Wie schreibt man KI-Prompts effektiv? Eine Anleitung und Vorlage zum Schreiben von KI-Prompts

Die KI-Automatisierung hat unser Leben verändert, aber die besten Ergebnisse zu erzielen, hängt davon ab, wie gut Sie Ihre Eingabeaufforderungen formulieren. Sie zu schreiben ist nicht wie Fragen zu stellen – es geht darum, Ihre Anfragen so zu strukturieren, dass aussagekräftige, qualitativ hochwertige Antworten generiert werden. Wie schreibt man also KI-Eingabeaufforderungen? Lassen Sie uns die wichtigsten Prinzipien und häufigen Fehler durchgehen. Wir werden uns auch eine anpassbare Vorlage auf Latenode für diese Aufgabe ansehen. Tauchen wir ein!

Key Take Away: Erstellen Sie Eingabeaufforderungen mit klaren Anweisungen, Kontext, Eingabedaten und Ausgabeindikatoren, um die KI zu qualitativ hochwertigen Antworten zu führen. Vermeiden Sie Unklarheiten und überladene Aufgaben; verwenden Sie höfliche Sprache und Beispiele, um Tonfall/Genauigkeit zu verbessern. Verwenden Sie Techniken wie Rollenspiele, Gedankenketten und Lernen in wenigen Schritten. Verwenden Sie Tools wie den AI-Powered Enhancer von Latenode, um Struktur, Kontextausrichtung und Formatierung zu automatisieren.

Erstellen Sie unbegrenzte Integrationen mit Verzweigung, mehreren Triggern, die in einen Knoten gelangen, verwenden Sie Low-Code oder schreiben Sie Ihren eigenen Code mit AI Copilot.

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Was ist AI-Prompt-Writing?

Das Schreiben von KI-Eingabeaufforderungen umfasst das Strukturieren der Richtlinien und deren Weitergabe an KI-Modelle wie ChatGPT und Claude, um Text zu generieren, Daten zu analysieren oder Aufgaben zu erledigen. Die Art und Weise, wie eine Eingabeaufforderung formuliert wird, wirkt sich auf die Genauigkeit, Relevanz und Nützlichkeit der Ausgabe aus. Gut geschriebene Richtlinien helfen der KI, Kontext, Ton und Zweck zu verstehen. 

LLMs „denken“ nicht im herkömmlichen Sinne und im Gegensatz zu Menschen fehlt ihnen die Intuition. Diese Maschinen sagen das statistisch wahrscheinlichste nächste Wort auf der Grundlage dessen voraus, was Sie schreiben. Das bedeutet, dass Mehrdeutigkeiten, Unklarheiten oder unvollständige Anweisungen in Ihren KI-Eingabeaufforderungen zu generischen oder nicht zielgerichteten Antworten führen. Je präziser, klarer und gezielter Sie vorgehen, desto bessere Ergebnisse erzielen Sie am Ende.

Jedes Modell wird trainiert, um Ihre Aufgaben besser zu verstehen und seine Fähigkeiten zu deren Lösung einzusetzen, unabhängig von Fachgebiet oder Branche. Hier sind beispielsweise einige Ideen, wenn Sie sich fragen, warum und wie Sie Eingabeaufforderungen schreiben sollten:

• Erstellung hochwertiger Inhalte – Blogbeiträge, Produktbeschreibungen oder E-Mail-Vorlagen.
• Datenanalyse – Trends zusammenfassen, Erkenntnisse gewinnen oder Informationen vergleichen.
• Kreatives Brainstorming – Ideenfindung für Marketingkampagnen, Social-Media-Beiträge oder das Schreiben von Belletristik.
• Problemlösung – Bereitstellung strukturierter Rahmenbedingungen für die Entscheidungsfindung und Strategieentwicklung.

Beeinflusst die Struktur des Schreibens von KI-Aufforderungen die endgültigen Antworten?

