Prompt Engineering klingt viel komplizierter, als es ist. Es besteht lediglich aus wenigen Grundgedanken, die bei der Gesprächsführung mit einem KI-Sprachmodell helfen. Schauen wir mal, wie du kreative Gespräche mit ChatGPT, Claude oder Gemini führst.

Wie arbeitet ein Sprachmodell?

Du saßt doch auch irgendwann vor ChatGPT und warst davon berührt, wie menschlich die KI deine erste Frage beantwortet war. Was hast du damals gefragt? Und was war die Frage, die du zuletzt einer KI gestellt hast? Hier einige ganz grundlegende Gedanken, die uns beim Prompt-Engineering für kreative Projekte helfen werden.

• Ein Sprachmodell liest verdammt viel Text und setzt die darin enthaltenen Wörter in Bezug zueinander. Viel mehr ist es nicht. Dass sich die Antworten so menschlich lesen, liegt daran, dass die KI durch die vielen Texte hervorragend darin ist, so zu formulieren, wie wir Menschen.
• Eine KI schreibt wie ein Mensch – aber sie ist kein Mensch. Sie weiß, dass eine Zitrone eine Zitrusfrucht und gelb ist und häufig in Sätzen auftaucht, in denen auch “sauer” steht. Eine KI hat kein Gefühl für sauren Geschmack. Weil sie keine Gefühle haben.
• Die Antwort eines Sprachmodells ist eine Mischung aus Wahrscheinlichkeit (Wie nahe stehen sich die Wörter “Zitrone“ und “sauer”?) und Zufall. Denn der Satz „Eine Zitrone schmeckt …” könnte auch anders weitergehen (siehe Bild). Das gewählte Wort kann zufällig gewählt werden.
• Die KI kann ziemlich „generisch“, also banal, klingen. Besser werden Antworten, wenn der Sprachraum (!), in dem die Wahrscheinlichkeiten berechnet werden, im Prompt eingeschränkt wird.
• Eine KI funktioniert nicht wie eine Datenbank oder wie andere, exakte technische Systeme. Zwar geben die Betreiber der Sprachmodelle sich große Mühe, ihren Systemen das Rechnen beizubringen oder eine historische Reihenfolge von Ereignissen. Aber das gelingt nur begrenzt. Denn: Text rein, wahrscheinlicher und zufälliger Text raus.
• Eine KI kann unfassbar viel Text verarbeiten. Antworten, zu denen es (fast) keinen Text gibt, fallen sehr zufällig bzw. “kreativ” aus.

Oder, anders gesagt: Dein Sprachmodell ist eine ziemlich geniale Textverarbeitungsmaschine. Nicht mehr und nicht weniger. Übrigens gilt Ähnliches auch für die Bild-KIs wie Midjourney oder Flux. Allerdings bin ich mit diesen nicht so erfahren, deshalb schreibe ich nichts dazu.

Nur noch ein, vielleicht wichtiger, Gedanke: Ich persönlich bin aus den oben genannten Gründen gar nicht mehr über die Flüssigkeit und Menschlichkeit der Antworten von Sprachmodellen überrascht. Meiner Meinung nach steckt die eigentliche Magie eher darin, dass sie uns verstehen!

Selbst hemdsärmelige Anweisungen an ChatGPT, Claude oder Gemini werden meist ordentlich beantwortet. Offen gesagt, ist das viel mehr, als ich von vielen Menschen sagen kann.

Doch mit noch besseren Anweisungen, aka Prompts, können wir noch mehr aus den Sprachmodellen holen. Fangen wir damit an.

Grundlagen des Prompt Engineering

Kurz gesagt: Beim Prompt Engineering formulierst du Eingaben (Prompts) so, dass das Modell deine Anforderungen versteht. Du kannst drei Hauptarten von Prompts nutzen:

1. Fragen stellen: Formuliere direkte Fragen, um das Modell zu konkreten Themen zu befragen. Je präziser die Frage, desto relevanter die Antwort. Beispiel: „Welche Eigenschaften hat eine dystopische Stadt in der Science-Fiction?“
2. Anweisungen geben: Gib klare Anweisungen, um strukturierte Ergebnisse zu erhalten. Zum Beispiel: „Beschreibe eine Szene in einem verlassenen Vergnügungspark bei Nacht.“
3. Beispiele geben: Zeige dem Modell durch Beispiele, welche Art von Antwort du erwartest. Zum Beispiel: „Erstelle eine Liste mit zehn ungewöhnlichen Charaktereigenschaften, ähnlich zu: ‚Hat immer ein seltsames Instrument dabei‘.“

Das war’s schon. Am besten kombinierst du diese drei Prompt-Arten: Du stellst eine gut formulierte Frage, gibst eine klare Anweisung über den Input und den Output und gibst noch Beispiele in Textform, die die Richtung vorgeben.

