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AI Engineering · Prompt Systems · Knowledge Design
Prompt Engineering · Einstieg

Prompt Engineering für Anfänger: Die ersten Schritte

Prompt Engineering klingt nach Raketenwissenschaft, ist aber im Kern nichts anderes als: klare Aufgaben formulieren, Kontext bereitstellen und Erwartungen definieren. Alles Dinge, die du vermutlich sowieso schon den ganzen Tag machst – nur jetzt eben mit einem Modell auf der anderen Seite.

Merksatz: Ein Prompt ist kein „magischer Satz“, sondern eine kleine Spezifikation. Je bewusster du sie formulierst, desto weniger Überraschungen bekommst du.

1. Was ist ein Prompt wirklich?

Ein Prompt ist jede Eingabe, mit der du ein Sprachmodell steuerst: Frage, Aufgabe, Rolle, Beispiel, Constraints. Technisch simpel – aber in der Wirkung massiv, wenn du gezielt damit arbeitest.

  • Input: Text, der beschreibt, was du willst.
  • Output: Text (oder Code/Bilder), der diese Aufgabe zu lösen versucht.
  • Regel: Müll rein, Müll raus. Unklare Aufgabe = unklarer Output.

2. Drei Grundbausteine für gute Prompts

Für 80 % aller Anwendungsfälle reichen drei Bausteine:

2.1 Rolle

Sag dem Modell, aus welcher Perspektive es antworten soll: „Du bist Tech-Writer“, „Senior Developer“, „Lehrperson für Sekundarstufe“.

2.2 Aufgabe

Was soll konkret passieren? Umschreiben? Zusammenfassen? Korrigieren? Ideen generieren? Eine Aufgabe pro Prompt wirkt meistens besser als „kannst du bitte alles gleichzeitig machen“.

2.3 Output-Form

Wie soll das Ergebnis aussehen? Liste, Tabelle, Bulletpoints, JSON, E-Mail-Entwurf, Fließtext? Einfache Zusatzfrage: „Wohin kopiere ich das danach?“ – das ist meist deine Antwort.

3. Zwei einfache Beispiel-Prompts

Minimalistisch, aber effektiv:

Beispiel 1 – Text vereinfachen

Rolle: Du bist ein erfahrener Tech-Writer.
Aufgabe: Vereinfache den folgenden Text für Nicht-Techniker:innen.
Output: 
- kurze Abschnitte
- maximal 5 Bulletpoints
- keine Fachwörter, wenn es nicht sein muss

Text:
[Hier deinen Text einfügen]

Beispiel 2 – Ideen generieren mit Struktur

Rolle: Du bist Kreativdirektor:in in einer Agentur.
Aufgabe: Erstelle 7 Content-Ideen für LinkedIn-Posts zum Thema
"KI im Arbeitsalltag für KMU".
Output:
- Tabelle mit Spalten: Hook, Kernaussage, Format-Idee, Zielgruppe
- Texte auf Deutsch

4. Typische Anfängerfehler

  • Zu vage: „Schreib mal was über KI.“ – Ergebnis: generisches Marketing-Geschwafel.
  • Zu viele Aufgaben auf einmal: „Schreib, übersetz, fasse zusammen und mach noch eine Grafikidee.“
  • Kein Kontext: Du weißt, für wen der Text ist – das Modell nicht.

5. Wie du weitergehen kannst

Wenn die Basics sitzen, geht es als Nächstes um Prompt-Pattern, Wiederverwendung und Team-Standards. Also darum, dass du nicht jeden Tag bei Null anfängst.

Und falls du Prompts für ein ganzes Team bauen willst: Dafür ist das CuonzTech ThinkLab da – Struktur statt Chaos, Klarheit statt „kannst du nicht einfach schnell…“.