Best Practices für Prompt Engineering: 10 wichtige Tipps

Beim Prompt Engineering geht es darum, wirksame Anweisungen zu formulieren, um von KI-Modellen möglichst präzise, hilfreiche und relevante Ergebnisse zu erhalten. Da KI-Modelle in immer mehr Arbeitsabläufen eine zentrale Rolle spielen, wird der souveräne Umgang mit ihnen zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Wir haben diesen Leitfaden zum Prompt Engineering erstellt, damit Sie bessere Anfragen formulieren, Ihre Prompts sinnvoll strukturieren und die KI gezielt zu den gewünschten Ergebnissen führen können. Sie lernen, wie Sie klare Anweisungen formulieren, Ihre Prompts strategisch strukturieren, Beispiele bereitstellen und Ihre Anfragen schrittweise verfeinern.

Von der Definition von Personas bis zur Festlegung von Ausgabeformaten trägt jeder der vorgestellten Prompt-Engineering-Tipps dazu bei, Ihre Interaktion mit Sprachmodellen zu verbessern. Außerdem beleuchten wir bewährte Sicherheitspraktiken für den Einsatz von KI, stellen wichtige Tools und Bibliotheken für Prompt Engineering vor und erläutern, wie Sie diese Methoden in der Praxis der KI-Entwicklung anwenden.

Ganz gleich, ob Sie gerade erst anfangen oder eine Karriere als Prompt Engineer anstreben: Dieser Leitfaden bietet Ihnen praktische Einblicke und Prompt-Beispiele, damit Sie das Beste aus KI herausholen.

1. Stellen Sie die Anweisungen an den Anfang des Prompts

Anweisungen voranzustellen hilft KI-Modellen, Ihre Absicht zu erkennen, bevor sie Kontext oder Daten verarbeiten. Das gibt der Antwort eine klare Richtung.

Wenn Sie also eine KI mit einem Prompt anweisen, stellen Sie sicher, dass die Aufgabe, die erledigt werden soll, an erster Stelle steht. Anschließend können Sie weitere Details oder Kontext ergänzen.

❌ Schlechtes Beispiel:

Hallo, GPT. Dies ist eine E-Mail, die ich gestern Abend geschrieben habe. Können Sie sie überarbeiten?

✅ Gutes Beispiel:

Überarbeite die folgende E-Mail, damit sie professioneller klingt.

2. Verwenden Sie Trennzeichen

Eine klare Prompt-Struktur nutzt oft Trennzeichen, um Ihre Anweisungen vom Inhalt zu trennen. Ob Sie Anführungszeichen, dreifache Backticks, Hashtags oder XML-Tags verwenden – das Ziel ist immer dasselbe: Mehrdeutigkeiten zu reduzieren.

Trennzeichen helfen dem Modell zu erkennen, wo Ihre Anweisungen enden und die referenzierten Daten beginnen. Dadurch werden Ihre Prompts effektiver und weniger anfällig für Fehlinterpretationen.

❌ Schlechtes Beispiel:

Überarbeite die folgende E-Mail, damit sie professioneller klingt, ändere aber sonst nichts daran: Ich wollte nachfragen, ob Sie Gelegenheit hatten, das Dokument zu prüfen, das ich Ihnen letzte Woche geschickt habe. Teilen Sie mir mit, was Sie davon halten.

✅ Gutes Beispiel:

Überarbeite die folgende E-Mail, damit sie professioneller klingt, ändere aber sonst nichts daran.

<email>Ich wollte nachfragen, ob Sie Gelegenheit hatten, das Dokument zu prüfen, das ich Ihnen letzte Woche geschickt habe. Teilen Sie mir mit, was Sie davon halten.</email>

3. Seien Sie sehr konkret

Stellen Sie sich jedes KI-Modell wie jemanden an seinem ersten Arbeitstag vor. KI und insbesondere Large Language Models (LLMs) haben keinen Kontext dafür, was sie tun sollen, wenn Sie die Aufgabe beim Prompten nicht konkret angeben.

