Experten-Level Prompting
Meisterhafte Prompting-Techniken für höchste Präzision und Leistung
Diese fortgeschrittenen Techniken sind für erfahrene Anwender gedacht, die das Maximum aus KI-Systemen herausholen möchten.
Constitutional AI Prompting
Selbst-Kritik und Verbesserung
Aufgabe: [Ihre Anfrage]
Nachdem du eine erste Antwort formuliert hast:
1. Bewerte deine Antwort nach folgenden Kriterien:
- Faktische Korrektheit
- Vollständigkeit
- Klarheit und Verständlichkeit
- Praktische Anwendbarkeit
2. Identifiziere Verbesserungspotenziale
3. Erstelle eine überarbeitete, optimierte Version
4. Präsentiere nur die finale, verbesserte Antwort
Ethik-Framework Integration
Bevor du antwortest, prüfe:
- Fairness: Ist die Antwort ausgewogen und unvoreingenommen?
- Schaden: Könnte die Information missbraucht werden?
- Transparenz: Sind Unsicherheiten klar gekennzeichnet?
- Nutzen: Maximiert die Antwort den Wert für den Nutzer?
Passe deine Antwort entsprechend an.
Recursive Prompting
Selbst-erweiternde Prompts
Schritt 1: Analysiere diese Anfrage und identifiziere 3 Unterfragen,
die beantwortet werden müssen.
Schritt 2: Für jede Unterfrage:
- Formuliere sie präzise
- Beantworte sie gründlich
- Identifiziere weitere relevante Aspekte
Schritt 3: Synthetisiere alle Teilantworten zu einer kohärenten
Gesamtantwort.
Schritt 4: Wenn neue wichtige Fragen aufgetaucht sind, wiederhole
den Prozess einmal.
Depth-First Exploration
Thema: [Ihr Thema]
1. Wähle den wichtigsten Aspekt
2. Erkunde diesen bis zur vollständigen Tiefe
3. Dokumentiere alle Erkenntnisse
4. Kehre zurück und wähle den nächsten Aspekt
5. Wiederhole bis alle Aspekte abgedeckt sind
6. Erstelle eine integrierte Zusammenfassung
Adversarial Prompting
Gegen-Argumentation
These: [Ihre Position]
1. Formuliere die stärkste Argumentation FÜR diese These
2. Wechsle die Perspektive: Formuliere die stärksten GEGEN-Argumente
3. Analysiere beide Seiten objektiv
4. Identifiziere Synthese-Möglichkeiten
5. Präsentiere eine nuancierte Schlussfolgerung
Stress-Testing
Lösungsvorschlag: [Ihre Idee]
Teste diese Lösung gegen:
1. Edge Cases (Extremfälle)
2. Skalierungsprobleme
3. Unvorhergesehene Nebeneffekte
4. Ressourcenbeschränkungen
5. Menschliche Faktoren
Für jedes identifizierte Problem: Schlage Anpassungen vor
Prompt Programming
Funktionale Prompts
DEFINE FUNCTION analyze_text(text, parameters):
aspects = extract_aspects(parameters)
results = {}
FOR EACH aspect IN aspects:
results[aspect] = deep_analyze(text, aspect)
RETURN synthesize(results)
END FUNCTION
# Ausführung
analyze_text(
text="[Ihr Text]",
parameters={
"aspects": ["sentiment", "key_points", "implications"],
"depth": "comprehensive",
"output_format": "structured"
}
)
Conditional Logic
IF eingabe_typ == "technisch":
verwende_fachsprache = True
detailtiefe = "hoch"
ELSE IF eingabe_typ == "allgemein":
verwende_fachsprache = False
detailtiefe = "mittel"
füge_beispiele = True
ELSE:
frage_nach_klarstellung()
Generiere_antwort_mit_parametern()
Emergent Behavior Prompting
Kreativitäts-Maximierung
Denke außerhalb aller konventionellen Grenzen:
1. Ignoriere zunächst alle praktischen Einschränkungen
2. Kombiniere Konzepte aus völlig unterschiedlichen Domänen
3. Stelle grundlegende Annahmen in Frage
4. Entwickle 5 radikal innovative Ansätze
5. Erst dann: Adaptiere die vielversprechendsten für die Realität
Synergie-Entdeckung
Elemente: [A, B, C]
Untersuche:
