Wie bringe ich ein Modell dazu, so zu antworten, wie ich will?
Ein Bot (ChatGPT, Claude, Gemini) verhält sich so, wie du ihn ganz am Anfang eingerichtet hast. Diese Einrichtung heißt Anweisungen für das Modell (oft System-Prompt genannt), ein kurzer Text, der ihm sagt: wer es sein soll, für wen es schreibt, in welchem Ton, in welchem Format, was es immer tun muss und was nicht. Ohne ihn rät das Modell, und jeder Chat landet in einem anderen Stil.
Du füllst das Formular Schritt für Schritt: wer das Modell sein soll (z. B. *"Berater in einem Schuhladen"*), was es tun soll, an wen es schreibt, welcher Ton (formell, warm, knapp, technisch), welches Format (Klartext, Liste, JSON), was es immer tun muss, was es nicht tun darf, Beispiele (1-3 Frage/Antwort-Paare) und was es tun soll, wenn es nicht weiß. Der Generator näht das zu einer gut strukturierten Anweisung zusammen, die du dem Modell als erste Nachricht einfügst.
Plus 4 fertige Vorlagen für häufige Fälle (Kundensupport, Code-Review, Content-Schreiben, JSON-Extraktion) und ein Token-Zähler. Er zeigt, wie viel jede Anfrage kostet. Ein Token ist ein Wort-Stück, das Modell teilt jeden Text in solche Stücke und du zahlst für jedes.
So nutzt du den Generator
- Wähle eine Vorlage, die deinem Fall nahe kommt, oder starte leer. Vier fertige decken die häufigsten Situationen ab.
- Basics: gib ein, wer das Modell sein soll (z. B. *"Kundensupport-Assistent"*), was es tun soll (z. B. *"beantwortet Fragen zu Bestellungen"*) und an wen es schreibt (z. B. *"Shop-Kunden, gemischte Altersgruppen"*).
- Antwort-Stil: wähl einen Ton (formell, warm, knapp und auf den Punkt, technisch, kreativ, führt durch Fragen) und ein Format (Klartext, Liste, JSON, Schritt für Schritt, nur Code).
- Was das Modell immer tun muss: konkrete Anweisungen. Z. B. *"immer mit Namen begrüßen"*, *"Zeilennummer im Code angeben"*.
- Was das Modell nicht tun darf: z. B. *"keine Rückerstattungen ohne Prüfung der Richtlinie versprechen"*, *"keine Funktionen erfinden, die es nicht gibt"*.
- Beispiele (1-3 Frage/Antwort-Paare): zeig dem Modell genau, was du zurück haben willst. Das wirkt stärker als zehn Beschreibungen.
- Was das Modell tun soll, wenn es nicht weiß: z. B. *"an einen Menschen übergeben"*, *"einen Fehler in JSON zurückgeben"*, *"ehrlich sagen, dass du die Antwort nicht hast"*.
- Kopiere den fertigen Text und füg ihn dem Modell als erste Nachricht ein. Der Token-Zähler oben zeigt, wie viel jede Anfrage kostet.
Wann das nützlich ist
Sechs typische Situationen, in denen der Generator dir einen konkreten Vorsprung gibt:
- Kundensupport-Bot. Die *"Kundensupport"*-Vorlage liefert dir einen fertigen Rahmen: wer das Modell ist, warmer Ton, Schlüsselregeln (mit Namen begrüßen, zeigen, dass du das Problem verstehst, eine klärende Frage stellen, nie Rückerstattungen ohne Prüfung der Richtlinie versprechen). Du passt sie in 5 Minuten an dein Unternehmen an, statt von Grund auf neu zu schreiben.
- Code-Review-Assistent. Die *"Code-Review"*-Vorlage stellt das Modell darauf ein, sich auf echte Bugs zu fokussieren (nicht Formatierungs-Pingeligkeiten), die Zeilennummer zu nennen, einen fertigen Fix vorzuschlagen und *"muss behoben werden"* von *"nice to have"* zu trennen. Du nimmst sie und legst los.
- Daten in JSON ziehen. Die *"JSON-Extraktion"*-Vorlage gibt strenge Regeln: gib nur JSON, nichts anderes zurück, nutz *"null"* für fehlende Felder statt Daten zu erfinden, gib bei Fehlern ein Objekt mit einem *"error"*-Feld zurück. Zuverlässig, wenn das Modell dein System automatisch füttert.
- Blog-Inhalte schreiben. Die *"Content-Schreiben"*-Vorlage konfiguriert das Modell für einen sinnvollen Stil: führ mit dem Problem (nicht dem Produkt), nutz konkrete Zahlen (keine leeren Adjektive), schneid Konzern-Füllwörter. Die Ausgabe liest sich wie von einem guten Texter geschrieben, nicht wie generische KI-Brühe.
- "Nochmal anders"-Iterationen. Antwort zu lang? Stell die Länge auf kurz. Zu kalt? Stell den Ton auf warm. Unerwünschte Formatierung? Stell das Format auf Klartext. Kein Neuschreiben der ganzen Anweisung, du änderst ein Feld, klickst, kopierst.
- Dem Team beibringen, gute Anweisungen zu schreiben. Statt vor einer leeren Seite zu stehen, bekommt ein Junior ein Formular: Felder ausfüllen, der Generator baut eine professionelle Anweisung zusammen. Nach ein paar Nutzungen lernt er, in Abschnitten zu denken und schreibt auch ohne Generator bessere Prompts.