Zwischen Kapitel 3 und 4
Der Workshop
Alles, was du gelernt hast, ein Gespräch entfernt.
Hör auf mit One-Shots.
An diesem Punkt hast du ein Toolkit: Bausteine, die sokratische Methode, Kontext-Engineering, System Prompts, Tokens.
In der Praxis kommen gute Ergebnisse fast nie aus einem einzigen Prompt. Die Leute, die am meisten aus KI herausholen, behandeln sie wie einen Kollaborateur. Du teilst ein Ziel, das Modell macht einen Versuch, du hakst nach, es schreibt um, du fügst Kontext hinzu, es versucht es erneut. Nach vier oder fünf Runden beginnt die Antwort zu sitzen.
Prompting ist ein Gespräch.
Jede Technik ist ein Move.
In einem Gespräch wird jede Technik, die du gelernt hast, zu einem Move, den du machen kannst:
Öffne mit den fünf Bausteinen: Rolle, Aufgabe, Format, Einschränkungen, Beispiele. (Kap. 1)
Wenn dein Ziel vage ist, lass die KI dich erst interviewen, bevor sie loslegt. Das ist der sokratische Move. (Kap. 2)
Wenn viel auf dem Spiel steht, pack den Kontext sorgfältig und denk genauso hart darüber nach, was weg muss, wie darüber, was rein muss. (Kap. 3)
Wenn das Problem Denkarbeit braucht, sag dem Modell, es soll Schritt für Schritt denken. (gleich mehr dazu)
Wenn der erste Entwurf nicht passt, iteriere. Niemand trifft beim ersten Versuch, auch Profis nicht.
All diese Moves machen denselben Job: Sie helfen dir, ein Gespräch aufzusetzen, in dem die KI tatsächlich nützlich sein kann.
Ein weiterer Move
Chain of Thought, kurz gesagt.
Es gibt einen berühmten Prompting-Trick namens Chain of Thought. Du fügst die Phrase „denke Schritt für Schritt" zu deinem Prompt hinzu, und die Genauigkeit des Modells bei schwierigen Problemen macht einen spürbaren Sprung. Das Modell ist nicht schlauer geworden. Es hat jetzt einfach Schmierpapier und nutzt es.
Der Trick funktionierte so gut, dass Forscher ihn automatisierten. Die Reasoning-Modelle, von denen du wahrscheinlich gehört hast (Claudes Extended Thinking, OpenAIs o-Serie, DeepSeek R1), sind im Grunde Chain of Thought direkt ins Modell eingebaut. Sie denken Schritt für Schritt, bevor sie antworten, ohne dass du fragen musst.
Was eine gute Frage aufwirft. Wenn das Modell schon von selbst denkt, was bringt der Mensch dann noch ein?
Das Gespräch. Chain of Thought hat bewiesen, dass mehr Denken zu besseren Antworten führt. Dieselbe Regel gilt eine Ebene höher: mehr Hin und Her führt zu noch besseren. Ein Modell, das allein denkt, ist nützlich. Ein Modell, das mit dir denkt, ist meistens dort, wo die echte Qualität herkommt.
Der Workshop unten ist ein Ort, das zu üben.
Du bist dran
Der Ultimate Prompt Builder.
Wähl links ein Rezept, schalte die Moves ein, die du nutzen willst, und arbeite mit der KI Runde für Runde, bis du mit dem Ergebnis zufrieden bist.