Was ist ein Prompt-Optimierer?
Ein Prompt-Optimierer ist ein kostenloses Tool, das einen groben, unvollständigen Prompt in einen klaren, strukturierten Prompt verwandelt, der bei jeder AI deutlich bessere Ergebnisse liefert. Fügen Sie Ihre grobe Idee ein, und dieser kostenlose Prompt-Optimierer überarbeitet sie mit den Bestandteilen, die wirklich zählen - einer Rolle für die AI, der Aufgabe, dem Kontext, Ihren Anforderungen und dem gewünschten Ausgabeformat. Der Unterschied zwischen einer vagen Anfrage und einem strukturierten Prompt ist der Unterschied zwischen beliebigen und wirklich nützlichen Ergebnissen.
Er funktioniert auch als Prompt-Optimierer und ChatGPT-Prompt-Optimierer: Der strukturierte Prompt, den er erstellt, ist flexibel einsetzbar, sodass Sie ihn direkt in Claude, ChatGPT, Gemini oder einen beliebigen AI-Chat einfügen können. Sie benötigen keine Kenntnisse im Prompt Engineering - Sie beschreiben in einfachen Worten, was Sie möchten, und der Optimierer übernimmt die Struktur.
Benötigen Sie einen Prompt von Grund auf? Wechseln Sie oben zu Einen Prompt generieren: Beschreiben Sie das Ziel in einem Satz, und der Prompt-Generator erstellt einen vollständigen, wiederverwendbaren Prompt mit einer Rolle, Schritt-für-Schritt-Anweisungen, Einschränkungen, einem Ausgabeformat und [placeholders] für die Details, die nur Sie kennen.
Möchten Sie bei wiederkehrenden Aufgaben ganz auf Prompts verzichten? Ein fertiges Prompt-Paket oder eine Skill-Datei von KissMySkills macht Claude oder ChatGPT zum Spezialisten für eine bestimmte Aufgabe, sodass Sie Experten-Ergebnisse erhalten, ohne überhaupt Prompts schreiben zu müssen. Sie sind neu beim Prompting? Lesen Sie was Claude Skills sind, um zu sehen, wie ein gespeicherter Skill das erneute Prompten jedes Mal überflüssig macht.
Wo du Dinge im prompt platzierst, verändert die Antwort
Die Position ist der am wenigsten diskutierte und am besten messbare Teil der prompt-Struktur, und zwei der drei großen Modellanbieter veröffentlichen denselben Rat.
Anthropics prompting-Leitfaden empfiehlt für Eingaben im Bereich von 20.000 Token und darüber, „deine langen Dokumente und Eingaben oben in deinem prompt zu platzieren, über deiner Anfrage, deinen Anweisungen und deinen Beispielen“, und erklärt, dass Anfragen am Ende „die Antwortqualität in Tests um bis zu 30 Prozent verbessern können, insbesondere bei komplexen Eingaben mit mehreren Dokumenten“. Betrachte diesen Prozentsatz als interne Zahl ohne veröffentlichte Methodik, aber der Hinweis zur Reihenfolge ist eindeutig. Google gibt dieselbe Anweisung für Gemini: „Wenn du große Kontextmengen (z. B. Dokumente oder Code) bereitstellst, liefere zuerst den gesamten Kontext. Platziere deine konkreten Anweisungen oder Fragen ganz am Ende des prompts“, und ergänzt den nützlichen Überleitungstrick, eine Formulierung wie „Auf Grundlage der oben genannten Informationen ...“ zu verwenden.
Hinter dieser Intuition steckt Forschung. Lost in the Middle (Liu et al., arXiv:2307.03172) ergab, dass die Modellleistung „oft am höchsten ist, wenn relevante Informationen am Anfang oder Ende des Eingabekontexts stehen, und deutlich abnimmt, wenn Modelle auf relevante Informationen in der Mitte langer Kontexte zugreifen müssen, selbst bei ausdrücklich für lange Kontexte ausgelegten Modellen.“ Wenn die benötigte Information in der Mitte eines eingefügten Dokuments vergraben ist, ist es zuverlässiger, sie zu verschieben, als die Frage umzuformulieren.
