Meine 5 favorisierten Prompt-Techniken, die du kennen musst

Lesezeit: ~ 5 Min.
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Moin liebe 10xer,

eine kurze Ankündigung vorweg: Ich kürze den Newsletter in Zukunft noch mehr, indem ich Chart sowie Beitrag der Woche zusammenfasse, damit ich mich stärker auf den Deep Dive konzentrieren kann. Außerdem plane ich ein paar bildende Inhalte, wodurch ich mehr Zeit darein stecken kann.

Ein paar Leute, z. B. Burkhard, meinten zum LOTR-Trailer letzte Woche, dass er ein bisschen drübber war. Stimmt natürlich! Trotzdem entstand er aus der “Feder” einer Person, weswegen ich es schon echt cool fand.

Für diejenigen, die ihn letzte Woche verpasst haben: hier klicken

Ansonsten habe ich noch dieses großartige Video gefunden:

Was ich heute für euch habe:

👀 Falls du die letzte Ausgabe verpasst hast: Wie Claude mir aus Versehen beim Bau eines Email-Kurses Stunden Zeit gespart hat (+ die Wiederauferstehung von Atomkraft als Energiequelle)

1. Deep Dive: Meine 5 favorisierten Prompt-Strukturen (zum Speichern)

2. Link Empfehlungen: Wie kleine Unternehmen schnell von KI profitieren können

3. Beitrag der Woche: Die Top 8 Prognosen für 2025 aus dem State of AI Report

4. Kuratierter Bereich: Neue KI-Bildbearbeitungswerkzeuge von Ideogram und Midjourney

DEEP DIVE
🤿 Meine 5 favorisierten Prompt-Strukturen

Weniger ist mehr.

So wie bessere Kommunikation zu besseren Ergebnissen mit Menschen führt, verbessern bessere Prompts die Antworten von KI-Systemen. Da KI nicht unsere Gedanken lesen kann, müssen wir sprachlich präzise kommunizieren, was wir möchten. Ein häufiges Problem ist, dass ohne klare Anweisungen ChatGPT oft generische, übermäßig enthusiastische Antworten mit zu vielen Emojis liefert.

Ein einfacher, aber effektiver Trick ist die Angabe eines bestimmten Stils, etwa durch die Anweisung "im Stil von [Person]". Dies ist jedoch nur eine von vielen verfügbaren Techniken. Während es hunderte von Prompt-Engineering-Methoden gibt, die in wissenschaftlichen Studien untersucht wurden, konzentrieren wir uns hier auf die fünf effektivsten Taktiken für den täglichen Gebrauch.

Mit den neuesten KI-Modellen braucht man zwar weniger Prompt-Engineering als noch vor einigen Jahren mit GPT-3, aber auch die fortschrittlichsten Systeme benötigen klare Anleitung für optimale Ergebnisse. Die folgenden Techniken werden voraussichtlich auch in Zukunft nützlich bleiben:

1. Rollenspiel

Die KI nimmt die Rolle eines Experten oder einer bestimmten Person oder Funktion an. Dies führt zu spezifischeren und fachkundigeren Antworten, die der gewählten Perspektive entsprechen. Wenn die KI beispielsweise als Wissenschaftler antwortet, werden die Antworten technischer und forschungsorientierter ausfallen, während die Rolle eines Fiktionsautoren zu narrativeren Antworten führt.

• Prompt-Vorlage: "Du bist ein Experte für [Fachgebiet], bekannt für [wichtige Eigenschaft]. Hilf mir bei [Aufgabe]."

Beispiel:

• Situation: Du bereitest dich auf ein wichtiges Treffen mit dem Engineering-Team vor, um die technische Machbarkeit einer neuen Funktion zu besprechen.

• Problem: Du bist dir nicht sicher, ob du die technischen Anforderungen klar und überzeugend formulieren kannst.

• Prompt: "Du bist ein erfahrener Software-Architekt, bekannt für die Vermittlung zwischen Produktvision und technischer Umsetzung. Hilf mir, Gesprächspunkte für ein Meeting über die technische Machbarkeit unserer neuen KI-Empfehlungsmaschine vorzubereiten."

