Über die Grundlagen hinaus

Warum dieser Kurs?

Du schreibst Prompts, die meistens funktionieren. Manchmal sogar richtig gut. Aber dann — ohne ersichtlichen Grund — liefert die KI plötzlich Müll. Du änderst ein Wort, und alles ist anders. Das ist frustrierend, weil du nicht weißt, warum es mal klappt und mal nicht.

Genau da setzt dieser Kurs an.

What to Expect:

Du lernst, Prompts systematisch statt intuitiv zu schreiben
Jede Lektion baut auf der vorherigen auf — bitte der Reihe nach durcharbeiten
Am Ende baust du einen produktionsreifen Prompt von Grund auf

Was du in dieser Lektion lernst:

Wo einfaches Prompting an seine Grenzen stößt
Das RACE-Framework als systematisches Werkzeug
Den Unterschied zwischen „gute Prompts schreiben" und „Prompt Engineering"

Die Grenze von einfachem Prompting

In KI-Grundlagen hast du gelernt, klare Prompts zu schreiben: Rolle, Aufgabe, Kontext, Format. Das bringt dich weit — aber irgendwann stößt du an eine Decke.

Einfaches Prompting	Prompt Engineering
Funktioniert für einzelne Aufgaben	Funktioniert für wiederkehrende Aufgaben
Ergebnis variiert jedes Mal	Ergebnis ist reproduzierbar
Intuition-basiert	System-basiert
Schwer zu debuggen	Systematisch zu verbessern
„Hat halt funktioniert"	„Ich weiß, warum es funktioniert"

Der Unterschied? Prompt Engineering gibt dir Kontrolle. Du weißt, welcher Teil des Prompts welches Ergebnis beeinflusst — und kannst gezielt nachjustieren.

Das RACE-Framework

RACE ist dein Werkzeugkasten für professionelle Prompts:

Komponente	Was sie tut	Beispiel
Role (Rolle)	Wer ist die KI?	„Du bist ein erfahrener Produkttexter mit 10 Jahren E-Commerce-Erfahrung"
Action (Aktion)	Was genau soll passieren?	„Schreibe drei Produktbeschreibungen für kabellose Kopfhörer"
Context (Kontext)	Welche Hintergrundinformationen braucht die KI?	„Zielgruppe: Pendler, 25-40. Budget-Segment. USP: 30 Std. Akkulaufzeit"
Examples (Beispiele)	Wie soll das Ergebnis aussehen?	Ein Beispiel-Text im gewünschten Stil und Format

Du kennst R, A und C schon aus KI-Grundlagen (als RAKF). Das E für Beispiele ist der entscheidende Sprung: Statt zu erklären, was du willst, zeigst du es.

RACE in Aktion

Vorher (einfacher Prompt):

„Schreib eine Produktbeschreibung für Kopfhörer."

Nachher (RACE):

[Role] Du bist ein Produkttexter, der für Amazon-Listings optimiert. Dein Stil: knapp, nutzenorientiert, konkret.
[Action] Schreibe eine Produktbeschreibung für kabellose Kopfhörer.
[Context] Produkt: NoiseBlock Pro. Zielgruppe: Pendler 25-40. Preissegment: 79 €. USPs: 30 Std. Akku, ANC, 22g Gewicht. Ton: professionell, aber nicht steif.
[Examples] Hier ein Beispiel für den gewünschten Stil: „SoundWave Air — 18 Stunden Musik, 0 Kabel-Chaos. Active Noise Cancelling filtert die U-Bahn raus, nicht deinen Podcast. 28g leicht, den ganzen Tag bequem."
Schreibe jetzt die Beschreibung für NoiseBlock Pro in diesem Stil.

Der zweite Prompt liefert konsistente, brauchbare Ergebnisse — nicht nur einmal, sondern jedes Mal.

✅ Quick Check: Was unterscheidet RACE von einfachem Prompting? Welches Element macht den größten Unterschied?
(Antwort: Die Beispiele (E). Sie zeigen der KI das gewünschte Muster, statt es nur zu beschreiben.)

Dein Kurs-Fahrplan

In den nächsten 7 Lektionen meisterst du:

Lektion	Thema	Das kannst du danach
2	Aufbau eines Prompts	Prompts optimal strukturieren
3	Rollen und Personas	Personas designen, die KI-Verhalten steuern
4	Few-Shot Learning	KI durch Beispiele neue Muster beibringen
5	Chain-of-Thought	KI zu besserem Reasoning bringen
6	Prompt-Muster	Bewährte Muster für gängige Aufgaben einsetzen
7	Prompts debuggen	Fehlerhafte Prompts systematisch reparieren
8	Abschlussprojekt	Einen produktionsreifen Prompt von Grund auf bauen

Diagnose-Übung

Bevor wir tiefer einsteigen — teste dein aktuelles Level. Schreib einen Prompt für diese Aufgabe:

Aufgabe: Die Kaffee-Marke „Bergwerk" launcht einen neuen Single-Origin-Kaffee aus Äthiopien. Du brauchst drei Tagline-Vorschläge für die Social-Media-Kampagne. Zielgruppe: kaffeebegeisterte 25-35-Jährige, die Wert auf Nachhaltigkeit legen.

Schreib deinen besten Prompt auf, bevor du weiterscrollst. Am Ende des Kurses (Lektion 8) kommst du auf genau diese Aufgabe zurück — und wirst staunen, wie viel besser dein Prompt dann ist.

Wichtigste Erkenntnisse

Einfaches Prompting stößt an Grenzen: Inkonsistenz und fehlende Reproduzierbarkeit
RACE (Role, Action, Context, Examples) gibt dir ein systematisches Framework
Beispiele sind der Sprung vom Amatuer zum Profi — zeigen statt erklären
Prompt Engineering heißt verstehen, warum ein Prompt funktioniert

Nächste Lektion

In Lektion 2 schauen wir uns den Aufbau eines Prompts genau an: Wo platzierst du welche Information? Warum vergisst die KI manchmal deine Anweisungen? Und wie strukturierst du Prompts, damit nichts verloren geht.