Die aktuelle Anleitung von OpenAI ordnet eine Entwicklernachricht anders an - Identität, Anweisungen, Beispiele, dann Kontext, mit dem Hinweis, dass Kontext „meist am besten am Ende deines prompts platziert wird“. Das ist weniger ein Widerspruch als vielmehr ein Unterschied darin, was platziert wird: aufgabenbezogenes Referenzmaterial im Gegensatz zu umfangreichen Dokumenten. Die praktische Schlussfolgerung ist, dass es kein einziges universelles Layout gibt und ein prompt, der durch seine Position in einem Modell optimiert wurde, bei einem anderen erneut überprüft werden sollte.
Struktur schlägt Adjektive
Die Techniken, die die Anbieter tatsächlich dokumentieren, sind struktureller Natur, und keine davon besteht darin, dem Modell zu sagen, es sei ein weltweit führender Experte.
Anthropics Empfehlung zur Klarheit ist eher ein Test als eine Regel: „Zeige deinen prompt einer Kollegin oder einem Kollegen mit minimalem Kontext zur Aufgabe und bitte sie oder ihn, ihn zu befolgen. Wenn die Person verwirrt wäre, wird es Claude ebenfalls sein.“ Dieselbe Empfehlung rät, zu erklären, warum eine Einschränkung existiert, statt sie schlicht zu formulieren, mit der Begründung, das Modell „ist klug genug, aus der Erklärung zu verallgemeinern“ - eine Anweisung mit Begründung lässt sich auf Fälle übertragen, die du nicht aufgezählt hast.
Delimiter sind die andere konsistente Empfehlung. Anthropic: XML-Tags „helfen Claude dabei, komplexe Prompts eindeutig zu analysieren“, und das Einschließen jeder Inhaltsart in ein eigenes Tag, etwa <instructions>, <context>, <input> „reduziert Fehlinterpretationen.“ OpenAI: „Markdown-Überschriften und -Listen können hilfreich sein, um einzelne Abschnitte eines Prompts zu kennzeichnen“, und „XML-Tags können dabei helfen, abzugrenzen, wo ein Inhaltselement ... beginnt und endet.“ Google warnt bei Beispielen in die andere Richtung: Eine einheitliche Formatierung über mehrere Few-Shot-Beispiele hinweg ist wichtig, und „wenn Sie zu viele Beispiele einfügen, kann das Modell beginnen, seine Antwort zu stark an die Beispiele anzupassen“. Anthropic empfiehlt drei bis fünf, eingeschlossen in <example> Tags.
Rollen bewirken weniger, als das Internet vermuten lässt, sind aber nicht nutzlos. Anthropics Position ist maßvoll und spezifisch: „Das Festlegen einer Rolle im System-Prompt konzentriert Claudes Verhalten und Ton auf Ihren Anwendungsfall. Schon ein einziger Satz macht einen Unterschied.“ Ein Satz im System-Prompt - kein Absatz mit erfundener Biografie in der User-Nachricht.
Zwei gängige Empfehlungen zum Prompting, die inzwischen falsch sind
Prompt-Leitfäden veralten schnell, und zwei der am häufigsten wiederholten Tipps wurden von der eigenen Dokumentation der Anbieter überholt.
„Sage ihm immer, es soll Schritt für Schritt denken.“ OpenAIs Leitfaden zum Schlussfolgern sagt für Reasoning-Modelle das Gegenteil: „Vermeiden Sie Chain-of-Thought-prompts: Da diese Modelle intern schlussfolgern, ist es unnötig, sie aufzufordern, ‚Schritt für Schritt zu denken‘ oder ‚Ihre Schlussfolgerung zu erklären‘“, und an anderer Stelle, dass solche Techniken „die Leistung möglicherweise nicht verbessern (und sie manchmal sogar beeinträchtigen können)“. Auf derselben Seite wird empfohlen, zunächst Zero-Shot zu versuchen und nur bei Bedarf Beispiele hinzuzufügen. OpenAIs Analogie ist es wert, beibehalten zu werden: Ein Reasoning-Modell „ist wie ein erfahrener Kollege. Sie können ihm ein Ziel vorgeben und darauf vertrauen, dass es die Details selbst ausarbeitet. Ein GPT-Modell ist wie ein weniger erfahrener Kollege.“ Chain-of-Thought ist nicht tot - Anthropic dokumentiert weiterhin manuelles CoT mit <thinking>- und <answer>-Tags -, wird nun aber als Ausweichlösung beschrieben, wenn integriertes Reasoning deaktiviert ist, und nicht als Standard.