Formulieren Sie präzise, was Sie von der KI erwarten, und legen Sie Format, Ton sowie etwaige Einschränkungen fest. Je konkreter Ihre Anfrage ist, desto besser ist das Ergebnis.

❌ Schlechtes Beispiel:

Schreibe einen Blogbeitrag über Prompt Engineering.

✅ Gutes Beispiel:

Verfasse einen 500-Wörter-Blogbeitrag über Tipps zum Prompt Engineering. Die Zielgruppe sind Anfänger. Verwende deshalb einen freundlichen Ton und gib konkrete Beispiele, damit der Inhalt leichter verständlich ist.

4. Geben Sie dem Modell eine Rolle

Sie können Ihre Prompts ganz einfach verbessern, indem Sie dem KI-Modell eine Rolle oder Persona zuweisen. Das hilft dabei, Stil und Tiefe der Antworten gezielt anzupassen, sodass die Ausgaben stärker auf eine bestimmte Perspektive oder ein bestimmtes Fachniveau abgestimmt wirken.

❌ Schlechtes Beispiel:

Erkläre Blockchain.

✅ Gutes Beispiel:

<role>Sie sind ein Technikexperte, der sich darauf spezialisiert hat, komplexe Themen in einfacher, nachvollziehbarer Sprache zu erklären. Ihre Zielgruppe besteht aus Erwachsenen ohne technischen Hintergrund – Lehrern, Unternehmern und allgemeinen Lesern, die neugierig auf neue Technologie sind.</role>

<task>Schreibe einen 500 Wörter langen Blogbeitrag, der erklärt, was Blockchain ist, wie die Technologie funktioniert und warum sie wichtig ist. Vermeide Fachjargon.

Verwenden Sie einen freundlichen, ansprechenden Ton und anschauliche Vergleiche aus dem Alltag, damit die Erklärung leicht verständlich und interessant bleibt.</task>

5. Geben Sie relevante Beispiele an

Wenn Sie Beispiele im Prompt-Format einfügen, geben Sie dem KI-Modell einen Bezugspunkt, an dem es sich orientieren kann. Mit anderen Worten: Wenn Sie ein Beispiel einfügen, gibt das sowohl den Ton als auch die Struktur der Antwort vor, was besonders bei kreativen oder komplexen Aufgaben hilfreich ist.

❌ Schlechtes Beispiel:

Schreibe eine Produktbeschreibung für eine neue Smartwatch.

✅ Gutes Beispiel:

<instruction>Erstelle eine Produktbeschreibung für eine neue Smartwatch mit diesen Spezifikationen: Fitness-Tracking (Schritte, Herzfrequenz, Schlafüberwachung), GPS-Navigation, Smartphone-Benachrichtigungen, Musiksteuerung, kontaktloses Bezahlen und Gesundheitsüberwachung (EKG, SPO2).

Verwenden Sie das folgende Beispiel als Stilrichtlinie.</instruction>

<example>Bleiben Sie fit und verbunden mit unserem eleganten Fitness-Tracker, der Ihre Herzfrequenz überwacht, Ihre Schritte zählt und sich nahtlos mit Ihren Geräten synchronisiert.</example>

6. Bitten Sie das Modell, den Gedankengang zu erläutern

Wenn Sie um eine Schritt-für-Schritt-Erklärung bitten, regt das das KI-Modell dazu an, ein Problem nachvollziehbar zu durchdenken, statt vorschnell zu einem Schluss zu kommen. Diese Prompt-Struktur ist besonders vorteilhaft für Analyse-, Logik- oder Entscheidungsaufgaben.

❌ Schlechtes Beispiel:

Welcher Marketingkanal ist für eine kleine Bäckerei am besten?  

✅ Gutes Beispiel:

Helfen Sie mir, den besten Marketingkanal für die kleine Bäckerei auszuwählen, die ich gerade gegründet habe. Listen Sie zunächst die besten Empfehlungen auf und erläutern Sie, warum sie geeignet sind. Teilen Sie sie in die XML-Tags <best-picks> und <least-recommended> ein. Geben Sie anschließend Ihre endgültige Empfehlung.