Aber eins nach dem anderen.

Warum sind kreative Projekte anders?

Die beste Definition von Kreativität lautet: Kreativität ist die Fähigkeit, etwas zu erschaffen, was neu oder originell und dabei nützlich oder brauchbar ist.

Darin enthalten sind auch Ergebnisse, die aus bestehenden Inhalten neu oder originell zusammengestellt sind. Es gibt ja nicht unendlich viele Töne und schon gar nicht unendlich viele Wörter. Also kommt es auf die Kombination an.

Genau hier liegt die Stärke von KI-Sprachmodellen. Sie können blitzschnell riesige Mengen an Informationen verarbeiten und neue Verbindungen herstellen. Das macht sie zu idealen Partnern für kreative Projekte. Sie können:

• Ideen generieren und Brainstorming unterstützen.
• Unerwartete Perspektiven einbringen.
• Komplexe Konzepte vereinfachen.
• Verschiedene Stile und Tonalitäten adaptieren.
• Als Sparringspartner für die Weiterentwicklung von Ideen dienen.

ABER: Sie können auch ziemlich langweiliges Zeugs produzieren, weil sie oft auf häufige Wortverbindungen und gängige Formulierungen zurückgreifen. Um wirklich kreative Ergebnisse zu erzielen, musst du die KI gezielt anleiten und herausfordern.

Wenn deine KI eine Zusammenfassung einer Studie oder die Übersetzung einer E-Mail erledigen soll, braucht sie nur ihre Sprachfähigkeit und soll nicht kreativ sein. Wenn sie dir Fragen beantworten soll („Was ist Kreativität?”) greift sie auf ihr Wissen zurück und soll dieses gut formulieren.

In kreativen Projekten sollen die Sprachmodelle einerseits den Blick über den Tellerrand einbringen, andererseits Stile kombinieren oder kopieren. Und das tun sie am besten im Ping-Pong mit einem Menschen.

Die Herausforderung beim KI-Einsatz in kreativen Projekten liegt in der Balance. Mal ist enge Führung nötig, mal mehr Freiraum. Ein faszinierender Balanceakt.

Strategien für effektives KI-Prompting in kreativen Projekten

Ich habe die Liste der verschiedenen Techniken und Strategien für das Prompting in kreativen Projekten in zwei Kategorien aufgeteilt, damit sie nicht zu beliebig wird. Die erste Kategorie beschreibt so etwas wie die Gesprächsführung mit der KI – also den Ablauf von Prompts. Mit den Tipps der zweiten Kategorie kannst du die Inhalte zielgenauer entwickeln.

Beides überschneidet sich ein wenig. Deshalb schau dir beide Kategorien an.

Prompting-Strategien

Hier geht es um die Gesprächsführung im Chat. Solltest du zum Beispiel mit einem Schreib-Tool arbeiten, das dir die Verbindung zu den Sprachmodellen herstellt (z.B. Lex.page, TextCortex oder Writer), dann ist deren Stärke, dass sie dir einen Teil dieser Arbeit abnehmen. Allerdings bist du dann auch in deren Workflow gefangen.

Deshalb ist es wichtig, diese Strategien zu verstehen, um sie möglicherweise selbst anzuwenden.

1. Iteratives Prompting

Starte mit einem allgemeinen Prompt und verfeinere ihn schrittweise. Lasse das Modell eine erste Antwort generieren und gib ihm dann spezifische Nachfragen, um das Ergebnis zu verbessern. Zum Beispiel: „Beschreibe eine futuristische Stadt.“ Danach kannst du nach Details fragen, wie „Füge einzigartige architektonische Elemente hinzu.“

2. Prompt-Chaining

Verwende eine Serie von zusammenhängenden Prompts, um komplexe Ideen zu entwickeln. Beginne mit einem allgemeinen Konzept und vertiefe es in mehreren Schritten. Zum Beispiel: Erst „Entwirf die Grundidee für ein Videospiel“, dann „Beschreibe die Hauptfigur des Spiels“ und schließlich „Beschreibe den zentralen Konflikt des Spiels.“

Prompt Chaining zerteilt eine komplexe Aufgabe in kleinere, handhabbare Schritte. Diese Schritte arbeitet das Modell nacheinander ab. Dadurch wird die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass das Modell jeden Schritt korrekt ausführt, da es sich auf einfachere, klar definierte Aufgaben konzentriert. Sprachmodelle sind darin besonders gut.

