Schnellere Recherche, klarere Entwürfe oder einfach intelligenteres Brainstorming? Die Kommunikation mit KI ist einfacher als gedacht. Kleine Anpassungen in der Art und Weise, wie Sie Fragen stellen und nachfassen, können die Ergebnisse von mittelmäßig zu überraschend gut verwandeln. Stellen Sie es sich vor wie die Anleitung eines hochbegabten Praktikanten, der nie schläft, manchmal rät und Klarheit liebt. Sie geben ihm einen kleinen Anstoß, und er hilft. Sie führen ihn an, und er brilliert. Sie ignorieren den Kontext … und er rät trotzdem. Sie kennen das ja.
Hier finden Sie eine vollständige Anleitung zur Kommunikation mit KI , inklusive schneller Erfolge, fortgeschrittener Techniken und einer Vergleichstabelle, damit Sie das passende Werkzeug für Ihre Bedürfnisse auswählen können. Wenn Sie nur einen kurzen Überblick benötigen, beginnen Sie mit dem Schnellstart und den Vorlagen. Falls Sie tiefer in die Materie einsteigen möchten, sind die detaillierten Anleitungen genau das Richtige für Sie.
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Wie man mit KI spricht ✅
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Klare Ziele – Beschreiben Sie dem Modell genau, wie „gut“ aussieht. Keine Gefühle, keine Hoffnungen – keine Kriterien.
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Kontext + Einschränkungen – Modelle profitieren von Beispielen, Struktur und Grenzen. Die Dokumentation der Anbieter empfiehlt ausdrücklich, Beispiele anzugeben und die Ausgabeform zu spezifizieren [2].
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Iterative Verfeinerung – Ihre erste Eingabeaufforderung ist ein Entwurf. Verbessern Sie sie anhand der Ergebnisse; die Dokumentationen der wichtigsten Anbieter empfehlen dies ausdrücklich [3].
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Verifizierung und Sicherheit – Fordern Sie das Modell auf, Quellen anzugeben, zu begründen und sich selbst zu überprüfen – und führen Sie dennoch eine Doppelprüfung durch. Standards existieren nicht ohne Grund [1].
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Das richtige Werkzeug für die jeweilige Aufgabe wählen – Manche Modelle eignen sich hervorragend zum Codieren; andere entfalten ihre Stärken bei längeren Kontexten oder der Planung. Die Best Practices der Hersteller weisen ausdrücklich darauf hin [2][4].
Seien wir ehrlich: Viele „Prompt-Hacks“ sind nichts anderes als strukturiertes Denken mit freundlicher Zeichensetzung.
Kurzer, zusammengesetzter Mini-Fall:
Ein Produktmanager fragte: „Erstellen Sie eine Produktspezifikation?“ Ergebnis: allgemein gehalten.
Verbesserung: „Sie sind ein Produktmanager auf Mitarbeiterebene. Ziel: Spezifikation für verschlüsselte Freigabe. Zielgruppe: Mobile-Entwickler. Format: Einseitiges Dokument mit Umfang, Annahmen und Risiken. Einschränkungen: Keine neuen Authentifizierungsabläufe; Kompromisse aufzeigen.“
Ergebnis: Eine nutzbare Spezifikation mit expliziten Risiken und klaren Kompromissen – da Ziel, Zielgruppe, Format und Einschränkungen von Anfang an definiert waren.
Wie man mit KI spricht: Schnellstart in 5 Schritten ⚡
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Beschreiben Sie Ihre Rolle, Ihr Ziel und Ihre Zielgruppe.
Beispiel: Sie sind ein Coach für juristisches Schreiben. Ziel: Dieses Memo optimieren. Zielgruppe: Nichtjuristen. Vermeiden Sie Fachjargon und achten Sie auf Genauigkeit. -
Formulieren Sie eine konkrete Aufgabe mit Rahmenbedingungen.
Schreiben Sie den Text auf 300–350 Wörter um; fügen Sie eine dreiteilige Zusammenfassung hinzu; behalten Sie alle Datumsangaben bei; entfernen Sie alle Unklarheiten. -
Geben Sie Kontext und Beispiele an.
Fügen Sie Codeausschnitte, Stile, die Ihnen gefallen, oder ein kurzes Beispiel ein. Modelle folgen den von Ihnen vorgegebenen Mustern; laut offizieller Dokumentation verbessert dies die Zuverlässigkeit [2]. -
Bitten Sie um Begründungen oder Überprüfungen.
Beschreiben Sie Ihre Schritte kurz; listen Sie Annahmen auf; kennzeichnen Sie fehlende Informationen. -
Iterieren – den ersten Entwurf nicht akzeptieren.