7. Das gewünschte Ausgabeformat festlegen

Wenn Sie dem Modell vorgeben, wie es seine Antwort strukturieren soll, sorgt das für Konsistenz und bessere Nutzbarkeit. Wenn Sie eine Liste, eine Tabelle, ein Code-Snippet oder Abschnitte mit Überschriften benötigen, formulieren Sie dies im Prompt klar und eindeutig.

❌ Schlechtes Beispiel:

Nenne SEO-Tipps für Anfänger.

✅ Gutes Beispiel:

Nennen Sie fünf SEO-Tipps für Einsteiger in Stichpunkten. Fügen Sie zu jedem Tipp eine kurze Erklärung hinzu, damit die Leser verstehen, warum er wichtig ist.

8. Stellen Sie der KI relevante Daten bereit

Wenn das Modell auf konkrete Fakten, Zahlen oder Textstellen Bezug nehmen muss, fügen Sie diese Daten direkt in den Prompt ein. Gehen Sie nicht davon aus, dass es Zugriff auf aktuelle oder persönliche Informationen hat; geben Sie ihm stattdessen die Informationen, die es für seine Aufgabe benötigt.

❌ Schlechtes Beispiel:

Fasse unsere Vertriebsleistung im ersten Quartal zusammen.

✅ Gutes Beispiel:

Fasse die folgenden Verkaufsdaten für Q1 in drei Stichpunkten zusammen:  

„Umsatz im 1. Quartal: 120.000 €, plus 15 % im Jahresvergleich. Top-Produkt: SmartLamp. Kundenwachstum: +8 %.“

9. Bitten Sie um Belege

KI kann manchmal halluzinieren und dabei Behauptungen aufstellen, die falsch oder nicht belegt sind. Die gute Nachricht ist, dass es Strategien gibt, um das zu verringern.

Sie können die KI anweisen, „Ich weiß es nicht“ zu sagen, wenn sie sich unsicher ist. Oder fordern Sie das System auf, seine Überlegungen zu erläutern, bevor es zu einer endgültigen Antwort kommt. Das fördert präzisere, evidenzbasierte Antworten.

❌ Schlechtes Beispiel:

Wer ist der reichste Mann der Welt?

✅ Gutes Beispiel:

Wer ist derzeit der reichste Mensch der Welt? Gib das aktuelle Nettovermögen der Person und die Quelle an (Forbes, Bloomberg usw.). 

Wenn keine aktuellen Daten verfügbar sind, antworten Sie: „Ich weiß es nicht.“

10. Prompt in Iterationen

Es gibt keine perfekten Prompts, die beim ersten Versuch eine ideale Ausgabe der KI garantieren können. Behandeln Sie das Prompting also wie ein Gespräch: Beginnen Sie einfach, prüfen Sie die Ausgabe und verfeinern Sie Ihren Prompt anhand dessen, was fehlt oder unklar ist. Dieser iterative Ansatz führt zu besseren Ergebnissen.

Wenn die Antworten weiterhin nicht ausreichen, sollten Sie den Einsatz von Techniken zur Prompt-Optimierung in Betracht ziehen.

So erhöhen Sie die Sicherheit beim Prompt Engineering

Wenn Sie KI einsetzen, um Arbeitsabläufe zu vereinfachen, müssen Sie dem KI-Modell häufig proprietäre Daten zur Verfügung stellen. Ohne geeignete Schutzmaßnahmen können diese Daten offengelegt, missbraucht oder weitergegeben werden, insbesondere bei der Arbeit mit Modellen von Drittanbietern oder cloudbasierten Systemen.

