Wegweiser-Prompting

Vor Kurzem bin ich mal wieder über einen Prompting-Guide für ein spezifisches Modell gestolpert. Und ich muss zugeben: Mich frustriert das ein wenig.

Da haben wir endlich eine Technologie, die sich unserer Sprache bedient. Die uns nicht abverlangt, unsere Wünsche in Python, C++ oder irgendeiner anderen formalen Sprache auszudrücken, sondern so, wie uns der Schnabel gewachsen ist. Und dann, zack, ist man wieder auf einem deutschen Amt und befüllt brav die Felder:

Rolle.
Aufgabe.
Zielgruppe.
Format.
E-Mail-Adresse.
Mädchenname der Mutter.
Tonfall.

Natürlich können solche Strukturen helfen. Ich habe selbst oft genug mit Rollen, Kontext, Beispielen und Ausgabeformaten gearbeitet. Es geht mir nicht darum, diese Dinge pauschal zu verwerfen.

Aber gleichzeitig geht dabei ein gutes Stück der Magie und des Spaßes verloren.

Daher möchte ich mich hier einmal grundlegender und möglichst modellagnostisch mit der Frage beschäftigen, was einen guten Prompt eigentlich ausmacht.

Dafür lohnt sich ein Blick darauf, wie generative KI funktioniert.

Am Ende ist alles Kontext: Systemprompt, Nutzerprompt, hochgeladenes Material, bisheriger Chatverlauf. All das bildet die Grundlage dafür, das nächste plausible Token zu erzeugen. Und dann immer weiter im Text.

Um ehrlich zu sein: Ich finde das immer noch unglaublich.

Denn einerseits klingt es fast schlicht. Ein Wort nach dem anderen. Eine statistisch informierte Fortsetzung. Das kennen wir in der schlechten Variante von der Autovervollständigung auf dem Handy. Da entstehen dann Sätze, die ungefähr klingen, als hätte ein Glückskeks einen besonders müden Tag.

Andererseits funktioniert dieses Prinzip plötzlich erstaunlich gut, wenn genug Zusammenhang da ist und der Fokus stimmt.

Wenn man mir ein Buch geben würde und das letzte Wort eines Absatzes wäre von einem Kaffeefleck überdeckt, hätte ich vermutlich ganz gute Chancen zu verstehen, was dort ursprünglich stand.

Selbst wenn derselbe Kaffeefleck einen ganzen Absatz unlesbar gemacht hätte, würde ich die Botschaft des Buches wahrscheinlich trotzdem verstehen. Einfach, weil ich genug Informationen aus dem Umfeld habe. Ich kenne den Ton. Das Thema. Die Argumentation. Vielleicht die Figuren. Ich weiß, worauf der Text hinauswill.

Und genau hier beginnt für mich die Frage nach guten Prompts.

Wenn ich einer KI sage:

Schreibe mir eine Geschichte.

dann erhalte ich meistens eine interessante Kombination aus generisch und beliebig.

Beliebig, weil ich — abgesehen davon, dass es eine Geschichte sein soll — kaum Informationen gegeben habe.
Generisch, eigentlich aus demselben Grund.

Es fehlen die Wegweiser.

Ein guter Prompt muss nicht möglichst lang sein. Er muss auch nicht so tun, als sei die KI ein preisgekrönter Romanautor, eine erfahrene Bildungsforscherin oder ein McKinsey-Berater mit sehr viel Zeit und erstaunlich wenig Honoraranspruch.

Ein guter Prompt setzt Wegweiser und markiert die Stellen, an denen die KI nicht beliebig abbiegen soll.

Entscheidend ist nicht Länge, sondern Orientierung.

„Schreib mir eine gruselige Geschichte“ ist entsprechend ziemlich dünn. Besser wäre:

Schreibe eine gruselige Geschichte.
Sie soll langsam beginnen und erst im letzten Drittel kippen.
Alle Figuren überleben, aber am Ende ist unklar, ob sie noch dieselben Menschen sind.
Die Bedrohung wird nie vollständig erklärt.
Das Setting ist ein verlassenes Ferienheim am Meer.
Entwickle zuerst eine Outline mit sieben Stationen.

Das ist für mich der Kern von Wegweiser-Prompting.

Nicht fluten.
Nicht zubetonieren.
Sondern an den entscheidenden Punkten Orientierung geben.

Denn auch das andere Extrem funktioniert nur begrenzt. Wenn ich der KI alles bis ins kleinste Detail vorgebe, bleibt kaum noch Raum für produktive Fortsetzung. Dann arbeitet sie nur noch ab. Das kann sinnvoll sein, wenn ich genau weiß, was ich will. Aber oft liegt der Wert generativer KI ja gerade darin, dass sie Zwischenräume füllt, Möglichkeiten entwickelt, Übergänge findet, Varianten erzeugt, auf Gedanken kommt, die ich nicht vollständig vorformuliert habe.

