Ich wollte den Ferrari unter den Prompts bauen. Rausgekommen ist n VW, lowkey.

Ich bin losgerannt mit ner reifen Vision, dem Know-how und voll Bock auf KI-Themen an Bord. Mit dem gesunden Drang, Dinge raffen und Probleme lösen zu wollen. Und mit dem leicht ungesunden Drang, alles perfektionieren zu wollen, hab ich mich dabei hoffnungslos verrannt, no cap.

Meine Vision: Einen Prompt, der Prompts erzeugt.

Nicht irgendwelche 08/15-Dinger, sondern Qualitäts-Master-Prompts. Prompts, die man wieder und wieder benutzt oder auf denen man neu aufbauen kann. Prompts, die es wert sind, in nen Katalog aufgenommen zu werden. Anwenderfreundliche Prompts, die die KI die richtigen Fragen stellen lassen und die echte Alltagshelfer oder spezialisierte Problemlöser sind. Die man wie Lego zusammenbauen kann zu noch was Größerem. Absolute Banger halt.

Das wollte ich alles. Nicht sofort, schon so im Rahmen ner mehrmonatigen Evolution. Aber ich wollte alles in einem einzigen Prompt. Der eine Prompt für alles. Sheesh.

Aber „Nach fest kommt ab, und nach ab kommt Arbeit.” geht auch in der IT, diggi.

Gemini hat aufgegeben und ich hab seit dieser Aktion den schriftlich fixierten Pinky-Schwur mit Claude in all unseren Projekten, bewusst kritisch auf Verschlimmbesserung zu checken. (Ja, das Wort slayt. Dazu später mehr.)

Aber von Anfang an. Gutes Prompten war, ist und bleibt wichtig, wenn du ner LLM die wirklich guten Ergebnisse entlocken willst. Ist ja auch logisch, der Prompt ist die Anweisung an die Maschine. Früher musstest du richtig programmieren und in echt komplizierten Computersprachen reden. Mit dem Einzug der KI sind Anweisung und Daten vermischt und in ganz normaler Alltagssprache verpackt, für jedermann zugänglich.

Ein vernuscheltes „Mach mal die Fehler aus dem Text und auf spanisch” ist damit ein funktionierender Programmierbefehl geworden. Lowkey wild.

Und gerade in dieser Einfachheit liegt ne Zweischneidigkeit. Denn jeder Prompt funktioniert und liefert Ergebnisse. Es gibt keinen echt falschen Prompt oder offensichtlich schlechte Prompts. Aber es gibt trotzdem mid Prompts und Methoden, bessere zu bauen. Wenn du außergewöhnlich überraschend gute Ergebnisse willst, kommst du um ein bisschen Optimieren nicht rum. Also im Endeffekt genauer beschreiben, was du willst.

Um im Mini-Beispiel von oben zu bleiben: Welche Fehler? Nur grammatische oder auch stilistische? Willst du nur den spanischen Text, oder auch die korrigierte deutsche Version? Und willst du wissen, wo die Fehler waren bzw. was alles geändert wurde?

Klar, wenn du das alles nicht brauchst oder wissen willst, musst du das auch nicht sagen. Aber meistens hast du doch ne implizite Erwartungshaltung, und es fühlt sich systemisch falscher an, wenn die von ner Maschine enttäuscht wird. Bei der KI musst du deine Erwartungshaltung explizit machen — und musst dabei nicht mal auf menschliche Gefühle Rücksicht nehmen. Kein Bock auf Awkwardness? Perfekt.

Und noch besser wird das KI-Resultat, wenn du Kontext und das gesamte Bild mitgibst, statt der einzelnen Anweisungen „Fehler raus” und „auf spanisch”.

Schmücken wir das Beispiel doch mal konkret aus: Angenommen, du hattest bei deiner letzten Reise nach Spanien echt Pech. Das Hotel hat nachträglich und fälschlicherweise deine Kreditkarte belastet. Du hast alle Infos zusammengestellt und willst das direkt mit dem Hotel klären. Mit dieser Info und dem Input kann dir die KI viel mehr helfen, als du dir vorstellen kannst. Die Intonation, die psychologisch und rechtlich beste Vorgehensweise mit dir ausarbeiten. Dich beim ganzen Prozess begleiten und beraten. Highkey dein Advocate.

Der wichtigste Schritt ist also reines Mindset bei dir selbst. Nicht kleinkarierte Mini-Anweisung, aber auch nicht nur generische, unfertige Halbsätze. Wenn du die KI nur richtig fütterst, kann sie besser antworten, als du denkst.