Wenn es um die Frage geht, wie man KI-Anweisungen richtig schreibt, taucht oft das Thema Struktur auf. Wenn Sie schlecht strukturierte Anweisungen geben, liefert Ihr Assistent entweder zu wenige Informationen oder zu allgemeine Antworten. Je spezifischer und strukturierter die Eingabe, desto relevanter und maßgeschneiderter wird die Antwort. Wir haben in einem Vergleich von schlechten und effektiven Anweisungen einige Beispiele zusammengestellt, schauen Sie selbst:

Beispiel für eine schlechte Eingabeaufforderung	Beispiel für eine effektive Eingabeaufforderung
„Erzähl mir etwas über Technologie.“	„Erklären Sie drei aufkommende Trends in der KI-gesteuerten Automatisierung für den E-Commerce.“
"Fassen Sie diesen Artikel zusammen."	„Fassen Sie den Artikel in drei Aufzählungspunkten zusammen und heben Sie die wichtigsten Erkenntnisse hervor.“
„Schreiben Sie einen Social-Media-Beitrag.“	„Erstellen Sie einen 100 Wörter langen LinkedIn-Beitrag über die Rolle der KI im Content-Marketing in einem professionellen und dennoch ansprechenden Ton.“
"Geben Sie mir Geschäftsratschläge."	„Bieten Sie drei Schlüsselstrategien für die Skalierung eines SaaS-Startups bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Rentabilität.“

Woraus besteht eine Eingabeaufforderung normalerweise?

Das Schreiben von Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle ist wie das Erstellen einer Straßenkarte – klare Anweisungen führen zu einer einfacheren Reise. Hier sind die Schlüsselelemente, die eine gute Eingabeaufforderung ausmachen:

• Anweisung: Definieren Sie klar die Aufgabe, die die KI ausführen soll. Präzise Anweisungen reduzieren Mehrdeutigkeiten und verbessern die Reaktionsgenauigkeit.
• Kontext: Geben Sie Hintergrundinformationen an, die für die Anfrage relevant sind. Kontextdetails helfen der KI, Antworten zu generieren, die dem beabsichtigten Zweck entsprechen.
• Eingabedaten: Geben Sie Referenzpunkte oder wichtige Details an, die die KI bei der Generierung der Ausgabe berücksichtigen soll.
• Ausgangsanzeige: Geben Sie das gewünschte Format oder die Struktur der Antwort an, beispielsweise eine Liste, eine Tabelle oder einen strukturierten Absatz.

Warum Struktur wichtig ist

Wenn Sie sich also fragen, wie Sie richtig auffordern, denken Sie daran: Eine starke Aufforderung macht das Rätselraten überflüssig und hilft Maschinen, Antworten zu generieren, die klar, relevant und nützlich sind. Nicht jede Eingabe benötigt alle Elemente, aber je strukturierter sie ist, desto besser sind die Ergebnisse. Das ultimative Ziel sind Antworten, die sich ausgefeilt, aufschlussreich und auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten anfühlen.

Wie kann man KI dazu bringen, wie ein Mensch zu schreiben?

Die meisten Leute wissen das nicht, aber wenn man beim Schreiben von KI-Aufforderungen nett ist, kann das zu besseren Antworten führen. Studien deuten darauf hin, dass der Roboter dazu neigt, den respektvollen Tonfall zu übernehmen, wenn man höfliche Sprache verwendet, z. B. „bitte“ oder „könntest du“ sagt, was zu klareren und hilfreicheren Antworten führt. Das ist dasselbe, wie wenn Menschen sich an einladenden Orten netter verhalten.

Zum Thema „Wie man KI anleitet“ gibt es noch mehr zu sagen. Maschinen können aus den Beispielen lernen, die Sie angeben. Selbst wenn sie nicht speziell für Ihre Aufgabe trainiert wurden, können sie ihre Antwortweise vorübergehend auf der Grundlage der von Ihnen bereitgestellten Informationen anpassen. Dieser Prozess wird als „kontextbezogenes Lernen“ bezeichnet und ermöglicht es den Chatbots, Ihren Stil zu übernehmen, Ihre Ideen zu erweitern und sie zu verwenden, um Ihnen genauere Antworten zu geben. 

