Ein Prompt ist die Eingabe, mit der du einem Sprachmodell eine Aufgabe stellst: eine Frage, eine Anweisung, ein Textanfang oder ein paar Beispiele. Prompt Engineering ist die Arbeit daran, solche Eingaben so zu formulieren und zu testen, dass das Modell brauchbare Ergebnisse liefert. Google spricht in seiner Dokumentation zur Gemini-API von Prompt-Design und meint damit das Erstellen von Anfragen in natürlicher Sprache, die zu genauen und hochwertigen Antworten führen sollen [1]. Das Wort Engineering klingt nach Technik. Im Alltag geht es vor allem um sorgfältiges Formulieren und darum, Ergebnisse nachzuprüfen.
Was ein guter Prompt enthält
Google empfiehlt zuerst klare und genaue Anweisungen [1]. Dazu gehören Einschränkungen, also was das Modell tun und lassen soll, etwa eine Höchstlänge für eine Zusammenfassung, und das gewünschte Format der Antwort, zum Beispiel Liste, Tabelle oder Gliederung [1]. Einige gleich aufgebaute Beispiele helfen dem Modell, das Muster zu erkennen. Zu viele davon können laut Google zu einer Überanpassung führen [1]. Hintergrundwissen, das für die Aufgabe nötig ist, gibst du am besten mit, statt vorauszusetzen, dass das Modell es kennt [1]. Umfangreiche Aufgaben teilst du in mehrere Schritte oder einzelne Prompts auf, deren Ergebnisse aufeinander aufbauen [1].
Bei Texten für eine Website zeigt sich das schnell. "Schreib einen Text über Heizungswartung" liefert meist etwas Beliebiges. Besser wird es, wenn der Prompt Zielgruppe, Region, Länge, gewünschte Gliederung und die Fakten nennt, die im Text stehen sollen.
Ohne Prüfung geht es nicht
Anthropic nennt drei Dinge, die vor dem Prompt Engineering stehen sollten: klare Erfolgskriterien für den Anwendungsfall, eine Möglichkeit, Ergebnisse gegen diese Kriterien zu testen, und einen ersten Entwurf des Prompts [2]. Nicht jedes Problem lässt sich laut Anthropic mit einem besseren Prompt lösen. Antwortzeit und Kosten verbessert manchmal eher die Wahl eines anderen Modells [2]. Google beschreibt die Arbeit ebenfalls als Kreislauf aus Umformulieren, Umstellen der Reihenfolge und Anpassen von Einstellungen wie der Temperatur [1]. Für seltene oder aktuelle Fakten empfiehlt Google die Fundierung über die Google Suche [1]. Was dahinter steckt, erklärt der Eintrag Grounding. Warum Modelle ohne solche Hilfen Falsches schreiben können, steht unter Halluzination.
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Prompts und die Sichtbarkeit in KI-Suchen
Für Websitebetreiber taucht das Wort noch in einem zweiten Zusammenhang auf. Wer prüfen will, ob ein KI-Assistent die eigene Firma nennt, stellt ihm typische Fragen der Kunden und wertet die Antworten aus. Wie man das planvoll angeht, beschreibt Sichtbarkeit in KI-Antworten messen. Wie Inhalte aussehen, die solche Systeme gut übernehmen können, steht unter Content für KI-Antworten schreiben. Die Technik, die auf Prompts antwortet, erklärt der Eintrag LLM.
Wenn du KI für Texte deiner Website nutzt und die Ergebnisse dir zu allgemein vorkommen, sprechen wir in der gratis Sprechstunde darüber.
- Organisation Prompt design strategies. Google AI for Developers. Stand 13.10.2026. abgerufen am 31.10.2026
- Organisation Prompt engineering overview. Anthropic (Claude Docs). Stand ohne Datum. abgerufen am 31.10.2026
Häufige Fragen
Was ist ein Prompt?
Die Eingabe, mit der du einem Sprachmodell eine Aufgabe gibst. Das kann eine Frage, eine Anweisung, ein Textanfang oder eine Reihe von Beispielen sein.
Was macht einen guten Prompt aus?
Google rät zu klaren Anweisungen, Einschränkungen, einem vorgegebenen Antwortformat, einigen Beispielen und dem nötigen Hintergrundwissen. Große Aufgaben teilst du in mehrere Schritte auf.
Was ist Few-Shot-Prompting?
Ein Prompt mit einigen Beispielen, an denen das Modell das gewünschte Muster erkennt. Google empfiehlt gleich aufgebaute Beispiele und warnt, dass zu viele zu Überanpassung führen können.
Löst ein besserer Prompt jedes Problem?
Nein. Anthropic schreibt, dass sich manche Ziele wie Antwortzeit und Kosten eher mit einem anderen Modell erreichen lassen. Ohne klare Kriterien und Tests lässt sich ein Prompt außerdem kaum gezielt verbessern.
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Zuletzt geprüft am 03.11.2026, nächste Prüfung spätestens im November 2027. Fehler entdeckt? Schreib uns.
