Lohnt es sich, Zeit und Hirnschmalz in einen ausgeklügelten Prompt zu investieren? Oder ist es schlauer, seine Anfrage an ein grosses Sprachmodell ad hoc zu formulieren und nachzufragen, wenn die Antwort zu vage ausfällt?
Darüber gehen die Meinungen auseinander. Es gibt Leute, die das Prompt-Engineering zu einer neuen Kulturtechnik hochstilisieren. Wer sie beherrscht, gehört in der Ära der künstlichen Intelligenz zu den Siegern. Wer sich darum foutiert, verliert den Job und landet im Armenhaus – so die implizite Botschaft dieses Lagers. Und ich muss zugeben, dass ich das eben leicht überspitzt formuliert habe. (Oder?)
Worauf kommt es an? Meine 50 Cent
Jedenfalls ist meine Haltung differenziert. Ich mag das «naive» Prompting und stelle meine Fragen gern spontan. Das lässt Raum für Aspekte, die ich vielleicht nicht auf dem Schirm hatte, und bei den Vergleichen der LLMs, wie ich sie in meiner Rubrik KI-Weltanschauungen betreibe, lassen sich die Stärken und Schwächen der Modelle ergründen. Und auch wenn das eigentlich eine ungebührliche Vermenschlichung ist, hilft es, sich den «Charakter» der KIs vorzustellen.
Natürlich gibt es Situationen, in denen wir nicht derlei Unterschiede ergründen wollen, sondern handfeste, möglichst berechenbare Resultate benötigen. Das gilt besonders dann, wenn wir die Antworten weiterverarbeiten, wie ich das namentlich bei meinem Wordpress-Produktionshelfer, bei meinem Korrespondenzhelfer für fiese Lesermails und bei meinem Social-Media-Friedensstifter tue. Und ein langer, exakter Prompt hilft bei gezielten Recherchen weiter. Bei denen möchten wir die Resultate auf verlässliche Quellen begrenzen und Halluzinationen auf das technisch mögliche Mindestmass reduzieren. Die Tipps dazu gibt es hier.
Worauf kommt es an? Auf die Präzision kommt es an!
Nächste Frage: Bringt eine Systematik überhaupt etwas? Oder besteht die Kunst nicht darin, die Bedürfnisse möglichst klar, schlüssig, umfassend und unmissverständlich auszudrücken?
Dieser Aspekt ist entscheidend. Die Fähigkeit, einen Sachverhalt in die richtigen Worte zu fassen, wird mit der künstlichen Intelligenz nicht überflüssig. Er bleibt genauso wichtig, wie er schon immer war, bloss, dass er jetzt auch auf der Metaebene eine Rolle spielt: Eine brauchbare Antwort gibt das LLM nur bei einer maximal klaren Anfrage.
Das hat, nebenbei bemerkt, etwas Tröstliches: Die Fähigkeit, scharf zu denken und treffsicher zu formulieren, behält ihren Wert. Und wir schulen sie besser nicht nur in unseren Dialogen mit dem LLM. Sondern genauso, indem wir für Menschen schreiben.
Zurück zur Systematik: Sie ist das Gerüst, das uns hilft, unsere Gedanken in eine Form zu giessen, Lücken zu erkennen und alle Aspekte abzudecken, die für unser Vorhaben entscheidend sind. Der Clou ist, diese diversen Ansätze nicht als Zauberinstrument zu betrachten, sondern als Hilfsmittel, das unseren Gedanken Klarheit verschafft.
Und mit dieser Überlegung werde ich euch drei meiner Lieblingsmethoden vorstellen. Heute: COSTAR, CREATE und SIFT.
Die ersten beiden Prompt-Vorlagen¹ sind als Verfeinerung bzw. Varianten des klassischen Ansatzes gedacht, den ihr vermutlich bereits kennt. Er hat das (vermutlich nicht offizielle) Akronym RTKAA für Rolle, Tonalität, Kontext, Aufgabenstellung und Ausgabeformat.