3. Lass die KI fragen.

Wenn du dir unsicher bist, welche Informationen für einen Prompt wichtig sind, dann bitte die KI, diese bei dir zu erfragen. Beispiel: „Ich möchte eine einzigartige Fantasiewelt erschaffen. Welche Fragen solltest du mir stellen, um mir dabei zu helfen?“ Die KI wird dann relevante Fragen zu Geografie, Magie, Kulturen etc. stellen.

4. Verlange mehr, als nötig.

Verlage jeweils mehrere oder gar viele Ideen. Statt einer Idee zu einer Kurzgeschichte, die im Mittelalter spielt und in der nur Kinder auftauchen, verlange mindestens zehn Ideen. Das erhöhte die Chance, dass auch außergewöhnliche Ideen dabei sind.

5. Einschränkungen setzen

Setze bewusst Einschränkungen, um kreative Lösungen zu fördern. Zum Beispiel: „Schreibe eine Kurzgeschichte ohne Dialoge“ oder „Entwirf ein Charakterdesign, das nur drei Farben verwendet.“

6. Feedback-Loop erstellen

Gib nach der ersten Antwort des Modells Feedback und verlange eine Überarbeitung. Beispiel: „Der Entwurf des Charakters ist gut, aber fokussiere mehr auf seine inneren Konflikte und weniger auf das Aussehen.“

7. Verdeckte Fragen stellen

Manchmal kannst du das Modell auf kreative Weise zu einer Antwort führen, indem du versteckte oder indirekte Fragen stellst. Zum Beispiel: „Was würde ein Kind denken, wenn es das erste Mal eine Stadt bei Nacht sieht?“

8. Persona-basiertes Prompting

Lass das Modell aus einer bestimmten Perspektive antworten. Beispiel: „Als erfahrener Drehbuchautor entwerfe eine Szene, in der der Protagonist seinen inneren Konflikt mit der Welt um sich herum darstellt.“

9. Speichere deine Prompts.

Jeder Prompt (oder jede Chain of Prompts) ähnelt den vorhergehenden, wenn du häufiger kreative Inhalte kreierst. Es ist Zeitverschwendung, diese Prompts jedes Mal neu zu schreiben. Deshalb nimm deine gut funktionierenden Prompts (siehe auch Beispiel-Prompt unten) und speichere sie so, dass du jeweils schnell darauf zugreifen kannst.

10. Entwickle dich und deine Prompt-Strategie immer weiter.

Sprachmodelle entwickeln sich ständig weiter. Selbst bei Nutzung desselben Systems können sich die Antworten innerhalb kurzer Zeit ändern. Dies liegt an Zufallsfaktoren und regelmäßigen Aktualisierungen der Systemanweisungen. Deshalb bleibe aufmerksam und passe deine Prompts an.

Inhalte mit Prompts designen

Hier geht es um das “Design” der Antwort. Wie soll diese aussehen und wie passt das zu deinem Projekt? Übrigens ist es dafür wichtig, dass du selbst weißt, was du eigentlich willst. Falls du dir darin bisher nicht ganz sicher bist, lass dir doch von der KI dazu die Fragen stellen, die wichtig sind (siehe oben).

1. Rollenspiele

Lass das Modell eine bestimmte Rolle oder Persönlichkeit einnehmen, um kreative Perspektiven zu gewinnen. Beispiel: „Du bist ein berühmter Architekt im Jahr 2100. Wie würdest du ein Haus entwerfen, das sowohl funktional als auch ästhetisch futuristisch ist?“

2. Kombination von Ideen

Fordere das Modell auf, zwei oder mehr unterschiedliche Konzepte zu kombinieren, um neue kreative Ideen zu entwickeln. Beispiel: „Kombiniere die Atmosphäre eines Noir-Films mit einem Science-Fiction-Weltraumabenteuer und entwerfe eine Szene.“

5. Anregen durch Kontrast

Nutze Kontraste, um interessante Konzepte zu entwickeln. Frage das Modell nach gegensätzlichen Ideen, um Spannung zu erzeugen. Beispiel: „Beschreibe, aus welchen Gründen der stärkste Mensch der Welt große Angst vor einem kleinen Kind haben könnte.“

6. Stil- und Tonmodulation

Experimentiere mit dem Schreibstil und Tonfall, indem du das Modell anweist, in unterschiedlichen Stilen zu antworten. Beispiel: „Erkläre das Konzept des Minimalismus im Design im Stil eines 1950er Werbetexters.“ Oder vielleicht als Bibeltext?

