Wie man Prompts für ChatGPT schreibt – Beste Praktiken für das Erstellen von Prompts

Beginnen Sie mit einem klaren Ziel: definieren Sie ein messbares Ziel für den Chat-Bot und geben Sie das genaue Ausgabeformat an, das Sie benötigen. Dies verankert Ihren Prompt und macht die Bewertung unkompliziert. Falls Sie eine Längenbeschränkung benötigen, geben Sie diese explizit an (z. B. 3-5 Aufzählungspunkte). Definieren Sie auch den Kontext und die Einschränkungen des Chat-Bots, um Abweichungen zu minimieren.

Bauen Sie eine Strategie und eine Vorlage auf, die Sie wiederverwenden. Definieren Sie die Elemente, die in jeder Antwort erscheinen müssen: Kontext, Ziel, Einschränkungen und Bewertungsmetriken. Schließen Sie Informationen über den Benutzer und die Aufgabe ein, damit der Bot Daten zum Arbeiten hat.

Legen Sie eine Rolle und Stimme fest (engagierend durch Design). Entscheiden Sie, ob der Chatbot als Analyst, Berater oder Lehrer agiert. Verwenden Sie einen erstellten Prompt, um den Stil und die Tiefe zu fixieren. Wenn Sie mir Richtlinien anhängen können, bleibt der Bot über Aufgaben hinweg konsistent.

Entwerfen Sie Prompts mit einem klaren Gerüst. Beginnen Sie mit einer Frage, fügen Sie eine Liste von Einschränkungen hinzu und enden Sie mit einem erforderlichen Ergebnis. Verwenden Sie einige Promts mit verschiedenen Blickwinkeln, um die Robustheit zu testen. Stellen Sie gezielte Fragen, um die Ausgabe des Modells zu verfeinern; sammeln und analysieren Sie Daten, um die nächste Version zu verbessern.

Testen und verfeinern Sie mit konkreten Prompts. Erstellen Sie einen Zyklus von Prompts, die jeweils ein Ergebnis anvisieren, messen Sie die Genauigkeit und passen Sie an. Verwenden Sie etwas als Platzhalter für ein fehlendes Detail. Ein türkischer Kontext kann mit einem Sprachtag signalisiert werden. Wenn Sie maßgeschneiderten Inhalt generieren möchten, geben Sie einen fokussierten Prompt auf Englisch für einen türkischen Leser an und überprüfen Sie dann gegen Daten.

Definieren Sie klare Ziele für das Erstellen von Prompts

Definieren Sie ein einzelnes, messbares Ergebnis für jeden Prompt: Chats sollten eine erforderliche Antwort an den Benutzer in einem Zug liefern, ohne Füllmaterial, und mindestens drei handlungsrelevante Punkte enthalten. Schreiben Sie einen Prompt, der dies beweist, indem er ein prägnantes Urteil plus einen Drei-Schritte-Plan anfordert.

Rahmen Sie das Ziel aus der Perspektive des Benutzers (Benutzer). Klären Sie, welche Informationen benötigt werden und welche Aufgaben zu lösen sind (ein Problem lösen, Erkenntnisse extrahieren). Verwenden Sie eine Persona wie Analyst, um die Struktur zu formen, damit die Ergebnisse organisiert und übersichtlich bleiben.

Wählen Sie das Ausgabeformat frühzeitig: Geben Sie Aufzählungspunkte, eine Checkliste oder eine kurze Erzählung an. Nennen Sie das Format explizit (Format) und setzen Sie Längenbeschränkungen (z. B. 5 Aufzählungspunkte oder 120 Wörter). Dies hilft dem Informationsfluss und stellt sicher, dass das Format den Erwartungen des Benutzers entspricht.

Definieren Sie Eingaben und Einschränkungen: Listen Sie die Aufgaben auf, die der Benutzer erledigen möchte, die Informationsquellen, die zu konsultieren sind, und alle Daten, die auszuschließen sind. Geben Sie an, dass einige Schritte automatisch (automatisch) vom Chat-Bot durchgeführt werden können, während Raum für menschliche Überprüfung bleibt. Schließen Sie einen Verweis auf Prompt und Varianten (Prompt) ein, um Konsistenz über Aufgaben hinweg zu wahren.

Bauen Sie eine wiederverwendbare Vorlage auf: Erstellen Sie ein kompaktes Format mit Feldern wie Ziel, Zielgruppe, Format, Einschränkungen, Aufgaben und Informationsquellen. Dieses Format unterstützt Praxis und kontinuierliche Forschungsarbeit und hilft, Probleme effizient für den Benutzer zu lösen.

