Anatomie eines guten Prompts

Ein wirkungsvoller Prompt ist kein Zufall, sondern folgt einer klaren Struktur. Wer die Bausteine kennt, kann gezielt steuern, was das Modell liefert.

Die meisten Menschen prompten wie beim Googeln: ein paar Stichworte, Enter, Daumen drücken. Bei einer Suchmaschine funktioniert das, weil sie nur finden muss. Ein LLM soll aber erzeugen - und dafür braucht es dieselbe Art von Briefing, die du auch einem neuen Teammitglied geben würdest.¹

Die fünf Bausteine

Ein vollständiger Prompt besteht aus fünf Elementen.² Nicht jeder Prompt braucht alle fünf - aber je schwieriger die Aufgabe und je kleiner das Modell, desto mehr davon solltest du liefern.

flowchart TB
    R["`**🎭 Rolle**
    ──────────────────────
    Wer bist du?`"]:::teal
    K["`**📚 Kontext**
    ──────────────────────
    Was musst du wissen?`"]:::teal
    A["`**🎯 Aufgabe**
    ──────────────────────
    Was sollst du tun?`"]:::teal
    E["`**🚧 Einschränkungen**
    ──────────────────────
    Was gilt dabei?`"]:::teal
    F["`**📄 Format**
    ──────────────────────
    Wie soll es aussehen?`"]:::teal
    O["`**✅ Antwort**`"]:::peach

    R --> K --> A --> E --> F --> O

    classDef peach fill:#FFB482aa,stroke:#333,stroke-width:1px;
    classDef teal fill:#009485aa,stroke:#333,stroke-width:1px;

Rolle

Die Rolle legt fest, aus welcher Perspektive das Modell antwortet. Technisch ist das kein Zaubertrick, sondern eine direkte Folge der Attention: Das Wort „Steuerberaterin" im Prompt verschiebt sämtliche folgenden Wortvorhersagen in Richtung Fachsprache, Vorsicht und Paragrafen.

Kontext

Das Modell kennt deine Situation nicht. Es weiß nichts über dein Unternehmen, deine Zielgruppe, deine Vorgeschichte - außer dem, was im Prompt steht. Alles, was du weglässt, erfindet das Modell (siehe Halluzinationen).

Aufgabe

Die Aufgabe ist der Kern: ein Verb, ein Ergebnis. Vage Verben erzeugen vage Antworten.

Einschränkungen

Einschränkungen grenzen den Lösungsraum ein: Umfang, Stil, Tonalität, Sprache, Tabus.

• Umfang: „Maximal 100 Wörter." / „Genau 5 Stichpunkte."
• Stil & Ton: „Sachlich, ohne Marketing-Superlative."
• Sprache: „Antworte ausschließlich auf Deutsch."
• Tabus: „Erfinde keine Zahlen. Fehlt dir eine Angabe, schreibe [UNBEKANNT]."
• Zielgruppe: „Erkläre es so, dass es eine 15-jährige Person versteht."

Ausgabeformat

Sag dem Modell exakt, wie das Ergebnis aussehen soll - am besten, indem du das Format vormachst:

Gib das Ergebnis in genau diesem Format aus:

RISIKO 1: <Name>
Wahrscheinlichkeit: <hoch|mittel|niedrig>
Gegenmaßnahme: <ein Satz>

Das ist so wirksam, dass Strukturierte Ausgaben ein eigenes Kapitel bekommen.

Vom schlechten zum guten Prompt

Dieselbe Absicht, zwei Prompts:

Bewerte meine Geschäftsidee: ein Lieferdienst für Bio-Lebensmittel.

"""
... # ROLLE
...Du bist Risikokapitalgeberin mit 15 Jahren Erfahrung in der
...Lebensmittelbranche.

...# KONTEXT
...Ein Zwei-Personen-Startup in Innsbruck plant einen Lieferdienst für
...regionale Bio-Lebensmittel. Startkapital: 15.000 €. Zielgruppe:
...berufstätige Familien. Es gibt bereits zwei überregionale Wettbewerber.

...# AUFGABE
...Nenne die drei größten Risiken, an denen dieses Geschäftsmodell
...scheitern könnte.

...# EINSCHRÄNKUNGEN
...- Antworte auf Deutsch.
...- Maximal 2 Sätze pro Risiko.
...- Erfinde keine Marktzahlen. Fehlt dir eine Information,
...schreibe [ANNAHME] davor.

...# FORMAT
...RISIKO <n>: <Titel>
...Warum kritisch: <ein Satz>
...Gegenmaßnahme: <ein Satz>
..."""

🔬 Ollama-Lab

Alles ab hier drehst du an deiner eigenen Geschäftsidee. Die Beispiele oben im Kapitel zeigen das Verfahren - hier wendest du es an. Terminal auf, ollama run gemma3:1b, los.

Ein Lieferdienst für regionale Bio-Lebensmittel in Innsbruck. Nenne die drei größten Risiken.

| Stufe | Konkretheit | Nutzbarkeit | Formattreue | Summe |
|---|---|---|---|---|
| 1 nur Aufgabe      |  |  |  |  |
| 2 + Rolle          |  |  |  |  |
| 3 + Kontext        |  |  |  |  |
| 4 + Einschränkungen|  |  |  |  |
| 5 + Format         |  |  |  |  |

from llm import frage

aufgabe = "Nenne die drei größten Risiken für einen Bio-Lieferdienst."
rolle   = ("Du bist Risikokapitalgeberin mit 15 Jahren Erfahrung "
           "in der Lebensmittelbranche.")
kontext = ("Ein Zwei-Personen-Startup in Innsbruck, 15.000 € Startkapital, "
           "Zielgruppe berufstätige Familien, zwei große Wettbewerber.")
limits  = "Antworte auf Deutsch. Maximal 2 Sätze pro Risiko. Erfinde keine Zahlen."
format_ = "Format je Risiko:\nRISIKO <n>: <Titel>\nGegenmaßnahme: <ein Satz>"

stufen = {
    "1 - nur Aufgabe":       aufgabe,
    "2 - + Rolle":           f"{rolle}\n\n{aufgabe}",
    "3 - + Kontext":         f"{rolle}\n\n{kontext}\n\n{aufgabe}",
    "4 - + Einschränkungen": f"{rolle}\n\n{kontext}\n\n{aufgabe}\n\n{limits}",
    "5 - + Format":          f"{rolle}\n\n{kontext}\n\n{aufgabe}\n\n{limits}\n\n{format_}",
}

for name, prompt in stufen.items():
    print(f"\n{'=' * 60}\n{name}\n{'=' * 60}")
    print(frage(prompt))

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1 - nur Aufgabe
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Bio-Lieferdienste stehen vor mehreren Herausforderungen. Erstens ist
die Logistik anspruchsvoll ...

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5 - + Format
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RISIKO 1: Kühlkette
Gegenmaßnahme: Zu Beginn nur ungekühlte Trockenware anbieten.
...

Quellen

Zur Ausarbeitung wurden generative Tools unterstützend eingesetzt.