KI-Prompts schreiben, die wirklich funktionieren

Ein guter Prompt ist kein magischer Satz. Er ist ein klarer Aufgabenbrief. Er sagt der KI, was du möchtest, welches Material sie nutzen soll, für wen die Ausgabe gedacht ist, welches Format gilt, was sie nicht erfinden darf und woran ein nützliches Ergebnis erkennbar ist.

Manche Prompt-Guides sind modellspezifisch. Ein Videoprompt beschreibt vielleicht Motiv, Bewegung, Kamera, Stil und Dauer. Ein Bildprompt konzentriert sich auf Komposition, Licht, Material und Seitenverhältnis. Ein allgemeiner Prompt ist anders: Er erklärt Wissensarbeit wie Recherche, Schreiben, Zusammenfassung, Analyse, Umschreiben und Planung.

Wenn du Ottermind mit Webseiten, PDFs, Notizen, Meeting-Transkripten oder Recherchematerial nutzt, ist diese Struktur besonders hilfreich.

Die allgemeine Prompt-Formel

Für die meisten Wissensaufgaben funktioniert diese Struktur:

Prompt

Rolle / Ziel / Kontext / Eingangsmaterial / Ausgabeformat / Einschränkungen / Akzeptanzkriterien

Du brauchst nicht jedes Feld für jede Aufgabe. Sobald die Aufgabe komplexer wird, sind Einzeiler wie "fass das zusammen" aber zu schwach.

Prompt

Du bist [Rolle]. Erledige auf Basis von [Eingangsmaterial] das Ziel [Aufgabe].

Kontext:
[Erkläre Zielgruppe, Zweck und Situation.]

Ausgabe:
- [Ergebnis 1]
- [Ergebnis 2]
- [Ergebnis 3]

Anforderungen:
- [Format]
- [Ton oder Stil]
- [Fakten-, Datenschutz-, Copyright- oder Sicherheitsregel]
- [Akzeptanzkriterien]

Mit dem Ziel beginnen

Schwacher Prompt:

Prompt

Analysiere diesen Artikel.

Besserer Prompt:

Prompt

Extrahiere aus diesem Artikel 5 Insights, die für ein Produktteam nützlich sind. Füge zu jedem Insight unterstützende Evidenz, mögliche Auswirkung und eine nächste Aktion hinzu.

Frage dich vor dem Schreiben:

Welche Aktion soll die KI ausführen: zusammenfassen, vergleichen, klassifizieren, umschreiben, generieren, prüfen oder schlussfolgern?
Wer liest das Ergebnis: du, ein Team, ein Kunde, Führungskräfte oder öffentliche Nutzer?
Wie wird das Ergebnis genutzt: Entscheidung, Reporting, Veröffentlichung, Ausführung oder Diskussion?

Genug Kontext hinzufügen

Kontext hilft dem Modell, den Bewertungsmaßstab zu verstehen.

Prompt

Du bist B2B-SaaS-Vertriebsberater. Schreibe eine Follow-up-E-Mail.

Kontext:
- Der Kunde ist ein Cross-Border-Ecommerce-Unternehmen mit 80 Personen
- Er hat letzte Woche eine Produktdemo gesehen
- Ihm sind Wissensdatenbank-Pflege und Teamzusammenarbeit am wichtigsten
- Ziel ist ein 30-minütiges Lösungsgespräch, nicht ein harter Verkaufsabschluss

Nützlicher Kontext umfasst Zielgruppe, Phase, Business-Ziel, Ton, vorherige Ereignisse und welche Fakten bestätigt oder nur angenommen sind.

Eingangsmaterial definieren

Wenn die KI aus bereitgestelltem Material antworten soll, sag das ausdrücklich.

Prompt

Antworte nur auf Basis des Inhalts innerhalb von <materials>. Füge keine externen Informationen hinzu. Wenn das Material nicht ausreicht, schreibe "im Material gibt es nicht genug Informationen, um das zu bestimmen."

<materials>
Füge Webseiten, PDF-Notizen, Meeting-Transkripte, Interviewnotizen oder Rechercheauszüge ein.
</materials>

Bei größeren Materialmengen hilft zuerst eine Faktenextraktion:

Prompt

Extrahiere zuerst Fakten aus dem Material. Gib noch keine Empfehlungen.

Ausgabe:
- Schlüsselfakten
- Zahlen oder Metriken
- Erwähnte Personen, Unternehmen, Produkte oder Daten
- Unsichere Informationen, die geprüft werden müssen
- Evidenz, die spätere Analyse unterstützen kann

Erst extrahieren, dann analysieren ist oft zuverlässiger.

Ausgabeformat festlegen

Schwacher Prompt:

Prompt

Fasse dieses Meeting zusammen.

