Auf der Suche nach der optimalen Vorlage für den Einstieg ins Prompting

In der Ära der künstlichen Intelligenz hat sich die Interaktion zwischen Mensch und Maschine grundlegend gewandelt. Die Eingabe von Befehlen hat sich von einer rein technischen Notwendigkeit zu einer Kunstform entwickelt. Prompting ist nicht mehr nur ein Kommunikationsmittel, sondern die primäre Schnittstelle zur Generierung von Inhalten mit Large Language Models (LLMs). Für Content-Creator und Blogger, deren Arbeit von der Effizienz und Qualität der generierten Texte abhängt, entscheidet die Beherrschung dieser Disziplin über den Erfolg. Ein gut formulierter Prompt kann aus einer vagen, generischen Antwort einen präzisen, maßgeschneiderten Inhalt machen. Diese Fähigkeit, die KI durch präzise Anweisungen zu steuern, ist zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil geworden, der Kreativität und Produktivität signifikant steigert.

Das Experiment: Aufbau und Kontext der Untersuchung

Um die grundlegenden Prinzipien effektiven Promptings zu beleuchten, haben wir die KI einfach mal selbst gefragt. Gemini [2], Claude [3], chatGPT [4] und Perplexity [5] haben wir folgende Aufgabe gestellt [1]:

Ich brauche deine Expertise als KI-Prompting-Berater.

Deine Aufgabe: Fasse die absolut wichtigsten, praxiserprobten und handlungsorientierten Regeln für das Schreiben effektiver Prompts in einer nummerierten Liste zusammen. Die Liste soll sich an Anfänger richten.

Anforderungen an die Liste:
- Länge: Maximal 200 Wörter.
- Fokus: Konzentriere dich auf die Bereiche Klarheit, Präzision und Kontext.
- Beispiele: Füge nach jeder Regel ein kurzes, konkretes Anwendungsbeispiel hinzu.

Zusätzliche Aufgabe:
- Erstelle am Ende der Liste einen flexiblen Rahmenprompt, den man als Vorlage für zukünftige, gute Anfragen nutzen kann. Dieser Rahmenprompt sollte die in der Liste genannten Prinzipien exemplarisch umsetzen.

Der Zweck dieses Experiments war es, durch den direkten Vergleich der Antworten zu erkennen, welche Prinzipien von allen Modellen als universell angesehen werden und wo sich ihre Ansätze unterscheiden. Diese Erkenntnisse dienen als Grundlage für die Ableitung einer umfassenden Best-Practice-Empfehlung.

Modell-Porträts: Eine Kurzanalyse der KI-Empfehlungen

Gemini 2.5 Flash: Der strukturierte Pragmatiker

Gemini 2.5 Flash präsentierte vier Hauptregeln für effektives Prompting: Präzision und Konkretheit, die Zuweisung einer Rolle (Persona) an die KI, die Bereitstellung von ausreichend Kontext und die Festlegung von Format und Stil. Die herausragende Stärke von Geminis Antwort liegt in der didaktischen Aufbereitung der Informationen. Jede Regel wird durch ein klares “Schlecht:”- und “Gut:”-Beispiel illustriert, was die Prinzipien nicht nur beschreibt, sondern ihren Wert unmittelbar visuell vermittelt. Diese Kontrastdarstellung macht die Regeln für Anfänger sofort verständlich und anwendbar. Die Beispiele zeigen auf intuitive Weise, wie ein vager Prompt wie “Schreib über Katzen” durch Hinzufügen von Präzision (“Schreib einen 200-Wörter-Artikel über die 5 größten Katzenrassen, die für Anfänger geeignet sind”) zu einem nützlichen und zielgerichteten Befehl wird. Dieser Ansatz lässt vermuten, dass Gemini besonders darauf optimiert ist, Wissen in einem leicht verdaulichen und praxisnahen Format zu vermitteln.

Claude: Der Detail-Enthusiast

Claude lieferte eine Liste von fünf Regeln, die sich durch ihre Detailgenauigkeit auszeichnet: Spezifisch und detailliert sein, Format und Länge definieren, relevanten Kontext liefern, konkrete Beispiele nutzen und die eigene Rolle/Zielgruppe definieren. Eine bemerkenswerte Nuance in Claudes Antwort ist die explizite Trennung zwischen der Regel “Nutze konkrete Beispiele” und der Regel “Definiere deine Rolle/Zielgruppe”. Während andere Modelle diese Aspekte oft unter einem gemeinsamen Prinzip subsumieren, betrachtet Claude sie als zwei separate, wenn auch komplementäre Variablen. Die separate Nennung von Beispielen zur Stilreferenz (“Schreibe wie in diesem Stil:”) verdeutlicht ein tiefes Verständnis für die Komplexität von Prompt-Parametern. Es zeigt, dass die bloße Zuweisung einer Rolle für die KI nicht immer ausreicht, um den gewünschten Ton oder die gewünschte Ausdrucksweise zu erzielen. Diese feine Unterscheidung erhöht die Flexibilität des Nutzers und ermöglicht eine präzisere Steuerung des Outputs.