Messen und iterieren: Sammeln Sie Feedback von Chat-Benutzern, verfolgen Sie, ob Antworten die erforderlichen Kriterien erfüllen, und passen Sie Prompts entsprechend an. Führen Sie ein Protokoll von Lektionen aus der Praxis und detaillierter Forschung (Forschung), um die Verwaltung der Prompt-Qualität im Laufe der Zeit zu verbessern.

Bieten Sie ausreichend Kontext, Einschränkungen und Ausgabeformat

Beginnen Sie mit einem prägnanten Kontext, der das Ziel, die Personen, die den Chat-Bot lesen oder damit interagieren, und das Gesamtergebnis angibt. Schließen Sie die Aufgabe, die Zielgruppe und das Ausgabeziel ein, damit der Bot seine Aktionen ausrichten kann. In diesem Kontext geben Sie die Themen an, die der Bot abdecken sollte, und den Befehlsmodus, in dem er arbeiten soll, und notieren Sie, wo Prompts in Ordnern für schnellen Zugriff gespeichert werden sollen. Wenn Sie Lücken entdecken, schlagen Sie Verbesserungen vor, um alle Anweisungen handlungsrelevant zu halten. Bei Bedarf passen Sie den Kontext an, um mit den Zielen des Benutzers übereinzustimmen, und geben Sie an, welcher Ton am besten zur Zielgruppe passt, um sicherzustellen, dass die Art freundlich und klar ist.

Als Nächstes skizzieren Sie Einschränkungen auf kompakte, handlungsrelevante Weise: Setzen Sie eine maximale Länge, bestimmen Sie Ton und Formalität, entscheiden Sie über erlaubte Quellen und fordern Sie Zitate oder Zusammenfassungen für Antworten. Wenn Sie eine Einschränkung angeben, schließen Sie die genaue Metrik ein und erklären Sie, was in Antworten zu vermeiden ist. Jeder Punkt sollte knackig und messbar sein. Verwenden Sie den Verwaltungsmodus für alle Echtzeit-Anpassungen und halten Sie den Umfang realistisch für die Bedürfnisse des Benutzers.

Definieren Sie das Ausgabeformat als vorhersehbare Struktur: eine prägnante Erzählung, eine klare Abfolge von Schritten in einem sequentiellen Punkt oder ein minimaler JSON-ähnlicher Block mit Feldern wie Ziel, Zielgruppe, Einschränkungen und Beispiele für Antworten. Nennen Sie die erforderlichen Felder, damit der Chat-Bot konsistente Ergebnisse produziert. Das Framework wird bereitgestellt, zusammen mit einer Beispielfstruktur zur Referenz.

Verwenden Sie einen praktischen, schrittweisen Ansatz (Schritte) zum Erstellen von Prompts: 1) Erfassen Sie Kontext, Zielgruppe und Erfolgsmaße; 2) Fixieren Sie Einschränkungen, Format und Lieferungsregeln; 3) Definieren Sie die Ausgabestruktur; 4) Fügen Sie einen Hinweis hinzu, um Anpassungen zu leiten; 5) Halten Sie alle Assets im Verwaltungsmodus und speichern Sie sie in Ordnern mit Beschriftungen für schnellen Zugriff. Wenn Sie schreiben, halten Sie die Sprache klar und in einer Weise, die ein Mensch leicht folgen kann.

Qualitätsprüfungen: Nach der Generierung überprüfen Sie, ob Antworten mit den angegebenen Einschränkungen und dem spezifizierten Ausgabeformat übereinstimmen. Wenn etwas nicht stimmt, fordern Sie einen Hinweis an und verfeinern Sie Ihren Prompt entsprechend. Schließen Sie eine kurze Checkliste ein, damit Menschen den Prozess über Themen und Modi hinweg prüfen können, und speichern Sie erfolgreiche Prompts in Ordnern für die Wiederverwendung. Für kontinuierliche Verbesserung dokumentieren Sie, was funktioniert hat und was geändert werden muss, mit Ihren eigenen Notizen, damit Ihre Prompts klar und handlungsrelevant bleiben.

Wählen Sie den richtigen Anweisungsstil: Direkt, beispielbasiert oder schrittweise

Verwenden Sie Direkt, wenn Sie eine schnelle, entscheidungsreife Antwort benötigen. Stellen Sie die Frage zuerst, fügen Sie Einschränkungen hinzu und geben Sie das genaue Ausgabeformat an. Dies minimiert Fehler im Modell und beschleunigt die Arbeit über Orte und Kanäle hinweg, während die Antwort auf Englisch bleibt. Wenn Code involviert ist, fordern Sie JavaScript-Blöcke und einen kurzen Erklärungsabschnitt an, um den Leser zu leiten. Fügen Sie einen kurzen Hilfegruß oder einen Coach-ähnlichen Hinweis hinzu, um die Interaktion praktisch und handlungsrelevant zu halten, bitte.

