{"id":11966,"date":"2026-06-03T11:03:25","date_gmt":"2026-06-03T04:03:25","guid":{"rendered":"\/de\/tutorials\/?p=11966"},"modified":"2026-06-03T11:03:27","modified_gmt":"2026-06-03T04:03:27","slug":"best-practices-fur-prompt-engineering","status":"publish","type":"post","link":"\/de\/tutorials\/best-practices-fur-prompt-engineering","title":{"rendered":"Best Practices f\u00fcr Prompt Engineering: 10 wichtige Tipps"},"content":{"rendered":"

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.<\/p>

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.<\/p>

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.<\/p>

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.<\/p>

1. Stellen Sie die Anweisungen an den Anfang des Prompts<\/h2>

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

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.<\/p>

❌ Schlechtes Beispiel:<\/p>

Hallo, GPT. Dies ist eine E-Mail, die ich gestern Abend geschrieben habe. Können Sie sie überarbeiten?<\/pre>
✅ Gutes Beispiel:<\/p>
Überarbeite die folgende E-Mail, damit sie professioneller klingt.<\/pre>
2. Verwenden Sie Trennzeichen<\/h2>
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.<\/p>
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.<\/p>
❌ Schlechtes Beispiel:<\/p>
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.<\/pre>
✅ Gutes Beispiel:<\/p>
Überarbeite die folgende E-Mail, damit sie professioneller klingt, ändere aber sonst nichts daran.\n\n<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><\/pre>
3. Seien Sie sehr konkret<\/h2>
Stellen Sie sich jedes KI-Modell wie jemanden an seinem ersten Arbeitstag vor. KI und insbesondere Large Language Models (LLMs)<\/a> haben keinen Kontext dafür, was sie tun sollen, wenn Sie die Aufgabe beim Prompten nicht konkret angeben.<\/p>
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.<\/p>
❌ Schlechtes Beispiel:<\/p>
Schreibe einen Blogbeitrag über Prompt Engineering.<\/pre>
✅ Gutes Beispiel:<\/p>
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.<\/pre>
4. Geben Sie dem Modell eine Rolle<\/h2>
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.<\/p>
❌ Schlechtes Beispiel:<\/p>
Erkläre Blockchain.<\/pre>
✅ Gutes Beispiel:<\/p>
<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>\n\n<task>Schreibe einen 500 Wörter langen Blogbeitrag, der erklärt, was Blockchain ist, wie die Technologie funktioniert und warum sie wichtig ist. Vermeide Fachjargon.\n\nVerwenden Sie einen freundlichen, ansprechenden Ton und anschauliche Vergleiche aus dem Alltag, damit die Erklärung leicht verständlich und interessant bleibt.<\/task><\/pre>
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Profi-Tipp<\/h4>\n                    
Bei längeren Unterhaltungen kann es sinnvoll sein, Prompts in zwei Schritten aufzubauen. Legen Sie im ersten Prompt eine Rolle fest und passen Sie in den nachfolgenden Prompts die Fragen oder den Kontext an. Die Rolle bleibt dabei über die gesamte Unterhaltung hinweg bestehen.<\/p>\n                <\/div>\n\n\n\n<\/p>
5. Geben Sie relevante Beispiele an<\/h2>
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.<\/p>
❌ Schlechtes Beispiel:<\/p>
Schreibe eine Produktbeschreibung für eine neue Smartwatch.<\/pre>
✅ Gutes Beispiel:<\/p>
<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).\n\nVerwenden Sie das folgende Beispiel als Stilrichtlinie.<\/instruction>\n\n<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><\/pre>
6. Bitten Sie das Modell, den Gedankengang zu erläutern<\/h2>
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.<\/p>
❌ Schlechtes Beispiel:<\/p>
Welcher Marketingkanal ist für eine kleine Bäckerei am besten?  <\/pre>
✅ Gutes Beispiel:<\/p>
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.<\/pre>
7. Das gewünschte Ausgabeformat festlegen<\/h2>
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.<\/p>
❌ Schlechtes Beispiel:<\/p>
Nenne SEO-Tipps für Anfänger.<\/pre>
✅ Gutes Beispiel:<\/p>
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.<\/pre>
8. Stellen Sie der KI relevante Daten bereit<\/h2>
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.<\/p>
❌ Schlechtes Beispiel:<\/p>
Fasse unsere Vertriebsleistung im ersten Quartal zusammen.<\/pre>
✅ Gutes Beispiel:<\/p>
Fasse die folgenden Verkaufsdaten für Q1 in drei Stichpunkten zusammen:  \n\n„Umsatz im 1. Quartal: 120.000 €, plus 15 % im Jahresvergleich. Top-Produkt: SmartLamp. Kundenwachstum: +8 %.“<\/pre>
9. Bitten Sie um Belege<\/h2>
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.<\/p>
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.<\/p>
❌ Schlechtes Beispiel:<\/p>
Wer ist der reichste Mann der Welt?<\/pre>
✅ Gutes Beispiel:<\/p>
Wer ist derzeit der reichste Mensch der Welt? Gib das aktuelle Nettovermögen der Person und die Quelle an (Forbes, Bloomberg usw.). \n\nWenn keine aktuellen Daten verfügbar sind, antworten Sie: „Ich weiß es nicht.“<\/pre>
10. Prompt in Iterationen<\/h2>
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.<\/p>
Wenn die Antworten weiterhin nicht ausreichen, sollten Sie den Einsatz von Techniken zur Prompt-Optimierung in Betracht ziehen.<\/p>
So erhöhen Sie die Sicherheit beim Prompt Engineering<\/h2>
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.<\/p>
Mit den richtigen Maßnahmen lassen sich diese Risiken jedoch deutlich reduzieren. Hier sind einige bewährte Sicherheitspraktiken für das Prompt Engineering:<\/p>