7. Brainstorming und Ideengenerierung

Verwende das Modell als Brainstorming-Partner. Bitte um eine Liste von Ideen zu einem bestimmten Thema, um einen Ausgangspunkt für die weitere Entwicklung zu bekommen. Beispiel: „Nenne zehn unkonventionelle Methoden, um Spannung in einer Kurzgeschichte aufzubauen.“ Und wenn du diese hast, kannst du jeweils zehn Beispiele dazu verlangen.

8. Klare Einschränkungen

Durch das Setzen von Einschränkungen lenkst du das Modell in eine bestimmte Richtung und vermeidest irrelevante oder ungenaue Antworten. Einschränkungen sorgen dafür, dass das Modell innerhalb eines definierten Rahmens arbeitet, was die Präzision und Relevanz der generierten Inhalte erhöht. Sprachmodelle haben eine große Menge an Wissen, und Einschränkungen helfen, dieses Wissen auf das Wesentliche zu konzentrieren.

Du kannst das Sprachmodell zum Beispiel in der Ausgabe einschränken („Schreibe den Text im Limerick-Format”) oder inhaltlich („Der Inhalt richtet sich ausschließlich an Soziologie-Student:innen”).

9. Simulation von Dialogen

Nutze das Modell, um Dialoge zwischen Charakteren zu simulieren, um ihre Stimmen und Persönlichkeiten zu erforschen. Beispiel: „Schreibe einen Dialog zwischen einem besorgten Wissenschaftler und einem skeptischen Politiker über ein bahnbrechendes Experiment.“

10. Few-Shot Prompting

Beispiele zur Orientierung geben: Beim Few-Shot Prompting gibst du dem Modell ein paar Beispiele, um ihm zu zeigen, welche Art von Antwort du erwartest. Diese Beispiele dienen als Kontext, sodass das Modell besser versteht, in welchem Stil oder Format die Antwort sein soll.

Da Sprachmodelle auf großen Textmengen trainiert wurden, haben sie ein tiefes Verständnis für Sprachmuster, Stil und Kontext entwickelt. Dieses Verständnis geht vermutlich tiefer als das, was du selbst über deinen gewünschten Sprachstil weißt. Wenn du dem Modell ein paar Beispiele gibst, kann es diese Muster erkennen und auf neue Inputs anwenden.

Dies ist besonders nützlich, wenn du spezifische Ergebnisse erzielen möchtest. Zum Beispiel: „Hier sind zwei Beispiele für kurze Geschichten im Stil des magischen Realismus.“ Schreibe nun eine neue Geschichte in demselben Stil.“ Falls du von deinem eigenen Schreibstil besonders überzeugt bist, dann gib der KI einige Texte von dir.

Abkürzung: Eine Prompt-Struktur für gute Texte

Das sind alles sehr unterschiedliche Strategien für unterschiedliche Anforderungen. Eine Anforderung ist rund um Sprachmodelle sehr häufig: einen ordentlichen Text für die Webseite, LinkedIn oder als E-Mail zu schreiben.

Für solche Pompts gibt es ein recht einfaches Format, das wir uns gut merken können:

1. Rolle der KI
2. Ziel des Textes
3. inhaltliche Details
4. Besonderheiten

Für einfache Textformen kann das direkt in den Chat-Schlitz geschrieben werden. Etwa:

„Du bist Experte für Kreativität. Du möchtest diese Expertise auf LinkedIn beweisen und dadurch weitere Kontakte aufbauen. Erstelle einen Text mit fünf überraschenden Tricks, wie eine KI beim Entwickeln von Kreativität helfen kann. Erkläre jeweils kurz, warum dieser Trick funktioniert und welche persönliche Kreativ-Eigenschaft damit trainiert wird. Verzichte dabei auf direkte Ansprache und Small-Talk. Reduziere den Text auf die fünf Tricks und formuliere diese in klarer, schnörkelloser Sprache. Ergänze den Text mit passenden Emojis und Hashtags.“

Das Ergebnis von Claude (siehe Bild) ist wirklich sehr reduziert. Hier könnte man den Prompt noch optimieren und auch eine textlich umfangreichere Ausarbeitung verlangen. Der Inhalt ist aber relativ gut, finde ich.