Direkter Stil

• Seien Sie explizit bezüglich der Ausgabe: „Geben Sie eine prägnante Liste von 5 Schritten an“ oder „Geben Sie einen einzelnen Absatz mit Schlüsselerkenntnissen zurück.“ Dies hilft dem Modell, klar zu antworten und vermeidet Füllmaterial.
• Setzen Sie den Modus auf ein Ergebnis: Aufzählungsliste, Code-Snippet oder kurze Zusammenfassung. Dies reduziert unnötige Wörter und hält die Arbeit fokussiert.
• Geben Sie Zielgruppe und Sprache an: Nur Englisch, und wenn Sie Code wünschen, schließen Sie JavaScript mit einem einfachen Beispiel ein. Für Design-Prompts fordern Sie Linksausrichtung (links) und enge Formatierung an, um Orten wie Dashboards zu passen.
• Schließen Sie eine direkte Anfrage und Regeln ein: Fordern Sie einzigartige Erklärungen an, vermeiden Sie aber extraneous Kontext, der die Antwort verlangsamt.
• Bieten Sie einen schnellen Coaching-Tipp: Ein einzelner Hinweis vom Coach, um Benutzer zu einem nützlichen Ergebnis zu leiten, vorzugsweise gefolgt von einer kurzen Wartezeit zur Bestätigung, bevor Sie mit der nächsten Aufgabe fortfahren.

Beispielbasiert und schrittweiser Stil

• Beispielbasiert: Hängen Sie 2–3 Eingabe-Ausgabe-Paare an, um Muster zu etablieren. Zum Beispiel: Benutzer: „Zusammenfassen Sie diesen Datensatz in 3 Aufzählungspunkten“, Assistent: „Aufzählungspunkt 1, Aufzählungspunkt 2, Aufzählungspunkt 3.“ Dies setzt Erwartungen und reduziert Missverständnisse, unterstützt einzigartige Ausgaben und einfachere Validierung über Orte und google-ähnliche Kontexte hinweg.
• Schrittweise: Zerlegen Sie die Aufgabe in klare Schritte und nummerieren Sie sie. Dies funktioniert gut für Lernen, Prozessautomatisierung und politikgesteuerte Prompts und hilft, das Modell davon abzuhalten, in einen einzelnen, breiten Absatz zu drängen, der Fehler verschleiern kann.
• Kombinieren Sie Modi, indem Sie mit Modell-Prompts beginnen, die Beispiele zeigen, dann zu einer geführten Sequenz wechseln: Schritt 1, Schritt 2, Schritt 3..., um sicherzustellen, dass Sie jede Regel und Randfall mit Erklärungen und Überprüfungen abdecken.
• Beispiele sollten einen marketingfreundlichen Ton enthalten, wenn nötig (marketing), aber Klarheit und Kürze wahren. Wenn Sie einen Junior-Benutzer coachen müssen, schließen Sie einen schnellen Hinweis und ein kleines Glossar von Begriffen ein, um mir bei der Verständnis der Aufgabe zu helfen.
• Bei Anweisungen zu Arbeitsroutinen geben Sie die Regeln für die Ausgabestruktur, das Recht, klärende Fragen zu stellen, und Validierungsüberprüfungen an, um Fehler früh zu erkennen. Dieser beispielbasierte Ansatz hilft dem Modell, mit Zuversicht und Konsistenz zu antworten.
1. Schritt 1: Definieren Sie die Aufgabe mit konkreten Beispielen und dem gewünschten Format.
2. Schritt 2: Bieten Sie 2–3 Eingabe-Ausgabe-Paare, die das Muster illustrieren.
3. Schritt 3: Nennen Sie genaue Ausgabenerwartungen (Sprache: Englisch, Code-Sprache: JavaScript, Formatierung: Aufzählungspunkte).
4. Schritt 4: Fügen Sie eine kurze Checkliste zur Überprüfung der Genauigkeit und eine timerfreundliche Wartezeit hinzu, falls nötig.

