Mach aus einer groben Anfrage einen strukturierten Prompt mit fehlendem Kontext, klaren Constraints, Ausgabeschema, Abnahmekriterien und Kritikschritten für verlässlichere Arbeit.
Starte mit der Anfrage, die du wirklich hast – auch wenn sie unvollständig ist. Der KI-Prompt-Generator identifiziert Zielgruppe, Quellen, Ziel, Entscheidungskontext und Unbekannte, die das Ergebnis verändern könnten. Hol Meeting-Belege aus dem KI-Notizhelfer und halte geprüfte Aussagen von Annahmen getrennt, während der Brief entsteht.
Lege fest, was das Modell nutzen darf, was es vermeiden muss und wie das Ergebnis genau organisiert sein soll. Ergänze Pflichtfelder, Reihenfolge, Länge, Quellengrenzen und messbare Abnahmekriterien. Ist das Quellenpaket zu lang zum schnellen Prüfen, nutze zuerst den Textzusammenfasser und nimm nur die geprüften Kernpunkte in den Prompt.
Ein erster Entwurf ist ein prüfbarer Startpunkt. Lass Ottermind mehrdeutige Anweisungen, widersprüchliche Constraints, unbelegte Annahmen und fehlende Checks finden – und überarbeite nur die schwachen Stellen. Bewahre den freigegebenen Prompt mit dem Projektkontext und passe ihn für fokussierte Arbeit wie den KI-Absatzgenerator oder einen größeren KI-Landingpage-Builder-Workflow an.
Schritt 01
Benenne das Arbeitsprodukt, die Zielgruppe, die Entscheidung, die es stützt, das verfügbare Quellenmaterial und Projektfakten, die das Modell bewahren soll. Ein grober Brief reicht zum Start.
Schritt 02
Beantworte die entscheidenden Fragen oder sag dem Generator, wie Unbekanntes zu kennzeichnen ist. Lege Pflichtfelder, verbotene Annahmen, Länge, Ton und fest, was ein vollständiges Ergebnis enthalten muss.
Schritt 03
Prüfe den generierten Prompt gegen das ursprüngliche Ziel. Straffe schwache Anweisungen, löse Widersprüche und behalte die Revisionsnotizen, damit sich das Muster leichter wiederverwenden lässt.
Halte Quelldateien, Entscheidungen, Zielgruppe und frühere Anweisungen bereit, während der Prompt entsteht.
Mach Unbekannte sichtbar, die die Antwort wesentlich ändern könnten, bevor sie zu versteckten Annahmen werden.
Sag dem Modell, welche Belege es nutzen darf und wie Behauptungen zu kennzeichnen sind, die das Material nicht trägt.
Kritisiere Mehrdeutigkeit, Konflikte und fehlgeschlagene Checks in gezielten Durchgängen statt blind neu zu schreiben.
Zerlege Recherche, Entwurf, Prüfung und Formatierung in geordnete Schritte mit klaren Übergaben.
Führe den freigegebenen Prompt mit demselben Projektkontext und sichtbarer Arbeitshistorie aus und verbessere ihn dort.
Starte mit der Aufgabe, der Zielgruppe, dem gewünschten Ergebnis und dem Quellenmaterial, das du hast. Ergänze bekannte Grenzen wie Länge, Ton, Deadline, Pflichtfelder oder Fakten, die sich nicht ändern dürfen. Du brauchst keinen polierten Prompt; unvollständiger Kontext kann in klare Rückfragen übersetzt werden.
Ja. Füge den Prompt ein und erkläre, was am letzten Ergebnis schiefging. Bitte um eine Kritik zu Mehrdeutigkeit, widersprüchlichen Regeln, fehlendem Kontext, schwachen Ausgabespezifikationen und Abnahmekriterien, die sich nicht prüfen lassen. Behalte nützliche Anweisungen und überarbeite nur die schwachen Stellen.
Nein. Mehr Detail hilft nur, wenn es relevant, konsistent und prüfbar ist. Ein langer Prompt kann trotzdem Widersprüche oder falsche Annahmen enthalten. Prüfe den generierten Prompt, teste ihn mit repräsentativen Inputs, gleiche wichtige Behauptungen mit den Originalquellen ab und überarbeite, wenn das Ergebnis die genannten Kriterien verfehlt.
Ein Format benennt die grobe Darstellung, etwa Memo, Tabelle oder JSON-Objekt. Ein Schema definiert die erforderliche Struktur darin: Feldnamen, Typen, erlaubte Werte, Reihenfolge und Regeln für fehlende Daten. Nutze ein Schema, wenn eine andere Person oder ein anderes System das Ergebnis konsistent verarbeiten muss.
Stelle Rückfragen, wenn fehlende Informationen die Ausgabe wesentlich ändern könnten. Bei risikoarmen Lücken weise das Modell an, eine plausible Annahme zu nennen und weiterzumachen. Bei entscheidenden Lücken zu Zielgruppe, Quellenautorität, Constraints oder Erfolgskriterien muss erst geklärt werden, bevor entworfen wird.
Eine Bibliothek liefert wiederverwendbare Startmuster, und KI-Prompts schreiben, die wirklich funktionieren erklärt, wie starke Prompts aufgebaut sind. Dieser Generator macht aus deiner konkreten Aufgabe und dem Projektkontext einen arbeitsfähigen Prompt und hilft danach bei Kritik und Schärfung. Nutze diesen Prompt für Aufgaben wie den KI-E-Mail-Generator, den Lernzettel-Generator oder den Essay-Writer.
Ottermind hat uns geholfen, aus einem groben Kampagnenbriefing mehrere überzeugende visuelle Richtungen zu entwickeln, ohne die ursprüngliche Idee zu verlieren. Wir konnten Kompositionen vergleichen, Referenzen direkt bei der Arbeit behalten und das stärkste Konzept an einem Ort verfeinern. Dadurch wurde der gesamte Abstimmungsprozess schneller und deutlich fokussierter.
Maya Chen - Leitung Produktmarketing
Bring die Aufgabe, den Projektkontext und die Constraints mit, die du schon kennst. Erzeuge einen strukturierten Prompt, mach fehlende Inputs sichtbar und schärfe ihn in Ottermind anhand klarer Abnahmekriterien.
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