Prompting-Grundlagen

🔄 Recall: KI sagt vorher, versteht aber nicht

In Lektion 2 haben wir gelernt, dass KI Antworten generiert, indem sie wahrscheinliche nächste Wörter vorhersagt. Das bedeutet: Was du schreibst, bestimmt direkt, was du zurückbekommst.

Ein vager Prompt führt zu einer generischen Antwort. Ein spezifischer Prompt führt zu einer maßgeschneiderten Antwort.

Heute lernst du genau, wie du Prompts schreibst, die Ergebnisse liefern.

Nach dieser Lektion kannst du:

Prompts mit dem RAKF-Framework strukturieren
Prompts schreiben, die spezifisch genug für nützliche Antworten sind
Die „Guter Prompt"-Checkliste auf jede Anfrage anwenden

Das RAKF-Framework

Jeder effektive Prompt enthält vier Elemente. Wir nennen das RAKF:

Komponente	Was sie tut	Beispiel
Rolle	Sagt der KI, welche Experten-Persona sie einnehmen soll	„Du bist ein erfahrener Datenanalyst…"
Aufgabe	Legt fest, was genau du erledigt haben willst	„…analysiere diese Verkaufsdaten und identifiziere Trends…"
Kontext	Liefert Hintergrundinformationen	„…für ein Einzelhandelsunternehmen mit rückläufigem Q4-Umsatz…"
Format	Definiert, wie die Ausgabe aussehen soll	„…präsentiere die Ergebnisse als Stichpunkte mit einem Empfehlungsteil."

Du brauchst nicht immer alle vier, aber sie einzubeziehen macht deine Prompts deutlich wirkungsvoller.

RAKF in Aktion

Verwandeln wir einen schwachen Prompt in einen starken:

Vorher (schwach):

„Hilf mir beim Anschreiben"

Nachher (mit RAKF):

„[Rolle] Du bist ein Karriereberater, der schon hunderten Fachkräften geholfen hat, bei DAX-Konzernen einzusteigen.
[Aufgabe] Schreib ein Anschreiben für eine Stelle als Senior Produktmanager bei SAP.
[Kontext] Ich habe 6 Jahre PM-Erfahrung bei kleineren Startups, habe ein 5-köpfiges Team geleitet und 3 Produkte mit über 10 Mio. € Umsatz gelauncht. Die Stellenausschreibung betont datengetriebene Entscheidungsfindung und bereichsübergreifende Führung.
[Format] Halte es unter 300 Wörtern. Nutze einen selbstbewussten, aber nicht arroganten Ton. Struktur: Aufhänger, relevante Erfahrung, warum SAP, Handlungsaufforderung."

Der zweite Prompt generiert ein Anschreiben, das du tatsächlich verwenden kannst.

Das Spezifitäts-Prinzip

Die Kernregel: Je spezifischer dein Prompt, desto nützlicher die Antwort.

Vage Prompts zwingen die KI zu raten, was du willst. Meistens rät sie falsch — oder spielt auf Nummer sicher mit generischem Inhalt.

Beispiele für mehr Spezifität

Vage	Spezifisch
„Schreib eine E-Mail"	„Schreib eine Nachfass-E-Mail an einen Kunden, der unseren Termin gestern verpasst hat"
„Erkläre maschinelles Lernen"	„Erkläre maschinelles Lernen einem Marketingleiter, der es für ein Lieferantengespräch verstehen muss"
„Gib mir Feedback"	„Prüfe diesen Absatz auf Klarheit und schlage 2–3 konkrete Verbesserungen vor"
„Mach’s besser"	„Kürze den Text von 500 auf 200 Wörter, ohne die Kernaussagen zu verlieren"

✅ Quick Check: Welcher Prompt ist spezifischer?
A: „Schreib einen Blogpost über Produktivität"
B: „Schreib einen 600-Wörter-Blogpost über die Pomodoro-Technik für Leute im Homeoffice, die sich schwer konzentrieren können. Bau 3 praktische Tipps ein und eine persönliche Anekdote."
(Antwort: B — der Prompt definiert Länge, Thema, Zielgruppe, Struktur und Ton)

Die Guter-Prompt-Checkliste

Bevor du einen wichtigen Prompt abschickst, geh diese Checkliste durch:

✅ Ist die Aufgabe klar? Könnte jemand anderes genau verstehen, was du haben willst?

✅ Ist die Zielgruppe/der Kontext definiert? Weiß die KI, für wen das ist und warum?

✅ Ist das Format angegeben? Weißt du, wie die Ausgabe aussehen soll?

✅ Sind Einschränkungen dabei? Längenvorgaben, Tonanforderungen, Dinge zum Vermeiden?

✅ Gibt es genug Kontext? Hat die KI alle Hintergrundinfos, die sie braucht?

Wenn dir irgendwas davon fehlt, muss dein Prompt wahrscheinlich nachgebessert werden.

Gängige Prompt-Muster

Drei Muster, die du ständig verwenden wirst:

Muster 1: Die Experten-Anfrage

Du bist ein/e [spezifische Experten-Rolle].

[Aufgabe: was du erledigt haben willst]

Kontext:
- [relevanter Hintergrund]
- [Einschränkungen oder Anforderungen]

Format: [wie du die Ausgabe haben willst]

Muster 2: Die Transformations-Anfrage

Nimm folgenden [Eingabe-Typ]:

[deinen Inhalt einfügen]

Wandle ihn um in [Ausgabe-Typ], der:
- [Anforderung 1]
- [Anforderung 2]
- [Anforderung 3]

Muster 3: Die Analyse-Anfrage

Analysiere folgenden [Inhaltstyp]:

[Inhalt einfügen]

Konkret:
1. [Wonach suchen]
2. [Was bewerten]
3. [Was empfehlen]

Präsentiere deine Analyse als [Format].

Jetzt du: Übung

Nimm diesen schwachen Prompt und schreibe ihn mit RAKF um:

„Hilf mir mit meinem Lebenslauf"

Überlege:

Welche Rolle soll die KI einnehmen?
Welche konkrete Aufgabe brauchst du?
Welcher Kontext ist relevant (deine Erfahrung, Ziel-Stelle)?
Welches Format soll die Ausgabe haben?

Schreib deine verbesserte Version, bevor du weiterscrollst.

Beispiel-Lösung:

„Du bist ein Tech-Recruiter, der tausende Lebensläufe für DAX-Unternehmen gesichtet hat.
Überprüfe meinen Lebenslauf (unten eingefügt) für eine Senior-Stelle als Software-Entwickler bei SAP. Ich habe 5 Jahre Erfahrung, hauptsächlich in Python und verteilten Systemen.
Liefer mir:
Drei Stärken, die einen DAX-Recruiter ansprechen
Drei Verbesserungsbereiche mit konkreten Vorschlägen
Red Flags oder fehlende Elemente
Sei direkt und konkret — generische Ratschläge helfen nicht.
[Lebenslauf würde hier eingefügt]"

Wichtigste Erkenntnisse

Nutze RAKF (Rolle, Aufgabe, Kontext, Format), um effektive Prompts zu strukturieren
Spezifität ist der wichtigste Faktor für Prompt-Qualität
Lauf die Guter-Prompt-Checkliste durch, bevor du wichtige Anfragen abschickst
Übung verwandelt Wissen in Können

Nächste Lektion

In Lektion 4 tauchen wir ein in Kontext und Beispiele — wie du KI-Verhalten noch präziser steuerst. Ab hier fängt Prompting an, sich wie eine Superkraft anzufühlen.