Prompting Guide 2026: So holst du das Maximum aus KI heraus
Die meisten nutzen KI wie eine Suchmaschine - und verschenken 90% des Potenzials. Hier lernst du die Techniken, mit denen du ChatGPT, Claude und Gemini wirklich effektiv einsetzt. Mit Beispielen zum Kopieren.
Das Wichtigste in Kürze
- →Prompting = wie du mit KI kommunizierst. Je klarer deine Anweisung, desto besser das Ergebnis.
- →Klarheit schlägt Komplexität: Moderne Modelle brauchen keine Tricks - präzise, direkte Prompts funktionieren am besten.
- →Die 6 Bausteine: Rolle, Aufgabe, Kontext, Ziel, Einschränkungen, Output-Format.
- →7 Techniken für verschiedene Situationen - von einfachen Prompts bis strategischen Entscheidungen.
- →Agentisches Prompting: Tool-Nutzung, Agents und Multi-Agent - so geht's über klassische Prompts hinaus.
- →Master-Vorlage am Ende zum Kopieren - funktioniert für 90% aller Anwendungsfälle.
Was ist Prompting?
Ein Prompt ist die Anweisung, die du einem KI-Modell gibst. „Schreib mir eine E-Mail" ist ein Prompt. „Fass diesen Text zusammen" ist ein Prompt. Jede Eingabe, auf die eine generative KI reagiert.
Prompting (auch Prompt Engineering genannt) ist die Kunst, diese Anweisungen so zu formulieren, dass du bekommst, was du willst. Klingt einfach - aber der Unterschied zwischen einem vagen und einem präzisen Prompt ist enorm.
Der Unterschied in der Praxis
Vage: „Schreib mir was über Marketing."
Präzise: „Schreib 5 LinkedIn-Post-Ideen für ein B2B-SaaS-Startup. Zielgruppe: IT-Entscheider. Tonalität: professionell aber nicht steif. Format: Headline + 3 Zeilen Text pro Post."
Der präzise Prompt gibt der KI alles, was sie braucht: Ziel, Kontext, Zielgruppe, Stil, Format. Sie muss nicht raten - und liefert entsprechend bessere Ergebnisse.
Ist Prompting 2026 noch relevant?
Ja - aber anders als 2023. Modelle wie ChatGPT,Claude und Gemini verstehen natürliche Sprache viel besser als früher. Du brauchst keine komplizierten „Prompt-Hacks" mehr.
Was bleibt: Klare Kommunikation. Large Language Models (LLMs) können nicht Gedanken lesen. Je präziser du sagst, was du willst, desto besser das Ergebnis. Prompt Engineering - also das systematische Formulieren von Anweisungen - ist 2026 genauso relevant wie 2023.
Die Grundregel: Klarheit schlägt Komplexität
2023 kursierten ellenlange „Super-Prompts" mit 500 Wörtern. 2026 ist das oft kontraproduktiv. Moderne Modelle haben smartere Defaults - sie verstehen, was du meinst, ohne dass du alles bis ins Detail erklärst.
Die Faustregel
„So kurz wie möglich, so detailliert wie nötig."
Wann reicht ein einfacher Prompt?
- • Schnelle Fragen („Was ist der Unterschied zwischen X und Y?")
- • Einfache Übersetzungen
- • Allgemeine Zusammenfassungen
- • Brainstorming ohne spezifische Anforderungen
Wann brauchst du mehr Detail?
- • Spezifischer Output-Stil (Markentonalität, Format)
- • Fachliche Tiefe (du brauchst Experten-Level)
- • Serien-Content (100 Produktbeschreibungen im gleichen Stil)
- • Komplexe Analysen mit mehreren Schritten
Die 7 wichtigsten Prompting-Techniken
Nicht jede Technik passt zu jeder Situation. Hier sind die 7 wichtigsten - mit Beispielen zum Kopieren und Anpassen.
1Strukturierte Prompts
Die Basis für alles andere. Statt alles in einen Satz zu quetschen, strukturierst du deine Anfrage in logische Bausteine.
Die 6 Bausteine eines guten Prompts:
- 1.Rolle: Wer soll die KI sein? (Experte, Berater, Kritiker...)
- 2.Aufgabe: Was soll die KI konkret tun?
- 3.Kontext: Wer bist du? Was ist die Situation? Welche Infos sind relevant?
- 4.Ziel: Wozu brauchst du das Ergebnis? (Präsentation, E-Mail, Entscheidung...)