Gut. Jetzt um 20 % kürzen, die prägnanten Verben beibehalten und Quellen direkt im Text zitieren. Iteration ist eine bewährte Methode, nicht nur eine alte Weisheit [3].
Definitionen (nützliche Kurzform)
Erfolgskriterien: die messbare Messlatte für „gut“ – z. B. Länge, Zielgruppenorientierung, erforderliche Abschnitte.
Einschränkungen: die nicht verhandelbaren Vorgaben – z. B. „keine neuen Behauptungen“, „APA-Zitate“, „≤ 200 Wörter“.
Kontext: die minimalen Hintergrundinformationen, um Rätselraten zu vermeiden – z. B. Produktzusammenfassung, Nutzerprofil, Fristen.
Vergleichstabelle: Tools zur Kommunikation mit KI (absichtlich etwas ungewöhnlich) 🧰
Die Preise ändern sich. Viele bieten kostenlose Basisversionen mit optionalen Upgrades an. Die Kategorien sind grob, damit die Informationen nützlich bleiben und nicht sofort veralten.
| Werkzeug | Am besten geeignet für | Preis (ungefähr) | Warum es für diesen Anwendungsfall funktioniert |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | Allgemeines logisches Denken, Schreiben; Programmierhilfe | Kostenlos + Pro | Starke Befolgung von Anweisungen, breites Ökosystem, vielseitige Eingabeaufforderungen |
| Claude | ausführliche Kontextdokumentation, sorgfältige Argumentation | Kostenlos + Pro | Hervorragend geeignet für ausführliche Erklärungen und schrittweises Denken; standardmäßig sanftmütig. |
| Google Gemini | webbasierte Aufgaben, Multimedia | Kostenlos + Pro | Gute Suchergebnisse; besonders gut bei der Kombination aus Bildern und Text. |
| Microsoft Copilot | Büroabläufe, Tabellenkalkulationen, E-Mails | In einigen Tarifen enthalten + Pro | Leben dort, wo Ihre Arbeit lebt – nützliche Einschränkungen integriert |
| Verwirrung | Forschung + Zitate | Kostenlos + Pro | Prägnante Antworten mit Quellenangaben; schnelle Suchvorgänge |
| Mitte der Reise | Bilder und Konzeptzeichnungen | Abonnement | Visuelle Erkundung; lässt sich gut mit textbasierten Aufgabenstellungen kombinieren. |
| Poe | ein Ort, um viele Modelle auszuprobieren | Kostenlos + Pro | Schneller Wechsel; Experimente ohne Verpflichtung |
Bei der Auswahl sollten Sie das Modell an den Kontext anpassen, der Ihnen am wichtigsten ist – lange Dokumente, Codierung, Recherche mit Quellen oder Visualisierungen. Die Best-Practice-Seiten der Anbieter heben oft die Stärken ihres jeweiligen Modells hervor. Das ist kein Zufall [4].
Die Anatomie einer wirkungsvollen Aufforderung 🧩
Verwenden Sie diese einfache Struktur, wenn Sie dauerhaft bessere Ergebnisse erzielen möchten:
Rolle + Ziel + Zielgruppe + Format + Einschränkungen + Kontext + Beispiele + Prozess + Ergebnisprüfungen
Sie sind Senior Product Marketer. Ziel: Verfassen Sie ein Launch-Briefing für eine datenschutzorientierte Notiz-App. Zielgruppe: Führungskräfte mit hohem Arbeitsaufkommen. Format: Einseitiges Memo mit Überschriften. Vorgaben: Klare Sprache, keine Redewendungen, Aussagen müssen überprüfbar sein. Kontext: Fügen Sie die Produktzusammenfassung unten ein. Beispiel: Orientieren Sie sich am Ton des beigefügten Memos. Vorgehensweise: Gehen Sie Schritt für Schritt vor; stellen Sie zunächst drei klärende Fragen. Ergebnisse: Schließen Sie mit einer Risikoliste (5 Stichpunkte) und einem kurzen FAQ ab.
Dieser prägnante Satz ist um Längen besser als vage Einzeiler.
Vertiefung 1: Ziele, Rollen und Erfolgskriterien 🎯
Modelle respektieren klare Rollen. Legen Sie fest, wer die Assistenz übernimmt, wie Erfolg aussieht und wie er beurteilt wird. Geschäftsorientierte Anleitungen empfehlen, Erfolgskriterien im Voraus zu definieren – das sorgt für einheitliche Ergebnisse und erleichtert deren Bewertung [4].
