Ein Prompt ist die Eingabe, die ein Nutzer einer KI gibt: eine Frage, eine Anweisung, ein Arbeitsauftrag. Prompt Engineering bezeichnet die gezielte Formulierung dieser Eingabe, um die Qualität der KI-Ausgabe zu maximieren.
Ein Prompt kann ein einzelner Satz sein („Übersetze diesen Text ins Englische“) oder eine mehrteilige Anweisung mit Rolle, Kontext, Format und Beispielen. Die Qualität der Ausgabe hängt direkt von der Qualität des Prompts ab. Je präziser die Anweisung, desto brauchbarer das Ergebnis.
Prompt Engineering behandelt den Prompt wie ein Briefing: Wer ist die Zielgruppe? Was genau soll die KI tun? In welchem Format? Mit welchem Ton? Welche Beispiele helfen ihr, den Auftrag richtig zu verstehen?
1. Rolle: Wer soll die KI in diesem Moment sein? „Du bist eine erfahrene Texterin für LinkedIn-Posts im B2B-Bereich.“
2. Aufgabe: Was genau soll sie tun? „Schreib drei Hook-Varianten für einen Post über KI-Agenten.“
3. Kontext: Was muss sie wissen? „Meine Zielgruppe sind Unternehmer:innen im Mittelstand, die noch keine KI nutzen.“
4. Format: Wie soll das Ergebnis aussehen? „Maximal 200 Wörter, kurze Sätze, provokanter Einstieg.“
5. Beispiel: Was zeigt der KI, was du meinst? Ein Referenztext, ein Screenshot, ein früheres Ergebnis.
„Ein guter Prompt reicht.“ Prompt Engineering ist iterativ. Du gibst eine Anweisung, bewertest das Ergebnis, verfeinerst den Prompt, gibst Feedback. Es ist ein Gespräch, kein einzelner Befehl.
„Höflichkeit verbessert die Ergebnisse.“ Floskeln wie „Könntest du vielleicht freundlicherweise“ haben keinen Einfluss auf die Ausgabequalität. Was zählt: Klarheit, Kontext, Struktur.
„Es gibt den perfekten Prompt.“ Verschiedene Modelle reagieren unterschiedlich auf denselben Prompt. Was bei ChatGPT funktioniert, kann bei Claude anders ausfallen. Prompts müssen auf das jeweilige Modell abgestimmt werden.
🔗 Verwandte Begriffe:
ChatGPT, Large Language Model (LLM), Halluzination, Token
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