Es lohnt sich auch zu wissen, was im Originalpapier behauptet wurde. Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (Wei et al., arXiv:2201.11903) berichtete, dass solche Fähigkeiten „in hinreichend großen Sprachmodellen natürlich entstehen“. Das berühmte Ergebnis mit „let's think step by step“ (Kojima et al., arXiv:2205.11916) wurde an einem Modell aus dem Jahr 2022 gemessen. Keines von beidem ist ein zeitloses Gesetz.
„Die ersten Worte des Assistenten vorab ausfüllen.“ In der aktuellen Dokumentation von Anthropic heißt es, dass vorab ausgefüllte Assistentennachrichten im letzten Turn „ab den neueren Claude-Modellen nicht mehr unterstützt werden“ und Anfragen, die solche Nachrichten enthalten, „einen 400-Fehler zurückgeben“. Als dokumentierte Alternativen werden strukturierte Ausgaben, eine direkte Anweisung, ohne Vorrede zu antworten, oder Tool-Aufrufe genannt. Jeder Leitfaden, der Prefill weiterhin als Formatierungstrick lehrt, beschreibt eine Anfrage, die jetzt fehlschlägt.
Eine weitere wichtige Unterscheidung: Self-Consistency (Wang et al., arXiv:2203.11171) ist eine Decoding-Strategie, bei der mehrere Denkpfade erzeugt und die häufigste Antwort ausgewählt werden. Sie kann nicht durch das Umschreiben eines prompts umgesetzt werden, da dafür mehrere Generierungen erforderlich sind.
Was dieser Optimierer nicht kann
Es kann kein Wissen bereitstellen, über das das Modell nicht verfügt. OpenAIs angegebener Grund für das Hinzufügen von Kontext besteht darin, dem Modell „Zugriff auf proprietäre Daten oder andere Daten außerhalb des Datensatzes zu geben, mit dem das Modell trainiert wurde“. Die Lösung für eine fehlende Tatsache besteht darin, die Tatsache einzufügen, nicht darin, die Frage besser zu formulieren.
Es kann Halluzinationen nicht eliminieren. Anthropic sagt ausdrücklich, dass selbst fortgeschrittene Modelle „manchmal faktisch falschen Text erzeugen können“ und dass seine Maßnahmen zur Eindämmung - „Ich weiß es nicht“ zuzulassen, vor der Beantwortung langer Dokumente wörtliche Zitate zu extrahieren und das Modell auf bereitgestellte Quellen zu beschränken - „Halluzinationen deutlich reduzieren“, sie aber „nicht vollständig eliminieren“.
Es kann Sie nicht vor Prompt-Injection schützen. Anthropic nennt zwei Bedrohungsmodelle: direkte Injection, bei der der Nutzer der Angreifer ist, und indirekte Injection, bei der der prompt eines vertrauenswürdigen Nutzers das Modell dazu bringt, Inhalte Dritter - Webseiten, E-Mails, Dokumente, Tool-Ergebnisse - zu verarbeiten, die bösartige Anweisungen enthalten. Die Formulierung ist keine Sicherheitskontrolle.
Es kann Ihre Sampling-Parameter nicht festlegen. Temperatur und top-p werden im API-Aufruf festgelegt, nicht im prompt. Beachten Sie außerdem, dass sie zwischen Anbietern nicht vergleichbar sind: Anthropic dokumentiert einen Bereich von 0,0 bis 1,0 und weist darauf hin, dass „selbst bei einer Temperatur von 0,0 die Ergebnisse nicht vollständig deterministisch sein werden“, während OpenAI 0 bis 2 dokumentiert und empfiehlt, „entweder diesen Wert oder top_p zu ändern, aber nicht beide“.
Es kann Ihnen nicht sagen, ob die Ausgabe gut ist. Die Prompt-Engineering-Dokumentation von Anthropic setzt voraus, dass Sie mit einer Erfolgsdefinition und einer Möglichkeit kommen, diese zu testen. Ohne das erzeugt ein längerer, besser strukturierter prompt lediglich eine längere, besser strukturierte Vermutung.
