Prompts: 26 Prinzipien für die Interaktion mit KI

Direkte Kommunikation: Vermeide Höflichkeitsformeln und sei direkt.

• Beispiel: Statt "Könntest du mir bitte erklären" nutze "Erkläre".

Zielgruppe definieren: Gib an, für wen die Antwort bestimmt ist.

• Beispiel: "Erkläre Quantenphysik für einen Physik-Studenten."

Komplexe Aufgaben aufteilen: Zerlege große Aufgaben in kleinere Schritte.

• Beispiel: Statt einer komplexen Anfrage, frage schrittweise detailliert nach.

Affirmative Direktiven nutzen: Verwende bejahende Anweisungen statt Verneinungen.

• Beispiel: "Führe aus", statt "Nicht unterlassen".

Für Klarheit sorgen: Fordere einfache Erklärungen an, wenn nötig.

• Beispiel: "Erkläre mir Photosynthese in einfachen Begriffen."

Anreize schaffen: Signalisiere die Bereitschaft, für bessere Antworten zu belohnen.

• Beispiel: "Ich werde für eine gründliche Analyse belohnen."

Beispiele verwenden: Integriere Beispiele in deine Prompts.

• Beispiel: "Wie löst man eine quadratische Gleichung? Beispiel: x^2 - 4x + 4 = 0."

Formatierung: Beginne Prompts mit spezifischen Kennzeichnungen.

• Beispiel: "###Anweisung### Beantworte die folgende Frage. ###Frage### Was ist Photosynthese?"

Klare Aufgabenstellung: Verwende Phrasen, die die Aufgabe klar definieren.

• Beispiel: "Deine Aufgabe ist es, die Hauptursachen der globalen Erwärmung zu erklären."

Konsequenzen andeuten: Mache deutlich, dass ungenaue Antworten Konsequenzen haben.

• Beispiel: "Du wirst bestraft, wenn die Antwort ungenau ist."

Natürliche Antworten fordern: Bitte um Antworten in einem menschlichen, natürlichen Stil.

• Beispiel: "Antworte in einer natürlichen, menschlichen Art und Weise."

Schritt-für-Schritt-Denken anregen: Fordere das Modell auf, schrittweise zu denken.

• Beispiel: "Denke Schritt für Schritt, wie man ein Budget erstellt."

Unvoreingenommenheit sichern: Stelle sicher, dass Antworten unvoreingenommen sind.

• Beispiel: "Stelle sicher, dass deine Antwort unvoreingenommen ist."

Rückfragen erlauben: Erlaube dem Modell, Rückfragen zu stellen, um Klarheit zu schaffen.

• Beispiel: "Frage mich, wenn du mehr Informationen benötigst."

Verständnis testen: Fordere Erklärungen mit anschließendem Test an.

• Beispiel: "Erkläre mir die Relativitätstheorie und stelle danach eine Frage dazu."

Rollen zuweisen: Weise dem Modell spezifische Rollen zu.

• Beispiel: "Agiere als Lehrer, der Mathematik erklärt."

Trennzeichen verwenden: Nutze Trennzeichen, um den Prompt zu strukturieren.

• Beispiel: "###Frage### Was ist KI? ###Ende###"

Wiederholung für Betonung: Wiederhole Schlüsselwörter, um den Fokus zu verstärken.

• Beispiel: "Erkläre Klimawandel, Klimawandel und nochmals Klimawandel."

Kombinierte Methoden: Verbinde verschiedene Techniken für komplexere Anfragen.

• Beispiel: "Chain-of-Thought mit Few-Shot-Prompts."

Output-Primer nutzen: Beende Prompts mit einem Output-Anfang.

• Beispiel: "Schreibe einen Einleitungssatz zum Thema Nachhaltigkeit: 'Nachhaltigkeit ist wichtig, weil...'"

Detailreichtum fordern: Bitte um detaillierte Erklärungen.

• Beispiel: "Schreibe einen detaillierten Absatz über das Sonnensystem."

Stil beibehalten: Fordere Korrekturen, ohne den Stil zu ändern.

• Beispiel: "Verbessere die Grammatik, aber behalte den formellen Stil bei."

Coding-Anweisungen für Dateien: Gib spezifische Anweisungen für Coding-Aufgaben.

• Beispiel: "Erstelle ein Skript, das mehrere Dateien generiert."

Kreatives Fortführen: Fordere kreative Fortsetzungen basierend auf gegebenen Anfängen.

• Beispiel: "Hier der Anfang eines Gedichts. Setze es fort."

Spezifische Anforderungen: Liste genau auf, was das Modell berücksichtigen muss.

• Beispiel: "Deine Antwort muss die neuesten Forschungsergebnisse enthalten."

Ähnlichkeit mit Vorlagen: Erstelle Texte, die einem gegebenen Beispiel ähneln.

• Beispiel: "Verwende denselben Ton wie im bereitgestellten Textbeispiel."