Die 10 wichtigsten Prompt Engineering Tipps für 2025

Künstliche Intelligenz verändert 2025 nicht nur, was wir arbeiten, sondern wie wir denken, schreiben und entscheiden. Der aktuelle AI Index Report 2025 der Stanford University zeigt, wie schnell sich große Sprachmodelle entwickeln, doch viele Nutzer schöpfen ihr Potenzial noch nicht aus.

Wer Tools wie ChatGPT, Claude oder Gemini wirklich produktiv nutzen will, braucht mehr als nur gute Ideen. Er braucht ein System: Prompt Engineering. Es verbindet Sprache, Logik und Psychologie und macht den Unterschied zwischen „KI benutzen“ und „KI verstehen“.

Die folgenden zehn Prinzipien basieren auf den Erkenntnissen des Stanford-Reports und den aktuellsten Best Practices aus 2025. Sie zeigen, wie du mit klaren, strukturierten und intelligenten Prompts Ergebnisse erzielst, die wirklich auf deinem Niveau sind.

1. Sei klar, direkt und spezifisch

Mehrdeutigkeit ist der häufigste Grund für ungenaue oder irrelevante Antworten von LLMs. Anstatt vage Anweisungen zu geben, solltest Du präzise, strukturierte und zielorientierte Formulierungen verwenden. Gib immer das gewünschte Format, den Umfang, den Ton und die Länge an.

2. Nutze Chain-of-Thought (CoT) Reasoning

Leite das Modell an, Schritt für Schritt zu denken, anstatt direkt zu einer Antwort zu springen. Dies erreichst Du, indem Du das Modell aufforderst, seine Argumentation offenzulegen, z.B. mit Formulierungen wie "Denke Schritt für Schritt nach" oder "Erkläre Deine Argumentation". CoT macht die Ergebnisse genauer, nachvollziehbarer und zuverlässiger, besonders bei logikintensiven Aufgaben.

Modelle wie OpenAI o1 zeigen, dass strukturierte Denkprozesse die Leistung auf logischen Benchmarks massiv steigern, auch wenn sie mehr Zeit und Rechenkosten verursachen (laut AI Index Report 2025).

3. Gib dem Modell eine Rolle

LLMs denken nicht im luftleeren Raum. Ohne Kontext versuchen sie zu raten, wer sie eigentlich sind und liefern dadurch oft generische Antworten. Wenn du ihnen stattdessen eine klare Rolle oder Identität gibst, verändert sich das Ergebnis dramatisch. Sprache, Argumentation, Prioritäten, alles richtet sich an dieser Perspektive aus.

Beispiel:
„Du bist ein erfahrener Marketing-Manager. Entwickle eine Social-Media-Kampagne für ein neues nachhaltiges Produkt. Zielgruppe: Millennials, die Wert auf Umweltbewusstsein legen.“

So zwingst du das Modell, wie ein Profi zu denken, nicht wie ein Assistent. Psychologisch betrachtet wirkt die Rollenvergabe wie ein mentaler Shortcut: Das Modell aktiviert gespeicherte Muster, Fachwissen und Tonalität aus vergleichbaren Kontexten. Je präziser du die Rolle, das Ziel und das Publikum definierst, desto mehr Ownership und Qualität entsteht in der Antwort

4. Verwende "Few-Shot"-Beispiele

Das Modell lernt am besten durch Beispiele. Wenn du ihm zeigst, wie eine gute Antwort aussieht, erkennt es das Muster und macht es nach. So steuerst du Ton, Struktur und Stil, ohne viele Erklärungen.

Beispiel:
„Schreibe kurze Produktbewertungen wie in diesen Beispielen:

1. Das T-Shirt sitzt perfekt und fühlt sich hochwertig an.
2. Die Lieferung kam schnell, die Farbe ist genau wie auf dem Bild.

Schreibe jetzt eine Bewertung für eine Sonnenbrille.“

Das Modell versteht sofort: kurze Sätze, positives Feedback, alltagstauglicher Stil. Few-Shot funktioniert bei fast alle, Bewertungen, E-Mails, Überschriften, Analysen. Je besser deine Beispiele, desto besser das Ergebnis.

5. Strukturiere Deinen Prompt mit Trennzeichen

Große Sprachmodelle lieben Ordnung. Wenn du deinem Prompt eine klare Struktur gibst, versteht das Modell sofort, was Anweisung ist, was Beispiel ist und was es verarbeiten soll. Trennzeichen wie ###, """ oder <section>...</section> funktionieren dabei wie visuelle Absperrungen für das Modell.

Beispiel:

### Aufgabe ### Fasse den folgenden Absatz in einem Satz zusammen. ### Text ### "Der technologische Fortschritt verändert, wie wir arbeiten, kommunizieren und leben."

Das Modell erkennt:

• Alles über „Aufgabe“ = Anweisung
• Alles über „Text“ = Inhalt

Das sorgt für präzisere Antworten, weniger Missverständnisse und saubere Formatierung, besonders bei längeren oder mehrteiligen Prompts.