Wie schreibt man eine gute KI-Eingabeaufforderung?

• Seien Sie konkret und vermeiden Sie vage oder irrelevante Anweisungen: Das ist das Erste, was Sie wissen sollten, wenn Sie lernen, wie man eine KI-Eingabeaufforderung schreibt. Um nützliche Inhalte zu erstellen, ist eine detaillierte Anleitung erforderlich. Anstatt „Beschreiben Sie Marketing“ zu fragen, bitten Sie darum, „drei kosteneffektive digitale Marketingstrategien für Startups zu erklären.“
• Definieren Sie die Ausgabestruktur während des Schreibens von KI-Eingabeaufforderungen, um chaotische Formatierungen zu vermeiden: Alle Modelle folgen Mustern. Wenn Sie also eine gute Antwort wünschen, geben Sie das Format an (z. B. Liste, Absatz, Schritt-für-Schritt-Anleitung).
• Bieten Sie Kontext, um Zufälligkeit zu reduzieren: Ohne Hintergrunddaten geben LLMs möglicherweise standardmäßig allgemeine oder nicht übereinstimmende Antworten. Fügen Sie Kontext hinzu, um sicherzustellen, dass es mit Ihrem Ziel übereinstimmt.
• Verwenden Sie Einschränkungen, um Antworten relevant zu halten: Legen Sie Wortbegrenzungen fest, lassen Sie bestimmte Details aus oder geben Sie an, worauf Sie sich konzentrieren möchten.
• Iterieren und verfeinern, um Fehler zu reduzieren: Wenn Sie Eingabeaufforderungen an die KI schreiben, ist die erste Antwort möglicherweise nicht perfekt. Passen Sie Ihre Eingaben über mehrere Iterationen hinweg an und Sie werden sehen, wie sich die Ergebnisse mit der Zeit verbessern.

Sagen Sie Ihrem Modell beispielsweise nicht „Generieren Sie eine Produktbeschreibung“, sondern „Schreiben Sie eine 150 Wörter lange Produktbeschreibung für einen hochwertigen ergonomischen Bürostuhl, in der Komfort und Haltungsunterstützung im Vordergrund stehen“. Die Details ermöglichen es der KI, ihre Antwort an Ihre Bedürfnisse anzupassen. Aber was sollte man bei Fragen nicht tun? Das ist ein häufiges Thema, also lassen Sie es uns genauer betrachten.

Warum es den Leuten schwerfällt, Eingabeaufforderungen für KI-Chatbots zu schreiben

Nachdem Sie nun die Grundlagen zum Schreiben guter generativer KI-Eingabeaufforderungen kennen, wollen wir herausfinden, was Sie nicht tun sollten. Viele Menschen glauben, dass KI Anfragen so versteht wie ein Mensch, aber das ist ein Irrtum. KI kennt die Bedeutung von Wörtern nicht. Sie verarbeitet Wahrscheinlichkeiten auf der Grundlage von Trainingsdaten. Im Gegensatz zu Menschen fehlt ihr das echte Denken und sie verlässt sich stattdessen auf Mustererkennung, statistische Schlussfolgerung und gewichtete Optionen, um Antworten zu generieren. 

Die Chatbots erinnern sich nicht an Interaktionen in anderen Chats, es sei denn, sie werden im jeweiligen Kontext explizit erwähnt. Jede Konversation ist isoliert, sofern Sie die Speicherung nicht in den Einstellungen aktivieren. Darüber hinaus klingt KI-generierter Text oft selbstbewusst, auch wenn er falsch ist. Dieses Phänomen, das als Halluzination bekannt ist, kann Sie dazu verleiten, erfundene Informationen als Tatsachen zu akzeptieren. 