• Quelle: Link zu wissenschaftlier Quelle

2. Stil-Entflechtung (auf engl. unbundling)

Bei dieser fortgeschrittenen Technik werden die Kernelemente eines bestimmten Stils oder einer Expertise in einzelne Komponenten zerlegt. Statt die KI einfach zu bitten, jemanden zu imitieren, analysiert man zunächst die spezifischen Merkmale des gewünschten Stils. Diese können dann gezielt für neue Inhalte genutzt werden.

• Prompt-Vorlagen:

  • "Beschreibe die Schlüsselelemente des Stils von [Experte] in Stichpunkten."

  • "Führe [Aufgabe] im folgenden Stil aus: [Stil]" - wobei die Ergebnisse des ersten Prompts in “[Stil]” eingehen

Beispiel:

• Situation: Du bewunderst, wie der Produktmanager eines Wettbewerbers Produktupdates kommuniziert, möchtest jedoch ihren Stil nicht direkt kopieren.

• Problem: Du hast Schwierigkeiten, herauszufinden, was ihre Kommunikation effektiv macht.

• Prompt:

  • „Beschreibe die Schlüsselfaktoren des Ankündigungsstils von Apple in Stichpunkten. Konzentriere dich darauf, wie sie neue Funktionen und Vorteile für die Nutzer kommunizieren.“ Das Ergebnis dieses Prompts wird die Stichpunkte im folgenden Prompt sein.

  • „Schreibe eine Produktankündigung für unser neues Feature in der Projektmanagement-Software im folgenden Stil:

    • Einfachheit: Klare Botschaften ohne technische Fachbegriffe

    • Storytelling: Erzählungen, die die Vorteile für die Nutzer hervorheben

    • Visuals: Hochwertige Demos und Grafiken

    • Live-Demos: Präsentation von Funktionen in Echtzeit

    • Kundenfokus: Betonung persönlicher Vorteile

    • Hauptmerkmale: Hervorhebung wichtiger Fortschritte

    • Nutzerbewertungen: Verstärkung des Wertes durch Erfahrungen

    • Vergleichender Kontext: Darstellung der Verbesserungen gegenüber früheren Modellen

    • Emotionale Ansprache: Verbindung von Technologie mit Lebensstil

    • Handlungsaufforderung: Förderung des Engagements des Publikums“

• Quelle: Link zur Quelle

3. Emotions-Prompting

Diese Technik fügt emotionalen Kontext oder persönliche Bedeutung hinzu, um sorgfältigere und durchdachtere Antworten zu erhalten. Sie nutzt die Programmierung der KI, hilfreich und rücksichtsvoll zu sein. Allerdings sollte diese Methode mit Bedacht eingesetzt werden, da übermäßiger emotionaler Kontext auch zu schlechteren Ergebnissen führen kann.

• Prompt-Vorlage: "Hilf mir bei [Aufgabe]. Stelle sicher, dass [Eigenschaft]. Diese Aufgabe ist sehr wichtig für meine Karriere."

Beispiel:

• Situation: Du musst eine überzeugende Präsentation zur Produkt-Roadmap für das Führungsteam erstellen.

• Problem: Du bist besorgt, dass deine Präsentation möglicherweise nicht die Dringlichkeit und Wichtigkeit deiner vorgeschlagenen Initiativen vermittelt.

• Prompt: „Hilf mir, eine Präsentation zur Produkt-Roadmap zu entwerfen, die bei unserem Führungsteam Anklang findet. Bitte stelle sicher, dass sie ein Gefühl der Dringlichkeit vermittelt und die strategische Bedeutung jeder Initiative hervorhebt. Diese Aufgabe ist sehr wichtig für meine Karriere.“

• Quelle: Link zur wissenschaftlichen Quelle

4. Few-Shot-Learning

Bei dieser Methode werden der KI konkrete Beispiele gegeben, bevor sie eine ähnliche Aufgabe ausführen soll. Dies hilft besonders bei Aufgaben, die ein bestimmtes Format oder eine spezifische Struktur erfordern.