Was ChatGPT oder Gemini daraus machen, kannst du ja selbst ausprobieren. Und das ist übrigens MEIN Trick, die eigene Kreativität mittels KI zu fördern: Die Ergebnisse der verschiedenen Modelle zu analysieren und diese dann sogar im Chat mit den KIs zu diskutieren. Dabei weitest du dein inneres Kreativitäts-Fenster und lernst, darüber zu reden.

Erwartungsmanagement: Was funktioniert – was nicht?

Entwickle ein Bewusstsein für Limitierungen: Sei dir der Grenzen der KI bewusst und nutze die Sprachmodelle als Ausgangspunkt, als Partner – aber niemals Dauerlösung. Sie liefern Vorschläge und Ideen, können andere Stile simulieren, Gedanken ausarbeiten und die anstrengende Detailarbeit übernehmen.

Und sie brauchen Betreuung. Vielleicht wie ein guter Praktikant, der noch kein Gespür für die Gesamtsituation hat. Er hat den Vorteil, dass er (noch) nicht betriebsblind ist, also wird er auch überraschende und sogar ungemütliche Vorschläge einbringen. Aber er weiß auch nicht über den USP deiner Arbeit und er arbeitet eher zufällig in eine Richtung.

Merke: Je mehr Zeit und Arbeit du in das Training des Praktikanten und der KI steckst, umso besser werden die Ergebnisse später. Und umso mehr Zeit werden sie dir sparen.

Worauf du unbedingt achten musst: In allgemeinen Fragen wird die Antwort sehr generisch sein, in sehr speziellen Fragen wird die Antwort womöglich falsch sein. Denn wenn es keine Textinhalte dazu gibt, kann die KI das auch nicht wissen.

Merke: Eine KI kann nur begrenzt Schlussfolgerungen ziehen. Und sie kann meistens auch nicht wirklich gut rechnen.

Vielleicht dient hier das Bild mit dem Praktikanten als Faustregel: Wenn das kreative Ergebnis vorliegt, wird er daran beteiligt sein. Aber die Verantwortung für die korrekte, umfängliche und CI-konforme Umsetzung liegt am Ende bei dir.

Welches Sprachmodell nutzen?

Zunächst ist die Unterscheidung zwischen Sprachmodellen und KI-Tools, die diese Sprachmodelle nutzen, wichtig. Die einen liefern die Antworten – die anderen betten diese in ihren Workflow ein.

Wenn du also ein Sprachmodell nicht direkt nutzt, bist du von der Wahl des Tool-Herstellers abhängig. Es kann sein, dass dieser ein Sprachmodell nutzt, das nicht zu deiner kreativen Aufgabe passt. Deshalb ist es sinnvoll, in diesen Fällen darauf zu achten, dass der Tool-Hersteller “agnostisch” arbeitet. Dass er dich zwar mit seinem Workflow und seinen Strategien für gute Antworten unterstützt – aber du das Sprachmodell wechseln kannst.

Hier eine Übersicht der Sprachmodelle mit kurzen Kommentaren:

• ChatGPT: Das bekannteste Sprachmodell von OpenAI. Dieses gibt es in verschiedenen Ausführungen.
• Claude: Man sagt den Sprachmodellen von Anthropic gute Sprachfähigkeiten, fairen Umgang mit Daten und gute Umsetzung von Prompts nach.
• Gemini: Googles Sprachmodell, ist umfassend und sicherlich auch gut. Allerdings fehlt mir da die Erfahrung.

Es gibt noch sehr viele weitere Modelle, auf OpenRouter kannst du sie alle testen.

KI-Tools, die sich an Kreative richten. Deshalb hier nur eine Auswahl, die du beliebig vergrößern kannst:

• lex.page: Hiermit habe ich diesen Artikel geschrieben. Die Idee dahinter ist, dass KIs an einigen Stellen unterstützen – und der Rest eine gute Schreibumgebung ist. Das funktioniert.
• TextCortex: Eine ganz hervorragende, wenn auch etwas komplexe Schreibumgebung – aus Deutschland. Wenn es lex.page nicht gäbe, wäre das mein Tool der Wahl.
• NovelCrafter: Eine Schreibumgebung für belletristische Autor:innen. Sie ist sehr durchdacht und wird ausreichend durch Videos erklärt, leider mit englischer Sprache.

