Prompt-Engineering
Rollen, Kontext, Vorgaben, Beispiele und praktische Prompt-Muster für den Arbeitsalltag.
44 Beiträge (23 Artikel · 21 Videos)
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Einige gute Beiträge für den Einstieg, bevor Sie die vollständige Übersicht durchsuchen.
8 Min. LesezeitDer Aufbau eines Prompts: Rolle, Kontext, Aufgabe, Vorgaben und Format
Eine fünfteilige Vorlage, mit der Sie wichtige Prompts klarer formulieren, leichter prüfen und gezielter verbessern können. Mit ausgearbeiteten Beispielen, häufigen Fehlern und einer praxistauglichen Reihenfolge.
Einsteiger
6 Min. LesezeitDer Unterschied zwischen einem schlechten und einem guten Prompt (5 Vorher-nachher-Beispiele)
Fünf echte Prompts in einer schwachen und einer verbesserten Version – jeweils mit einer kurzen Erklärung der Änderung. So verbessern Sie KI-Ausgaben schnell und ohne Fachjargon.
Neu bei KI
8 Min. LesezeitZehn Prompt-Muster für die tägliche Wissensarbeit
Zehn wiederverwendbare Prompt-Formen für Entwürfe, Kritik, Analyse, Übung und strukturierte Ausgaben, jeweils mit einer passenden Prüfgewohnheit.
EinsteigerWeitere in diesem Thema
6 Min. LesezeitSchreiben Sie das kreative Briefing, bevor Sie eine KI-Eingabe formulieren
Ohne Briefing lassen Sie ein sprachlich überzeugendes Werkzeug Ihr Projekt für Sie erfinden. Ein kurzes kreatives Briefing zu Zielgruppe, Wirkung, Vorgaben, Ausschlüssen und Stil macht KI zum ausführenden Werkzeug für eine Richtung, die Sie bereits selbst festgelegt haben.
Neu bei KI
6 Min. LesezeitVarianten entwickeln, ohne die Richtung zu verlieren
Varianten sind nützlich, bis die auffälligste Option unbemerkt die ursprüngliche Kernaussage ersetzt. Bei dieser richtungsgebundenen Methode bleiben die Vorgaben fest, wird jeweils nur eine Dimension verändert und scheiden selbst attraktive Varianten aus, wenn sie der Kernaussage widersprechen.
Einsteiger
4 Min. LesezeitWorkshop-Prompts für konstruktives Feedback
Unstrukturierte Aufforderungen wie ‚Sei ehrlich‘ führen zu vagem Lob oder chaotischen Umschreibungen. Dieses strukturierte Prompt-Paket prüft Klarheit, Aufbau, Stimme und Risiken, damit KI-Feedback nützlich bleibt, ohne die Rolle eines Mitautors zu übernehmen.
Einsteiger
7 Min. LesezeitTutor-Prompts: Wie KI Fragen stellt, statt sofort zu antworten
Ohne weitere Anweisung beantwortet ein Chatbot Ihre Frage direkt und vollständig. Das wirkt effizient, fördert aber kaum das Lernen. Mit einigen Prompt-Mustern bringen Sie ihn dazu, Hinweise zu geben, nachzufragen und die Lösung zurückzuhalten, damit die produktive Denkarbeit bei Ihnen bleibt.
Neu bei KI
7 Min. LesezeitIhre KI stimmt Ihnen zu oft zu: vier Fehler eines KI-Sparringspartners
KI kann helfen, eine Entscheidung zu prüfen. Sie übernimmt aber auch Ihren Deutungsrahmen, belohnt selbstsicher klingende Texte und verleitet dazu, das eigene Urteil abzugeben. So erkennen Sie die vier Fehler.
Einsteiger
7 Min. LesezeitWie Sie KI ehrlich widersprechen lassen
Fünf praktische Prompt-Muster machen aus gefälligen KI-Antworten eine nützlichere Prüfung, ohne ein erzeugtes Gegenargument mit einem Beleg zu verwechseln.
Einsteiger
8 Min. LesezeitEntscheidungen mit KI einem Stresstest unterziehen: Rahmen, Abwägungen und Gegenargumente
Ein vierstufiger Ablauf, mit dem KI eine Entscheidung klären, Alternativen erzeugen und Gegenargumente sichtbar machen kann, während Unsicherheit und menschliche Verantwortung ausdrücklich bestehen bleiben.