Besserer Prompt:

Prompt

Verwandle dieses Transkript in:

1. Meeting-Beschlüsse: maximal 3 Bulletpoints
2. Actions: gruppiert nach Owner
3. Risiken und Blocker: nur Punkte, die Leadership sehen muss
4. Fragen vor dem nächsten Meeting: maximal 5

Schreibe knapp. Erzähle nicht das ganze Meeting nach.

Ausgaben können Listen, Tabellen, E-Mails, Gliederungen, JSON oder Schritt-für-Schritt-Pläne sein. Wenn das Ergebnis in ein Dokument, eine E-Mail, ein Deck oder ein Task-System soll, definiere das Format vorab.

Einschränkungen ergänzen

Einschränkungen reduzieren Abschweifen, Halluzinationen und unbrauchbaren Stil.

Keine Informationen erfinden, die nicht im Material stehen
Keine übertriebene Marketingsprache nutzen
Unter einer bestimmten Länge bleiben
Keine sensiblen persönlichen Informationen offenlegen
Ein einzelnes Beispiel nicht als allgemeine Regel behandeln
Annahmen und Unsicherheit markieren

Prompt

Anforderungen:
- Nutze nur das bereitgestellte Material
- Füge keine Unternehmensdaten hinzu, die nicht im Material stehen
- Wenn eine Schlussfolgerung von einer Annahme abhängt, liste die Annahme separat
- Verwende einen professionellen Ton und vermeide übertriebene Formulierungen

Akzeptanzkriterien schreiben

Sag der KI, wie ein gutes Ergebnis aussieht.

Prompt

Ein gutes Ergebnis sollte:
- Die Hauptschlussfolgerung in 2 Minuten verständlich machen
- Jede Schlussfolgerung mit Evidenz aus dem Material stützen
- Empfehlungen enthalten, die ein Produktteam umsetzen kann
- Unsichere Informationen klar markieren
- Unter 800 Wörtern bleiben

Für wichtige Ergebnisse kannst du eine Selbstprüfung verlangen:

Prompt

Prüfe die Antwort nach dem Generieren gegen die Akzeptanzkriterien. Wenn etwas nicht erfüllt ist, überarbeite die Antwort direkt.

Beispiel: Recherche-Zusammenfassung

Prompt

Du bist Research Analyst. Erstelle auf Basis von <materials> eine Zusammenfassung für ein Produktteam.

Kontext:
Wir prüfen eine neue Produktrichtung und müssen Nutzerprobleme, Marktsignale und Risiken verstehen.

<materials>
Füge Webseiten, PDF-Notizen, Nutzerinterviews, Reddit-Diskussionen, Wettbewerberseiten oder Berichtsauszüge ein.
</materials>

Ausgabe:
1. Schlüsselergebnisse: bis zu 5
2. Nutzerprobleme: nach Wichtigkeit geordnet
3. Unterstützende Evidenz: eine Quellen-Notiz pro Problem
4. Produktchancen: mögliche Test-Richtungen
5. Risiken und Unsicherheit: was noch geprüft werden muss
6. Nächste Research-Fragen: 5 Fragen

Anforderungen:
- Antworte nur aus dem Material
- Erfinde keine Daten
- Sage, wenn Evidenz nicht ausreicht
- Schreibe knapp für interne Produktdiskussion

Beispiel: Meeting-Notizen in Actions verwandeln

Prompt

Du bist Projektmanager. Verwandle die folgenden Meeting-Notizen in eine ausführbare Action-Liste.

<meeting_notes>
Füge Meeting-Notizen ein.
</meeting_notes>

Ausgabe:
- Beschlüsse: maximal 3
- Actions: Aufgabe, Owner, Deadline, Abhängigkeiten
- Risiken: nur Risiken, die Fortschritt oder Entscheidungen betreffen
- Offene Fragen: Informationen, die Follow-up brauchen
- Vorerst ignorieren: erwähnte Details ohne Relevanz für die Ausführung

Anforderungen:
- Wenn Owner oder Deadline fehlt, schreibe "nicht angegeben"
- Erfinde keine Entscheidungen, die nicht in den Notizen stehen
- Jede Aufgabe muss klar genug für ein Task-System sein

Gute Prompts in Ottermind speichern

Der beste Prompt entsteht oft durch Iteration. Wenn du eine Struktur findest, die funktioniert, speichere sie in Ottermind als Template zusammen mit Eingabebeispielen, guten Ausgaben und Hinweisen zur Nutzung.

Mit der Zeit wird deine Bibliothek weniger eine Liste von Sätzen und mehr eine Sammlung wiederverwendbarer Briefings für Recherche, Schreiben, Analyse, Meetings und Ausführung.