- 5.Einschränkungen: Länge, Stil, Sprache, was vermieden werden soll
- 6.Output-Format: Tabelle, Liste, Fließtext, JSON, Bullet Points
3 Beispiele zum Ausprobieren
E-Mail schreiben
# Rolle Du bist ein erfahrener Kommunikationsberater. # Aufgabe Schreib eine E-Mail an den Kunden, die eine Projektverzögerung kommuniziert ohne die Beziehung zu beschädigen. # Kontext Ich bin Projektmanager bei einer Agentur. Das Projekt verzögert sich um 2 Wochen wegen fehlender Zulieferer-Daten. # Ziel Der Kunde soll informiert sein und Vertrauen behalten. # Einschränkungen Professionell aber empathisch. Keine Schuldzuweisungen. Ton: "Wir möchten Sie transparent informieren..." # Output-Format Fertige E-Mail, maximal 150 Wörter. Betreffzeile + Text.
Content-Ideen
# Rolle Du bist ein B2B-Content-Stratege mit Fokus auf LinkedIn. # Aufgabe Erstelle 10 LinkedIn-Post-Ideen für Thought Leadership. # Kontext Wir sind ein HR-Software-Startup. Zielgruppe: HR-Manager in Unternehmen mit 50-500 Mitarbeitern. # Ziel Sichtbarkeit als Experten für modernes HR aufbauen. # Einschränkungen Kein Sales-Pitch. Mehrwert und Einblicke statt Werbung. Stil-Beispiel: "5 Fehler im Onboarding, die 80% machen" # Output-Format Pro Idee: Headline + 2 Sätze Beschreibung.
Code verbessern
# Rolle Du bist ein Senior React-Entwickler mit 10 Jahren Erfahrung. # Aufgabe Reviewe diese Komponente und schlage konkrete Verbesserungen für Wartbarkeit und Performance vor. # Kontext Next.js-Projekt mit TypeScript und Tailwind. Kleines Team (3 Devs). Die Komponente rendert eine Liste mit 500+ Einträgen. # Ziel Performance-Probleme identifizieren, bevor wir live gehen. # Einschränkungen Keine großen Refactorings - nur gezielte Verbesserungen. Fokus auf Rendering-Performance und Wiederverwendbarkeit. # Output-Format Bullet-Liste mit Verbesserungen + kurze Code-Snippets.
2Shot Prompting (Beispiele geben)
Eine der mächtigsten Techniken: Statt nur zu beschreiben was du willst, zeigst du es. Die KI lernt aus deinen Beispielen und reproduziert den Stil.
Zero-Shot Prompting
Keine BeispieleDu gibst der KI nur die Aufgabe - ohne Beispiele. Die KI muss selbst interpretieren, was du willst. Funktioniert bei einfachen, eindeutigen Aufgaben.
Aufgabe: Produktbeschreibung schreiben
# Rolle Du bist ein Produkttexter für einen Online-Shop. # Kontext Wir verkaufen nachhaltige Lifestyle-Produkte. # Aufgabe Schreibe eine Produktbeschreibung für eine Edelstahl-Trinkflasche.
Möglicher Output:
"Unsere Edelstahl-Trinkflasche ist der ideale Begleiter für unterwegs. Sie hält Getränke bis zu 24 Stunden kalt und 12 Stunden warm. Das robuste Material ist langlebig und umweltfreundlich..."
Problem: Die KI weiß nicht, welchen Stil, welche Länge oder welchen Ton du willst. Das Ergebnis kann jedes Mal anders ausfallen.
Wann welche Variante?
Zero-Shot
- • Schnelle Fragen
- • Einfache Aufgaben
- • Brainstorming
One-Shot
- • Bestimmter Stil
- • Format-Vorgaben
- • Einzelne Texte
Few-Shot
- • Serien-Content
- • Marken-Tonalität
- • Komplexe Formate
3Rollen-Prompting
Weise der KI eine Rolle zu - und sie verhält sich entsprechend. „Du bist ein erfahrener Steuerberater" liefert andere Antworten als „Du bist ein kreativer Werbetexter".
5 Rollen zum Kopieren
Für Code-Reviews
„Du bist ein Senior Software Engineer mit 15 Jahren Erfahrung. Du reviewst Code kritisch aber konstruktiv."
Für Texte verbessern
„Du bist ein erfahrener Lektor. Du verbesserst Texte schonungslos - kürzt, präzisierst, streichst Floskeln."
Für Erklärungen
„Du bist ein geduldiger Erklärer. Du erklärst komplexe Themen so, dass ein 12-Jähriger sie versteht."