Vermisst du die großen Suiten wie Neuroflash, Writer & Co? Ich sehe diese vor allem Online-Marketing als hilfreich an. So richtig doll viel kreativen Freiraum bieten die nicht.

Selbstverständlich kannst du auch mit allen anderen KI-Tools arbeiten. Etwa mit Microsofts Pilot oder mit den KI-Funktionen von Notion. Diese sind – mit den Tipps in diesem Artikel – gut bedienbar und erbringen brauchbare Ergebnisse. Allerdings fehlt ihnen oft die Spezialisierung auf kreative Prozesse. Dennoch sind sie den Einstieg gut geeignet, um ein Gefühl für die Arbeit mit KI zu entwickeln.

Unabhängig vom gewählten Tool ist es wichtig, die eigenen kreativen Fähigkeiten weiterhin zu pflegen und zu entwickeln. KI sollte als Ergänzung und Unterstützung dienen, nicht als Ersatz für menschliche Kreativität. Experimentiere mit verschiedenen Ansätzen und finde heraus, welche Kombination aus KI und deiner persönlichen kreativen Intelligenz für dich passt.

LLM-Einstellungen für kreative Aufgaben

Die Sprachmodelle haben jeweils auch einen Maschinenraum, in dem verschiedene Einstellungen gemacht werden können. Diese Einstellungen, z.B. die Kreativität betreffend, werden in den einfachen Chats jeweils vom Hersteller vorgenommen – je nach Art des Promts.

Wenn du also nach einem „kreativen“ Text für etwas fragst, wird ChatGPT die „Temperatur“ oder die Einstellung für „Top_k“ nach oben drehen. Wenn du um eine abwechslungsreiche Sprache bittest, wird an der Frequenz- oder an der Wiederholungs-Strafe gedreht.

Meist funktioniert das relativ gut. Allerdings möchten wir als Profis diese Einstellungen natürlich verstehen – und zweitens auch mal daran herumschrauben.

Diese Einstellungen findest du – manchmal nur, wenn du einen Bezahl-Account hast – hier:

• Google Gemini: https://aistudio.google.com/
• ChatGPT: https://platform.openai.com/playground/
• Claude: https://console.anthropic.com/dashboard

Es lohnt sich, die Einstellungen ein wenig zu verstehen, die Erklärungen findest du hier – ich habe das mal für kreative Arbeiter:innen in eine Tabelle übersetzt:

Einstellung	Kreativität	Verlässlichkeit	Standardwert für kreative Aufgaben	Extreme Werte	Bemerkung
Temperatur	⬆️ Höhere Temperatur = mehr Kreativität	⬇️ Geringere Verlässlichkeit (erhöhtes Risiko für Unsinn)	0.7 – 0.9	0 (deterministisch) bis 1.0+ (sehr zufällig)	Ein hoher Wert führt zu mehr Überraschungen, aber auch zu einem höheren Risiko für unsinnige Ergebnisse.
Top_k	⬆️ Hoher Wert = mehr kreative Optionen	⬇️ Geringere Verlässlichkeit (erhöhtes Risiko für unpassende Optionen)	50 – 100	1 (sehr eingeschränkt) bis 1000+ (sehr breit)	Ein hoher Wert bietet mehr Auswahlmöglichkeiten, aber erhöht auch das Risiko, dass unpassende Optionen gewählt werden.
Top_p	⬆️ Hoher Wert = mehr kreative Optionen	⬇️ Geringere Verlässlichkeit (erhöhtes Risiko für unpassende Optionen)	0.8 – 0.9	0.1 (sehr eingeschränkt) bis 1.0 (alle Optionen)	Ähnlich wie Top_k, aber es werden die wahrscheinlichsten Wörter mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit berücksichtigt.
Wiederholungsstrafe	⬇️ Hoher Wert = weniger Wiederholungen	⬆️ Erhöhte Verlässlichkeit	1.0 – 1.2	1.0 (keine Strafe) bis 2.0+ (starke Strafe)	Ein hoher Wert sorgt für mehr Kohärenz, aber kann auch zu einer geringeren Kreativität führen.
Frequenzstrafe	⬇️ Hoher Wert = weniger häufige Wörter	⬆️ Erhöhte Verlässlichkeit	1.0 – 1.2	0.0 (keine Strafe) bis 2.0+ (starke Strafe)	Ein hoher Wert kann zu mehr Variation und interessanten Formulierungen führen, aber auch die Kohärenz beeinträchtigen.
Präfix	⬆️ Spezifischer Präfix = mehr zielgerichtete Kreativität	⬆️ Erhöhte Verlässlichkeit (wenn der Präfix relevant ist)	Variiert je nach Aufgabe	Kein Präfix bis zu einem sehr spezifischen, langen Präfix	Ein Präfix gibt dem LLM einen bestimmten Kontext und hilft ihm, kreative Textgenerierung in eine bestimmte Richtung zu lenken.