Iteration umsetzen: Prototyping, Testen und Verfeinern von Prompts

Prototypen Sie einen Baseline-Prompt in 15 Minuten, führen Sie 20 schnelle Tests auf einem repräsentativen Datensatz durch und erfassen Sie Signale: Genauigkeit, Relevanz und Lesbarkeit. Notieren Sie jede Abweichung, damit der Analyst überprüfen kann; die Daten, die Sie sammeln, werden der Ausgangspunkt für Verfeinerungen. Wenn Sie einen schnellen Erfolg wollen, testen Sie mit etwas, das Ihre Aufgabe widerspiegelt. Ein klares Erfolgskriterium hilft Ihnen, Fortschritte zu messen: Ziel über 85 % Genauigkeit und Antworten, die nächste Aktionen klar anweisen.

Bauen Sie ein einfaches Testprotokoll auf: Für jede Aufgabe führen Sie zwei Varianten durch – Baseline und eine verbesserte mit hinzugefügten Anweisungseinschränkungen. Vergleichen Sie Ergebnisse mit einer Rubrik, die Korrektheit, Vollständigkeit und Ton überprüft. Warten Sie auf Antworten, dann bewerten Sie, wie gut Ihre Anweisungen befolgt werden; schließen Sie Peer-Feedback von Teammitgliedern ein, um den Einfluss zu validieren. Sie können Kollegen einladen, echte Benutzer zu simulieren und den Chat-Bot unter realistischen Bedingungen zu bewerten. Verwenden Sie Daten aus mehreren Prompts, um Bias durch einzelne Beispiele zu vermeiden.

Verfeinern Sie Prompts, indem Sie Phrasen straffen und die Pause zwischen Anfrage und Antwort verengen. Konzentrieren Sie sich auf Speicher und Informationsgrenzen, um Cross-Talk über Züge hinweg zu minimieren; definieren Sie explizit, was das Modell erinnern und was es ignorieren soll. Wenn ein Prompt prägnante Antworten belohnt, erzwingen Sie eine feste Länge und eine Checkliste von Aktionen. Iterieren Sie eine Variable nach der anderen, damit Sie Änderungen spezifischen Anpassungen zuschreiben können und nicht dem Rauschen in den Daten.

Dokumentieren Sie jede Iteration als leichten Artikel für Ihr Team: Notieren Sie die Hypothese, die Änderung und die gemessene Delta in der Leistung. Dieser Ansatz hilft Ihnen, Verbesserungen über einen Anwendungsfall hinaus zu skalieren und zeigt, wie GPT-4-fähige Prompts sich an neue Aufgaben anpassen können. Schließen Sie eine kurze Geschichte der Ergebnisse ein, um den Einfluss zu illustrieren, zeigen Sie, wie code-ähnliche Prompts vorhersehbares Verhalten steuern, und führen Sie ein laufendes Protokoll von Speichernutzung und Informationsfluss, um zukünftige Anpassungen zu unterstützen.

Phase	Fokus	Metriken	Wie testen	Tools
Prototyping	Klarheit des Baseline-Prompts, Aufgabenalignment	Abschlussrate, Einhaltung von Anweisungen, durchschnittliche Antwortzeit	Führen Sie 10 Prompts über 3 Aufgabentypen durch; vergleichen Sie gegen Rubrik	Prompt-Vorlagen, Beispieleingaben, GPT-4
Testen	Randfälle, Anweisungsdrift, Speicherbehandlung	Fehlerrate, Token-Effizienz, Konsistenz über Züge hinweg	A/B-Vergleich von Baseline vs. verbesserten Varianten; sammeln qualitativer Notizen	Bewertungsrubrik, Datensatz-Ausschnitte, Logging
Verfeinern	Straffen von Einschränkungen, Fokus auf Phrasen, Speichergrenzen	Delta in Scores; Reduktion der Mehrdeutigkeit	Ein-Änderung-pro-Zyklus; Re-Test mit demselben Datensatz	Versionierte Prompts, Änderungsprotokoll, Notizen

Nutzen Sie System- und Roll-Prompts, um Verhalten zu formen

Definieren Sie einen straffen System-Prompt, der die Grenzen des Assistenten fixiert und klare Rollen zuweist, die mit Ihrem Ziel übereinstimmen. Diese Baseline hält Antworten konsistent und verhindert Drift und hilft zu verstehen, wie die Einschränkungen funktionieren, wenn Sie Rollen für eine gegebene Aufgabe schreiben.