chatGPT: Der klare Wegbereiter

chatGPT fasste seine Empfehlungen in fünf Regeln zusammen: Klar und eindeutig sein, präzise sein, Kontext geben, das gewünschte Format definieren und Grenzen setzen. Der einzigartige Fokus auf das “Setzen von Grenzen” ist hier besonders hervorzuheben. Während andere Modelle dies implizit über Längenangaben abdecken, erhebt chatGPT es zu einem eigenständigen, fundamentalen Prinzip. Diese Regel entspringt einer pragmatischen Einsicht aus der täglichen Nutzung von KI-Modellen, nämlich der Notwendigkeit, eine Überflutung mit Informationen oder eine unstrukturierte Antwort zu verhindern. chatGPTs Ratschlag ist darauf ausgerichtet, dem Nutzer eine klare Kontrolle über den Umfang und die Detailtiefe des Ergebnisses zu geben, was für die sofortige Nutzbarkeit des Outputs entscheidend ist.

Perplexity: Der kompakte Problemlöser

Perplexity präsentierte ebenfalls fünf Regeln, die sich durch ihre direkte und handlungsorientierte Sprache auszeichnen: Klar und eindeutig sein, präzise Anweisungen geben, ausreichend Kontext liefern, Rollen oder Perspektiven nutzen und Struktur einfordern. Der Begriff “Fordere Struktur ein” ist besonders aktiv formuliert und suggeriert, dass der Nutzer die KI aktiv in die gewünschte Richtung lenken muss. Der gesamte Ansatz von Perplexity ist weniger didaktisch als vielmehr auf schnelle Problemlösung ausgerichtet. Dies wird auch durch das zusätzliche Angebot einer “kurzen Einsteiger-Checkliste” unterstrichen. Die kompakte Darstellung und der Fokus auf sofort umsetzbare Anweisungen deuten auf eine Designphilosophie hin, die den Nutzer als pragmatischen Anwender sieht, der schnell und effizient zum gewünschten Ergebnis kommen möchte.

Tiefenanalyse: Die universellen Prinzipien und die feinen Nuancen

Trotz der unterschiedlichen Herangehensweisen und Formulierungen konvergieren alle vier Modelle auf eine unbestreitbare Kerngruppe von Prinzipien, die als “Goldene Triade” des Promptings bezeichnet werden können. Diese drei Regeln bilden das Fundament jeder effektiven Anfrage:

Klarheit und Präzision: Alle Modelle betonen die Notwendigkeit, Mehrdeutigkeiten zu eliminieren und genau zu benennen, was man möchte. Begriffe wie “präzise”, “spezifisch”, “klar” und “eindeutig” finden sich in allen vier Antworten wieder.
Kontext und Hintergrund: Die Bereitstellung relevanter Hintergrundinformationen wird von allen als essenziell betrachtet, um die Anfrage in den richtigen Rahmen zu setzen und die KI zum besseren Verständnis der Absicht zu befähigen.
Format und Struktur: Die Definition des gewünschten Ausgabeformats, sei es eine Liste, eine Tabelle oder eine bestimmte Länge, wird übergreifend als entscheidend für die Usability und Lesbarkeit des Outputs hervorgehoben.

Diese Konvergenz ist von zentraler Bedeutung: Sie demonstriert, dass die genannten Prinzipien die universelle “Grammatik” der Kommunikation mit LLMs darstellen. Wer diese drei Regeln beherrscht, hat bereits einen Großteil der Herausforderungen gemeistert und die Effizienz seiner Interaktionen signifikant verbessert.

Abseits der universellen Prinzipien offenbaren die Modelle feine Unterschiede in den Aspekten, die sie besonders hervorheben. Während Gemini und Claude die Wichtigkeit der Rolle der KI betonen, setzt Claude zusätzlich auf die Nutzung von Beispielen zur Stildefinition. chatGPT hingegen fokussiert einzigartig auf das Prinzip des “Setzens von Grenzen”. Diese Unterschiede sind keine Widersprüche, sondern komplementäre Strategien, die sich in verschiedenen Anwendungsfällen als wertvoll erweisen. Das “Setzen von Grenzen” reflektiert die Notwendigkeit, die KI zu disziplinieren, um einen fokussierten und nutzbaren Output zu erhalten. Die Betonung von “Beispielen” hingegen ist eine fortgeschrittene Technik, um subtile Nuancen wie Stil und Ton präzise zu steuern. Die Modelle bieten dem Nutzer somit einen Werkzeugkasten an, in dem je nach Bedarf die passende Strategie gewählt werden kann.

Praxis-Check: Ein Vergleich der Rahmenprompts

Die von den Modellen vorgeschlagenen Rahmenprompts sind die praktische Umsetzung der in den Regeln formulierten Prinzipien. Sie dienen als Blaupausen, die von Anfängern sofort genutzt werden können, um ihre Anfragen zu strukturieren. Ein kritischer Vergleich dieser Templates offenbart nicht nur die unterschiedlichen Ansätze in der Theorie, sondern auch die praktischen Philosophien, die jedes Modell verfolgt.