• Prompt-Vorlage: "Hier sind Beispiele für [Aufgabe]. Erstelle eine [Aufgabe] für [neuer Kontext]."

Beispiel:

• Situation: Du musst Benutzerstories für eine neue Funktion schreiben, bist jedoch neu im Team und unsicher über deren bevorzugtes Format.

• Problem: Du möchtest sicherstellen, dass deine Benutzerstories mit dem bestehenden Stil und der Struktur des Teams übereinstimmen.

• Prompt: „Hier sind einige Beispiele für Benutzerstories aus unserem Backlog:
  • Als Benutzer möchte ich mein Passwort zurücksetzen, damit ich wieder Zugriff auf mein Konto habe, falls ich es vergesse.

  • Als Admin möchte ich die Aktivitätsprotokolle der Benutzer einsehen, damit ich verdächtiges Verhalten überwachen kann.

  Generiere eine Benutzerstory für das Hinzufügen einer neuen ‘dunklen Modus’-Funktion zu unserer mobilen App.“

• Quelle: Link zur wissenschaftlichen Quelle

5. Synthetischer Bootstrap

Diese fortgeschrittene Technik nutzt die KI, um mehrere Beispiele zu generieren, die dann als Grundlage für weitere Prompts dienen. Dies ist besonders nützlich, wenn keine realen Beispiele verfügbar sind oder schnell verschiedene Testfälle benötigt werden.

• Prompt-Vorlagen:

  • "Generiere zehn Beispiele für [Kontext] mit folgenden Eingaben: [Liste]"

  • "Erstelle [Aufgabe] basierend auf [Beispielen]"

Beispiel:

• Situation: Du erstellst Personas für einen neuen Zielmarkt, aber dir fehlen echte Nutzerdaten.

• Problem: Du benötigst vielfältige, realistische Personas, um die Produktentwicklung zu leiten, hast jedoch nicht die Ressourcen für umfangreiche Nutzerforschung.

• Prompt:

  • „Generiere zehn Beispiele für Benutzer-Personas für unsere neue Ernährungs-Tracking-App. Hier sind die Eingaben:

    • Name und Alter

    • Beruf

    • Fitnessziel

    • Aktuelle Fitnessroutine

    • Technologisches Komfortniveau

    • Wichtige Schmerzpunkte auf ihrem Fitnessweg“

  • „Generiere potenzielles Kundenfeedback zu unserer Idee, die verbrannten Kalorien während Arbeitstreffen zu verfolgen, unter Verwendung unserer Benutzer-Personas.“

• Quelle: Link zur wissenschaftlichen Quelle

Abschließende Tipps:

Alle diese Techniken funktionieren mit gängigen KI-Modellen wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Perplexity. Die Wahl der Technik sollte von der spezifischen Aufgabe und dem Kontext abhängen, wobei die Techniken auch miteinander kombiniert werden können.

Einen Tipp noch: Wenn du einen Prompt siehst, der dir gefällt, dokumentiere ihn und baue ihn in deine Textblaze-Datenbank mit ein:

Dadurch kannst du in Zukunft mit einem simplen /[text] den Prompt einsetzen, ohne ihn vorher irgendwo herauszukopieren.

Als letztes noch ein Wort der Warnung: Auch die besten Prompts können gelegentlich unerwartete Ergebnisse liefern. Lass dich dadurch nicht frustrieren.