6. Definiere das Ausgabeformat

Die meisten schlechten Ergebnisse entstehen nicht durch falsche Antworten, sondern durch fehlende Formatvorgaben. Wenn du klar vorgibst, wie das Resultat aussehen soll, bekommst du strukturierte, sofort nutzbare Outputs statt Fließtext-Chaos.

Beispiel: Schlecht:
„Erstelle eine Zusammenfassung des Meetings.“

Ergebnis: Ein langer Absatz ohne Struktur.

Besser:
„Erstelle eine Zusammenfassung des Meetings im folgenden Format:

Titel: [kurze Überschrift] Wichtigste Entscheidungen: • Punkt 1 • Punkt 2 • Punkt 3 Nächste Schritte: • Verantwortlicher + Deadline Stimmung im Team: [1–5 Sterne]“

Das Modell liefert dann eine klar strukturierte, sofort lesbare Ausgabe – perfekt für Reports, Protokolle oder Social-Media-Posts.

Je exakter du das Format definierst (Tabelle, JSON, Liste, Bullet Points etc.), desto weniger Nacharbeit brauchst du. Formatdefinition = Präzision + Produktivität.

7. Optimiere für Kosten und Latenz

Kürzere, strukturierte Prompts sind nicht nur kostengünstiger, sondern führen auch zu schnelleren Antworten mit geringerer Varianz. Ein detaillierter Prompt mag zwar zu qualitativ hochwertigeren Ergebnissen führen, ist aber auch teurer und langsamer. Finde die richtige Balance zwischen Qualität und Kosten, indem Du zuerst die Qualität maximierst und dann die Kosten optimierst.

Jedes Wort im Prompt kostet Rechenzeit und damit Geld. Ein zu langer Prompt kann die Antwort verlangsamen, während ein zu kurzer Prompt wichtige Details fehlen lässt. Ziel ist maximale Präzision bei minimaler Länge.

Starte mit einem ausführlichen Prompt, um Top-Qualität zu erzielen. Analysiere dann, welche Teile wirklich Einfluss haben, und kürze alles Überflüssige. Das senkt Kosten, beschleunigt die Antwort und reduziert Varianz.

Beispiel: Lang (teuer & langsam):
„Schreibe bitte eine detaillierte, professionelle, emotional ansprechende Produktbeschreibung für ein Paar Sportschuhe, die für Läufer gedacht sind, welche sowohl Komfort als auch Stil suchen. Achte darauf, die Vorteile des atmungsaktiven Materials und der Dämpfung hervorzuheben, und schreibe so, dass die Zielgruppe sich angesprochen fühlt.“

Optimiert (gleiches Ergebnis, weniger Tokens):
„Schreibe eine professionelle, emotionale Produktbeschreibung für Sportschuhe. Fokus: Komfort, Stil, Dämpfung, atmungsaktives Material.“

Ergebnis: Gleiche Qualität, 70 % weniger Tokens.

Denke in Wirkung pro Token, nicht in Länge pro Prompt. Qualität zuerst, dann Effizienz, das ist echtes Prompt Engineering.

8. Iteriere und verfeinere Deine Prompts

Der erste Prompt ist selten der beste. Betrachte Prompt Engineering als einen iterativen Prozess. Analysiere die Ausgaben, identifiziere Schwachstellen und verfeinere Deinen Prompt schrittweise, um die Ergebnisse zu verbessern. Oft ist nicht das Modell das Problem, sondern der Prompt.

Gute Ergebnisse entstehen selten beim ersten Versuch. Behandle Prompting wie ein Mini-Produktzyklus mit klaren Kriterien, Testfällen und kurzen Schleifen.

So gehst du vor

1. Ziel definieren Akzeptanzkriterien festlegen wie Ton, Länge, Format, Genauigkeit.
2. Ausgangsprompt schreiben Rolle, Ziel, Constraints, Ausgabeformat.
3. Kleines Testset nutzen Fünf bis zehn typische Inputs aus der Praxis.
4. Bewerten Mit einer einfachen Rubrik von eins bis fünf für Relevanz, Korrektheit, Format, Stil.
5. Fehler clustern Missverständnis, fehlender Kontext, Formatfehler, Tonalität, Länge.
6. Prompt präzisieren Nur das ergänzen, was die Fehler behebt. Alles andere streichen.
7. Erneut testen Ergebnisse vergleichen, besten Prompt behalten.

Beispiel in drei kurzen Schleifen Ausgangsprompt Schreibe eine Produktbeschreibung für Laufschuhe.

Iterierte Version 1 Rolle: Copywriter. Ziel: Produktbeschreibung für Laufschuhe. Zielgruppe: Freizeitläufer. Länge: 80 Wörter. Struktur: Überschrift, drei Nutzenpunkte, Call to Action.