Gegenüberstellung der vier Templates:

Gemini: Der Template ist eine klare, hierarchische Liste von Platzhaltern, die den Benutzer wie ein Formular leitet. Er ist visuell ansprechend und schrittweise aufgebaut.
Claude: Der umfangreichste Template, der die meisten Parameter abdeckt und dem Nutzer maximale Kontrolle ermöglicht. Er ist in klar definierte Sektionen unterteilt.
chatGPT: Der Prompt ist als fließender Text formuliert, der sich stark an das Format einer natürlichsprachlichen Anfrage anlehnt. Dieser Ansatz kann für Nutzer, die sich von strukturierten Listen überfordert fühlen, intuitiver sein.
Perplexity: Der kompakteste und direkteste Prompt. Er konzentriert sich auf das absolute Minimum und legt den Fokus auf Effizienz.

Die Wahl des anfängerfreundlichsten Rahmenprompts hängt von der psychologischen Präferenz des Nutzers ab. Der Satz-Prompt von chatGPT könnte für Nutzer, die eine natürlichere, weniger technische Herangehensweise bevorzugen, besser geeignet sein. Eine klare, visuelle Liste wie die von Gemini könnte für Anwender, die schrittweise und strukturiert vorgehen wollen, von Vorteil sein. Die umfassende Vorlage von Claude ist ideal für Nutzer, die von Anfang an maximale Kontrolle wünschen. Es gibt somit keinen “besten” Prompt, sondern verschiedene Ansätze, die den unterschiedlichen Lern- und Arbeitsstilen Rechnung tragen.

Fazit: Ein guter Prompt-Ansatz für den Einstieg

Der Vergleich der vier führenden KI-Modelle hat gezeigt, dass es eine universelle, grundlegende “Grammatik” des Promptings gibt. Die “Goldene Triade” aus Klarheit & Präzision, Kontext und Struktur wird von allen Modellen als das unbestreitbare Fundament angesehen. Darüber hinaus haben die Modelle ergänzende Stärken in den Bereichen “Rollen” (Gemini, Claude, Perplexity), “Beispiele” (Gemini, Claude) und “Grenzen” (chatGPT) identifiziert. Diese Elemente sind keine Konkurrenz, sondern ein erweiterter Werkzeugkasten, der es ermöglicht, die KI für immer komplexere Aufgaben zu steuern.

Basierend auf den Stärken aller vier Modelle kann eine optimierte, synthetisierte Vorlage erstellt werden, die die Klarheit von Gemini, die Vollständigkeit von Claude, die Pragmatik von chatGPT und die Direktheit von Perplexity vereint. Diese Vorlage dient als Ausgangsbasis für den Blogger-Alltag, da sie die wesentlichen Komponenten abdeckt und gleichzeitig flexibel bleibt:

Deine Aufgabe: [Aufgabe, mit klarem Ziel].

Kontext: [Gib alle relevanten Hintergrundinformationen, die die KI benötigt, um die Aufgabe möglichst gut zu verstehen].
 
Format: [Wie soll die Ausgabe dargestellt werden, z.B. im Fließtext oder als Stichpunktliste].

Länge: [Länge des Textes, den die KI schreiben soll, z.B. max. Anzahl der Wörter].

Für den praktischen Einsatz empfiehlt es sich, zunächst die “Goldene Triade” zu verinnerlichen und zu nutzen, um die grundlegenden Fähigkeiten im Prompting zu entwickeln. Sobald man sich damit sicher fühlt, können schrittweise weitere Elemente wie die Definition der Rolle oder die Angabe von Beispielen hinzugefügt werden, um die Qualität und Genauigkeit der generierten Inhalte weiter zu steigern:

Deine Rolle: [Welche Rolle nimmt die KI ein, z.B. den KI-Berater].

Zielgruppe: [Für wen sind die Ergebnisse gedacht, z.B. KI-Anfänger].

Schreibstil: [Gib an, in welchem Stil der Text geschrieben werden soll, z.B. in der dritten Person, Höflichkeitsform "Sie" statt "Du"]

Beispiele: [Nutze Beispiele, um Dein Anliegen zu konkretisieren oder auch um gewisse Aspekte auszuschließen].

Wichtig ist auch, sich bewusst zu machen, dass Prompting ein iterativer Prozess ist. Es ist nicht ungewöhnlich, einen Prompt nach der ersten Antwort anzupassen und zu verfeinern, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Die Beherrschung dieser Prinzipien ist der Schlüssel zur Entfaltung des vollen Potenzials von KI-Modellen für die eigene Kreativität und Produktivität, was einen signifikanten Vorteil im digitalen Wettbewerb darstellt. Das ist die Basis.

Referenzen

[1] Die Ausgaben der Modelle sind in diesem Dokument festgehalten.

[2] Google Gemini

[3] Claude

[4] ChatGPT

[5] Perplexity