1) COSTAR
Diese Methode verfeinert RTKAA um die Aspekte Stil und Zielgruppe. Das Kürzel COSTAR steht für:
- Context: Kontext und Hintergrund
- Objective: Ziel der Recherche
- Style: Schreib- oder Analysestil
- Tone: Tonalität
- Audience: Zielgruppe der Zusammenfassung
- Response Format: Format: Tabelle, Stichpunkte, Executive Summary
Wie ihr seht, fällt die Rolle unter den Tisch. Sie ist für private Belange leicht anzuwenden («Du bist mein Ernährungsberater»), aber im professionellen Umfeld nicht immer aussichtsvoll. Wenn ich die KI als Journalist verwende, ist die KI mein Informationslieferant, nicht mein Co-Autor. Zweckdienlich ist es, diesen Informationsauftrag möglichst präzise abzufassen. Dazu dienen die beiden markierten Punkte, in denen sich COSTAR von RTKAA unterscheidet.
Ihr könnt, wenn ihr wollt, diese Methode auf die Spitze treiben. Dazu dient das Vibe-Prompting: Analog zum Vibe Coding, wo die KI den Programmcode fabriziert, bezeichnet dieser Begriff eine Methode, bei der der der endgültige Prompt oder zumindest dessen Gerüst vom Sprachmodell fabriziert wird. Dazu verwendet ihr folgende Schritte:
- Ihr formuliert eure Recherche-Vorgabe frei oder schon grob anhand der für euch wichtigen Aspekte von COSTAR oder eines anderen Schemas².
- Ihr bittet ein Sprachmodell, diesen Entwurf anhand einer Methode zu schärfen und die jeweiligen Vorgaben möglichst detailliert auszuarbeiten.
- Diese ausführliche Variante bearbeitet ihr anhand eurer Vorstellungen³: Lasst euch vom Vorschlag dazu inspirieren, wie eure impliziten Erwartungen möglichst explizit auf den Punkt bringt. Und löscht alles weg, was für euch nicht relevant ist.
- Dieses Werk setzt ihr dem Sprachmodell eurer Fall für die eigentliche Recherche vor.
Die Chancen stehen gut, dass ein gevibeprompteter Prompt eine deutliche Verbesserung bringt.
2) CREATE
Falls ihr die Rolle beibehalten möchtet, dann könnt ihr RTKAA auch mit dieser Variante verfeinern. CREATE umfasst folgende Elemente:
- Character: Rolle des Sprachmodells
- Request: Konkrete Aufgabe
- Examples: Beispiele für erwünschte, gute Antworten
- Adjustments: Einschränkungen und Leitlinien, zum Beispiel: «Nur Quellen von 2020 und neuer»
- Type of Output: Ausgabeformat
- Evaluation: Eine explizite Aufforderung, die Informationen vor der Ausgabe zu prüfen
Der Aspekt mit den Beispielen wird auch Few-Shot-Prompting genannt. Statt Format, Stil oder das Vorgehen ausführlich zu beschreiben, zeigen wir, was wir erwarten. Ob man das nutzt oder nicht, ist Geschmackssache. Ich neige eher dazu, meine Erwartungen auszuformulieren. Das ist mehr Arbeit und anstrengender, aber es verschafft mir selbst Klarheit und reduziert den Interpretationsspielraum.
3) Last but not least: SIFT
Diese Methode richtet sich nicht an die KI, sondern an den Nutzer und die Nutzerin. Sie soll uns davor bewahren, uns von der Informationsflut und dem Brustton der Überzeugung einlullen zu lassen. Das sind die Aspekte:
- Stop: Innehalten, nicht blind vertrauen!
- Investigate the source: Die Primärquelle identifizieren und überprüfen.
- Find better coverage: Gibt es unabhängige Quellen, die die Behauptungen belegen (Suchmaschinen, Fachdatenbanken)?
- Trace claims: Zahlen, Fakten und Zitate werden zur Quelle zurückverfolgt.