Taktischer Tipp: Bitten Sie das Modell um eine Checkliste mit Erfolgskriterien, bevor es etwas schreibt. Weisen Sie es dann an, sich am Ende anhand dieser Checkliste selbst zu bewerten.
Vertiefung 2: Kontext, Einschränkungen und Beispiele 📎
KI ist nicht hellseherisch; sie sucht nach Mustern. Man muss ihr die richtigen Muster vorgeben. Die wichtigsten Informationen gehören an den Anfang, und die gewünschte Ausgabestruktur muss klar definiert sein. Bei längeren Eingaben weisen die Herstellerdokumentationen darauf hin, dass Reihenfolge und Struktur die Ergebnisse in längeren Kontexten maßgeblich beeinflussen [4].
Probieren Sie diese Mikrovorlage aus:
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Kontext: Maximal 3 Stichpunkte zur Zusammenfassung der Situation
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Quellenmaterial: eingeklebt oder beigefügt
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Do: 3 Kugeln
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Nicht: 3 Kugeln
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Format: bestimmte Länge, Abschnitte oder Schema
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Qualitätskriterien: Was eine A+-Antwort beinhalten muss
Vertiefung 3: Logisches Denken auf Abruf 🧠
Wenn Sie sorgfältiges Nachdenken wünschen, bitten Sie kurz darum. Fordern Sie einen kompakten Plan oder eine Begründung an; einige offizielle Leitfäden empfehlen, die Planung komplexer Aufgaben zu fördern, um die Einhaltung von Anweisungen zu verbessern [2][4].
Kurzer Hinweis:
Planen Sie Ihr Vorgehen in nummerierten Schritten. Formulieren Sie Ihre Annahmen. Geben Sie anschließend nur die endgültige Antwort an und fügen Sie am Ende eine fünfzeilige Begründung hinzu.
Kleiner Hinweis: Mehr Begründungstext ist nicht immer besser. Achten Sie auf ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Klarheit und Prägnanz, damit Sie sich nicht in Ihren eigenen Ausführungen verlieren.
Vertiefungsrunde 4: Iteration als Superkraft 🔁
Behandeln Sie das Modell wie einen Mitarbeiter, den Sie in Zyklen coachen. Bitten Sie um zwei kontrastierende Entwürfe mit unterschiedlichen Tonalitäten oder fordern Sie nur die Gliederung . Verfeinern Sie diese anschließend. OpenAI und andere empfehlen ausdrücklich iterative Verfeinerungen – weil sie funktionieren [3].
Beispielschleife:
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Nennen Sie mir drei Umrissvarianten aus verschiedenen Blickwinkeln.
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Wähle die stärksten Elemente aus, füge die besten Teile zusammen und schreibe einen Entwurf.
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Um 15 % kürzen, Verben aufwerten und einen Absatz mit skeptischen Argumenten und Zitaten hinzufügen.
Vertiefungsthema 5: Leitplanken, Verifizierung und Risiko 🛡️
KI kann nützlich sein, aber dennoch Fehler machen. Um Risiken zu minimieren, empfiehlt es sich, etablierte Risikomanagement-Frameworks zu nutzen: Definieren Sie die Risiken, fordern Sie Transparenz und integrieren Sie Prüfungen auf Fairness, Datenschutz und Zuverlässigkeit. Das NIST AI Risk Management Framework beschreibt Vertrauenswürdigkeitsmerkmale und praktische Funktionen, die Sie in Ihre Arbeitsabläufe integrieren können. Fordern Sie das Modell auf, Unsicherheiten offenzulegen, Quellen anzugeben und sensible Inhalte zu kennzeichnen – anschließend überprüfen Sie die Ergebnisse [1].
Bestätigungsaufforderungen:
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Nennen Sie die drei wichtigsten Annahmen. Bewerten Sie für jede Annahme deren Glaubwürdigkeit und geben Sie eine Quelle an.
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Nennen Sie mindestens zwei seriöse Quellen; falls keine existieren, geben Sie dies bitte deutlich an.
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Geben Sie ein kurzes Gegenargument zu Ihrer eigenen Antwort und stellen Sie dann einen Konsens her.
Deep Dive 6: Wenn Models es übertreiben – und wie man sie im Zaum hält 🧯
Manchmal werden KIs übereifrig und fügen Komplexität hinzu, die man nicht angefordert hat. Anthropics Leitfaden prangert eine Tendenz zur Überentwicklung an; die Lösung sind klare Beschränkungen, die explizit „keine Extras“ festlegen [4].
Kontrollvorschlag:
Nehmen Sie nur Änderungen vor, die ich ausdrücklich anfordere. Vermeiden Sie das Hinzufügen von Abstraktionen oder zusätzlichen Dateien. Halten Sie die Lösung minimal und fokussiert.
