Prompten

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Prompten Anleitungen und Tools für Textinhalte

🔥 Maiks Tipps für gute Transformer Prompts
Seit dem technischen Schritt im Februar 2026 und die gesamte Steigerung der Leistungsfähigkeit der Modelle, hat sich bei der Bedeutung des Promptens etwas geändert. Ja, gute Prompts sind immer noch wichtig, aber sie spielen ihre Rolle nur aus, wenn sie auf das Zusammenspiel mit gutem strukturierten Kontext ausgelegt sind.

Mit anderen Worten: Die Systeme sind mittlerweile so gut, mittelmäßige Prompts zu kompensieren. Diese ganze "Prompt-Engineering" Welle ist nicht mehr nötig. Grundsätzliche Kenntnisse, wie ein guter Prompt aufgebaut ist, bleiben dennoch:

• Rolle geben, als was das System agieren soll. Zusätzlich: Für wen ist das Ergebnis gedacht?
• Zielformat: Was soll wie ausgegeben werden?
• Beispiele und Kontext wirken Wunder.

Prompten Hilfen für Bildinhalte

Exkurs: Prompt Architekturen

Prompts für klassische Transformer-Modelle, also die Standard-LLM, die wir aus den letzten Jahren kennen. Diese Architekturen ("Frameworks") arbeiten alle ähnlich und orientieren sich an den klassischen W-Fragen. Die Modelle gelten eher als Eselsbrücken als denn als großartig unterschiedliche Ergebnislieferanten. Diese Prompts werden aktuell gerne auch hier und da despektierlich als "Boomer-Prompts" bezeichnet.

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| G-R-A-D-E
Goal
Request
Action
Detail
Examples | GUIDE-Modell
Goal: Was willst Du?
User: Für wen ist das Ergebnis?
Instruction: Konkrete Anweisung
Details: Details für das gute Ergebnis
Example: Beispiele nennen

| R-I-S-E
Specify the Role
Describe the Input
Ask for Output Steps
Describe Expecations |
| ROMANE - (Quelle)
Rolle
Objective - Oberstes Ziel
Meta-Anweisungen
Anwendungsbeispiele
Nicht zu lang
Experimentieren

| R-T-F
Act as a Role
Create a Task
Show as Format | S-C-E-T
Situtation
Complication
Expectation
Task |
| P-E-C-R-A
Purpose
Expectation
Context
Request
Action | R-O-S-E-S
Role
Objective
Scenario
Expected
Solution
Steps

| T-A-G
Define the Task
State The Action
Clarify The Goal |
| T-R-E-F
Task
Requirement
Expectation
Format
| S-T-A-R
Situation
Task
Action
Result

| P-A-S
Problem
Agitate
Solve |
| B-A-B
Explain Situation Before - State After - Bridge To Solution | C-A-R-E
Give Context
Describe Action
Clarify Result
Give Example

| E-R-A
Define Expectation
Clear Role
Outline Action |
| A-P-E
Action
Purpose
Expectation | R-A-C-E
Role
Action
Context
Expectation | C-O-A-S-T
Context
Objective
Actions
Scenario
Task |
| S-E-E-D
Scenario: Define the situation
Expertise: Specify role of AI
Execute: Describe task
Deliverable: Set the format | P-E-E-L
Persona: Assign a role
Explain: Explain the goal
Examples: Add examples
Limitations: Tone, Format | R-E-X
Set Roles
Paste Examples
Set Expectations |
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Prompting für Reasoning-Modelle
Prompting für Reasoning-Modelle ist etwas anders ausgelegt. Sie sind vorwiegend für tiefere Recherche gedacht.

Entscheidend hier:

• Einfache und direkte Prompts
• Kurze und klare Anweisungen
• Vermeidung von Komplexität
• Keine expliziten Aufforderungen zum schrittweisen Denken
• Markdown, XML-Tags oder Abschnittstitel zur Strukturierung
• Mit einfachen Prompts ohne Beispiele beginnen
• Bei Bedarf wenige, präzise Beispiele hinzufügen
• Klare Einschränkungen und Erfolgskriterien definieren
• Genaue Parameter für erfolgreiche Antworten angeben
• Übergeordnete Ziele statt detaillierter Schritte vorgeben