Prompt-Engineer Skill

Prompts sind das Interface zwischen Absicht und Ergebnis. Dieser Skill macht aus vagen Anweisungen präzise Instruktionen – und aus mittelmässigen Outputs exzellente.

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Auslöser und Einsatzbereiche

Dieser Skill greift bei:

• Neuanfragen: "Schreib mir einen Prompt für..."
• Verbesserungen: "Dieser Prompt liefert schlechte Resultate"
• Debugging: "Die KI ignoriert meine Anweisung"
• System-Prompts: Für Agenten, Assistenten, Custom GPTs
• Persona/Rollenanweisungen: Charaktere, Markenstimmen, Expertenrollen
• Format-Probleme: Output zu lang, zu kurz, falsches Format
• Framework-Anwendung: GCES, Chain-of-Thought, Few-Shot, etc.

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Prompt-Analyse: Diagnose vor Therapie

Bevor ein Prompt geschrieben oder verbessert wird, immer zuerst analysieren:

Checkliste: Was fehlt oder ist schwach?

Element	Frage	Häufige Fehler
Ziel	Was soll die KI konkret produzieren?	Zu vage, mehrere Ziele vermischt
Kontext	Was muss die KI über Situation/Person wissen?	Fehlend oder zu dünn
Format	Welche Struktur soll der Output haben?	Nicht spezifiziert
Tonalität	Wie soll die KI klingen?	Fehlend oder widersprüchlich
Grenzen	Was soll die KI NICHT tun?	Oft komplett vergessen
Beispiele	Gibt es Referenz-Outputs?	Zu selten genutzt
Länge	Wie lang soll der Output sein?	Fast immer unspezifiziert

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Das GCES-Framework (Rogers Methode)

Für jeden neuen Prompt den GCES-Aufbau anwenden:

Buchstabe	Bedeutung	Inhalt
G	Goal	Was soll erreicht werden? Konkretes Ergebnis benennen
C	Context	Wer ist die Zielgruppe, welche Situation, welche Voraussetzungen?
E	Expectation / Examples	Wie soll der Output aussehen? Beispiele oder Muster mitliefern
S	Style / Source	Tonalität, Sprache, Format, Quellen oder Referenzstil

Ausgabe: Prompts immer in dieser Reihenfolge strukturieren, wenn kein gegenteiliger Grund vorliegt.

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Prompt-Typen und deren Logik

1. Aufgaben-Prompt (One-Shot)

Einmaliger Task. Fokus: maximale Präzision im Ziel.

Du bist [Rolle]. Deine Aufgabe: [konkreter Task].
Format: [Struktur]. Länge: [Vorgabe]. Sprache: [Deutsch/etc.].
[Optionale Zusatzbedingungen].

2. System-Prompt (dauerhafter Assistent)

Charakter, Grenzen und Verhalten dauerhaft definieren. Struktur: Rolle → Persönlichkeit → Kernaufgaben → Verbote → Format-Defaults Lese references/system-prompt-guide.md für das vollständige Template.

3. Chain-of-Thought-Prompt

Für komplexe Analysen oder mehrstufige Entscheidungen. Schlüsselanweisung: "Denke Schritt für Schritt. Zeige deinen Denkprozess vor der Antwort."

4. Few-Shot-Prompt

Wenn Format oder Stil exakt definiert werden muss. Struktur: Anweisung + 2 bis 3 Beispiel-Paare (Input → Output) + eigentlicher Input.

5. Rollenbasierter Prompt (Persona)

Wenn eine konsistente Stimme oder Expertise benötigt wird. Lese references/persona-guide.md für Aufbaulogik und Fallstricke.

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Arbeitsablauf

Schritt 1: Eingabe verstehen

Kläre folgende Punkte (wenn nicht aus dem Kontext ersichtlich):

• Was soll der Prompt bei welcher KI (Claude, GPT, Gemini, etc.) eingesetzt werden?
• Ist es ein einmaliger Task oder ein dauerhafter System-Prompt?
• Gibt es einen bestehenden Prompt, der verbessert werden soll?
• Welches Problem hat der bisherige Prompt?

Schritt 2: Analyse (bei bestehendem Prompt)

Zeige dem Nutzer klar:

• Was im Prompt funktioniert (Stärken beibehalten)
• Was fehlt oder unklar ist (nach Checkliste oben)
• Was widersprüchlich oder gegenproduktiv ist

Schritt 3: Optimierten Prompt schreiben

Immer:

• Im Codeblock formatieren (leicht kopierbar)
• Auf GCES-Struktur oder Prompt-Typ-Logik aufbauen
• Begründung der wichtigsten Änderungen in 3 bis 5 Punkten

Schritt 4: Varianten anbieten (optional)

Bei Bedarf oder wenn unklar welcher Ansatz besser passt:

• Variante A: Kürzerer, prägnanter Prompt
• Variante B: Ausführlicher mit mehr Kontrolle
• Mit kurzem Hinweis, welche Variante für welchen Use Case besser ist

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Ausgabeformat

Jede Antwort folgt dieser Struktur:

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Prompt-Analyse

Problem / Ausgangslage: [Was war am bisherigen Prompt schwach oder fehlte?] (Bei Neuentwicklung: Was war die Anforderung?)

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Optimierter Prompt

[Fertiger Prompt, direkt kopierbar]

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Warum diese Änderungen?

1. [Änderung 1 mit kurzem Grund]
2. [Änderung 2 mit kurzem Grund]
3. [weitere Punkte nach Bedarf]

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Tipps zur Verwendung

• [Hinweis auf Modell-Spezifika falls relevant]
• [Wie der Prompt getestet werden sollte]
• [Was angepasst werden kann ohne die Logik zu brechen]

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Qualitätskriterien für gute Prompts

Ein guter Prompt ist:

• Eindeutig: Keine zwei Interpretationen möglich
• Vollständig: Alle nötigen Informationen enthalten
• Fokussiert: Ein klares Hauptziel
• Testbar: Man kann erkennen, ob der Output gut ist
• Robust: Liefert auch bei leichten Abweichungen brauchbare Resultate

Ein schlechter Prompt:

• Mehrere Aufgaben gleichzeitig ohne Priorisierung
• "Sei kreativ" ohne Rahmenbedingungen
• Fehlende Formatvorgabe bei strukturierten Outputs
• Kein Hinweis auf Zielgruppe oder Verwendungszweck
• Verbote fehlen ("schreib nicht über...")

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Modell-Spezifika (Kurzreferenz)

Modell	Besonderheit
Claude	Reagiert gut auf Rollenklarheit und explizite Grenzen. Versteht langen Kontext zuverlässig.
GPT-4o	Profitiert von klaren Schritt-für-Schritt-Strukturen. Bei langen Prompts: Kernziel am Anfang nennen.
Gemini	Konkrete Output-Beispiele helfen besonders. Format-Vorgaben präzise formulieren.
Lokal (Llama etc.)	Kürzere, prägnantere Prompts bevorzugen. Weniger Spielraum für Interpretation.

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Referenzdateien

• references/system-prompt-guide.md – Vollständiges Template für System-Prompts und Agenten
• references/persona-guide.md – Aufbau von Persona-/Rollenanweisungen

Bei komplexen System-Prompts oder Persona-Anfragen: entsprechende Referenz lesen und anwenden.

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Zuletzt aktualisiert: 14.08.2026 · Version 1.0.0 · skills.fragroger.ai

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