Wie man mit KI für Forschung vs. Umsetzung kommuniziert 🔍⚙️
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Recherchemodus: Bitten Sie um unterschiedliche Standpunkte, deren Vertrauenswürdigkeit und um Zitate. Verlangen Sie eine kurze Bibliografie. Da sich die Fähigkeiten schnell weiterentwickeln, sollten Sie alle wichtigen Punkte überprüfen [5].
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Ausführungsmodus: Formatvorgaben, Länge, Tonfall und nicht verhandelbare Punkte festlegen. Checkliste und abschließende Selbstprüfung anfordern. Prägnant und testbar halten.
Multimodale Tipps: Text, Bilder und Daten 🎨📊
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Für Bilder: Beschreiben Sie Stil, Kamerawinkel, Stimmung und Komposition. Fügen Sie nach Möglichkeit 2–3 Referenzbilder bei.
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Für Datenaufgaben: Fügen Sie Beispielzeilen und das gewünschte Schema ein. Geben Sie dem Modell an, welche Spalten beibehalten und welche ignoriert werden sollen.
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Bei gemischten Medien: Geben Sie an, wo jedes Element hingehört. „Eine einleitende Absatz, dann ein Diagramm, dann eine Bildunterschrift mit einem kurzen Text für Social Media.“
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Bei langen Dokumenten gilt: Das Wesentliche zuerst; die Reihenfolge ist bei sehr großen Kontexten wichtiger [4].
Fehlerbehebung: wenn das Modell seitlich steht 🧭
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Zu ungenau? Fügen Sie Beispiele, Einschränkungen oder ein Formatierungsgerüst hinzu.
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Zu ausführlich? Legen Sie ein Wortlimit fest und bitten Sie um eine Zusammenfassung in Stichpunkten.
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Haben Sie den Sinn nicht verstanden? Formulieren Sie die Ziele neu und fügen Sie 3 Erfolgskriterien hinzu.
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Erfindest du etwas? Dann verlange Quellen und einen Hinweis auf die Unklarheit. Zitiere eine Quelle oder schreibe „keine Quelle“.
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Überheblicher Tonfall? Nachfrage nach Absicherung und Konfidenzwerten.
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Halluzinationen bei Forschungsaufgaben? Überprüfen Sie Ihre Ergebnisse anhand anerkannter Rahmenwerke und Primärquellen; Risikohinweise von Normungsorganisationen gibt es nicht umsonst [1].
Vorlagen: kopieren, anpassen, los geht's 🧪
1) Recherche mit Quellen:
Sie sind wissenschaftliche Hilfskraft. Ziel: Zusammenfassung des aktuellen Konsenses zu [Thema]. Zielgruppe: Nicht-Fachleute. 2–3 seriöse Quellen einbeziehen. Vorgehensweise: Annahmen auflisten; Unsicherheiten vermerken. Ergebnis: 6 Stichpunkte + 1 Absatz Zusammenfassung. Einschränkungen: Keine Spekulationen; bei begrenzter Evidenz dies angeben. [3]
2) Inhalt erstellen:
Sie sind Redakteur/in. Ziel: Einen Blogbeitrag zum Thema [Thema] verfassen. Ton: freundlich-sachlich. Format: Überschriften 2/3 mit Stichpunkten. Länge: 900–1100 Wörter. Fügen Sie einen Abschnitt mit Gegenargumenten hinzu. Schließen Sie mit einer Zusammenfassung (TL;DR) ab. [2]
3) Coding-Hilfe:
Sie sind ein erfahrener Entwickler. Ziel: Implementierung von [Feature] in [Stack]. Einschränkungen: Keine Refaktorierungen außer auf Anfrage; Fokus auf Klarheit. Vorgehensweise: Skizzieren Sie den Ansatz, listen Sie die Vor- und Nachteile auf und programmieren Sie anschließend. Ergebnis: Codeblock + minimale Kommentare + ein 5-stufiger Testplan. [2][4]
4) Strategie-Memo:
Sie sind Produktstratege. Ziel: Schlagen Sie 3 Optionen zur Verbesserung von [Kennzahl] vor. Geben Sie Vor- und Nachteile, Aufwand und Risiken an. Ergebnis: Tabelle + 5-Punkte-Empfehlung. Fügen Sie Annahmen hinzu; stellen Sie am Ende 2 klärende Fragen. [3]
5) Überprüfung langer Dokumente:
Sie sind technischer Redakteur. Ziel: Das beigefügte Dokument zusammenfassen. Platzieren Sie den Quelltext oben im Kontextfenster. Ausgabe: Management Summary, Hauptrisiken, offene Fragen. Einschränkungen: Originalterminologie beibehalten; keine neuen Aussagen. [4]
Häufige Fehler, die es zu vermeiden gilt 🚧
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Vage Anfragen wie „Macht das besser“. Besser inwiefern?
