Das lernen Sie
- Wie Sie eine Aufgabe so beschreiben, dass Sie die Antwort nicht neu machen müssen
- Welchen Kontext Sie dem Modell geben und was Sie ihm nicht übergeben dürfen
- Wie Sie Fakten, Zahlen und Links in der Antwort prüfen
- Wie Sie die Anfrage Schritt für Schritt nachbessern, statt von vorn anzufangen
Wichtige Begriffe
- Prompt
- Der Text der Aufgabe für das Modell: was zu tun ist, für wen, in welcher Form und nach welchen Regeln.
- Kontext
- Materialien, auf die sich das Modell stützen soll: Ausgangstext, Fakten, Beispiele, Einschränkungen.
- Halluzination
- Eine selbstsichere, aber erfundene Antwort: eine nicht existierende Tatsache, Zahl oder ein erfundener Link.
- Briefing
- Eine kurze Beschreibung der Aufgabe: Zielgruppe, Ziel, Materialien, Format und Kriterium für „fertig“.
01Beginnen Sie mit dem Ergebnis
Beantworten Sie sich vor der Anfrage: Was soll am Ende herauskommen, für wen, und woran erkenne ich, dass die Arbeit fertig ist? „Schreib etwas über unser Produkt“ ist keine Aufgabe. „Ein 60-Sekunden-Videoskript für einen Autor, der zum ersten Mal von Spenden hört, in einfacher Sprache und mit der Aufforderung, es auszuprobieren“ ist eine Aufgabe.
- Zielgruppe: wer es liest oder sieht
- Ziel: was die Person verstehen oder tun soll
- Format: Länge, Aufbau, Ton
- Fertig: woran Sie die Arbeit abnehmen
Beispiel. „Erstelle einen Beitrag mit 600 bis 800 Zeichen für einen Telegram-Kanal von Streamern. Ziel ist zu erklären, dass Spenden sofort an der Wallet des Autors ankommen. Ton freundlich, ohne Fachjargon, am Ende die Aufforderung, die Spendenseite zu öffnen.“
02Geben Sie den nötigen Kontext
Das Modell kennt Ihr Produkt, Ihre Zielgruppe und Ihre Einschränkungen nicht, solange Sie nichts darüber sagen. Fügen Sie der Anfrage den Ausgangstext, geprüfte Fakten, ein gelungenes Beispiel und Regeln hinzu: was Sie nicht versprechen dürfen, welche Wörter Sie vermeiden.
Trennen Sie Fakten von Annahmen: Markieren Sie, was geprüft ist und was Ihre Hypothese ist. Sonst gibt das Modell das eine als das andere aus.
- Fügen Sie keine Passwörter, API-Schlüssel, Wiederherstellungsphrasen und fremden personenbezogenen Daten ein
- Laden Sie keine vertraulichen Dokumente in öffentliche KI-Dienste hoch, ohne dass der Inhaber es erlaubt
03Holen Sie sich einen Entwurf und prüfen Sie ihn
Die erste Antwort ist ein Entwurf. Lesen Sie ihn mit den Augen Ihrer Zielgruppe: Ist er verständlich, steht nichts Überflüssiges darin, stimmt das Format? Benennen Sie konkrete Probleme statt eines allgemeinen „gefällt mir nicht“.
Tipp. Bitten Sie das Modell um zwei bis drei Varianten für den Anfang oder die Überschrift: Auswählen ist einfacher, als zu erklären, was nicht stimmt.
04Prüfen Sie Fakten, Zahlen und Links
Modelle erfinden manchmal selbstsicher: nicht existierende Studien, falsche Zahlen, nicht funktionierende Links. Gleichen Sie jeden Namen, jede Zahl, jedes Datum und jeden Link mit den Ausgangsmaterialien oder der Originalquelle ab.
Wichtig. Veröffentlichen Sie keine KI-Antwort mit ungeprüften Fakten und schicken Sie sie nicht an Kunden: Die Verantwortung für den Text liegt bei Ihnen.
05Bessern Sie ein Problem nach dem anderen nach
Statt einer neuen Anfrage „mach es besser“ geben Sie eine konkrete Korrektur: „Kürze die Einleitung auf zwei Sätze“, „Erkläre den Begriff ‚Netzwerkgebühr‘ in einem Satz“, „Entferne Versprechen, die nicht in den Fakten stehen“. So bleibt das Gelungene erhalten, und das Schwache wird verbessert.
Bevor Sie die Antwort verwenden
- Das Ergebnis passt zu Ziel und Zielgruppe
- Format und Länge stimmen
- Alle Fakten, Zahlen und Links sind an Quellen geprüft
- In der Anfrage standen keine Geheimnisse und keine fremden personenbezogenen Daten
- Ein Mensch hat den Text vollständig gelesen
Häufige Fehler und wie es richtig geht
Eine kurze Anfrage ohne Kontext: „Schreib einen Beitrag“
Beschreiben Sie Zielgruppe, Ziel und Format und fügen Sie Materialien bei.
Die Antwort ungeprüft übernehmen
Gleichen Sie Namen, Zahlen und Links mit den Quellen ab.
Die Anfrage nach jeder Antwort von vorn schreiben
Bessern Sie ein konkretes Problem nach dem anderen nach.
Passwörter und Schlüssel in den Chat einfügen
Geheimnisse gehören nie in Anfragen.
Probieren Sie es selbst
Schreiben Sie ein Briefing aus fünf Zeilen für eine echte Aufgabe und prüfen Sie, ob eine andere Person danach die Arbeit erledigen könnte.
- Zielgruppe: für wen das Ergebnis ist
- Aufgabe: was herauskommen soll
- Materialien: was Sie der Anfrage beifügen
- Format: Länge, Aufbau, Ton
- Fertig: woran Sie die Arbeit abnehmen
Ergebnis. Ein Briefing, nach dem sowohl das Modell als auch ein Mensch die Aufgabe gleich verstehen.
Testen Sie sich
Antworten Sie zuerst im Kopf und öffnen Sie dann die Antwort.
1Warum müssen Sie die Antwort eines Modells prüfen, auch wenn sie selbstsicher klingt?Antwort
Modelle können Fakten, Zahlen und Links erfinden. Ein selbstsicherer Ton garantiert keine Wahrheit.
2Was dürfen Sie nicht in eine Anfrage einfügen?Antwort
Passwörter, API-Schlüssel, Wiederherstellungsphrasen, fremde personenbezogene und vertrauliche Daten.
3Die Antwort ist fast gut, aber die Einleitung ist zu lang. Was tun Sie?Antwort
Eine konkrete Korrektur verlangen, nämlich die Einleitung auf zwei Sätze zu kürzen, statt die ganze Anfrage neu zu schreiben.
Kurz gesagt
Beginnen Sie mit dem Ergebnis, geben Sie Kontext ohne Geheimnisse, betrachten Sie die Antwort als Entwurf, prüfen Sie Fakten und bessern Sie ein Problem nach dem anderen nach. Dann spart die KI Zeit, statt Fehler hinzuzufügen.