Fehler, die Ihre Ergebnisse beeinträchtigen

Wenn Sie sich einen umfassenden Überblick über das Schreiben von KI-Eingabeaufforderungen verschaffen möchten, sollten Sie die folgenden häufigen Fehler vermeiden:

• Unklare Richtlinien: Wenn Ihre Anfrage nicht detailliert genug ist, erzeugt die KI zu allgemeine, zu allgemeine oder nicht hilfreiche Antworten.
• Überlastung des Assistenten: Wenn man von einer KI verlangt, mehrere Aufgaben in einer Eingabeaufforderung auszuführen, führt das oft zu Verwirrungen und fragmentierten, inkohärenten Antworten.
• Die Einschränkungen der KI ignorieren. Beispielsweise liefert KI keine Echtzeitinformationen; ihr Wissen kann veraltet und ungenau sein. Darüber hinaus haben einige Modelle wie OpenAI o1 und Gemini 2.0 Flash keinen Internetzugang.

Immer mehr Benutzer verwenden mittlerweile KI selbst, um die Eingabeaufforderungen zu verbessern (darunter auch wir bei Latenode!), anstatt selbst Zeit und Mühe aufzuwenden. Schließlich sollte KI wissen, wie sie mit sich selbst interagiert, oder nicht? Im Folgenden teilen wir eine gebrauchsfertige Vorlage, die dabei hilft, Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie man gute generative KI-Eingabeaufforderungen schreibt.

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Latenodes Vorlage zum Schreiben von KI-Prompts

Viele Benutzer haben das Problem, dass die KI ihre Anweisungen nicht versteht und schlechte Ergebnisse liefert, sodass sie ständig Fragen dazu haben, wie sie KI-Aufforderungen schreiben sollen. Die logische Lösung besteht darin, die Aufgabe so zu formulieren, wie sie ist, und ihre Korrektur an den Chatbot selbst auszulagern. Unser Vorlage verwendet ChatGPT zusammen mit zwei SetVariables-Knoten, um Ihre Eingabeaufforderung zu erfassen und sie basierend auf Ihren vordefinierten Richtlinien zu verbessern, die Sie bei Bedarf ändern können. 

In diesem Fall definiert das System automatisch eine klare Rolle und ein klares Ziel, erfasst die Details Ihres Kontexts, auch wenn diese über die Eingabe verstreut sind, identifiziert das Ergebnisformat und gibt klare Anweisungen zur benötigten Sprache der erweiterten Eingabeaufforderung. Schließlich ist Vereinfachung der ganze Sinn der Verwendung dieser Maschinen, wenn es um das Schreiben von KI-Eingabeaufforderungen geht.

Schritte zur Verbesserung Ihrer Eingabeaufforderung

1. Starten Sie Ihr Szenario – Wir haben den Trigger beim Klicken auf die Schaltfläche „Einmal ausführen“ verwendet, aber Sie können jeden gewünschten Triggerknoten hinzufügen
2. Definieren Sie die Aufgabe - Der Erste Variablen festlegen node hilft Ihnen beim Senden einer Aufgabe zum Generieren von Systemnachrichten für LLMs. Ihre gesamte Nachricht wird in eine einzelne Variable eingefügt, unabhängig von ihrer Größe, was Platz spart.

3. Schlüsseldetails angeben - Die OpenAI ChatGPT-Integration node hilft bei der Erstellung detaillierter Richtlinien. Es nimmt Ihre Nachricht auf und paraphrasiert sie dann unter Verwendung unserer Richtlinien zu Aufgabe, Kontext, Sprache und anderen. Dieser Knoten wird mit GPT 4o betrieben, aber Sie können das Modell entweder ändern oder durch ersetzen Gemini und andere AI ChatGPT-Alternativen.

4. Endergebnis – Die fertige Eingabeaufforderung wird zur weiteren Verwendung und Verarbeitung an den zweiten SetVariables-Knoten gesendet. Sie können die Nachricht einfach kopieren oder weitere Integrationen im Szenario hinzufügen.