DIE BESTEN LINKS
💻 Meine besten Funde der letzten Woche

🏥 Durchbruf in Krebsforschung: Wissenschaftler der Harvard Medical School haben ein KI-Modell namens CHIEF entwickelt, das in der Lage ist, verschiedene diagnostische Aufgaben bei mehreren Krebsarten auszuführen (Link)

📈 5 Anwendungsfälle für Kleinunternehmen: Wie auch kleine Unternehmen schnell von KI-Implementierungen profitieren können (Link)

⚙️ Wie du Prozesse ohne große Budgets optimierst: Kai von Master-AI hat einen kurzen, knackigen Artikel dazu geschrieben inkl. Business Case (Link)

BEITRAG DER WOCHE
📰 Die Top 8 Prognosen für 2025 aus dem State of AI Report

Die ganze letzte Woche habe den umfangreichen State of AI 2024 Report gelesen. Ist natürlich Quatsch, denn wie ich vorletzte Woche gezeigt habe, lese ich keine langen Dokumente mehr.

Jetzt aber ehrlich: Dieser Bericht enthält mehr Diagramme, Einschätzungen und Erkenntnisse, als ich je in ~300 Wörtern behandeln könnte. Deswegen konzentrieren wir uns auf den interessantesten Teil: den Prognosen.

Im 2024er Bericht waren die Autoren transparent darüber, was sie bei ihren Vorhersagen vom letzten Jahr richtig und falsch gemacht haben:

Das sind 5 Treffer, 3 Fehltreffer und 2 teilweise Treffer.

Treffer 2024:

• KI-Generierung in Hollywood-Produktionen (gemischte Ergebnisse: Link)

• KI-Songs an der Spitze der Charts in Deutschland (Link)

Nicht getroffen:

• Keine großen Tech-Börsengänge - Cerebras reichte ein (Link), vollendete aber nicht (Link)

• Kein globales KI-Regierungsabkommen (hochrangige Vereinbarungen, keine detaillierten Abkommen)

Meine Einschätzung der 8 Prognosen:

1. Große Investition eines Staatsfonds in ein US-KI-Labor löst nationale Sicherheitsüberprüfung aus - passiert irgendwie schon? Link

2. Eine von einem KI-Neuling erstellte App wird viral - NotebookLM zählt nicht (Link)

3. Führende Labore werden bei Datenerfassungspraktiken ernst - Zählt der Nicht-Start in der EU? (Link)

4. Open-Source-Alternative schlägt GPT-4o - Viele versuchen es (Link)

5. Herausforderer können NVIDIAs Rüstung nicht durchdringen - Scheint unwahrscheinlich, außer NVIDIA schießt sich selbst ins Knie (Link)

6. Interesse an humanoiden Robotern kühlt sich ab - Ich denke, das Interesse an Robotern wird die Modelle tatsächlich übertrumpfen. Viele kurzfristige Roboter-Fortschritte sind möglich (Link)

7. Apples On-Device-KI-Bemühungen zahlen sich aus - Der erste Test wird diese Woche sein, wenn Apple Intelligence Phase 1 am 23. Oktober erscheint

8. Ein KI-generiertes Videospiel schlägt ein - Scheint weit hergeholt, aber definitiv möglich (Link)

Die Slides kannst du hier durchblättern →

Den gesamten Report du hier nachlesen →

WAS SONST NOCH SO LOS WAR
🚒 Das News-Feuerwerk

🚀 Tech

Anthropics KI navigiert Computer jetzt wie ein Mensch

Anthropic hat eine neue Funktion namens 'Computer Use' zusammen mit verbesserten Versionen seiner KI-Modelle eingeführt, die es Claude ermöglicht, mit Computern zu interagieren, indem es Bildschirme betrachtet, tippt, Cursor bewegt und Befehle ausführt. Mehrere Unternehmen setzen Computer Use bereits ein, darunter Asana, Canva, DoorDash und Replit.

Bis ich mir das genauer angeschaut habe, kannst du mehr dazu hier lesen →

Microsoft präsentiert autonome Copilot-Agenten

Microsoft hat angekündigt, dass neue agentische Fähigkeiten zu Copilot und Dynamics 365 kommen werden, die es den Nutzern ermöglichen, eigene oder vorgefertigte Agenten zu erstellen, um Prozesse auf den Plattformen zu verbessern.

