Wie du KI fragst, damit sie wirklich versteht.
Prompt-Basics für Anfänger.

Kontext geben — warum, für wen, wofür

Vorher (Standard-Nutzer):

„Schreibe eine Mail an meinen Vermieter wegen der Heizung."

Die KI antwortet mit einer generischen Mail. Wahrscheinlich höflich-distanziert, vermutlich zu lang.

Nachher (mit Kontext):

„Ich miete seit 4 Jahren eine Wohnung in München. Die Heizung in meinem Schlafzimmer wird seit zwei Wochen nicht mehr richtig warm — etwa 17 Grad statt 21. Mein Vermieter ist sehr nett, antwortet aber oft erst nach 2-3 Wochen. Schreibe ihm eine freundliche, aber bestimmte Mail, die ihn höflich um eine Reaktion innerhalb von 7 Tagen bittet."

Jetzt bekommst du eine Mail, die zu deiner echten Situation passt. Mit dem richtigen Ton, der richtigen Dringlichkeit, der richtigen Länge.

Rolle zuweisen — aus welcher Perspektive?

Vorher:

„Wie kann ich Geld sparen?"

Du bekommst Allgemein-Tipps: Ausgaben prüfen, Wechseln zu günstigerem Stromanbieter etc. Hilft selten, kennt jeder.

Nachher (mit Rolle):

„Antworte als pragmatische Bankberaterin, die eine 40-jährige Selbstständige mit unregelmäßigem Einkommen (3.000–6.000 €/Monat) berät. Welche drei konkreten Schritte würdest du ihr empfehlen, um in den nächsten 12 Monaten ein 6-monatiges Notfall-Polster aufzubauen?"

Jetzt bekommst du konkret strukturierte Antworten: Sparrate-Mechanik bei schwankendem Einkommen, separate Konten, Steuer-Reserven. Mit Logik, nicht mit Plattitüden.

Andere nützliche Rollen für den Alltag:

• „Antworte als sehr geduldige Englisch-Lehrerin für Anfänger"
• „Antworte als kritischer Lektor, der Texte härter macht"
• „Antworte als Hausärztin, die in einfacher Sprache erklärt"
• „Antworte als Vater von zwei Teenagern, der schon viel ausprobiert hat"

Beispiele mitgeben — zeig statt erklär

Vorher:

„Mach aus diesem langen Text eine knackige Zusammenfassung."

Du bekommst irgendeine Zusammenfassung — vielleicht zu lang, vielleicht zu förmlich, vielleicht ohne die Punkte, die dir wichtig sind.

Nachher (mit Beispiel):

„Fasse diesen Text in genau diesem Stil zusammen:

BEISPIEL einer guten Zusammenfassung von mir:
– Hauptaussage: Mietpreise München steigen 2026 um 4–6 %.
– Warum: Wegen Bauzins-Anstieg, weniger Neubau.
– Was tun: Bestandsmietverträge schützen, Indexmieten checken.

Jetzt mach das gleiche mit dem folgenden Artikel: [Text einfügen]"

Das Modell übernimmt jetzt deinen Stil — Aufzählungs-Struktur, Länge, Sprach-Register. Das ist Few-Shot-Prompting, eine der wirkungsvollsten Techniken überhaupt.

Format vorgeben — wie soll die Antwort aussehen?

Vorher:

„Vergleiche Berlin, Frankfurt und München als Wohnort."

Du bekommst drei Absätze mit Fließtext. Schwer zu vergleichen, viel Text.

Nachher (mit Format-Vorgabe):

„Vergleiche Berlin, Frankfurt und München als Wohnort. Format: Markdown-Tabelle mit den Spalten 'Stadt', 'Miete pro qm (Durchschnitt 2025)', 'Job-Markt', 'Klima', 'Wochenend-Optionen'. Dann drei Zeilen, je eine pro Stadt. Am Ende eine Empfehlung in einem Satz für 'jung, kinderlos, Tech-Job'."

Du bekommst eine saubere Tabelle, direkt nutzbar. Plus die explizit angefragte Empfehlung am Schluss.

Format-Optionen, die in der Praxis viel helfen:

• „… als nummerierte Liste mit 3 Punkten"
• „… als Markdown-Tabelle"
• „… in 3 Stichworten, kein Fließtext"
• „… als WhatsApp-Nachricht in lockerem Ton"
• „… als JSON-Objekt mit folgenden Feldern"
• „… als Pro/Contra-Liste"

Iterativ verfeinern — nie der erste Wurf

Statt zu denken „das ist die Antwort, die ich bekomme" denke: „das ist die Basis, an der ich jetzt arbeite". Typische Folge-Prompts:

• „Mach das 30 % kürzer, ohne wichtige Punkte zu verlieren."
• „Streiche alles, was nach Marketing-Sprech klingt."
• „Schreib das in einem freundlicheren Ton."
• „Was fehlt in dieser Antwort? Welche drei Punkte hast du nicht erwähnt?"
• „Welche Gegenargumente gäbe es zu deinem Vorschlag?"

Das letzte Muster ist besonders wertvoll: Die KI dazu bringen, ihre eigene Antwort zu hinterfragen. Du bekommst dadurch oft Blickwinkel, die du allein übersehen hättest.