Um die Ergebnisse dieser Vorlage zu ändern, können Sie das Modell anweisen, einen Eingabeaufforderungstyp auszuwählen, der am besten zu Ihrem Fall passt. Hier sind einige KI-Eingabeaufforderungstipps zu den Techniken:

• Für informative Inhalte eignen sich einmalige oder wenige Aufforderungen.
• Rollenspielanregungen eignen sich ideal zum Geschichtenerzählen oder zur Ideenfindung.
• Aufforderungen zur Selbstreflexion sind für Vergleiche und Erkenntnisse nützlich;
• Durch die Kombination verschiedener Techniken, wie etwa Rollenspiele oder die Anregung von Gedankenketten, kann das Ergebnis weiter verfeinert werden.

 

Im Folgenden werden all diese Themen besprochen – schauen Sie selbst. Im nächsten Abschnitt werden Methoden und Tipps vorgestellt, wie Sie KI besser anregen können.

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10 fortgeschrittene Techniken zum Schreiben von KI-Prompts

An der heutigen KI-Front gibt es Dutzende von Prompt-Engineering-Techniken für unterschiedliche Anwendungsfälle. Diese verbessern nicht nur die Ergebnisse; sie sind die grundlegenden Techniken, die Entwickler verwenden, um neue Modelle zu trainieren und zu optimieren. Wir haben 10 Methoden zusammengestellt, wie Sie KI-Prompts effektiv schreiben können. Einige davon könnten Ihnen beispielsweise beim Erstellen eines Automatisierungsszenarios nützlich sein.

Technik der Aufforderung	Bedeutung	Beispiel
Rollenspiel	Weisen Sie der KI eine Persona zu, die ihre Reaktion steuert.	„Sie sind Social-Media-Stratege. Verfassen Sie einen LinkedIn-Beitrag zur KI-Ethik.“
Gedankenkette	Ermutigt die KI, das Denken in Schritte zu unterteilen.	„Listen Sie drei zentrale Herausforderungen bei der Einführung künstlicher Intelligenz auf und schlagen Sie dann für jede eine Lösung vor.“
Wenige Schüsse	Gibt Beispiele, bevor die Ausgabe angefordert wird.	„Hier sind drei Beispiele für ansprechende Artikel. Schreiben Sie jetzt einen, um für ein Smart-Home-Gerät zu werben.“
Nullschuss	Fordert KI auf, eine Antwort ohne vorherige Beispiele zu generieren.	„Erklären Sie Quantencomputing in einfachen Worten.“
Selbstreflexion	Fordert die KI auf, ihre eigene Antwort zu bewerten oder zu kritisieren.	„Erstellen Sie einen Anzeigentext und analysieren Sie dann seine Überzeugungskraft.“
Mehrtourige Verfeinerung	Teilt Eingabeaufforderungen in mehrere iterative Schritte auf.	„Listen Sie zunächst drei Marketingstrategien auf. Erläutern Sie anschließend jede davon mit Beispielen.“
Negative Gedanken und	Gibt an, was die KI in ihrer Antwort vermeiden soll.	„Schreiben Sie eine E-Mail an den Kundensupport, aber klingen Sie nicht roboterhaft oder zu förmlich.“
Kontrastiv	Fordert KI auf, zwei Standpunkte zu vergleichen und gegenüberzustellen.	„Vergleichen Sie agiles und Wasserfall-Projektmanagement und heben Sie die Vor- und Nachteile hervor.“
Bedingt	Gibt KI-Einschränkungen basierend auf bestimmten Bedingungen vor.	„Wenn das Publikum aus Anfängern besteht, erklären Sie KI einfach. Wenn es sich um Experten handelt, verwenden Sie Fachbegriffe.“
Persona-basierte Verfeinerung	Die KI passt Ton und Stil an Ihre Zielgruppe an.	„Schreiben Sie einen Produkt-Pitch für CEOs vs. Social Media Manager.“