Für Business-Kritik
„Du bist ein skeptischer Investor. Du prüfst Business-Ideen auf Schwachstellen und stellst unbequeme Fragen."
Für Marketing
„Du bist ein Direct-Response-Copywriter. Du schreibst Texte die zum Handeln bewegen - klar, direkt, ohne Fluff."
4Chain of Thought
Bei komplexen Aufgaben - Logik, Analyse, Planung - erhöht Chain of Thought die Präzision messbar. Die KI arbeitet das Problem Schritt für Schritt durch statt direkt zur Antwort zu springen.
Die Magic Words
Füge einfach hinzu: „Denke Schritt für Schritt" oder „Erkläre deinen Denkprozess". Das verbessert die Qualität bei komplexen Aufgaben messbar.
Beispiel: Analyse mit Chain of Thought
Analysiere diese Geschäftsidee: [Idee einfügen] Denke Schritt für Schritt: 1. Was ist der Kernnutzen für Kunden? 2. Wer ist die Zielgruppe genau? 3. Wie groß ist der Markt? 4. Wer sind die Wettbewerber? 5. Was ist der unfaire Vorteil? 6. Was sind die größten Risiken? Fasse am Ende in 3 Sätzen zusammen: Lohnt sich die Idee?
5Tree of Thoughts
Für strategische Entscheidungen: Statt einer Antwort lässt du die KI mehrere Alternativen entwickeln, bewerten und die beste empfehlen.
Template zum Kopieren
[Dein Problem/Deine Frage] Entwickle 3 komplett unterschiedliche Ansätze. Für JEDEN Ansatz: 1. Beschreibe ihn in 2-3 Sätzen 2. Liste 3 konkrete erste Schritte 3. Nenne den größten Vorteil 4. Nenne das größte Risiko 5. Bewerte: Erfolgswahrscheinlichkeit (1-10) 6. Bewerte: Aufwand (1-10, 1=wenig) Vergleiche am Ende alle 3 und empfehle den besten Ansatz für meine Situation: [Deine Constraints, z.B. "5h/Woche Zeit"]
6SPR Framework
Situation - Problem - Request. Besonders gut für Beratung und Problemlösung: Du beschreibst wer du bist und was dein Problem ist - die KI gibt maßgeschneiderte Antworten.
Wer bist du? Was ist der Kontext?
Was funktioniert nicht? Was ist die Herausforderung?
Was soll die KI konkret liefern?
3 SPR-Beispiele
Marketing
S: „Ich bin Content-Manager für einen Online-Shop für Tierbedarf."
P: „Unsere E-Mail-Öffnungsrate ist von 25% auf 12% gefallen."
R: „Analysiere 3 mögliche Gründe und gib mir 10 Betreffzeilen zum Testen."
Coding
S: „Ich arbeite an einer React-App mit TypeScript."
P: „Die Performance bricht bei Listen mit 1000+ Items ein."
R: „Erkläre mögliche Ursachen und zeig mir Code für Virtualisierung."
Karriere
S: „Ich bin Junior-Entwickler mit 2 Jahren Erfahrung im Konzern."
P: „In Meetings werde ich oft übergangen, meine Ideen nicht gehört."
R: „Gib mir 5 konkrete Strategien, wie ich mich besser positioniere."
7Magic Words
Bestimmte Phrasen verbessern nachweislich die Output-Qualität. Klingt nach Hokuspokus, funktioniert aber - weil diese Formulierungen in den Trainingsdaten mit hochwertigem Content verknüpft sind.
Bewährte Magic Words:
- →„Denke Schritt für Schritt" - Aktiviert sorgfältiges Denken
- →„Denke gründlich nach" - Mehr Sorgfalt bei schwierigen Fragen
- →„Sei spezifisch und konkret" - Verhindert vage Antworten
- →„Erkläre deine Überlegungen" - Macht den Denkprozess transparent
- →„Prüfe deine Antwort auf Fehler" - Aktiviert Selbstkorrektur
- →„Gib mir nur die wichtigsten Punkte" - Reduziert Fülltext
Über klassisches Prompting hinaus: Agentisches Prompting
Die bisherigen Techniken decken 90% aller Anwendungsfälle ab. Aber 2026 können KI-Systeme mehr als nur Text ausgeben - sie können denken, planen und handeln. Das eröffnet drei weitere Ebenen.