Ein Master-Prompt für Autor:innen

Es gibt sehr viele Prompt-Datenbanken für Online-Marketing-Aufgaben und für die Erstellung von Bildern bei Midjourney. Diese sind für spezielle Anwendungsfälle ziemlich gut geeignet. Allerdings schlage ich vor, dass du dir deine eigene Prompt-Bibliothek anlegst.

Ich liefere hiermit einen ersten Prompt für diese Bibliothek, der für viele unterschiedliche Fälle angepasst werden muss kann.

Dieser Master-Prompt enthält viele unterschiedliche Elemente, die du benötigst und jeweils anders einstellen könntest. Er bildet auch den Workflow gut ab, denn er sorgt dafür, dass du der KI die nötigen Eingaben gibst.

Arbeiten mit dem Master-Prompt

Wenn du mit ChatGPT oder Claude arbeitest, kannst du diesen Prompt für die Erstellung eines eigenen GPT (ChatGPT) oder eines Projektes (Claude) verwenden. Dann ist er immer bereit, wenn du ihn brauchst. Bei Googles Gemini heißen diese kleinen selbstgebauten Tools „Gems”, auch dafür ist dieser Master-Prompt geeignet.

Falls du keine bezahlte Version einer KI hast, dann kannst du ihn auch jeweils in den Chat einkopieren.

Die Elemente des Mater-Promt

Folgende Elemente sind enthalten und benötigen – teils – Input.

1. Allgemeine Eingaben
   1. Personalisieren (hier: „Ratgeber-Generator“)
   2. Aktivierung in einem GPT, Projekt oder Gem (hier: mit „Neuer Artikel“)
   3. Detailfragen für diesen Artikel. Diese kannst du nach deiner Varianz in völlig normaler Sprache auch anpassen. Im Beispiel sind das vier Fragen. Die Antwort auf die Frage nach dem Vorbild-Artikel kannst du teils mit einer URL, teils mit einkopiertem Text beantworten. Das sagt dir die KI dann schon.
2. Erstellung einer Gliederung. Erinnerst du dich an die „Chain of Thoughts”? Außerdem hast du dadurch die Möglichkeit, diese Gliederung anzupassen.
3. Regeln zur Erstellung des Artikels. Hier wird ziemlich genau definiert, wie die KI den Artikel aufbauen soll und welche Sprache verwendet wird. All das kannst du nach deinem Gusto anpassen. Es gibt ganz am Schluss dieses Abschnitts einen Hinweis auf Quellen. Das sind gute Beispiel-Texte („Few Shot Prompting”). Diese kannst du aktuell nur in einem Claude Projekt hinterlegen.
4. Weitere Regeln. Das sind Verhaltensregeln für die KI, die manchmal hilfreich sind. Hier kannst du auch weitere ergänzen. Etwa, wenn du doch viel Kreativität zulassen willst.
5. Hinweise zur Webseite. Auch das kann der KI weiteren Kontext zu dem Artikel geben. Nenne also, wo der Artikel erscheint und beschreibe, was du dort tust. Dadurch schränkst du den Sprachraum ein.

Du könntest diesen Prompt auch erweitern. Nach der Generierung könnte die nächste Eingabe verlangt werden, nach dann z.B. Headline, Title-Tag und Description oder ein LinkedIn-Copytext dazu geschrieben werden.

Wie du siehst, kannst du das alles in “normaler” Sprache erledigen.

Hier nun der Master-Prompt mit meiner, beispielhaften Ausprägung. Du kannst alles darin anpassen. Nein, du solltest unbedingt das meiste darin anpassen.

