30 MinutenKI-Tools, die Sie täglich verwenden werden (und wie)
Sie erkennen getrennte Workflow-Phasen und entwickeln testbare Kriterien zur Werkzeugwahl für jede Phase.
MittelstufeKI-Produktivität
Googles 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.
Hinweis von AI Expert
Nutzen Sie den Rahmen als zu testendes historisches Kursmaterial, nicht als vollständigen Bibliotheksstandard. Die Freigabe sollte von aktuellem Modell, Richtlinie, Datengrenze und Bewertungsergebnissen abhängen.
Was Sie aus diesem Video mitnehmen sollten
Sie leiten eine mögliche Prompt-Struktur ab und ergänzen vor der Prüfung Felder für Verantwortlichkeit, Versionierung, Bewertung, Grenzen und Rückfall.
Das sollten Sie zuerst ansehen oder wissen
Sie können selbstständig prompten; nun machen Sie daraus gemeinsam nutzbare Ressourcen.
Zuletzt geprüft: 11. Aug. 2026
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Fahren Sie mit demselben Lernpfad fort und sehen Sie die nächsten kuratierten Begleitvideos.
30 Minuten
25 MinutenPrompting 101 – Grundlagen des Promptings
Sie können eine Rolle, strukturierte Abschnitte und ausdrückliche Denkschritte in einen Prompt integrieren, ohne Chain-of-Thought zu ritualisieren.
MittelstufePrompt-Engineering
28 Minuteno1 – was geschieht hier? Warum o1 ein drittes Modellparadigma ist + 10 Dinge, die Sie vielleicht nicht wissen
Sie verstehen eine historische Darstellung von o1 und vergleichen anschließend eine direkte Aufgabenspezifikation mit anderen unterstützten Prompt-Varianten für aktuelles Modell und aktuelle Arbeitslast.
MittelstufePrompt-Engineering
Thema vertiefen
Sorgfältig ausgewählte externe Kurse, die dieses Thema vertiefen.
DeepLearning.AIChatGPT Prompt Engineering für Entwickler
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.
Mittelstufe~1,5 Stunden
Microsoft LearnWork Smarter with AI: Craft Effective Prompts for Microsoft Copilot
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.
Mittelstufe~1h 5m · self-paced
Coursera · Vanderbilt UniversityPrompt-Engineering für ChatGPT
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.
Einsteiger~18 Stunden