Tool-Prompting
Die KI nutzt aktiv Werkzeuge: Websuche, Code ausführen, Dateien lesen, Datenbanken abfragen. Du gibst nicht nur eine Frage - du gibst eine Aufgabe, bei der die KI selbst entscheidet, welches Tool sie braucht.
Recherchiere mit Websuche die aktuellen Preise (Januar 2026) von ChatGPT Plus, Claude Pro und Gemini Advanced. Prüfe die offiziellen Pricing-Seiten der Anbieter. Erstelle eine Vergleichstabelle mit: - Monatspreis in Euro - Enthaltene Features (Bildgenerierung, Code, Dateien) - Limits (Nachrichten pro Tag, Modellzugang) Markiere Infos, die du nicht verifizieren konntest.
Agent-Prompting
Die KI arbeitet eine komplexe Aufgabe selbstständig ab: Sie zerlegt das Problem in Teilschritte, trifft Entscheidungen und iteriert bei Bedarf. Der entscheidende Unterschied: Du definierst das Ziel, nicht den Weg.
Erarbeite 5 Content-Ideen für eine Awareness-Kampagne zur Einführung unserer neuen E-Bike-Versicherung. Zielgruppe: Urbane Pendler zwischen 30 und 45 Jahren. Gehe so vor: 1. Recherchiere aktuelle Trends im E-Bike-Markt 2. Finde heraus, welche Fragen die Zielgruppe stellt 3. Leite daraus Content-Ideen ab Pro Idee liefere: - Hook (erster Satz, der Aufmerksamkeit erzeugt) - Empfohlenes Format (Video, Blog, LinkedIn-Post) - Gliederung mit 3-5 Punkten
Multi-Agent-Prompting
Mehrere KI-Rollen arbeiten zusammen - wie ein Team. Jede Rolle hat eine klare Perspektive und Aufgabe. Besonders stark bei Entscheidungen, bei denen du blinde Flecken vermeiden willst.
Bewerte diese Geschäftsidee: [Idee einfügen] Simuliere ein Meeting mit 3 Experten: GRÜNDER (optimistisch): - Warum ist die Idee vielversprechend? - Welche Marktchance siehst du? INVESTOR (skeptisch): - Was sind die 3 größten Risiken? - Wo fehlen Zahlen oder Belege? MARKTANALYST (neutral): - Wie groß ist der adressierbare Markt? - Welche Wettbewerber gibt es bereits? Jeder Experte antwortet in seiner Rolle (max. 100 Wörter). Am Ende: Eine gemeinsame Empfehlung in 3 Sätzen.
Wann reicht Prompting - wann brauchst du einen Agent?
Prompting reicht für einzelne, klar definierte Aufgaben: Text schreiben, Frage beantworten, Analyse erstellen.
Agents brauchst du bei mehrstufigen Aufgaben, die Zwischenergebnisse, Tool-Nutzung oder eigenständige Entscheidungen erfordern.
Modellspezifische Tipps
Jedes Modell hat Stärken. Hier die wichtigsten Unterschiede für 2026:
ChatGPT (GPT-4o / GPT-5)
- • Gut für: Kreative Texte, Code, multimodale Aufgaben (Bilder + Text)
- • Tipp: Längenbeschränkungen explizit angeben („maximal 5 Bullet Points")
- • Prompts sind „lebende Dokumente" - iterativ verbessern
Claude (Claude 4.x)
- • Gut für: Lange Dokumente, Analyse, präzises Befolgen von Anweisungen
- • Tipp: XML-Tags für komplexe Prompts nutzen (trennt Kontext klar ab)
- • Explizite Anweisungen wichtiger als bei anderen Modellen
Gemini (Gemini 3)
- • Gut für: Recherche, Fakten, Integration mit Google-Diensten
- • Tipp: Minimalistische Prompts - Gemini 3 hat smarte Defaults
- • Direktheit schlägt Wortfülle
Master-Prompt Vorlage
Diese Vorlage kombiniert die wichtigsten Techniken. Passe die Platzhalter an deine Situation an. Funktioniert für 90% aller Anwendungsfälle. Fertige Beispiele zum Kopieren findest du in unseren ChatGPT Prompt-Beispielen.
# [Aufgabe in einem Satz] ## Rolle Du bist [Rolle + Erfahrung + Spezialgebiet]. ## Kontext - Wer ich bin: [...] - Situation: [...] ## Aufgabe [Klare, spezifische Anweisung] ## Beispiel **So soll der Output aussehen:** [Konkretes Beispiel einfügen] ## Output-Format - Länge: [...] - Struktur: [Bullet-Points / Tabelle / Absätze] - Ton: [formell / locker / technisch] --- Denke Schritt für Schritt. Prüfe deine Antwort auf Fehler.