Mit den richtigen Maßnahmen lassen sich diese Risiken jedoch deutlich reduzieren. Hier sind einige bewährte Sicherheitspraktiken für das Prompt Engineering:

• Verwenden Sie Datenmaskierung. Blenden Sie echte Datenwerte aus, indem Sie sie durch fiktive, aber strukturell ähnliche Daten ersetzen. Wenn Sie beispielsweise eine Kreditkartennummer durch 1234 5678 9101 2345 oder XXXX XXXX XXXX XXXX ersetzen, bleibt das Format erhalten, während sensible Informationen geschützt werden.
• Pseudonymisieren Sie Daten. Entfernen Sie persönliche Identifikationsmerkmale oder ersetzen Sie sie durch Platzhalter. Schreiben Sie beispielsweise einen Kundennamen wie Jane Doe als Benutzer A, um das Risiko einer Datenoffenlegung zu verringern.
• Verallgemeinern Sie Daten. Breiter gefasste Kategorien verringern die Identifizierbarkeit. Statt exakte Altersangaben aufzulisten (18, 19 oder 20), können Sie diese beispielsweise als 18–20 zusammenfassen. Dadurch lassen sich Daten deutlich schwerer einer einzelnen Person zuordnen, ohne dass ihr analytischer Nutzen verloren geht.
• Tauschen Sie Datenwerte aus. Das Vertauschen von Werten zwischen Datensätzen kann Muster verschleiern. So bleibt beispielsweise durch das Vertauschen der Postleitzahlen von Kunden zwischen den Zeilen die statistische Integrität erhalten, während einzelne Identitäten verschleiert werden. Das ist besonders nützlich, wenn Sie Modelle trainieren, die keine exakt übereinstimmenden Daten benötigen.
• Verwenden Sie synthetische Daten. Synthetische Daten werden von Algorithmen erzeugt, um reale Datensätze nachzubilden, ohne tatsächliche Nutzerinformationen offenzulegen. So kann KI beispielsweise realistische Gesundheitsdaten für das Training von Modellen erstellen und dabei die Privatsphäre schützen, ohne die Datenqualität zu beeinträchtigen.
• Prüfen und protokollieren Sie KI-Interaktionen. Verfolgen Sie, wie KI in Ihrem Unternehmen eingesetzt wird, um Missbrauch zu erkennen und die Einhaltung interner Richtlinien sicherzustellen.
• Implementieren Sie rollenbasierten Zugriff. Einige KI-Tools lassen sich im Team gemeinsam nutzen, um die Produktivität zu steigern. Wenn Sie den Zugriff auf Daten und Funktionen anhand von Benutzerrollen einschränken, minimiert das Risiken durch unnötige Offenlegung und sorgt dafür, dass sensible Informationen geschützt bleiben.

Gibt es Tools und Ressourcen, die das Prompt Engineering erleichtern?

Es gibt viele Tools, mit denen Sie Prompts für LLMs testen und optimieren können. Im Wesentlichen lassen sie sich in zwei Kategorien einteilen: allgemeine Tools für das Prompt Engineering und codebasierte Bibliotheken. Schauen wir uns beides genauer an.

Die besten Tools für Prompt Engineering

Tools für Prompt Engineering sind in der Regel No-Code- oder Low-Code-Plattformen, mit denen Benutzer mit Prompts experimentieren können. Sie sind ideal für Nicht-Entwickler oder für schnelles Prototyping.

Im Folgenden finden Sie einige der besten Tools für Prompt Engineering, die Sie ausprobieren können:

• PromptPerfect. Ein Tool, das die Qualität von Prompts automatisch optimiert und Ihnen dabei hilft, mit LLMs konsistente und hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Es kann Prompts sowohl für Text- als auch für Bildmodelle mit Funktionen wie dem Vergleich von Prompts und Reverse Prompt Engineering verfeinern.
• Promptist. Ein KI-gestützter Assistent von Microsoft, der dabei hilft, bessere Prompts für Bildgenerierungsmodelle wie Stable Diffusion zu formulieren. Es bietet Prompt-Vorlagen und einen benutzerfreundlichen visuellen Editor, um die Erstellung und Optimierung von Prompts zu vereinfachen.
• OpenAI Playground. Ein interaktives webbasiertes Tool von OpenAI, mit dem Nutzer in Echtzeit mit den Sprachmodellen von OpenAI experimentieren können. Das eignet sich hervorragend, um Prompts direkt zu testen, anzupassen und zu verfeinern – mit unmittelbarem Feedback.
• FlowGPT. Beispiel für ein Prompt-Engineering-Tool, das zugleich eine Community-Plattform zum Teilen, Entdecken und Kuratieren von KI-Prompts ist. Es bietet eine visuelle Oberfläche für die Interaktion mit KI und fördert die Zusammenarbeit im Open-Source-Bereich.