Vielleicht ist das überhaupt eine gute Beschreibung von Prompting:

Jedes Mal, wenn wir generative KI nutzen, lassen wir etwas offen. Sonst bräuchten wir sie nicht. Wenn ich den Text schon vollständig im Kopf habe, kann ich ihn auch selbst schreiben.

Die Aufgabe besteht also darin, die offene Stelle so zu rahmen, dass gute Fortsetzung wahrscheinlicher wird.

Dafür brauche ich kein starres Framework, sondern klare Intention, Reflexion und einen inneren Kompass.

Wegweiser können sehr unterschiedlich aussehen.

Manchmal ist es ein Ziel:

Schreibe keinen Überblick, sondern eine zugespitzte These.

Manchmal ist es eine Wirkung:

Der Text soll nachdenklich sein, aber nicht schwerfällig.

Manchmal ist es ein Fixpunkt:

Der Schluss soll offen bleiben, ohne beliebig zu wirken.

Manchmal ist es ein Ausschluss:

Keine Bulletpoint-Wüste. Kein „Marketing-Sprech von der Stange“. Keine „In der heutigen Zeit“-Einleitung.

Und manchmal ist der beste Wegweiser gar kein Schild, sondern ein fertiger Teil der Straße.

Besonders den Anfang von Texten schreibe ich gerne selbst. Damit zeichne ich viel vor: Ton, Tempo, Richtung, gedankliche Fallhöhe. Danach muss die KI nicht mehr aus dem Nichts starten. Sie muss fortsetzen.

Aber auch andere Teile können hohe Relevanz haben:

Kapitel drei habe ich schon weitestgehend fertiggeschrieben. Du findest es im Anhang. Nutze es als Stilreferenz. Achte besonders auf Satzrhythmus, Ton, Abstraktionsniveau, Übergänge, Bildlichkeit und die Art, wie Beispiele eingeführt werden.

Das ist oft präziser als jede abstrakte Stilbeschreibung.

„Schreibe locker, aber anspruchsvoll“ kann alles Mögliche bedeuten. Ein vorhandenes Kapitel zeigt dagegen, was gemeint ist. Nicht als Material zum Kopieren, sondern als Spur. Als Tonfall. Als Schreibbewegung.

Nehmen wir ein anderes Beispiel.

Schwach wäre:

Erstelle mir einen Text über KI in der Ausbildung.

Das kann alles und nichts werden. Ein Flyer. Ein Essay. Ein Positionspapier. Ein LinkedIn-Post. Ein müder Überblick mit den üblichen Verdächtigen: Chancen, Risiken, Datenschutz, Kompetenzen, lebenslanges Lernen. Alles richtig. Alles erwartbar. Alles ein bisschen tot.

Besser wäre:

Schreibe einen Essay über KI in der Ausbildung.
Der Text soll nicht bei Tools beginnen, sondern bei der Frage, wofür wir eigentlich ausbilden.
Vermeide die übliche Chancen-Risiken-Struktur.
Die zentrale These: KI verschiebt nicht nur Tätigkeiten, sondern auch pädagogische Verantwortung.
Der Text soll nachdenklich, aber nicht kulturpessimistisch sein.
Entwickle zuerst eine Gliederung mit fünf Abschnitten.

Auch dieser Prompt ist nicht besonders lang. Aber er setzt die wichtigen Wegweiser.

KI ist eine Fortsetzungsmaschine. Und eine gute Fortsetzungsmaschine ist mächtig.

Denn auch unser eigenes Denken ist zu großen Teilen Fortsetzung. Wir lesen einen Absatz und spüren, wenn der nächste falsch abbiegt. Wir hören einen Gedanken und merken, ob er trägt oder nur hübsch formuliert wurde. Genau dieses Gespür ist es, das ein Prompt anspricht — nur eben von der anderen Seite: Wir geben den Anfang, an dem sich entscheidet, ob die Fortsetzung tragen kann.

Und genau das müssen wir lernen: so zu beginnen, dass gute Fortsetzung überhaupt möglich wird.

Wegweiser-Prompting ist deshalb keine neue Supermethode, sondern eher eine Haltungsänderung.

Weg von der perfekten Anweisung und hin zur gut gebauten Lücke.
Weg von möglichst viel Kontext und hin zu den wenigen Hinweisen, die wirklich richtungsentscheidend sind.

Denn im Kern ist generative KI schlicht: Sie setzt fort. Bemerkenswert wird sie erst dadurch, dass Fortsetzung unter guten Bedingungen plötzlich wie Denken wirkt. Und Prompting ist der Versuch, diese Bedingungen bewusst zu gestalten.

Ein guter Prompt sagt nicht jeden Schritt voraus.
Er zeigt nur, wo es langgehen soll.