1. A + B: Welche Synergien entstehen?
2. B + C: Welche neuen Möglichkeiten?
3. A + C: Welche unerwarteten Verbindungen?
4. A + B + C: Welche emergenten Eigenschaften?
5. Identifiziere das Synergie-Maximum
Multi-Modal Reasoning
Cross-Domain Transfer
Problem in Domäne A: [Beschreibung]
1. Abstrahiere das Kernproblem
2. Finde analoge Probleme in Domänen B, C, D
3. Wie wurden diese dort gelöst?
4. Übertrage die Lösungsprinzipien zurück auf Domäne A
5. Adaptiere für spezifischen Kontext
Metaphorisches Denken
Komplexes Konzept: [Ihr Konzept]
1. Finde Metaphern aus:
- Natur (biologische Systeme)
- Technik (Maschinen, Software)
- Gesellschaft (soziale Strukturen)
- Kunst (Musik, Malerei)
2. Für jede Metapher:
- Was sind die Parallelen?
- Welche Insights bietet sie?
- Wo sind die Grenzen?
3. Synthetisiere eine neue, mächtige Erklärung
Advanced Output Control
Probabilistisches Denken
Frage: [Ihre Frage]
Antwortstruktur:
1. Wahrscheinlichste Antwort (70-90% Konfidenz)
2. Alternative Szenarien (20-30% Konfidenz)
3. Unwahrscheinliche aber mögliche Fälle (5-10%)
4. Black Swan Events (<1% aber hoher Impact)
Für jedes Szenario: Begründung und Implikationen
Granulare Kontrolle
Parameter für diese Antwort:
- Technisches Niveau: [1-10]
- Beispieldichte: [niedrig/mittel/hoch]
- Kultureller Kontext: [spezifizieren]
- Zeitlicher Horizont: [kurz/mittel/langfristig]
- Risikobereitschaft: [konservativ/ausgewogen/progressiv]
Generiere maßgeschneiderte Antwort basierend auf diesen Parametern.
Meta-Learning Prompts
Prompt-Optimierung
Original-Prompt: [Ihr Prompt]
1. Analysiere Stärken und Schwächen
2. Generiere 3 verbesserte Versionen:
- Version A: Klarere Struktur
- Version B: Präzisere Anforderungen
- Version C: Bessere Beispiele
3. Teste jede Version
4. Kombiniere die besten Elemente
5. Präsentiere optimalen Prompt
Adaptives Prompting
Nach jeder Antwort evaluiere:
- War die Antwort zu detailliert/oberflächlich?
- Wurde der gewünschte Stil getroffen?
- Gab es Missverständnisse?
Passe den nächsten Prompt entsprechend an:
- Bei zu wenig Detail: "Erkläre ausführlicher..."
- Bei falschem Stil: "Im Stil von..."
- Bei Missverständnissen: "Zur Klarstellung..."
Fortgeschrittene Anwendungen
Komplexe Entscheidungsfindung
Entscheidungsproblem: [Beschreibung]
Framework:
1. Stakeholder-Analyse (Wer ist betroffen?)
2. Kriterien-Definition (Was ist wichtig?)
3. Optionen-Generierung (Was ist möglich?)
4. Impact-Analyse (Was sind die Folgen?)
5. Risiko-Bewertung (Was kann schiefgehen?)
6. Synergie-Prüfung (Wie kombinieren?)
7. Zeitliche Betrachtung (Kurz- vs. Langfrist)
8. Entscheidungsmatrix
9. Sensitivitätsanalyse
10. Finale Empfehlung mit Confidence Level
Innovation Framework
Innovationsziel: [Ihr Ziel]
Phase 1 - Divergenz:
- Brainstorming ohne Grenzen
- Cross-Industry Inspiration
- Zukunftsszenarien
- Wilde Kombinationen
Phase 2 - Konvergenz:
- Machbarkeitsbewertung
- Ressourcenanalyse
- Marktpotenzial
- Implementierungspfad
Phase 3 - Synthese:
- Top 3 Innovationskonzepte
- Detaillierte Ausarbeitung
- Prototyping-Plan
- Erfolgsmetriken
Meisterschaft erreichen
Die wahre Meisterschaft im Prompting entsteht durch:
- Kontinuierliches Experimentieren - Neue Techniken ausprobieren
- Systematisches Lernen - Erfolge und Misserfolge dokumentieren
- Kreatives Kombinieren - Techniken situativ mischen
- Tiefes Verständnis - KI-Funktionsweise verstehen
- Ethische Reflexion - Verantwortungsvoller Einsatz