Auch dieser Ansatz ist natürlich bloss eine Banalität, die in ein eingängiges (?) Akronym gefasst wurde. Ich lernte seinerzeit das Ad fontes-Prinzip, das nicht nur jedem Historiker, sondern auch jeder Journalistin vertraut sein sollte. Neu ist mir die Bezeichnung des lateralen Lesens für diese Methode, und die gefällt mir ausgezeichnet: Statt den Text vertikal zu rezipieren, halten wir parallel ein Browserfenster offen, in dem wir die Quellen im Original prüfen und sicherstellen, dass dort genau das steht, was uns das Sprachmodell vermitteln will …
Fussnoten
1) Die Terminologie ist in meiner Wahrnehmung noch nicht gefestigt. Ich spreche beim systematischen Prompten von Methoden und Ansätzen und sauge mir nach Bedarf weitere Synonyme aus den Fingern. Wenn wir eine solide Bezeichnung dafür verwenden wollen oder müssen, schlage ich auf Englisch den Begriff structured prompting framework bzw. kürzer prompt framework vor. Auf Deutsch: Promptstruktur oder strukturierter Prompt. ↩
2) Ein Beispiel, wie man das anwenden könnte. Das ist der erste Entwurf, den ich selbst nach COSTAR angefertigt habe:
Ich will eruieren, ob Donald Trump in der historischen Linie der US‑Präsidenten einen Ausreisser darstellt oder ob er vielmehr eine Anomalie der Geschichte darstellt. Führe eine Recherche durch, in der du überprüfst, in welchen Bereichen Donald Trump bereits etablierte Gedanken und Ideen fortsetzt und allenfalls in zugespitzter Form durchsetzt und welche Ideen, Konzepte, politischen Vorstösse, Dekrete und Einflussversuche neu oder so viel radikaler sind, dass man sie historisch als vorbildlos betrachten muss. Bleibe nüchtern, faktenbasiert und historisch akkurat, kurz und bündig, halte dich an belegte Zitate, gut dokumentiere Ereignisse, bekannte Persönlichkeiten und glaubwürdige Quellen. Die Zielgruppe ist ein historisch-politisch interessiertes Publikum in der Schweiz, das die US-Geschichte nicht a fond kennt. Gliedere deinen Bericht nach Punkten, in denen du aufzeigst, wo Donald Trump als Vertreter bestehender Ideen auftritt und wo er neue eigene oder aus seinem Umfeld stammende Policies vertritt. Liefere am Schluss eine knappe, sachliche Einordnung, indem du beide Bereiche gegenüberstellst und in Relation setzt. ↩
3) Ich bitte ChatGPT, daraus explizit einen Prompt gemäss COSTAR zu formulieren. Für eine Tiefenrecherche modifiziere ich diesen Entwurf und setze ihn dann Gemini vor. Für eine echte Recherche hätte ich ihn wiederum gekürzt, aber hier lasse ich ihn zur Demonstration des Prinzips in voller Schönheit stehen:
Context
Ich möchte historisch einordnen, ob Donald Trump innerhalb der Geschichte der US-Präsidentschaft einen grundlegenden Bruch darstellt oder ob seine Politik überwiegend auf bereits bestehenden politischen Strömungen, Traditionen und Denkschulen aufbaut. Die Analyse soll nicht primär Trump bewerten, sondern historische Kontinuitäten und Diskontinuitäten herausarbeiten.
Die Zielgruppe ist ein politisch und historisch interessiertes Publikum in der Schweiz. Grundkenntnisse der US-Politik dürfen vorausgesetzt werden, detaillierte Kenntnisse der amerikanischen Geschichte hingegen nicht.
Objective
Erstelle eine historisch fundierte Analyse, die systematisch untersucht,
- welche Positionen, Strategien und politischen Massnahmen Donald Trumps auf bereits bestehenden Entwicklungen der US-Geschichte beruhen,
- welche früheren Präsidenten, Bewegungen oder politischen Traditionen als Vorläufer gelten können,
- welche Aspekte seiner Politik, seines Regierungsstils oder seines Umgangs mit staatlichen Institutionen tatsächlich neu oder in ihrer Radikalität historisch aussergewöhnlich erscheinen,
- und in welchen Bereichen eher von einer Zuspitzung bestehender Entwicklungen als von einem historischen Bruch gesprochen werden kann.