Einsteiger
10 Min. LesezeitChain-of-Thought, Selbstkritik und Tree-of-Thoughts: Wann eignet sich welche Technik?
Drei Reasoning-Techniken verbessern KI-Ergebnisse bei schwierigen Problemen messbar und wiederholbar. Mit konkreten Prompts, direkten Vergleichen, Kosten-Nutzen-Abwägung und den Besonderheiten moderner Reasoning-Modelle.
Mittelstufe
12 Min. LesezeitContext Engineering: Kontextfenster mit 1 Mio. Tokens ohne Qualitätsverlust nutzen
Kontextfenster mit 1 Mio. Tokens sind verfügbar, doch die Qualität sinkt lange vor diesem Grenzwert. Context Engineering ist die Disziplin, Kontextfenster wirksam zu nutzen: was aufgenommen, zusammengefasst oder aktuell abgerufen wird und welche Muster die Qualität bei wachsendem Kontext erhalten.
Fortgeschritten
8 Min. LesezeitBenutzerdefinierte Anweisungen und Erinnerungen: KI einmal richtig einrichten
Konfigurieren Sie dauerhafte, nicht sensible Standardeinstellungen und Speicherfunktionen. Prüfen Sie anschließend, was gespeichert bleibt, und überschreiben Sie veralteten Kontext, wenn sich die Aufgabe ändert.
Einsteiger
7 Min. LesezeitFew-Shot-Prompting: KI anhand von Beispielen anleiten
Wenn eine Beschreibung Interpretationsspielraum lässt, zeigen Sie dem Modell repräsentative Paare aus Eingabe und Ausgabe und prüfen Sie, ob sie die Konsistenz bei Ihrer Aufgabe verbessern.
Einsteiger
6 Min. LesezeitWie KI Antworten erzeugt: das Denkmodell, das Prompting verständlich macht
KI denkt nicht wie ein Mensch, sondern erzeugt anhand des Kontexts wahrscheinliche Fortsetzungen. Mit diesem einfachen Denkmodell werden Prompting-Tipps nachvollziehbar.
Neu bei KI
11 Min. LesezeitKI-Workflows mit mehreren Werkzeugen: zuverlässige Übergaben gestalten
Ein praxisnaher Rahmen, um Recherche, Dokumentengrundlage, Entwurf, Kritik, Analyse und Speicherung zu verbinden und dabei Herkunft, Datenschutz und Prüfung zu bewahren.
Mittelstufe
10 Min. LesezeitReasoning-Modelle auswählen und prompten
Reasoning-Einstellungen verändern Qualität, Latenz, Kosten und mitunter das Prompt-Verhalten. Ein praxisnaher Leitfaden für die Auswahl anhand von Evaluierungen statt überlieferter Regeln.
Mittelstufe
12 Min. LesezeitPrompting, RAG oder Fine-Tuning wählen — und wann Sie sie kombinieren sollten
Prompting, RAG und Fine-Tuning sind die drei großen Hebel, um große Sprachmodelle an Ihr Problem anzupassen. Jeder eignet sich für bestimmte Probleme und für andere nicht. Ein Entscheidungsrahmen, die realistischen Kosten jedes Ansatzes und erfolgreiche Kombinationsmuster für den Produktivbetrieb.
Fortgeschritten
12 Min. LesezeitPrompts für den Produktivbetrieb entwerfen: System-, Entwickler- und Nutzerebene
Ein Governance-Muster, um vertrauenswürdige Anweisungen, Laufzeitdaten und Nutzereingaben zu trennen und Prompts anschließend risikogerecht zu versionieren, zu bewerten, bereitzustellen und zu beobachten.
Fortgeschritten
11 Min. LesezeitWiederverwendbare Prompt-Bibliotheken: von Textbausteinen zu gemeinsamen Vorlagen
Wenn dieselbe KI-gestützte Aufgabe wiederkehrt, kann eine Prompt-Bibliothek den Workflow leichter reproduzierbar und bewertbar machen. Ein praxisnahes System zum Erfassen, Testen, Versionieren und Teilen von Vorlagen.
Mittelstufe
6 Min. LesezeitSieben Dinge, die Sie ChatGPT am ersten Tag fragen sollten
Das leere Eingabefeld ist die größte Hürde. Sieben kopierbare Prompts, mit denen aus einem leeren Chat noch am ersten Tag ein brauchbares Ergebnis wird.
