Bibliothek der Prompt-Muster
Ein Werkzeugkasten wiederverwendbarer Prompt-Muster. Jede Karte sagt dir, was es ist, wann du danach greifst, und gibt dir eine Copy-paste-Vorlage. Sie sind stapelbar — kombiniere sie frei. Neu hier? Beginne zuerst mit den Grundlagen des Promptings.
- Die 11 Kern-Prompt-Muster erkennen und wann jedes anwendbar ist
- Eine Copy-paste-Vorlage für jede Aufgabe greifen — Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought und mehr
- Muster kombinieren (Rolle + Beispiel + Ausgabe-Beschränkung + Erlaubnis zum Verzicht) zu einem starken Prompt
- Grounding nutzen, um Halluzinationen zu reduzieren, und Meta-Prompting, um schwache Prompts zu reparieren
Zero-Shot (einfach fragen, klar)
Wann: einfache, häufige Aufgaben. Warum: geringster Aufwand, oft genug.
Zero-shot summary
Summarize the text below in 5 bullets for a busy manager.
TEXT: """{paste}"""Few-Shot (Beispiele zeigen)
Wann: du brauchst ein bestimmtes Format oder einen Stil. Warum: Beispiele lehren schneller als Beschreibungen. Siehe Few-Shot richtig gemacht.
Few-shot sentiment classifier
Classify the sentiment as positive/negative/neutral.
Review: "Loved it, shipped fast" → positive
Review: "Broke on day one" → negative
Review: "{new review}" →Chain-of-Thought (Schritt für Schritt denken)
Wann: Mathematik, Logik, mehrstufiges Reasoning. Warum: Reasoning vor der Antwort verbessert die Genauigkeit.
Chain-of-thought
Work through this step by step, then give the final answer on its own line.
PROBLEM: {problem}Zerlegung (aufbrechen)
Wann: große, unscharfe Aufgaben. Warum: kleinere Teilaufgaben sind einfacher und zuverlässiger.
Decomposition
First, list the sub-tasks needed to {goal}. Then do them one at a time,
showing each result before moving on.Rollen-Prompting (eine Persona zuweisen)
Wann: du willst eine bestimmte Perspektive oder einen Standard. Warum: bahnt relevantes Verhalten an.
Role prompting
You are a meticulous senior copy editor. Edit the text for clarity and concision without changing meaning. Show a bullet list of the changes you made.
Ausgabeformat-Beschränkung
Wann: das Ergebnis speist ein anderes Tool oder du willst Konsistenz. Warum: vorhersehbare Formen sind verwendbar.
Output-format constraint
Reply with ONLY valid JSON matching: {"title": string, "tags": string[]}.
No prose, no markdown fences.Selbstkonsistenz / Selbstkritik
Wann: Korrektheit zählt. Warum: ein zweiter Durchgang fängt Fehler des ersten Durchgangs ab.
Self-critique
Answer the question. Then, in a section called "Check", critique your own answer for errors or missing cases and revise if needed.
Grounding (nur aus dem bereitgestellten Kontext antworten)
Wann: Fakten zählen — Q&A über deine Docs, RAG, alles, wo eine falsche Antwort schlimmer ist als keine Antwort. Warum: Der größte einzelne Hebel gegen Halluzinationen ist, dem Modell das Erfinden zu verbieten und ihm ausdrücklich zu erlauben, zu verzichten.
Grounded Q&A
Answer the QUESTION using ONLY the CONTEXT below. Quote the exact sentence(s)
you relied on. If the context does not contain the answer, reply exactly:
"Not found in the provided context." Do not use outside knowledge.
CONTEXT: """{paste your sources}"""
QUESTION: {question}Meta-Prompting (die KI deinen Prompt verbessern lassen)
Wann: dein Prompt liefert zu wenig. Warum: das Modell ist gut darin, zu erkennen, was ihm fehlt.
Meta-prompting
Here's my prompt: "{prompt}". Ask me the 3 questions that would most improve it,
then rewrite it incorporating sensible defaults.Iterative Verfeinerung
Wann: fast immer. Warum: die erste Ausgabe ist ein Entwurf, nicht das Ziel.
Iterative refinement
{after a result} Shorter and more concrete. Keep the second paragraph. Add one
example. Drop the marketing tone.:::tip Kombiniere sie Ein starker realer Prompt ist oft: eine Rolle + ein Beispiel + eine Ausgabe-Beschränkung + die Erlaubnis, „Ich weiß es nicht.“ zu sagen. Schichte die Karten. :::
Wie man die Karten schichtet
- Weise die Persona oder den Standard zu, den du willst — z. B. einen akribischen Senior-Lektor — um relevantes Verhalten anzubahnen.
- Zeige ein oder zwei Few-Shot-Beispiele, damit das Modell dein Format oder deinen Stil schneller lernt, als eine Beschreibung es lehren könnte.
- Lege die Form fest: NUR gültiges JSON, 5 Bullets, keine Markdown-Fences — was auch immer der nächste Schritt braucht.
- Lass das Modell Ich weiß es nicht oder Nicht im bereitgestellten Kontext gefunden sagen, statt eine Antwort zu erfinden.
- Behandle die erste Ausgabe als Entwurf. Bitte um kürzer, konkreter, diesen Absatz behalten, jenen Ton weglassen — wiederhole, bis es sitzt.
Überprüfe dich selbst
0/3- Muster sind wiederverwendbare Bausteine — wähle nach Aufgabe: Zero-Shot für Einfaches, Few-Shot fürs Format, Chain-of-Thought fürs Reasoning, Zerlegung für große Aufgaben
- Grounding (nur aus dem Kontext antworten + Erlaubnis zum Verzicht) ist die stärkste Verteidigung gegen Halluzinationen
- Ausgabeformat-Beschränkungen machen Ergebnisse vorhersehbar und tool-bereit
- Die Karten stapeln sich: ein starker Prompt ist meist Rolle + Beispiel + Ausgabe-Beschränkung + Erlaubnis, 'Ich weiß es nicht' zu sagen
- Die erste Ausgabe ist ein Entwurf — verfeinere iterativ und nutze Meta-Prompting, wenn ein Prompt zu wenig liefert