Unterscheide dabei konsequent zwischen:
- inhaltlicher Politik,
- politischer Rhetorik,
- Regierungsstil,
- institutionellem Verhalten,
- Verhältnis zur Gewaltenteilung,
- Verhältnis zu Medien,
- Verhältnis zu Wahlen und demokratischen Institutionen,
- Aussenpolitik,
- Einwanderungspolitik,
- Wirtschaftspolitik,
- gesellschaftspolitischen Fragen.
Style
Schreibe nüchtern, sachlich und analytisch. Vermeide wertende Formulierungen und moralische Urteile. Trenne belegbare Fakten klar von historischen Interpretationen.
Ordne historische Ereignisse chronologisch ein und erkläre amerikanische Besonderheiten kurz, wenn sie für ein Schweizer Publikum nicht selbstverständlich sind.
Tone
Historisch präzise, ausgewogen und faktenorientiert. Wissenschaftsnah, aber gut lesbar. Keine Polemik, kein Aktivismus und keine falsche Ausgewogenheit: Wo der Forschungsstand eindeutig ist, gib ihn entsprechend wieder; wo Historiker unterschiedliche Einschätzungen vertreten, stelle diese transparent gegenüber.
Audience
Historisch und politisch interessierte Leserinnen und Leser in der Schweiz, die einen fundierten Überblick wünschen, ohne Spezialisten für US-Geschichte zu sein.
Response
Strukturiere den Bericht wie folgt:
- Einleitung
- Forschungsfrage
- historische Einordnung des Untersuchungszeitraums
- Historische Kontinuitäten
- gegliedert nach Themenfeldern
- jeweils:
- Trumps Position oder Handlung
- historische Vorläufer
- wichtigste Präsidenten oder politischen Bewegungen
- Gemeinsamkeiten
- Unterschiede
- kurze Einschätzung, ob es sich hauptsächlich um Kontinuität oder eine deutliche Zuspitzung handelt
- Historische Brüche
- Bereiche, in denen Trumps Vorgehen nach heutigem Forschungsstand keine oder nur sehr entfernte Vorbilder besitzt
- jeweils erläutern:
- worin die Neuartigkeit besteht,
- weshalb Historiker dies als aussergewöhnlich betrachten,
- ob eher Stil, Institutionen oder Inhalte betroffen sind.
- Vergleichende Übersicht
Themenfeld Vorläufer vorhanden Deutliche Zuspitzung Historisch weitgehend neu - Schlussfazit
- Gegenüberstellung von Kontinuität und Bruch.
- Sachliche Gesamteinordnung in wenigen Absätzen mit einer differenzierten Antwort auf die Ausgangsfrage.
Anforderungen an die Quellen
- Stütze dich bevorzugt auf Primärquellen (Präsidialdokumente, Executive Orders, Reden, Gerichtsentscheide, Regierungsdokumente).
- Ergänze diese durch anerkannte historische Fachliteratur, wissenschaftliche Publikationen und seriöse Medien.
- Berücksichtige den aktuellen Forschungsstand.
- Trenne klar zwischen gesicherten Tatsachen und historischen Bewertungen.
- Belege zentrale Aussagen mit konkreten Quellen und – wenn möglich – Originalzitaten.
- Weise ausdrücklich auf Punkte hin, bei denen unter Historikern kein Konsens besteht.
Qualitätskriterien
- Keine Überbetonung einzelner Ereignisse.
- Keine Gleichsetzung von stilistischen und institutionellen Brüchen.
- Historische Vergleiche nur dort ziehen, wo sie fachlich tragfähig sind.
- Unterschiede in Ausmass, Kontext und Folgen ausdrücklich benennen.
- Unsicherheiten oder offene Forschungsfragen transparent kennzeichnen. ↩
Interessante Ansätze, danke!
Meiner Meinung nach werden Systemprompts zu wenig verwendet. Die meisten Leute schreiben einfach direkt ins Chatfenster. Dabei ist es sehr nützlich, zwischen mehreren „Charakteren“ der KI umschalten zu können. Wenn ich über eine Krankheit recherchiere, will ich ein anderes Verhalten, als wenn ich für das Patenkind eine Geschichte erfinde.
Für die Software-Entwicklung ist der „Lazy Engineer“-Prompt eine nützliche Vorgabe.