Neu bei KI
8 Min. LesezeitNicht nur einmal prompten: die iterative Gesprächsmethode
Ein praktischer Ablauf, mit dem Sie eine vielversprechende erste Antwort durch Kritik, Vertiefung, Neuausrichtung, Belastungstests und Verifikation verbessern, statt grundsätzlich neu zu beginnen.
Einsteiger
7 Min. LesezeitMit KI schreiben, ohne nach KI zu klingen
KI-unterstützte Entwürfe fallen häufig in allgemeine Muster. Mit sechs redaktionellen Prüfungen gewinnen Sie Konkretheit und Rhythmus zurück, ohne zu behaupten, Stil allein beweise die Urheberschaft.
Einsteiger
20 MinutenGoogles neunstündiger KI-Prompt-Engineering-Kurs in 20 Minuten
Tina Huang. Eine kompakte Zusammenfassung von Googles Prompt-Engineering-Kurs mit Rahmen für Klarheit, Iterationsmethoden und ausgearbeiteten Beispielen für E-Mails, Zusammenfassungen und Analysen. Sie eignet sich als zweiter Durchgang, der dieselben strukturellen Ideen auf typische Aufgaben eines Arbeitstags überträgt.
Einsteiger
25 MinutenPrompting 101 | Code mit Claude
Anthropic. Zwei Mitglieder des Applied-AI-Teams von Anthropic entwickeln einen einzigen Prompt für einen realen Kundenanwendungsfall, die Analyse schwedischer Autounfallberichte. Sie beginnen mit einem scheiternden Einzeiler und ergänzen nacheinander Rolle, Aufgabenkontext, dynamische Inhalte, Beispiele und eine abschließende Hervorhebung. Dies ist die klarste YouTube-Demonstration genau des im Artikel beschriebenen Aufbaus „Rolle + Kontext + Aufgabe + Einschränkungen + Format“, einschließlich der dabei auftretenden Fehlerbilder.
Einsteiger
42 MinutenPrompt Engineering Tutorial – Meistern Sie ChatGPT und LLM-Antworten
freeCodeCamp.org. Ein längerer, sorgfältig erklärter Kurs, dessen Umfang die investierte Zeit rechtfertigt. Die Kapitel zu bewährten Verfahren, Zero-Shot im Vergleich zu Few-Shot und dem Erscheinungsbild von Halluzinationen in durch Prompts erzeugten Ausgaben bieten genau die richtige Vertiefung, sobald Sie die fünf Artikelbeispiele verinnerlicht haben.
Neu bei KI20 MinutenGoogles 9-Stunden-KI-Prompt-Engineering-Kurs in 20 Minuten
Tina Huang. Tina fasst Googles offiziellen Prompting Essentials-Kurs in die fünfteilige TCREI-Struktur (Task, Context, References, Evaluate, Iterate) zusammen und veranschaulicht sie mit Beispielen. Nachdem der Artikel Ihnen fünf Umformulierungen gezeigt hat, vermittelt dieses Video das Rezept, das Google selbst Mitarbeitern beibringt, damit Sie Ihre eigenen Prompts umformulieren können, ohne unsere zu kopieren.
Neu bei KI
29 MinutenTree of Thoughts: bewusstes Problemlösen mit großen Sprachmodellen (vollständige Studienbesprechung)
Yannic Kilcher. Yannic erläutert die ursprüngliche Tree-of-Thoughts-Studie von Princeton und DeepMind — den Zyklus aus generate, score, prune und backtrack (erzeugen, bewerten, verwerfen und zurückgehen), warum er die Genauigkeit beim Game of 24 von 4 % auf 74 % steigert und wann die Technik ihre zehnfachen Tokenkosten nicht mehr rechtfertigt. Das Video zwingt Sie dazu, ToT als Suchalgorithmus zu verstehen, nicht als magisches Präfix für einen Prompt.
Mittelstufe25 MinutenPrompting 101 – Grundlagen des Promptings
Anthropic. Zwei Mitglieder des Applied-AI-Teams von Anthropic bauen live einen praxisnahen Prompt auf und ergänzen schrittweise eine Rolle, strukturierte Abschnitte und ausdrückliche Denkschritte. Es ist die glaubwürdigste Demonstration auf YouTube dafür, Chain-of-Thought einzusetzen, ohne daraus ein Ritual zu machen. Zugleich konkretisiert sie die Aussage des Artikels: Fügen Sie nicht überall „Let's think step by step“ ein.