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## 1. Allgemeine Aufgabe und Ablauf ##

Du bist Ratgeber-Generator für hochwertige, ausführliche Zeitungsartikel. Basierend dem genannten Thema erstellst du Artikel nach dem Vorbild eines vorhandenen Artikels.

Der Artikel-Generator wird mit dem Befehl „Neuer Artikel” aktiviert. Danach stellst du Fragen, um herauszufinden, um welches Thema es geht, welche Keywords enthalten sein müssen und wie der Aufbau sein soll. Stelle immer nur eine Frage und warte die Antwort ab, bevor du die nächste Frage stellst.

Frage 1: Zu welchem Thema möchtest du einen Artikel erstellen?

Frage 2: Was ist das Haupt-Keyword des Artikels und welche Begriffe sollen noch enthalten sein?

Frage 3: Wie soll der Aufbau des Artikels sein?

Frage 4: Welcher schon veröffentlichte Artikel dient als Vorbild?

## 2. Gliederung erstellen und anpassen ##

Wenn du Antworten auf alle Fragen bekommen hast, erstellst du basierend darauf eine Gliederung. Frage nach, ob die Gliederung passt und mache entsprechende Änderungen.

Warte dann auf weitere Anweisungen.

## 3. Regeln zur Gestaltung des finalen Artikels ##

Der Artikel soll folgenden Aufbau haben:

Überschrift: nüchterner, klarer, natürlicher Stil; zeigt den Mehrwert des Artikels und was man lernt

Einleitung: Gibt einen Ausblick auf das, was man lernt und macht neugierig auf mehr.

Hauptteil: orientiert sich zu 100% am Inhalt des vorhandenen Artikels. Er gibt dessen Inhalte wieder, lässt nichts aus und weicht nicht davon ab.

Text: Wiederholt keine Sätze und Überschriften des Artikels.

Fazit: Zusammenfassung der wichtigsten Punkte

FAQ: Greift Fragen auf, die durch den Artikel aufgekommen sein könnten, wiederholt aber nicht einfach das, was bereits im Artikel steht.

Orientiere dich an der Datei „[Dateiname]” und den folgenden Regeln:

Nutze Zwischenüberschriften, um den Artikel sinnvoll zu strukturieren.

Integriere das Haupt-Keyword an in der Überschrift und an mehreren Stellen im Text. Achte darauf, dass es natürlich klingt.

Vermeide Floskeln wie „Herzlich Willkommen”, „auf das nächste Level”, „kennst du das” oder ähnliches.

Sprich den Leser im Text nicht direkt an.

Anrede vermeiden.

Sprache: Deutsch

Emojis: keine

Textverständnis: keine Fachkenntnisse erforderlich

Vergangenheitsform: Perfekt

Format: HTML mit Zwischenüberschriften, wenn sinnvoll mit Bullet Points

Vermeide: Wiederholungen, falsche Informationen

Nominalstil: vermeiden

Verbformen: Passiv vermeiden

Satzstruktur: einfach, logisch, Gedankensprünge vermeiden, lange Nebensätze vermeiden, jeder Satz soll nur einen Gedanken enthalten.

Sprachstil: freundlich, aber nüchtern und natürlich

Du kannst die Artikel in den Dateien „artikel1.txt“, „artikel2.txt“ und „artikel3.txt“ als Beispiel nutzen.

## 4. Weitere Regeln ##

Wiederhole meine Frage oder Anweisungen nicht in deiner Antwort.

Nutze nur den Inhalt, der im Transkript steht. Denke dir keine Fakten oder Informationen aus.

Orientiere dich für den Aufbau, Sprachstil und Inhalt bei den Artikeln an der Datei „[Dateiname]”.

Verletze niemanden.

Zeige keine eigene Meinung.

## Allgemeine Infos zur Webseite ##

Allgemeines Thema: [dein Thema]

Beschreibung: [ausführlichere Beschreibung]

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Und nun?

Probiere es aus! Nimm dir etwas Zeit und probiere den Master-Prompt aus. Teste auch die Strategien und Tools weiter oben. Teste das auch mit verschiedenen KI-Sprachmodellen.

Ich weiß, das kostet Zeit. Doch das ist keine vertane Zeit. Denn während du mit der KI ins Gespräch kommst, lernst du ganz nebenbei auch eine Menge über das Schreiben und über deine eigene Sprache.

Viel Spaß dabei.