Welche 10 vorgebauten Agenten zur Verfügung stehen, kannst du hier nachlesen →

xAI öffnet Grok-API für Entwickler

Elon Musks xAI hat eine öffentliche Beta seiner API gestartet, die es Drittentwicklern offiziell ermöglicht, sein Grok-Sprachmodell in ihre Anwendungen zu integrieren. Ein „Grok-Beta“-Modell ist jetzt über die xAI-API zugänglich, mit Preisen von $5 pro Million Eingabe-Tokens und $15 pro Million Ausgabe-Tokens.

Elons Ankündigung kannst du hier lesen →

💰 Deals

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🏛️ Regulierung

Biden ordnet KI-Vorstoß mit neuen Sicherheitsvorkehrungen an

Das Weiße Haus hat ein neues nationales Sicherheitsmemorandum herausgegeben, das Bundesbehörden anweist, die Einführung von KI zu beschleunigen - während es klare Grenzen für deren Einsatz in sensiblen Regierungsbereichen wie Verteidigung und Geheimdienst festlegt. Das Memo skizziert die Strategie der Regierung für den Einsatz von Technologie in nationalen Sicherheitsbehörden bei gleichzeitiger Bewältigung der damit verbundenen Risiken.

Die Details dazu kannst du hier einsehen →

🔨 Tools

Ideogram stellt KI Canvas Arbeitsumgebung vor

Ideogram hat einen neuen KI-gesteuerten Arbeitsbereich namens Canvas vorgestellt, der fortschrittliche Werkzeuge wie Magic Fill und Extend einführt, um Bildbearbeitung und -generierung für neue kreative Arbeitsabläufe zu kombinieren. Diese neuen Funktionen ermöglichen die präzise Bearbeitung ausgewählter Bildbereiche und ermöglicht Aufgaben wie Objektersetzung, Textergänzung und Hintergrundänderung.

Ein Beispielvideo kannst du dir hier anschauen →

Midjourney stellt neuen Bildeditor vor

Midjourney hat einen neuen KI-gestützten Web-Editor vorgestellt, mit dem Nutzer sowohl generierte als auch hochgeladene Bilder mithilfe von Textbefehlen einfach modifizieren, neu texturieren, erweitern und stilisieren können. Das mit Spannung erwartete Update ermöglicht Funktionen wie Erweitern, Zuschneiden, Neu-Malen und Modifizieren sowohl für von Midjourney erstellte als auch für hochgeladene Bilder durch natürliche Eingabeaufforderungen.

Eine Beispiel-Demo kannst du dir hier anschauen →

🗣️ Gossip

Ehemaliger OpenAI-Forscher behauptet Urheberrechtsverletzungen

Ein ehemaliger OpenAI-Forscher, der bei der Sammlung von Trainingsdaten für ChatGPT mitgewirkt hat, hat sich gegen das Unternehmen ausgesprochen und behauptet, dass dessen Nutzung urheberrechtlich geschützter Materialien gegen das Gesetz verstößt und dem Internet und Content-Ökosystem schadet.

Suchir Balaji, der OpenAI im August verließ, sagte, die Modelle erstellen vollständige Kopien von Trainingsdaten und stehen in direkter Konkurrenz zu den ursprünglichen Content-Erstellern.

Mehr dazu kannst du in diesem Artikel nachlesen →

OUTRO
Wie ich dir helfen kann, wenn du bereit bist:

✅ Mein (kostenloses) KI-Starterkit in Notion (Link)

✅ Mein kostenloser Guide zum Aufbau einer Online-Präsenz mit Hilfe von KI-Werkzeugen (Link)

✅ Die Tools, die ich jeden Tag verwende & wärmstens empfehle:

1. Beehiiv.com* - mein Newsletter-Programm, das mir >1.000 Abonnenten gebracht hat

2. Perplexity.ai - Die Suchmaschine der KI-Ära - mehr Infos hier

3. Gamma.app* - Erstelle qualitativ hochwertige Präsentation in Sekunden

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5. Hypefury.com* - Mein Social-Media-Tool mit KI-Motor für 𝕏/Twitter

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Die Tools sind in der Frequenz der Anwendung gelistet.

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