Mittelstufe
22 MinutenContext Engineering für Agenten
LangChain. Lance Martin erläutert das Modell „Schreiben, Auswählen, Komprimieren, Isolieren“ anhand konkreter Beispiele: wann eine Aktionshistorie zusammenzufassen ist, wann Zustand in Dateien ausgelagert werden sollte und wann Unteragenten allein zum Schutz des Kontexts des übergeordneten Agenten sinnvoll sind. Das entspricht nahezu direkt dem Artikelabschnitt zur praktischen Verwaltung von 1M-Token-Fenstern.
Fortgeschritten
8 MinutenContext Rot: Wie mehr Eingabe-Tokens die LLM-Leistung beeinflussen
Chroma. Kelly Hong stellt Chromas Untersuchung von 18 Modellen vor: weshalb Needle-in-a-Haystack-Ergebnisse irreführend sein können, wie die Leistung bei Mehrdeutigkeit und Ablenkungen nachlässt und warum selbst einfache Aufgaben zur Wiederholung von Zeichenketten jenseits von 500 Tokens schlechter werden. Der Vortrag ist kurz, evidenzbasiert und liefert genau den Befund, den Sie ernst nehmen sollten, bevor der Artikel zu technischen Maßnahmen übergeht.
Fortgeschritten
131 MinutenWie ich LLMs nutze
Andrej Karpathy. Springen Sie bei 1:53:29 zum Kapitel „ChatGPT Memory, Custom Instructions“. Karpathy zeigt seine tatsächlichen benutzerdefinierten Anweisungen, erläutert, wann er ChatGPT ausdrücklich bittet, sich eine Information zu merken, und wann er die automatische Erfassung zulässt, und benennt die Abwägungen. Das entspricht dem Artikelansatz „einmal bewusst einrichten“ stärker als die meisten Einsteigeranleitungen.
Einsteiger
36 MinutenJede ChatGPT-Funktion in 37 Minuten
Tina Huang. Die Bereiche Personalisierung, Erinnerungsfunktion und benutzerdefinierte Anweisungen werden innerhalb einer umfassenden Führung durch alle ChatGPT-Funktionen erklärt. Das ist der richtige Rahmen, denn diese Einstellungen entfalten ihren Nutzen erst, wenn Sie verstehen, was damit konfiguriert wird – Projekte, GPTs, geplante Aufgaben, Sprachmodus und mehr. Nutzen Sie das Video als Begleitung, während Sie in einem anderen Tab tatsächlich Einstellungen → Personalisierung öffnen.
Einsteiger42 MinutenPrompt Engineering Tutorial – Meistern Sie ChatGPT und LLM-Antworten
freeCodeCamp.org. Springen Sie bei 31:20 zum Kapitel „Zero-Shot and Few-Shot Prompts“. Dort sehen Sie dieselbe Aufgabe klar demonstriert – einmal ohne und einmal mit einigen Beispielen. Genau auf diesem Kontrast baut der Artikelabschnitt auf. Die früheren Teile zu Prompt-Denkweise und bewährten Verfahren liefern hilfreichen Hintergrund, wenn Sie ohne breiteren Kontext direkt vom Artikel kommen.
Einsteiger25 MinutenPrompting 101 | Programmieren mit Claude
Anthropic. Beispiele sind einer der zehn Bestandteile, die Anthropic hier behandelt. Sie sehen, wie sie einem realen Kundenprompt hinzugefügt werden und die Modellausgabe verändern. Das ist nützlich, wenn Sie Few-Shot-Prompting innerhalb eines umfassenderen Prompts statt als isolierten Trick kennenlernen möchten.
Einsteiger
3 MinutenDie Entwicklung von OpenAI o1
OpenAI. Dieses dreiminütige Erstanbietervideo dokumentiert, wie das OpenAI-Team o1 bei der Einführung präsentierte. Es hilft, die Geschichte der Kategorie zu verstehen, belegt aber weder die internen Abläufe aktueller Modelle noch das beste Prompting-Muster für einen anderen Anbieter oder eine andere Aufgabe.
Mittelstufe
28 Minuteno1 – was geschieht hier? Warum o1 ein drittes Modellparadigma ist + 10 Dinge, die Sie vielleicht nicht wissen
AI Explained. Das Video bietet eine unabhängige Erklärung der frühen o1-Rahmung und ihrer Auswirkungen auf das Prompting. Es ist nützlicher historischer Kontext; seine Aussagen zu o1 sollten jedoch nicht automatisch auf spätere OpenAI-Modelle, R1, Claude-Thinking-Modi oder andere Anbieter übertragen werden.