Iterierte Version 2 Rolle: Copywriter. Ziel: Produktbeschreibung für Laufschuhe. Zielgruppe: Freizeitläufer mit Fokus auf Komfort. Länge: 80 Wörter. Struktur: Überschrift, drei Nutzenpunkte, Call to Action. Vermeide Fachjargon. Hebe Dämpfung, Atmungsaktivität und Passform hervor.

Pro-Tipp Baue bei fehlenden Infos gezielte Rückfragen in den Prompt ein wie Wenn Informationen fehlen, stelle maximal zwei konkrete Rückfragen und liefere danach die beste Fassung.

9. Verwende negative Anweisungen

Sage dem Modell nicht nur, was es tun soll, sondern auch, was es nicht tun soll. Dies hilft, unerwünschte Ergebnisse zu vermeiden und die Ausgabe weiter zu verfeinern.Beispiel: "Fasse den Text zusammen. Verwende keine Fachbegriffe und schreibe nicht mehr als 50 Wörter."

LLMs brauchen klare Grenzen. Wenn du nur sagst, was das Modell tun soll, füllt es die Lücken oft mit Annahmen. Sagst du ihm aber auch, was es nicht tun darf, vermeidest du unnötige Erklärungen, Wiederholungen oder falsche Tonalität.

Negative Anweisungen wirken wie ein Filter: Sie reduzieren Rauschen und machen Antworten fokussierter, präziser und besser nutzbar.

Beispiel:
„Fasse den folgenden Text in maximal 50 Wörtern zusammen. Verwende keine Fachbegriffe, keine Aufzählungen und keine Einleitungssätze.“

So zwingst du das Modell, auf den Punkt zu kommen, ohne Umwege, ohne Floskeln. Gerade bei Reports, Zusammenfassungen oder E-Mails sind solche Ausschlussregeln oft der Unterschied zwischen brauchbar und brillant.

10. Berücksichtige modellspezifische Eigenheiten

Verschiedene Modelle reagieren unterschiedlich auf bestimmte Formatierungen und Anweisungen. Was bei GPT-4o gut funktioniert, ist möglicherweise nicht optimal für Claude 4 oder Gemini 1.5 Pro.•GPT-4o funktioniert gut mit klaren numerischen Einschränkungen und Formatierungshinweisen (z.B. "in JSON").•Claude 4 neigt dazu, zu viel zu erklären, es sei denn, die Grenzen sind klar definiert. Explizite Ziele und Tonvorgaben helfen.•Gemini 1.5 Pro ist am besten mit hierarchischen Strukturen; Überschriften und schrittweise Formatierungen verbessern die Genauigkeit.Durch die Anwendung dieser 10 Tipps kannst Du die Qualität, Zuverlässigkeit und Sicherheit Deiner Interaktionen mit großen Sprachmodellen erheblich verbessern und das volle Potenzial dieser leistungsstarken Werkzeuge ausschöpfen.

Nicht jedes Modell denkt gleich. Jedes hat eigene Stärken, Schwächen und Eigenheiten und wer sie kennt, bekommt messbar bessere Ergebnisse. Was bei GPT-4o perfekt funktioniert, kann bei Claude 4 oder Gemini völlig anders wirken.

Beispielhafte Unterschiede:

• GPT-4o reagiert am besten auf klare Strukturen, Zahlenvorgaben und Formatierungen, etwa: „Gib die Antwort in JSON mit 3 Bullet Points.“
• Claude 4 liefert oft zu ausführliche Antworten. Grenze Ton und Umfang sauber ein, z. B. „Schreibe in maximal 100 Wörtern, sachlich und ohne Erklärungen.“
• Gemini 1.5 Pro profitiert von hierarchischen Strukturen, Überschriften, nummerierte Schritte und klare Zwischenüberschriften steigern die Präzision.

Wenn du das Verhalten eines Modells verstehst, kannst du Prompts gezielt anpassen: GPT für Datenstrukturen, Claude für Textlogik, Gemini für mehrstufige Abläufe. So nutzt du die Stärken jedes Systems und vermeidest Schwächen, für schnellere, konsistentere und qualitativere Ergebnisse.

Wenn du diese 10 Prinzipien anwendest, beginnst du, wie ein Profi mit KI zu arbeiten, präzise, strukturiert und mit System. Doch KI endet nicht bei Texten oder Prompts. Ihr wahres Potenzial zeigt sich, wenn du sie auf einen bestimmten Punkt verwendest, z.B Finanzen.

Denn ein gutes Portfolio funktioniert wie ein gutes Prompt-System: klar strukturiert, mit definierten Rollen, Regeln und Zielvorgaben.

Ein Profi-Portfolio ist kein Haufen Einzeltitel, sondern ein System. Research liefert den Kurs. Risiko schützt die Mission. Portfoliomanagement steuert die Triebwerke. Und der CIO hält die Richtung, genau so investieren Family Offices und Superreiche.

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