So nutzt du die Vorlage
- Kopiere die Vorlage
- Ersetze alle [Platzhalter] mit deinen Infos
- Lösche Abschnitte die du nicht brauchst
- Optional: Füge ein Beispiel hinzu für konsistentere Ergebnisse
Weiterführende Ressourcen
Die offiziellen Dokumentationen der Anbieter - hier findest du die aktuellsten Best Practices direkt von der Quelle:
OpenAI Docs
Prompt Engineering Guide
Claude Docs
Prompt Engineering Guide
Google AI Docs
Gemini Prompting Strategies
Die 5 häufigsten Prompting-Fehler
Die meisten schlechten KI-Ergebnisse liegen nicht am Modell - sondern am Prompt. Diese fünf Fehler sehe ich immer wieder.
Zu vage formulieren
„Schreib was über Marketing" gibt der KI nichts zum Arbeiten. Besser: Zielgruppe, Format und Kontext mitgeben.
Kein Ziel oder Format nennen
Ohne klares Ziel rät die KI. Ohne Format-Vorgabe bekommst du Fließtext, obwohl du eine Tabelle wolltest.
Alles in einen Satz quetschen
Komplexe Aufgaben brauchen Struktur. Zerlege sie in Rolle, Aufgabe, Kontext und Format - wie in der Bausteine-Methode.
Wissen voraussetzen
Die KI kennt dein Unternehmen, deine Branche und deine Zielgruppe nicht. Gib den Kontext mit - jedes Mal.
Ergebnisse nicht prüfen
KI-Modelle halluzinieren – sie erfinden Fakten, die plausibel klingen. Mehr dazu im Guide zu KI-Halluzinationen. Nutze Self-Verification („Prüfe deine Antwort auf Fehler") und kontrolliere kritische Angaben selbst.
Fazit
Prompting ist keine Raketenwissenschaft. Die wichtigste Erkenntnis: Behandle die KI wie einen kompetenten Kollegen, dem du ein gutes Briefing gibst. Je mehr Kontext und Klarheit, desto besser das Ergebnis.
Starte mit strukturierten Prompts - die sind die Basis. Wenn du das drauf hast, experimentiere mit Rollen und Beispielen. Für praktische Übungen schau dir unseren Prompting lernen Guide an.
Die 3 wichtigsten Takeaways
- 1.Klarheit schlägt Komplexität - moderne Modelle brauchen keine Tricks
- 2.Kontext ist alles - je mehr die KI über deine Situation weiß, desto besser
- 3.Zeigen statt beschreiben - ein gutes Beispiel sagt mehr als 100 Wörter Erklärung
Häufige Fragen
Was ist Prompting?
Prompting ist die Kunst, KI-Systemen wie ChatGPT oder Claude präzise Anweisungen zu geben. Je besser dein Prompt, desto besser das Ergebnis. Es geht um Kontext, Struktur und klare Erwartungen.
Welche Prompting-Technik ist die wichtigste?
Kontext geben. Erkläre der KI wer du bist, was du brauchst und wofür. Ein Prompt mit Kontext liefert 10x bessere Ergebnisse als eine einfache Frage.
Funktionieren die gleichen Prompts bei allen KIs?
Grundsätzlich ja. ChatGPT, Claude und Gemini verstehen alle die gleichen Techniken. Kleine Unterschiede gibt es bei Spezialfunktionen, aber die Grundprinzipien sind universal.
Wie lerne ich besseres Prompting?
Durch Übung. Starte mit einfachen Techniken wie Kontext und Rolle, dann erweitere schrittweise. Experimentiere mit verschiedenen Formulierungen und lerne aus den Ergebnissen.
Was ist agentisches Prompting?
Agentisches Prompting geht über klassische Anweisungen hinaus. Die KI nutzt Tools, plant selbstständig und kann komplexe Aufgaben in Teilschritte zerlegen. Beispiele sind Tool-Prompting, Agent-Prompting und Multi-Agent-Systeme.
Was sind die häufigsten Prompting-Fehler?
Die fünf häufigsten Fehler: zu vage formulieren, kein Ziel oder Format nennen, alles in einen Satz quetschen, Wissen voraussetzen und Ergebnisse nicht auf Fehler prüfen.
Über den Autor
Testet und erklärt KI-Tools, damit du sie sofort einsetzen kannst. Begeistert sich für Web Development und KI-Automatisierungen.
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