Zehn Prompt-Gewohnheiten, die wirklich funktionieren

Für gute Ergebnisse von einem KI-Modell brauchen Sie keine Geheimformeln. Anthropic und OpenAI veröffentlichen beide Leitfäden dazu, wie man ihre Modelle brieft, und die Ratschläge überschneiden sich stärker, als man denkt. Der Leitfaden von Anthropic beginnt mit einem Bild, das man sich merken sollte: Behandeln Sie das Modell wie eine brillante, aber neue Mitarbeiterin, der der Kontext zu Ihren Normen und Abläufen fehlt. Fast jede Gewohnheit unten folgt daraus.

Vorab eines. Der Leitfaden von Anthropic setzt voraus, dass Sie wissen, wie ein gutes Ergebnis aussieht, und es überprüfen können. Bevor Sie an einem Prompt feilen, schreiben Sie in ein, zwei Sätzen auf, was Erfolg bedeutet.

1. Briefen Sie wie bei einer fähigen neuen Kollegin

Die goldene Regel von Anthropic: Zeigen Sie Ihren Prompt jemandem, der kaum Kontext zur Aufgabe hat. Wäre diese Person verwirrt, ist es das Modell auch. Ein Satz zur Rolle, die es einnehmen soll, hilft zusätzlich. Statt „Schreiben Sie ein Newsletter-Intro“ versuchen Sie „Sie schreiben für unseren B2B-Newsletter: Verfassen Sie ein Intro mit 60 Wörtern für Bestandskunden, das ankündigt, dass unser Support jetzt ab 8 Uhr erreichbar ist.“

2. Sagen Sie, warum, nicht nur was

Wenn Sie den Grund für eine Anweisung nennen, versteht das Modell Ihr Ziel besser und verallgemeinert aus der Erklärung. Anthropics eigenes Beispiel ersetzt „Verwenden Sie NIEMALS Auslassungspunkte“ durch den Grund: Der Text wird von einer Sprachausgabe vorgelesen, die sie nicht aussprechen kann. Statt „Fassen Sie sich kurz“ versuchen Sie „Fassen Sie sich kurz, denn der Text erscheint als Benachrichtigung auf dem Sperrbildschirm eines Smartphones.“

3. Ersetzen Sie vage Wörter durch Zahlen und Formate

OpenAI rät, Kontext, Ergebnis, Länge, Format und Stil genau zu benennen und schwammige, ungenaue Beschreibungen zu streichen. Statt „Eine eher kurze Produktbeschreibung, nicht zu lang“ versuchen Sie „Eine Produktbeschreibung in 3 bis 5 Sätzen, die die Leser direkt anspricht und mit dem Preis endet.“

4. Verlangen Sie das Ergebnis, nicht Vorschläge

Modelle nehmen Ihre Worte wörtlich. Anthropic stellt fest, dass „Ändern Sie diese Funktion, um ihre Leistung zu verbessern“ besser funktioniert als „Können Sie Änderungen vorschlagen“, und dass Sie mehr als das Nötigste ausdrücklich verlangen müssen. Statt „Haben Sie Ideen für diese Überschrift?“ versuchen Sie „Schreiben Sie diese Überschrift in drei Varianten neu: eine sachliche, eine verspielte, eine rund um eine Zahl.“

5. Sagen Sie, was zu tun ist, nicht nur, was zu lassen ist

Beide Leitfäden betonen das: Eine Liste von Verboten lässt das Modell raten, was Sie eigentlich wollen. Statt „Kein Fachjargon“ versuchen Sie „Schreiben Sie so, dass ein neuer Kunde ohne technisches Vorwissen jeden Satz versteht.“

6. Zeigen Sie drei bis fünf Beispiele

Einige gut gewählte Beispiele verbessern Genauigkeit und Einheitlichkeit. Anthropic empfiehlt drei bis fünf, nah an Ihrem echten Anwendungsfall und so unterschiedlich, dass das Modell kein zufälliges Muster kopiert; auch OpenAI rät zu einer breiten Auswahl an Eingaben. Statt „Schreiben Sie Betreffzeilen in unserem Stil“ versuchen Sie „Hier sind vier Betreffzeilen, die bei uns gut funktioniert haben; schreiben Sie fünf neue im selben Stil für die Frühjahrsaktion.“

7. Trennen Sie Anweisungen und Material

Wenn Anweisungen, Hintergrund und Quelltext ineinanderlaufen, kann das Modell das eine für das andere halten. Anthropic schlägt vor, jeden Teil in ein eigenes XML-artiges Tag mit klarem Namen zu setzen; OpenAI nennt Trennzeichen wie dreifache Anführungszeichen oder Markdown-Überschriften. Statt einen Bericht direkt unter Ihre Frage zu kopieren, versuchen Sie „Fassen Sie den folgenden Bericht in fünf Stichpunkten zusammen“, gefolgt vom Bericht zwischen klar benannten Tags.

8. Langes Material zuerst, die Frage zuletzt

Bei langen Dokumenten rät Anthropic, das Material nach oben und die Frage ans Ende zu stellen; in seinen Tests verbesserte das die Antwortqualität um bis zu 30 Prozent, besonders bei mehreren Dokumenten. Wenn das Modell zuerst die relevanten Stellen zitiert, bleibt es fokussiert. Statt „Was sagt dieser Vertrag zur Kündigung?“ über vierzig Seiten zu setzen, stellen Sie die Seiten an den Anfang und enden mit „Zitieren Sie zuerst die Stellen zur Kündigung und erklären Sie dann in einfachen Worten, was sie für uns bedeuten.“

9. Erlauben Sie „Ich weiß es nicht“, und verlangen Sie eine Prüfung

Anthropics Leitfaden gegen Halluzinationen beginnt damit, dem Modell ausdrücklich zu erlauben, Unwissen zuzugeben. Bitten Sie es, für jede Aussage eine Quelle zu nennen oder seine Antwort vor dem Abschluss anhand Ihrer Kriterien zu prüfen. Statt „Welchen Marktanteil haben unsere drei Mitbewerber?“ versuchen Sie „Nutzen Sie nur die beigefügten Berichte, nennen Sie für jede Zahl die Quelle, und sagen Sie es, wenn eine Zahl dort nicht steht.“

10. Geben Sie denkenden Modellen ein Ziel, kein Drehbuch

Viele aktuelle Modelle denken nach, bevor sie antworten. OpenAI vergleicht ein Reasoning-Modell mit einem erfahrenen Kollegen, dem man ein Ziel gibt, und ein klassisches GPT-Modell mit einem Junior, der explizite Anweisungen braucht. Anthropic ergänzt, dass ein Prompt wie „Denken Sie gründlich nach“ oft zu besserem Denken führt als ein von Hand geschriebener Schritt-für-Schritt-Plan. Statt eines Rezepts in zehn Schritten für eine Analyse versuchen Sie „Finden Sie heraus, warum unsere Conversions im März gesunken sind; prüfen Sie zuerst die Daten und sagen Sie mir dann, was Sie tun würden.“

Testen, dann teilen, was funktioniert

Probieren Sie einen Prompt an mehreren echten Fällen aus, bevor Sie sich darauf verlassen, und behalten Sie die beste Version. OpenAI empfiehlt außerdem, Evaluierungen aufzubauen, damit Sie merken, wenn sich eine neue Modellversion anders verhält.

Ein Prompt, der funktioniert, ist Unternehmenswissen. Behandeln Sie ihn auch so.

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