9 Tipps für bessere Prompts in ChatGPT und Co.

Gute Prompts sind keine Geheimwissenschaft. Die meisten Verbesserungen entstehen durch sehr einfache Dinge: klarer sagen, was man will, relevante Informationen mitgeben, das gewünschte Format festlegen und die Antwort prüfen.

Die folgenden neun Tipps gelten für ChatGPT, Copilot, Gemini und andere KI-Chatbots. 2026 müssen sie auch Reasoning-Modelle sowie Funktionen für Dateien, Bilder, Websuche, Projektbereiche und gespeicherten Kontext berücksichtigen.

Tipp 1: Starte freundlich, aber verlasse dich nicht auf Höflichkeit

Höflichkeit schadet nicht. Ein freundlicher, klarer Stil macht den eigenen Prompt leichter lesbar und hilft, eine gute Arbeitsbeziehung mit dem Tool zu halten. Aber Höflichkeit ist nicht der Kern guter Ergebnisse.

Wichtiger als „bitte“ und „danke“ sind präzise Informationen: Was ist das Ziel? Für wen ist die Antwort? Welche Daten sollen verwendet werden? Was darf nicht erfunden werden? Wenn dein Prompt freundlich, aber vage ist, bleibt die Antwort trotzdem zufällig.

Tipp 2: Kenne die Grenzen von Chatbots

ChatGPT, Claude, Gemini und Copilot können schreiben, strukturieren, analysieren, übersetzen, vergleichen und Ideen entwickeln. Sie können aber weiterhin falsche Informationen erzeugen, Quellen verwechseln, Details erfinden oder eine überzeugende Antwort liefern, die fachlich nicht stimmt.

Deshalb gehört bei wichtigen Aufgaben immer eine Prüfanweisung in den Prompt. Zum Beispiel: „Trenne Fakten und Annahmen“, „Nenne offene Fragen“, „Erfinde keine Quellen“ oder „Markiere Punkte, die ein Mensch prüfen muss“.

Tipp 3: Formuliere die Aufgabe als Handlung

Ein Thema ist noch keine Aufgabe. „KI und Schule“ ist ein Thema. „Erstelle eine Gliederung für einen Elternabend über KI in der Schule“ ist eine Aufgabe. Je genauer das Verb, desto besser kann der Chatbot arbeiten.

• Analysiere den folgenden Text.
• Vergleiche diese drei Optionen.
• Erstelle eine Tabelle mit Vor- und Nachteilen.
• Formuliere eine E-Mail für Kundinnen und Kunden.
• Prüfe die Argumentation auf Lücken.

Tipp 4: Starte neu, wenn der Chat in die falsche Richtung läuft

Chatbots nutzen den bisherigen Gesprächsverlauf als Kontext. Das ist praktisch, kann aber auch stören. Wenn ein Chat falsch abgebogen ist, zu viele Annahmen enthält oder du ein anderes Ziel verfolgst, ist ein neuer Chat oft schneller als zehn Korrekturen.

Für wiederkehrende Aufgaben lohnt sich außerdem ein sauberer Startprompt. Dann musst du nicht jedes Mal mit einem alten, überladenen Gespräch weiterarbeiten.

Tipp 5: Trenne Anweisung, Kontext und Material

Wenn du längere Texte, Daten oder Notizen einfügst, sollte klar sein, was Anweisung und was Material ist. Sonst kann das Modell Teile deines Materials fälschlich als Befehl verstehen oder wichtige Grenzen übersehen.

Aufgabe:
Fasse den folgenden Text in fünf Stichpunkten zusammen.

Regeln:
- Nutze nur den eingefügten Text.
- Erfinde keine zusätzlichen Fakten.
- Markiere unklare Aussagen.