Praktische Prompt-Einrichtung

Vorlagen, die Sie wiederverwenden können, umfassen Übersetzungsaufgaben (übersetzen Sie den Text in die Zielsprache), briefähnlichen Inhalt (Brief an einen Empfänger mit einem klaren Aufruf zum Handeln), Geschichten-Prompts (Geschichten mit einem prägnanten Bogen) und sitegebundene Überprüfungen (finden zuverlässige Fakten auf der Site). Beziehen Sie Orte und Personen ein, um reale Anwendungen zu illustrieren, und berücksichtigen Sie einen musikinspirierten Rhythmus, um die Lesbarkeit zu verbessern. Wenn Sie einen schnellen Reset wollen, bitten Sie den Trainer, die Prompts neu zu validieren und die Einschränkungen zu straffen. Verwenden Sie Hilfe des Trainers, um die Intelligenz zu kalibrieren und stellen Sie sicher, dass mehrere Weisen zum Antworten eingeschlossen werden.

12 Prompts, um ChatGPT zu fragen, wie man es verwendet

Verwenden Sie Promts, um Aufgaben zuzuordnen: Sagen Sie ChatGPT Ihr Ziel, fordern Sie einen Plan an und weisen Sie Eingabeaufgaben mit klaren Aufgaben zu; stellen Sie sicher, dass Code-Beispiele und Beispiele der erwarteten Ausgaben enthalten sind, dann sagen Sie ihm, dann zu iterieren, bis die Ergebnisse zu Ihren Projektbedürfnissen passen.

Prompt-Vorlagen

1. Sagen Sie ChatGPT, es soll eine Übersicht über ein Projekt-Thema in einfachen Begriffen erstellen, dann 3 Eingabeaufgaben mit konkreten Aufgaben und ein Code-Beispiel für jede liefern, plus ein Beispiel der erwarteten Ausgabe.

2. Erstellen Sie eine Strategie-Skizze für das Projekt mit Meilensteinen, Eigentümern und einer leichten Code-Probe, um die Automatisierung einer Aufgabe zu illustrieren.

3. Fordern Sie einen nebeneinander-Vergleich von 3 Ansätzen zu einem Problem an, mit Vor- und Nachteilen und einer Risikobewertung für jede, und bitten Sie das Modell, Wahlen mit Beweisen zu rechtfertigen.

4. Sagen Sie ChatGPT, es soll Benutzerstories für eine Funktion generieren, dann einen Testplan mit Beispielt estfällen und Beispielen von Akzeptanzkriterien erstellen.

5. Fordern Sie eine codefokussierte Ausgabe an: Bieten Sie Pseudocode, dann Code in einer gewählten Sprache mit Kommentaren und einer Erklärung, wie man an verschiedene Eingabedaten anpasst.

6. Bauen Sie eine QA-Checklist für Projektbereitschaft auf, mit Verantwortlichkeiten, Toren und einer links Zusammenfassung von Schlüsselfrisiken und Minderungen.

7. Erstellen Sie einen Prompt, um den Chat-Bot nach regulatorischen oder Compliance-Anforderungen für das Projekt zu fragen und eine prägnante Aufzählungsübersicht für nicht-technische Stakeholder zurückzugeben.

8. Entwerfen Sie einen Batman-thematisierten Prompt, um Ton und Erzählstil zu testen, mit Einschränkungen bezüglich Länge, Überschriften und Formatierung.

9. Generieren Sie einen Prompt, der schrittweises Denken für eine Berechnung oder Entscheidung erfordert, mit jedem Schritt beschriftet und der finalen Antwort klar angegeben.

10. Bauen Sie einen Prompt auf, um externe Daten abzurufen und in einen Bericht mit Abschnitten zusammenzufassen: Executive Summary, Findings und Recommendations; schließen Sie etwas als Platzhalter für zukünftige Daten ein.

11. Erstellen Sie Prompts zur Übung der Prompt-Iteration: Beginnen Sie mit einer groben Antwort, dann fragen Sie nach Klärungen, dann verfeinern Sie die Ausgabe mit Iterationen, um die Ausrichtung zu verbessern, unter Verwendung eines Beispiel-Workflows und Zeigen interimischer Ergebnisse links zur Überprüfung.

12. Bieten Sie einen Meta-Prompt, der ChatGPT sagt, es soll als Prompt-Coach agieren: Fragen Sie den Benutzer nach Details, sagen und machen Sie Verbesserungen in Iterationen und verfolgen Sie die Evolution der Antworten für das Projekt.

Implementierungsnotizen

Halten Sie Prompts auf konkrete Ausgaben fokussiert: Struktur, Datenpunkte und Beispiele; verwenden Sie spezifische Eingabedaten, um Antworten zu erden und Testen in Projekten zu ermöglichen.

Testen Sie Prompts gegen ein repräsentatives Szenario, dann passen Sie Sprache und Einschränkungen an, um verschiedenen Teams zu passen; dokumentieren Sie Anpassungen, um Wiederverwendung und Praxis zu optimieren.