Wie diese Techniken die KI-Reaktionen verbessern

Wenn Sie KI mit diesen Methoden zum Schreiben anregen, verleihen Sie ihr Präzision und kreative Flexibilität. Jede dieser Techniken hat je nach Aufgabe einzigartige Vorteile:

• Verbesserung des logischen Flusses – Die Denkprozess-Anregung sorgt für strukturiertes, schrittweises Denken.
• Verbesserte Anpassung – Persona-Eingabeaufforderungen helfen dabei, KI-Antworten für verschiedene Zielgruppen anzupassen.
• Reduzierung von KI-Halluzinationen – Durch Aufforderungen zur Selbstreflexion kann die KI ihre Genauigkeit und Argumentation validieren.
• Content Creation – Lernen in wenigen Schritten und kontrastive Eingabeaufforderungen helfen dabei, die Ergebnisse im Hinblick auf Transparenz und Engagement zu verfeinern.

Die Möglichkeit, den Generierungsprozess durch verschiedene KI-Methoden zum Schreiben von Eingabeaufforderungen zu steuern, öffnet neue Türen für Automatisierung, Forschung und Zusammenarbeit. Iterieren Sie Eingabeaufforderungen und kombinieren Sie diese Techniken. Dies würde dazu beitragen, intuitivere Arbeitsabläufe zu entwickeln, tiefere Erkenntnisse zu gewinnen und ansprechendere Interaktionen zu schaffen.

Wie schreibt man also Eingabeaufforderungen für KI? Verwenden Sie die Vorlage von Latenode!

KI ist ein leistungsstarker Assistent, aber die Antwortqualität hängt davon ab, wie Sie sie steuern. Wenn Sie das Schreiben von KI-Prompts beherrschen, verwandeln Sie jeden Chatbot in ein wertvolles Instrument für die Erstellung von Inhalten, Brainstorming und Innovation. Beginnen Sie mit dem Experimentieren mit Methoden, nutzen Sie unsere Vorlage zur Orientierung und verfeinern Sie Ihren Umgang mit den Modellen, um deren volle Leistungsfähigkeit freizusetzen.

FAQ

Warum ist die Eingabeaufforderungsstruktur für die KI wichtig?

KI basiert auf statistischen Mustern, nicht auf Intuition. Strukturierte Eingabeaufforderungen (Aufgabe + Kontext + Format) minimieren Mehrdeutigkeiten und stellen sicher, dass die Antworten mit Ihren Zielen übereinstimmen.

Was ist der Unterschied zwischen einer schlechten und einer effektiven Eingabeaufforderung?

• Schlecht: „Geben Sie Geschäftsratschläge.“
• Effektiv: „Bieten Sie 3 SaaS-Skalierungsstrategien, die Wachstum und Rentabilität in Einklang bringen.“ Spezifität und Einschränkungen führen zu umsetzbaren Erkenntnissen.

Wie kann ich KI-Halluzinationen reduzieren?

Verwenden Sie Aufforderungen zur Selbstreflexion („Analysieren Sie die Genauigkeit Ihres Entwurfs“) und stellen Sie verifizierte Daten zur Verfügung. Vermeiden Sie offene Fragen ohne Leitplanken.

Welche Techniken eignen sich am besten für kreative Aufgaben?

Rollenspiele („Schauen Sie wie ein Romanautor aus …“) und mehrstufige Verfeinerung („Erst Ideen sammeln, dann eine ausarbeiten“) fördern die Kreativität, ohne dass die Konzentration verloren geht.

Wie verbessert die Vorlage von Latenode die Eingabeaufforderungen?

Es automatisiert die Kontextaggregation, formatiert Anweisungen zur besseren Verständlichkeit und wendet GPT-4o an, um Ihre Roheingaben in strukturierte, rollenbasierte Abfragen zu verfeinern.