Text:
"""
Hier den Text einfügen.
"""

Tipp 6: Passe den Prompt an das Tool an

Nicht alle KI-Tools funktionieren gleich. Ein Chatbot ist für Dialoge gemacht. Ein Bildmodell profitiert oft schon beim ersten Prompt von klaren visuellen Details. Ein Office-Copilot braucht passenden Kontext aus Dokumenten, Tabellen oder Mails. Ein Reasoning-Modell kann komplexer planen, braucht aber trotzdem klare Ziele und prüfbare Ergebnisse.

Frage dich deshalb vor dem Prompt: Arbeite ich mit einem Chatbot, einem Bildgenerator, einem Coding-Agenten, einem Office-Assistenten oder einem Recherchetool? Danach richtet sich, ob du eher iterativ im Dialog arbeitest oder direkt einen sehr vollständigen Prompt brauchst.

Tipp 7: Lege Format und Qualitätskriterien fest

Wenn du keine Form vorgibst, entscheidet die KI selbst. Das ist nicht immer falsch, aber selten optimal. Für gute Ergebnisse solltest du sagen, ob du eine Liste, Tabelle, Checkliste, E-Mail, Gliederung, Zusammenfassung, Entscheidungsvorlage oder ein JSON-Format brauchst.

Qualitätskriterien sind genauso wichtig: kurz, ausführlich, anfängerfreundlich, kritisch, mit Beispielen, ohne Fachbegriffe, mit Quellenhinweisen oder mit Risiken. Diese Kriterien machen aus einer allgemeinen Antwort ein brauchbares Arbeitsergebnis.

Tipp 8: Liefere Beispiele mit

Beispiele sind einer der stärksten Prompting-Hebel. Sie zeigen dem Modell, wie ein gutes Ergebnis aussehen soll. Das kann ein alter Newsletter, eine fertige E-Mail, eine gute Tabelle, ein gewünschter Schreibstil oder ein Beispiel für „so bitte nicht“ sein.

Für berufliche Workflows ist das besonders nützlich. Statt abstrakt zu schreiben „im Stil unserer Marke“, kannst du einen echten Beispieltext geben und erklären, welche Merkmale übernommen werden sollen: Satzlänge, Ton, Struktur, Fachlichkeit, Humor, Ansprache oder Detailtiefe.

Tipp 9: Mach den Chatbot zum Rückfragen-Partner

Du musst nicht immer den perfekten Prompt kennen. Ein sehr guter Prompt ist oft: „Welche Informationen brauchst du von mir, um diese Aufgabe gut zu erledigen?“

Dieser Ansatz spart Zeit, wenn die Aufgabe komplex ist: Projektplanung, Strategie, rechtliche Einordnung, Lernplan, Prozessverbesserung oder technische Analyse. Statt blind eine Antwort zu erzeugen, baut ihr gemeinsam den nötigen Kontext auf.

Die kompakte Prompt-Checkliste

Fazit

Bessere Prompts entstehen selten durch Tricks. Sie entstehen durch bessere Arbeitsaufträge. Wenn du Ziel, Kontext, Material, Format, Grenzen und Prüfung mitlieferst, werden die Antworten fast immer brauchbarer.

Der wichtigste Tipp bleibt aber der letzte: Arbeite mit dem Chatbot, nicht nur gegen ein leeres Textfeld. Lass Rückfragen stellen, gib Feedback, korrigiere Annahmen und prüfe das Ergebnis. Dann wird Prompting zu einem Arbeitsprozess, nicht zu einem Ratespiel.

Quellen und weiterführende Links

Hinweis: Einige Quellen führen zu englischsprachigen Hersteller-, Hilfe- oder Dokumentationsseiten. Die Linktexte beschreiben auf Deutsch, welche Information dort zu finden ist.

• OpenAI: Empfehlungen für bessere ChatGPT-Prompts (englisch)
• OpenAI: How to prompt ChatGPT
• OpenAI: bewährte Praktiken für Reasoning-Modelle (englisch)
• Anthropic: bewährte Prompting-Praktiken (englisch)
• Google Gemini API: Prompting-Strategien (englisch)
• Microsoft: Grundlagen zu Copilot-Prompts (englisch)