36 MinutenJede ChatGPT-Funktion in 37 Minuten
Sie konfigurieren die Personalisierung bewusst, statt Erinnerungen, Anweisungen und Projektkontext miteinander verschwimmen zu lassen.
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.
Aufgenommen wurde das Video, damit Sie Few-Shot-Prompting innerhalb eines vollständigen Prompts und nicht nur als isolierten Trick sehen. Achten Sie darauf, wie sich die Ausgabe verändert, sobald die Beispiele hinzukommen.
Sie können Beispiele in eine umfassendere Prompt-Struktur einfügen und abschätzen, wie sie die Modellausgabe verändern.
Sie kennen zunächst die grundlegende Prompt-Struktur aus dem Artikel – Beispiele sind hier nur eine von mehreren Schichten.
Zuletzt geprüft: 18. Mai 2026
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36 MinutenSie konfigurieren die Personalisierung bewusst, statt Erinnerungen, Anweisungen und Projektkontext miteinander verschwimmen zu lassen.
13 MinutenSie gestalten einen Meeting-Workflow, der Transkripte, Zusammenfassungen und Maßnahmen erfasst und die menschliche Prüfung beibehält.
14 MinutenSie erkennen praktische KI-Schritte für E-Mails: Threads zusammenfassen, Antworten entwerfen, den Ton anpassen und Nachfassaufgaben organisieren.
Sorgfältig ausgewählte externe Kurse, die dieses Thema vertiefen.
Dr. Jules White
Die akademische Ergänzung zum Kurzkurs von DeepLearning.AI: dieselbe Disziplin, ausführlicher behandelt und für Menschen ohne Programmierkenntnisse konzipiert. Dr. White vermittelt Prompting nicht als Sammlung von Tricks, sondern anhand wiederverwendbarer Muster wie „Eingaben anfordern“, „Gliederung erweitern“, „Faktenprüfliste“ und „Menüaktionen“. Danach gestalten Sie Prompts für LLMs systematisch, statt Ergebnisse zu erraten.
Isa Fulford · Andrew Ng
Neunzig Minuten für die Intuition eines ganzen Jahres. Wenn Sie begonnen haben, Code zu schreiben, der ein LLM aufruft – oder kurz davorstehen –, ist dies der effizienteste Online-Kurs, um die Lücke zwischen „mit ChatGPT experimentieren“ und „eine Funktion mit LLM-Aufruf produktiv bereitstellen“ zu schließen.
Microsoft Learn
Prompt engineering, but for the tool most office workers will actually touch first. Microsoft's own four-part prompting framework (goal, context, source, expectation) is a genuinely useful mental model, and unlike the generic ChatGPT prompting courses already in our catalog, this one is grounded entirely in Microsoft 365 Copilot's specific quirks and grounding behavior.