Prompt Engineering: Vorlagen bauen, Qualität iterativ steigern | Teil 9

Warum wir über Prompt Engineering sprechen

Bei Beaufort entwickeln wir KI-Agenten, die reale Geschäftsprozesse Ende-zu-Ende unterstützen. Damit diese Agenten zuverlässig arbeiten, brauchen sie präzise Eingaben und klare Vorgaben. Genau dort liegt unsere tägliche Praxis als Prompt-Profis: Wir formulieren Prompts so, dass Ergebnisse konsistent, nachvollziehbar und produktiv einsetzbar sind – in Fachbereichen von Compliance über Operations bis Kommunikation.

Dieses Wissen wollen wir mit dir teilen – praxisnah wie in einem Prompt Engineering Kurs. Zum Abschluss geht es darum, wie du aus guten Prompts belastbare Vorlagen machst und sie Schritt für Schritt verbesserst.

Warum eine Prompt-Bibliothek den Unterschied macht

Wenn du mit Sprachmodellen arbeitest, wiederholen sich Aufgaben erstaunlich oft. Einladungen, Notizen für die Geschäftsleitung, HR-Mitteilungen, Kundenbriefe, kurze Analysen oder Blogbeiträge: Die Themen wechseln, die Struktur bleibt. Wer jedes Mal neu formuliert, verliert Zeit und produziert schwankende Qualität. Eine kleine Bibliothek aus bewährten Vorlagen schafft Abhilfe. Sie hält Rolle, Kontext, Aufgabe und Format sauber getrennt, ist schnell greifbar und sorgt dafür, dass der erste Entwurf schon wie ein zweiter wirkt.

Der Effekt ist unmittelbar. Mit Vorlagen sinkt die Zahl der Korrekturschleifen, die Abstimmung im Team wird einfacher, und die Freigabe braucht weniger Runden. Vor allem wächst das Vertrauen in KI-gestützte Arbeit, weil die Ergebnisse vorhersehbar werden, ohne an Lebendigkeit zu verlieren.

Von der Idee zur Vorlage

Am Anfang steht oft ein brauchbarer Prompt, der für einen konkreten Zweck entstanden ist. Aus diesem Einzelstück machst du eine Vorlage, indem du die vier Bausteine sichtbar machst und voneinander trennst. Oben steht die Rolle mit einer klaren Stimme. Darunter begrenzt der Kontext das Feld und nennt die Zielgruppe. Es folgt die Aufgabe, präzise genug, um Qualität später beurteilen zu können. Den Abschluss bilden Format und sinnvolle Einschränkungen, die die Ausgabe vergleichbar machen.

Hilfreich ist eine kurze Notiz, wofür die Vorlage taugt und wofür nicht. So erkennen Kolleginnen und Kollegen schneller, ob sie passt oder ob eine andere Vorlage näher liegt. Zwei Beispielausgaben zeigen, wie das Ergebnis aussehen soll. Mehr braucht es nicht, um aus einem einmaligen Prompt ein wiederverwendbares Werkzeug zu machen.

Iterieren statt improvisieren

Gute Vorlagen entstehen nicht am ersten Tag, sie reifen. Jedes reale Vorhaben ist ein kleiner Test. Du siehst, wo die Rolle zu weit gefasst ist, wo der Kontext zu vage bleibt, wo die Aufgabe Ziel und Prüfmassstab schärfer braucht oder wo das Format Lücken lässt. Nimm diese Beobachtungen ernst und ändere genau dort, wo die Reibung entsteht. Eine klarere Zielgruppe, ein expliziter Zweck, eine eindeutige Längenangabe oder eine feinere Tonvorgabe wirken oft stärker als grosse Umschreibungen.

Wichtig ist, dass du Änderungen nachvollziehbar machst. Eine Version und ein kurzer Änderungsvermerk reichen. Wer später dieselbe Vorlage nutzt, versteht sofort, warum sie heute besser funktioniert als vor drei Monaten. So wächst Qualität nicht zufällig, sondern planvoll.

Qualität messbar machen

Ohne Massstab bleibt jede Diskussion über Stil und Güte vage. Eine Vorlage wird belastbar, wenn sie am Ende eine kurze Prüfung vorsieht. Das kann eine knappe Selbstkontrolle sein: Zielgruppe getroffen, Ton eingehalten, Länge stimmig, zentrale Aussage klar, keine unnötigen Fremdwörter.