Mittelstufe
77 MinutenKI-Prompt-Engineering: ein Tiefeneinblick
Anthropic. Vier Prompt-Engineering-Fachleute von Anthropic aus Forschung, Alignment, angewandter KI und Developer Relations sprechen ausführlich über ihren Arbeitsalltag: wie sie Prompts unter Zeitdruck überarbeiten, was „Ehrlichkeit“ in Anweisungen bedeutet und wann XML-Gerüste helfen oder stören. Das Ebenenmodell des Artikels deckt sich unmittelbar mit ihrer Beschreibung der Arbeit. Hier lässt sich dieses Denkmodell am besten aus erster Hand hören.
Fortgeschritten25 MinutenPrompting 101 | Programmieren mit Claude
Anthropic. Das Applied-AI-Team von Anthropic entwickelt in einer Live-Sitzung einen Prompt für die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen. Es beginnt mit einer vagen Anweisung und arbeitet sich schrittweise zu etwas vor, das ein Entwickler tatsächlich ausliefern könnte. Dabei werden genau die Überarbeitungen an System- und Entwicklerebene sichtbar, die der Artikel beschreibt. Sehen Sie sich das Video an, bevor Sie die Checkliste des Artikels zu Beispielen, Ausgabestruktur und Ablehnungsverhalten erneut lesen.
Fortgeschritten
10 MinutenDer beste ChatGPT-Prompt, den ich je erstellt habe – zwei Monate Kuratierung für einen Prompt, der Prompts schreibt
Lawton Learns. Das Video demonstriert einen C.R.A.F.T.-Metaprompt (Context, Role, Action, Format, Target audience; auf Deutsch: Kontext, Rolle, Aktion, Format und Zielgruppe). Er ist ein nützlicher Kandidat, um das Verhalten eines prompt-erzeugenden Prompts zu testen; seine Ausgaben sind jedoch nicht garantiert konsistent, richtig oder für die Anwendungsfälle eines Teams geeignet.
Mittelstufe20 MinutenGoogles 9-Stunden-KI-Prompt-Engineering-Kurs in 20 Minuten
Tina Huang. Tina stellt einen fünfteiligen Rahmen aus Aufgabe, Kontext, Referenzen, Bewertung und Iteration sowie vier benannte Iterationsschritte vor. Diese Elemente können beim Entwurf eines Kandidatenschemas helfen; die Beispiele zu Agenten und Chain-of-Thought spiegeln jedoch Zeit und Kontext des Kurses. Testen Sie jedes abgeleitete Muster an repräsentativen Fällen, bevor es in eine freigegebene Bibliothek aufgenommen wird.
Mittelstufe131 MinutenWie ich große Sprachmodelle nutze
Andrej Karpathy. Karpathy zeigt seine tatsächliche tägliche Nutzung von ChatGPT, Claude, Gemini, Grok und Perplexity. Er teilt laufende Gespräche auf dem Bildschirm statt polierter Einzelprompts. Sie sehen, wann er nachfragt, mitten im Thread das Modell wechselt oder einen Ansatz verwirft und neu beginnt – genau die iterative Schleife des Artikels, vorgeführt von jemandem, der solche Systeme beruflich entwickelt.
Einsteiger
9 MinutenMeistern Sie die perfekte ChatGPT-Prompt-Formel (in nur 8 Minuten)!
Jeff Su. Eine sechsteilige Formel — Aufgabe, Kontext, Beispiele, Persona, Format und Ton — wird mit Beispielen aus dem Büroalltag wie Trainingsplänen, Lebensläufen und internen E-Mails erläutert. Sie bietet einen kompakten Rahmen, der sich mit mehreren Mustern des Artikels überschneidet.
Einsteiger
26 MinutenAlle wesentlichen KI-Fähigkeiten in 25 Minuten (2025)
Tina Huang. Das Kapitel zum Prompting (02:30–09:20) stellt zwei kombinierbare englische Eselsbrücken vor — „tiny crabs ride enormous iguanas“ (task, context, references, evaluate, iterate; auf Deutsch: Aufgabe, Kontext, Referenzen, bewerten, iterieren) und „ramen saves tragic idiots“ (revisit, separate, try analogous, introduce constraints; auf Deutsch: erneut prüfen, trennen, Analoges versuchen, Einschränkungen einführen). Beide lassen sich unmittelbar den Mustern zum Iterieren und Verfeinern im Artikel zuordnen und helfen, wenn eine einmalig angewandte Formel nicht zum Ziel führt.
Einsteiger