Sie braucht dafür eben die Infos, die für uns oft offensichtlich und selbstredend sind oder für dich unwichtig scheinen, weil du ja nur die Mail übersetzen lassen willst, statt mehr zu erwarten. Doch wer mehr Ergebnis will, muss auch mehr Info geben. Und diese Infos werden — und damit schließt sich der Kreis — am besten über gutes Prompten rausgearbeitet und nicht mit stumpfem Runtertippen.

Aber zurück zu meinem kleinen Kreuzzug auf der Suche nach dem heiligen Prompt.

Weil diese neue Art, mit ner Maschine zu reden, ungewohnt ist, und die allermeisten noch nicht gelernt haben, damit richtig umzugehen, gibt es viele Hilfsmittel. Und ich hab viele davon getestet, denn ich wollte extra gute Ergebnisse aus der KI, wissend oder ahnend, was sie kann.

Die ganzen Prompt-Generatoren finde ich eher schlecht und umständlich, lowkey cringe. Du musst dabei Pseudo-Formulare ausfüllen, die mehr oder weniger durchdacht einen zwar schön aussehenden Prompt ausgeben, der aber nie wirklich passt und den ich immer nachjustieren muss.

Die ganzen Guru-Master-Prompts oder Magic-Prompts, die endausgefeilt und hochoptimiert genau eine Sache richtig gut machen, machen das auch meistens wirklich gut, goated sogar. Aber die sind alle unterschiedlich aufgebaut und in allen möglichen Kanälen und Webseiten verstreut und fordern fast schon buchhalterische Disziplin, wenn du sie nicht ständig suchen willst. Kein Vibe.

Bleibt also noch die gute alte Handarbeit. Prompt-Muster und Best-Practice-Regelwerke. Die gibt es ja zuhauf, also einlesen, reindenken, umsetzen. Aber das ist auf Dauer doch auch Käse. Da hast du ne KI, die wirklich Umgangssprache versteht, und dann musst du dir wie ein Kind in der Schule die Freytagsche Pyramide reinprügeln und fünf Akte in der richtigen Reihenfolge runterbeten. Das Schema macht noch kein gutes Drama. Struktur ist gut und wichtig, aber sie tötet auch ein wenig den Spaß und die Seele. Aber lamentiern hilft nicht. Struktur hilft nachweislich, fr. Die Ergebnisse sind mit klaren und durchdachten Prompts um Welten besser. Reproduzierbarer. Wiederverwendbarer. Erweiterbarer. Mitteilbarer. Based.

Mit Cherry-Picking hab ich mir aus all den Mustern die Elemente rausgenommen, die quasi alle gemeinsam hatten: Rollenbeschreibung, Kontextinfo, Sonderbedingungen und Einschränkungen, Aufgabenbeschreibung und das gewünschte Ausgabeformat. Dann noch international benamst und in ein catchy Akronym-Format gepackt:

Assign-Inform-Modify-Task-Output (kurz AIM-TO)

Damit erschlag ich 80% meiner Anwendungsfälle. Und wenn es mal ein bisschen mehr sein soll, kann ich das bedarfsweise mit ein paar weiteren Bausteinen wie Priority, Ask back, Chain of thought oder Example (kurz PACE) ergänzen.

Ich hatte mein eigenes Prompt-Muster. Nice. Den Großteil des Mehrwerts gewinnst du sowieso allein durch den Akt der Strukturierung selbst. Das ist kein Meisterwerk, aber solides Handwerk. Das Weltklasse-Akronym AIM-TO-PACE, das ich zu meinem Markenzeichen gemacht hab, kam chronologisch eigentlich erst viel später dazu. Maximale Aura, minimaler Aufwand.

Das Problem: Prompten nach Muster — egal welchem — funktioniert gut, ist aber sooooooo laaaaaanggggweiiiillllig. Und stupide. Du musst deine Gedanken in ne Form bringen. Bei langen und verschlungenen Gedanken ist das sogar echt aufwändig. Und langsam ist es. Bevor ich fertig bin, hab ich meist schon neue Ideen, die ich in diesem Anti-Brain-Dump-Setup nicht gebührend rüberbringen kann. Skill-Issue? Ne, Format-Issue.

Wenn wir doch nur was hätten, was uns langweilige und stupide Aufgaben abnimmt. Einen Rechenknecht. Am besten einen, der auch noch meinen ursprünglichen Gedankensalat versteht.

Klar, das lass ich meine Haus-KI machen. Die ersten 5–6 Iterationen vergingen wie im Flug, die ersten drei Vollversionen waren alle brauchbar und jede ein bisschen besser als die davor.

Der Meta-Prompt: Der Prompt, der Prompts erzeugt, war geschaffen. Mein Meta-Prompt. Banger.