Bibliotheken für Prompt Engineering

Prompt-Engineering-Bibliotheken sind codebasierte Frameworks, die Entwicklern programmatische Kontrolle über das Prompt-Design und die Interaktion geben. Besonders in professionellen oder forschungsnahen Umgebungen sind sie äußerst wertvoll, da sie die Entwicklung effizienter gestalten, fortgeschrittene Prompt-Architekturen unterstützen und die Integration von KI besser wartbar machen.

Ein gängiger Anwendungsfall für Bibliotheken ist die Integration von LLMs in Softwareanwendungen. Mit ihrer bevorzugten Bibliothek können Entwickler Prompts dynamisch verwalten, Workflows automatisieren und über verschiedene Aufgaben hinweg Konsistenz wahren.

Die meisten Bibliotheken enthalten außerdem wiederverwendbare Vorlagen oder Funktionen für Aufgaben wie Zusammenfassung, Klassifizierung oder Übersetzung. Das beschleunigt nicht nur die Entwicklung, sondern verringert auch die Fehleranfälligkeit, insbesondere bei großen Projekten, in denen Effizienz und Standardisierung entscheidend sind.

Zwei Beispiele für Bibliotheken zum Prompt Engineering sind LangChain, mit dem Entwickler Prompts, Tools und Datenquellen in einem strukturierten Workflow verknüpfen können, und PromptTools, das Batch-Tests, den direkten Vergleich nebeneinander sowie die Bewertung der Prompt-Performance über verschiedene Modelle und Metriken hinweg ermöglicht.

So wenden Sie Prompt-Engineering-Tipps im Alltag an

Kurz gesagt: So nutzen Sie Prompt Engineering im Alltag:

✅ Beginnen Sie mit klaren Anweisungen. KI-Modelle sind keine Menschen. Sie müssen sich daher nicht darum sorgen, zu direkt zu klingen. Kommen Sie direkt auf den Punkt, formulieren Sie die Aufgabe klar und vermeiden Sie unnötige Ausschmückungen.

✅ Nutzen Sie Struktur und Beispiele. Wenn Sie eine Antwort in einem bestimmten Format wünschen, etwa als Tabelle, Liste oder Code-Snippet, geben Sie das im Prompt an. Fügen Sie nach Möglichkeit ein konkretes Beispiel hinzu.

✅ Gehen Sie schrittweise vor. Versuchen Sie nicht, auf Anhieb das perfekte Ergebnis zu erzielen. Beginnen Sie im Kleinen, prüfen Sie die Ausgabe und passen Sie Ihren Prompt anschließend an, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

✅ Schützen Sie sensible Daten. Wenn Sie reale Informationen verwenden, z. B. Arbeitsdokumente, wenden Sie Datenmaskierung oder Pseudonymisierung an, damit keine persönlichen oder vertraulichen Angaben offengelegt werden.

Mit diesen Prompts vereinfachen Sie viele Ihrer Aufgaben in jedem KI-Modell – vom Schreiben und Planen bis hin zu Programmierung und Design. Da immer mehr Unternehmen KI einsetzen, um Arbeitsabläufe zu optimieren, wird die Fähigkeit, Prompts zu verbessern, auf dem Arbeitsmarkt zunehmend zu einer wertvollen Kompetenz. Mit wirkungsvollen Prompts lassen sich Aufgaben, die früher Stunden dauerten, heute in wenigen Minuten erledigen.

Außerdem kann heute mit KI jeder eine Web-App erstellen oder eine Website aufbauen – beides ist eine unverzichtbare Grundlage für eine starke Online-Präsenz. Wenn Sie die in diesem Artikel vorgestellten Prompting-Tipps anwenden, können Sie die KI dazu anleiten, funktionsfähigen Code oder Inhalte zu erstellen, die auf Ihre Anforderungen zugeschnitten sind.