Manche Teams arbeiten zusätzlich mit einem Zweizeiler, der das Ergebnis auf seinen Nutzen verdichtet. Wenn dieser Zweizeiler nicht leichtfällt, stimmt entweder die Aufgabe nicht oder der Text hat zu wenig Fokus. Beides ist ein Signal, die Vorlage zu schärfen.

Mit der Zeit entsteht ein Gefühl für die richtigen Prüffragen pro Textsorte. Für eine Entscheidungsnotiz zählt Verständlichkeit und Nützlichkeit für den Entscheid. Für eine Einladung ist Ton und Wärme wichtiger als Vollständigkeit. Diese Unterschiede gehören in die Vorlage – kurz, prägnant, direkt nutzbar.

Praxis: Ablage und Governance

Eine Bibliothek nützt nur, wenn sie auffindbar ist. Lege einen gemeinsamen Ordner an, gib den Vorlagen klare Namen und ergänze ein kurzes Inhaltsverzeichnis. Rolle und typische Kontexte, die ihr regelmässig nutzt, sollen dort dauerhaft liegen. Aufgaben und Formate variieren je nach Fall, docken aber an denselben Rahmen an. So starten alle auf derselben Basis, und die Organisation behält eine konsistente Stimme.

Auch Risiken lassen sich so besser steuern. Wer sensible Bereiche berührt, hält in der Vorlage fest, was nicht in den Text gehört und welche Quellen gelten. Ein Satz, der Verständlichkeit vor Vollständigkeit stellt, verhindert Überladung. Ein Hinweis, dass keine Rechtsberatung erfolgt, schützt vor Missverständnissen. Governance wird leicht, wenn sie Teil der Vorlage ist und nicht jedes Mal neu erinnert werden muss.

Zusammenarbeit mit der KI als Co-Autorin

Du musst Vorlagen nicht allein weiterentwickeln. Bitte das Modell, einen Entwurf entlang der vier Bausteine zu prüfen, Widersprüche zu markieren und präzisere Formulierungen vorzuschlagen. Bitte um Varianten für die Rolle, wenn derselbe Inhalt intern und extern genutzt wird. Bitte um geschärfte Constraints, wenn Länge, Ton oder Struktur schwanken. Du führst, die KI liefert Vorschläge.

Genauso hilfreich sind Beispiele. Wenn ihr einen Stil etabliert habt, hänge einen kurzen Musterabsatz an die Vorlage. Weise darauf hin, dass Ton und Aufbau als Referenz dienen, nicht einzelne Formulierungen. So entsteht Nähe ohne Kopie, und neue Teammitglieder finden schneller in eure Sprache.

Was bleibt nach der Serie

Wenn du eines aus dieser Reihe mitnimmst, dann dies: Produktive Arbeit mit Sprachmodellen ist kein Glücksspiel, sondern ein gestaltbarer Prozess. Rolle, Kontext, Aufgabe und Format geben Struktur. Beispiele senken die Streuung. Constraints sichern die Ausgabe. Und Vorlagen machen aus einmaligen Erfolgen einen wiederholbaren Standard.

Mit jeder Iteration wächst die Qualität, und mit jeder geteilten Vorlage wird dein Team schneller, klarer und verlässlicher. Das ist keine abstrakte Theorie. In Projekten sehen wir, wie Unternehmen mit wenigen, gut gepflegten Vorlagen spürbar an Tempo gewinnen und die Nacharbeit drastisch sinkt. Der Schritt von der guten Idee zur gelebten Praxis ist klein: eine saubere Ablage, kurze Versionshinweise, regelmässige Pflege – und der Wille, aus jedem Einsatz zu lernen.

Weiterbildung: Prompt Engineering Kurs

In dieser Videoreihe erklären wir die wichtigsten Prinzipien Schritt für Schritt und zeigen, warum sie technisch tragen. Ziel: dass Nutzerinnen und Nutzer mit wenig Aufwand bessere, stabilere Resultate erzielen.

Wer tiefer einsteigen will, findet in unserem Weiterbildungsangebot mit der ZHAW ein kompaktes Format:
Prompt Engineering: ChatGPT und andere KIs lernen und produktiv einsetzen.

Der Kurs vermittelt praxisnahes Prompt Design, zeigt Prompt Templates mit ChatGPT Beispielen und macht KI im Alltag direkt anwendbar.

Mehr dazu im Video und auf der Prompting-Landingpage

Mehr Details dazu auch in diesem Video.
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