

Iterative Verfeinerung

Grober Start‑Prompt.
Output prüfen.
Zusatzinfo oder Limit ergänzen.
Prompt erneut senden. → Jede Runde reduziert Unschärfen.

Tipp 3 – Kontext macht den Unterschied

Ohne Hintergrund erfindet das Modell Annahmen. Geben Sie Zielgruppe, Zweck, Produktdetails an – das Ergebnis wirkt sofort passender.

Ohne Kontext „Schreiben Sie eine Produktbeschreibung.“ → Beliebiger Satz.

Mit Kontext & Vorgabe „Schreiben Sie eine 50‑Wörter‑Beschreibung zu kabellosen Sport‑Earbuds, Fokus Bassqualität und Komfort.“

Instruction + Context Format Führen Sie zuerst die Aufgabe, dann den Rohtext ein:

Fassen Sie die folgende E‑Mail in einem Satz zusammen.
Dear team, …

So weiß das Modell sofort, was Text und was Anweisung ist.

Tipp 4 – Strukturieren Sie Ihren Prompt

5.1 Einfache Delimiter

""", ---, << >> trennen Anweisung, Beispiele und Rohdaten. Das Modell verwechselt Komponenten seltener.

5.2 XML‑Tags für komplexe Fälle

<task>
  <instruction>Extrahieren Sie Namen und Rollen.</instruction>
  <document>
    <paragraph id="1">…</paragraph>
  </document>
</task>

Ideal, wenn Kolleg:innen später nur Teilstücke austauschen sollen – die Struktur bleibt intakt.

Faustregel: Delimiter = schnelle Gliederung. XML = wiederverwendbare Templates, verschachtelte Daten.

Tipp 5 – Kontrollieren Sie das Ausgabeformat

Formate, die Sprachmodelle besonders gut beherrschen:

Markdown‑Tabelle
JSON / XML für maschinenlesbare Daten
Bullet‑Listen
Klar definierte Platzhalter [NAME]

Beispiel

„Listen Sie drei Hauptfeatures der Kopfhörer in JSON: feature, benefit."

Das Ergebnis lässt sich ohne Nacharbeit weiterverarbeiten.

Tipp 6 – Aufgaben aufteilen (Chain Prompts)

Große Anforderungen erledigen Sie besser Schritt für Schritt:

Prompt 1 → Fakten sammeln.
Prompt 2 → Fakten sortieren & gewichten.
Prompt 3 → Ergebnis in Post oder Report einbauen.

So behalten Sie Kontrolle und können nach jedem Schritt korrigieren.

Tipp 7 – Kontextfenster clever nutzen

Bei langen Gesprächen kann das Modell den Faden verlieren. Fassen Sie regelmäßig zusammen, benennen Sie Abschnitte eindeutig und verwenden Sie konsistente Begriffe. So bleibt der Chat auch über viele Seiten hinweg kohärent.

Tipp 8 – Großbuchstaben als Highlighter

Setzen Sie WICHTIGE WORTE in Großbuchstaben, aber sparsam – das lenkt die Aufmerksamkeit des Modells.

Tipp 9 – „Nudging“ – vorsichtig einsetzen

Formulierungen wie „Das ist ENTSCHEIDEND für meine Abschlussarbeit“ können das Modell motivieren, gründlicher zu antworten. Übertreiben Sie es nicht, sonst stumpft der Effekt ab.

Tipp 10 – Tonfall explizit vorgeben

„Verwenden Sie einen freundlichen, professionellen Ton“ – oder wahlweise poetisch, humorvoll, akademisch.

Tipp 11 – Berühmte Rollen verwenden

„Agieren Sie als Jeff Bezos und erklären Sie, wie man Customer Experience optimiert.“ Rollen mit klarem Expertenimage liefern oft fokussiertere Antworten.

Tipp 12 – Negationen vermeiden

Statt „Reden Sie nicht über andere Baseballteams“ → „Sprechen Sie nur über die New York Yankees.“ Positive Instruktionen sind eindeutiger.

Tipp 13 – Direkte Zitate anfordern

Um Halluzinationen zu prüfen, bitten Sie um wörtliche Textstellen oder Referenzen: „Geben Sie ein direktes Zitat an.“

Tipp 14 – Antwortlängen kontrollieren

Die meisten Modelle begrenzen eine Ausgabe standardmäßig auf ca. 4 000 Tokens. Fordern Sie mit „Weiter…“ oder „Fahren Sie fort“ eine Fortsetzung an – oder planen Sie Abschnitte im Voraus.

Zusammenfassung & nächste Schritte

Starten Sie klar – ein präziser Prompt ist schon die halbe Miete.
Variieren & iterieren – testen Sie Frage, Befehl, Completion.
Kontext + Struktur = weniger Halluzinationen, weniger Nacharbeit.
Aufgaben zerlegen – Schrittketten halten die Übersicht.
Feinschliff‑Hacks – Ton definieren, Großbuchstaben, direkte Zitate.

Je öfter Sie diese Tipps anwenden, desto schneller werden Sie erkennen, welche Stellschraube den größten Effekt hat. Probieren Sie es gleich aus – Ihr Sprachmodell wartet schon!

FAQ – Schnellantworten

Frage	Kurzantwort
Warum Kontext?	Mehr Infos → weniger Fehlannahmen → relevanter Output.
Wie übe ich Prompting?	Regelmäßig verschiedene Prompt‑Formate testen und Output vergleichen.
Was tun bei Halluzinationen?	Quellen angeben lassen, direkte Zitate fordern.
Kann ich Negative Prompts nutzen?	Möglich, aber positive Formulierungen sind eindeutiger.
Wie lang darf ein Prompt sein?	Bis Kapazität des Modells (Kontextfenster); sonst kürzen oder auslagern.

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