Und seit Version Nr. 3 hab ich nie wieder einen langen Gedankengang in ein Prompt-Muster gepresst oder einen langen Prompt komplett geschrieben oder gelesen. Vorbei die Zeiten, in denen ich nur, um ner KI gefällig zu sein, ihr schmeichlerisch nach dem Mund promptete. Das lass ich machen.

Aber ich wollte mehr. Natürlich musste der Meta-Prompt selbst — aus reiner Hybris — dem AIM-TO-Pattern gehorchen. Und er sollte das Ausgabeformat im Zielprompt optimieren. Schön über zwei Ecken gedacht, big brain. An der Anfrage soll der generierte Prompt automatisch erkennen, ob der User den Dialog-Modus oder nur direkt ein Ergebnis will. Die wichtigsten Parameter erfragen, aber immer auch ne kopierfertige Ausgabe basierend auf fundierten und gespiegelten Annahmen liefern. Und noch zig weitere Features sollte er haben. Ich hab literally unzählige Ideen. Aber ein Prompt ist kein Computerprogramm, das man beliebig erweitern kann oder sollte.

Der Meta-Prompt wurde mächtiger und größer, aber dabei auch fragiler und nicht mehr sinnvoll erweiterbar. Jede Optimierung hat was anderes wieder kaputt gemacht. Seiteneffekte überall, lowkey Chaos. Gemini hat nach ner 2-stündigen Verbesserungssitzung im Kreis gemeint, das bringe so nix. Dann halt Claude gefragt. Der kannte den Meta-Prompt ja noch nicht und konnte unverbraucht drauflosoptimieren. Hat er auch. Aber hier hat es nur wenige Iterationen gebraucht, bis auch er meinte: Sackgasse, diggi.

Klar tut es weh, wenn du Zeit und Energie reingesteckt hast und es dann einfach nicht weitergeht. Das fühlt sich verschwendet an. Ist es aber natürlich nicht, no cap. Ich hab in den Monaten so viel dazugelernt. Auch gerafft, warum das von Anfang an ein Kampf gegen Windmühlen war. Du kannst nicht mit der Denke von früher in einem langen Prompt „ausprogrammieren”. Da gibt es technisch unüberwindbare Probleme.

Aber das Prinzip ist und bleibt gut: ein Prompt, der Qualitäts-Prompts erzeugt. Immer und überall. Nur Text. Kein Tool. Keine zig Quellen, die du speichern oder merken musst. Was auf jeder gängigen LLM läuft. Kein Vendor Lock-In, der mich an eine LLM kettet oder der nur mit der besten KI-Version funktioniert.

Zu gut, um einfach aufzuhören. Gut genug, um komplett neu anzufangen. Also radikal von 0 starten, mit engen einfachen Zielen und Anti-Zielen:

• Der Meta-Prompt muss selbst nicht AIM-TO sein — der härteste Schritt für mich, aber auch der wirkungsvollste
• Er muss AIM-TO erzeugen:
  • Stabil
  • Robust
  • Anwenderfreundlich, aber ohne Schnick-Schnack

Das war in einer Session fertig. So, wie er in der heutigen Form ist. So verteile ich ihn. Und er slayt bei mir, bei Freunden, Bekannten und Kollegen. Die Einstiegshürde ist und bleibt da, aber sie ist niedrig. Die Skepsis ist auch da. Aber wer diese erste Hürde nimmt, bleibt oft hängen. Und das AIM-TO-PACE-Framework — also Pattern und Meta-Prompt kombiniert — hat tatsächlich mehr Vorteile, als man auf den ersten Blick sieht.

Der Prompt-Generator für die Hosentasche. Mit Schema F zum strukturierten Prompt. Das ist zwar auch langweilig, aber weniger Aufwand. Und das Allerbeste: Ich muss mir keinen Knoten in die virtuelle Zunge machen. Ich kann nach ner kleinen Vorbereitung drauflosprompten, ohne Einschränkung der Qualität.

Die Gedanken sind wieder frei. Gönn dir.

Warte, ich hatte doch den perfekten Prompt in irgendeinem Chatverlauf. Oder hab ich mir den lokal gespeichert? Oder per Mail geschickt? Ach nee, den hab ich auf YouTube gesehen, der ist echt goated. Ich such ihn kurz raus.

„SSwei Sstunden späta…” SpongeBob-Erzähler-Stimme

Wenn die Suche länger dauert, als den Prompt zu bauen … Die Zeiten sind zum Glück vorbei, fr. Und „verschlimmbessern” ist seitdem mein liebstes nicht übersetzbares Wort. Absolut untranslatable, no cap.