Hostinger Horizons ist ein benutzerfreundliches KI-Tool für Einsteiger, mit dem jeder eine Web-App erstellen kann, ohne auch nur eine einzige Zeile Code zu schreiben. Der Einstieg in Hostinger Horizons ist so einfach, wie Ihre Prompts so lange zu verfeinern, bis die Web-App genau so funktioniert, wie Sie es möchten. Es arbeitet in einer Echtzeit-Sandbox-Umgebung, sodass Sie Änderungen vor der Veröffentlichung sofort in der Vorschau sehen können.

Sie können auch Bilder wie Logos oder Produktfotos direkt in den Editor hochladen, um das Design zu personalisieren. Ziehen Sie die Dateien einfach per Drag-and-Drop hinein oder nutzen Sie die Schaltfläche zum Hochladen, und die KI verwendet diese visuellen Elemente, um Ihren Markenstil genauer zu treffen.

Auch für fortgeschrittene Nutzer ist die Umsetzung von Prompting-Tipps genauso wirkungsvoll, nicht nur für Anfänger. Wenn Sie Entwickler sind, versuchen Sie, KI-gestützte Programmierwerkzeuge zu nutzen, etwa GitHub Copilot, Tabnine oder Claude, um Code effizient zu generieren, zu refaktorieren oder zu debuggen.

Darüber hinaus gibt es auf mehreren anderen KI-gestützten Plattformen zahlreiche Möglichkeiten, komplexe Entwicklungsabläufe zu optimieren, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren und sogar ganze Anwendungen schneller und präziser zu prototypisieren.

So werden Sie ein guter Prompt Engineer

Da KI zunehmend zu einem festen Bestandteil kreativer Arbeit wird und Vibe-Coding die Entwicklung digitaler Produkte auch ohne Programmierkenntnisse erleichtert, entwickelt sich das Schreiben wirksamer Prompts zu einer Schlüsselkompetenz – nicht nur für bessere KI-Ergebnisse, sondern auch für effizientere Arbeitsabläufe.

Ein guter Prompt Engineer beginnt stets mit klaren Anweisungen und legt Aufgabe, Format, Ton und Zweck fest. Vage Anfragen wie „Schreibe einen Blogbeitrag“ führen häufig zu allgemeinen Antworten, die auf den Annahmen des KI-Modells basieren.

Denken Sie daran: LLMs liefern nur dann die gewünschten Ergebnisse, wenn Sie ausreichend Kontext bereitstellen. Je präziser Ihr Prompt ist, desto besser fällt in der Regel auch das Ergebnis aus.

Vermeiden Sie häufige Fehler wie das Vermischen von Anweisungen und Inhalten, zu allgemein formulierte Anfragen oder das Missachten von Formatvorgaben. Wenden Sie stattdessen die Prompt-Engineering-Tipps aus diesem Leitfaden an, um Präzision, Geschwindigkeit und Qualität zu verbessern.

Letztlich werden Sie vor allem durch praktische Übung zu einem guten Prompt Engineer. Testen Sie verschiedene Ansätze, verfeinern Sie Ihre Prompts und entwickeln Sie diese kontinuierlich weiter. Wenn Sie Fragen oder zusätzliche Tipps zum Prompt Engineering haben, teilen Sie diese gern unten in den Kommentaren.

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Erstellt von

Faradilla Ayunindya

Faradilla, auch bekannt als Ninda, ist Content Marketing Specialist bei Hostinger mit über fünf Jahren Erfahrung und einem zehnjährigen Hintergrund als Linguistin. Sie möchte Technologie für alle zugänglich machen, indem sie komplexe Anleitungen in klare und leicht verständliche Schritt-für-Schritt-Guides verwandelt. In ihrer Freizeit interessiert sie sich für Biowissenschaften oder schaut gerne lustige Tiervideos. Vernetzen Sie sich mit ihr auf LinkedIn.

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