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keine Einschränkungen vorliegen , füllt das Modell die Lücken mit Schätzungen.
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Einmaliges Prompten ohne Iteration. Der erste Entwurf ist selten der beste – das gilt auch für Menschen [3].
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Verzicht auf die Überprüfung bei wichtigen Ergebnissen. Übernahme von Risikostandards und Hinzufügen von Kontrollen [1].
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Ignorieren Sie die Empfehlungen Ihres Arztes , die Ihnen ganz klar sagen, was funktioniert. Lesen Sie die Dokumentation [2][4].
Mini-Fallstudie: Vom Unklaren zum Fokus 🎬
Unklare Aufgabenstellung:
Schreibe ein paar Marketingideen für meine App.
Wahrscheinliches Ergebnis: verstreute Ideen; geringes Signal.
Verbesserte Aufgabenstellung mit unserer Struktur:
Sie sind Lifecycle-Marketer. Ziel: Entwicklung von 5 Aktivierungsexperimenten für eine datenschutzorientierte Notiz-App. Zielgruppe: Neukunden in der ersten Woche. Einschränkungen: Keine Rabatte; messbar. Format: Tabelle mit Hypothese, Schritten, Kennzahl und erwarteter Wirkung. Kontext: Nutzer verlieren nach dem zweiten Tag das Interesse; wichtigstes Feature ist verschlüsseltes Teilen. Kontrollfragen: Stellen Sie vor der Angebotserstellung 3 klärende Fragen. Anschließend liefern Sie die Tabelle und eine 6-zeilige Managementzusammenfassung.
Ergebnis: präzisere Ideen mit konkreten Ergebnissen und ein sofort umsetzbarer Plan. Keine Zauberei – einfach Klarheit.
Wie man mit KI kommuniziert, wenn viel auf dem Spiel steht 🧩
Wenn es um Themen wie Gesundheit, Finanzen, Recht oder Sicherheit geht, ist besondere Sorgfalt geboten. Nutzen Sie Risikorahmen als Entscheidungsgrundlage, fordern Sie Quellenangaben an, holen Sie eine Zweitmeinung ein und dokumentieren Sie Annahmen und Grenzen. Der NIST AI RMF bietet eine solide Grundlage für die Erstellung Ihrer eigenen Checkliste [1].
Checkliste für Situationen mit hohem Einsatz:
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Entscheidungskriterien, Schadensszenarien und Minderungsmaßnahmen definieren.
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Fordern Sie Zitate an und heben Sie die Unsicherheit hervor.
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Stelle eine kontrafaktische Frage: „Wie könnte das falsch sein?“
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Lassen Sie sich vor dem Handeln von einem menschlichen Experten beraten.
Schlussbemerkung: Zu lang, ich habe es nicht gelesen 🎁
Die Kommunikation mit KI ist keine Frage von Zaubersprüchen. Es geht um strukturiertes Denken, das klar formuliert wird. Rolle und Ziel festlegen, Kontext liefern, Einschränkungen hinzufügen, nach Begründungen fragen, iterieren und überprüfen. So erhalten Sie Ergebnisse, die erstaunlich hilfreich – manchmal sogar erfreulich – sind. Manchmal weicht das Modell ab, und das ist in Ordnung; Sie lenken es einfach wieder in die richtige Richtung. Die Kommunikation selbst ist die eigentliche Arbeit. Und ja, manchmal vermischt man Metaphern wie ein Koch zu viele Gewürze … dann reduzieren Sie die Menge und veröffentlichen das Ergebnis.
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Definiere den Erfolg von Anfang an
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Geben Sie Kontext, Einschränkungen und Beispiele an.
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Bitten Sie um Begründungen und Überprüfungen.
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Wiederhole zweimal
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Werkzeug der Aufgabe zuordnen
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Überprüfen Sie alle wichtigen Punkte.
Referenzen
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NIST – Rahmenwerk für das Risikomanagement künstlicher Intelligenz (AI RMF 1.0). PDF
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OpenAI-Plattform – Schnellstartanleitung für Entwickler. Link
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OpenAI-Hilfezentrum – Empfohlene Vorgehensweisen für die Entwicklung von ChatGPT. Link
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Anthropic Docs – Bewährte Methoden zur Eingabe von Prompts (Claude). Link
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Stanford HAI – KI-Index 2025: Technische Leistungsfähigkeit (Kapitel 2). PDF