GPT-6 Prompting Guide mit kostenloser Vorlage

Astra soll einen Text überarbeiten, Programmieren oder eine Reise planen. Doch manchmal fragt das Modell ständig nach, liefert nur einen Zwischenstand oder macht aus einer einfachen Erklärung einen langen Aufsatz.

Ein guter Prompt legt deshalb fest, welches Ergebnis du erwartest, welche Informationen Astra verwenden soll und welche Entscheidungen es selbst treffen darf.

Wir bauen dafür eine Prompt-Vorlage aus acht Bausteinen auf. Diese Vorlage lässt sich für Texte, Recherche, Programmierung und viele andere Aufgaben einfach anpassen.

Als durchgehendes Beispiel planen wir ein verlängertes Wochenende in Barcelona. Mit jedem Abschnitt ergänzen wir unseren Reiseauftrag und lernen dazu, wie wir mit Astra prompten sollten.

Das sind die 8 Grundbausteine für GPT Astra. Aber auch Fable-5.1 und die in den nächsten Wochen kommenden GPT-6 Sol, Terra und Luna lassen sich mit dieser Prompt Vorlage gut nutzen.

Dabei braucht nicht jede Anfrage alle acht Bausteine. Für eine kurze Umformulierung reichen häufig Aufgabe, Ziel und Ausgabeformat.

Bei umfangreichen Aufträgen ist hingegen das vollständige Gerüst hilfreich. Es gibt nichts Schlimmeres, als wenn der KI-Agent nach 30 Minuten fertig ist und etwas völlig anderes herauskommt, als man selbst erwartet hat.

Wir gehen jetzt jeden Punkt einzeln durch und geben dazu noch jede Menge Tipps.

Beginne mit dem gewünschten Ziel und seinem Zweck.

»Plane eine Reise« lässt viel offen. Möchtest du zunächst Reiseziele vergleichen oder bereits einen fertigen Urlaubs-Plan bekommen? Soll der Urlaub möglichst günstig, abwechslungsreich oder entspannt sein?

Das konkrete Ziel hilft Astra, passende Entscheidungen zu treffen. Es erklärt dem Modell, worauf seine Arbeit hinauslaufen soll.

Bei anderen Aufgaben funktioniert das genauso. Ein Artikel soll dem Leser etwas erklären. Eine Analyse soll eine Entscheidung ermöglichen. Eine Programmänderung soll ein bestimmtes Problem lösen.

Beschreibe also immer das Ziel in Verbindung mit dessen Zweck im ersten Baustein.

Jetzt bekommt Astra die Informationen, die seine Entscheidungen beeinflussen. Also Informationen, die Astra bisher nicht hat und wo es nur raten könnte. Persönliche Vorlieben, ein eigener Text oder auch Unternehmensdaten.

Für einen Artikel könnte das z. B. die Zielgruppe sein, Quellen und ein Stilbeispiel.

Bei einer Softwareaufgabe hingegen vorhandener Code und eine Beschreibung des Fehlers.

Unser Reiseplan benötigt zunächst konkrete Reisedaten und persönliche Wünsche.

Dieser Baustein bestimmt, was zur Aufgabe gehört und welche Grenzen gelten.

Bei einer Textüberarbeitung kann die Grenze lauten, nur den Einstieg zu verändern. Bei einer Analyse legst du z.B. Zeitraum und untersuchte Daten fest.

Für unsere Reise ist das Budget entscheidend. Dabei muss klar sein, welche Ausgaben darin enthalten sind.

Sonst könnte es passieren, dass Astra einen scheinbar passenden Plan erstellt und bei Budget-Problemen einfach wichtige Ausgaben auslässt.

Astra fragt bei offenen Punkten eher nach. Deshalb solltest du festlegen, welche Entscheidungen das Modell selbst treffen darf.

Bei unserem Beispiel muss es nicht jede Restaurantwahl oder Reihenfolge einzeln abstimmen. Sonst müssten wir quasi alle 20 Sekunden etwas beantworten.

Wichtiger sind Nachfragen bei Themen, die unsere Aufgabe massiv beeinflussen würden. Wenn an unserem gewünschten Tag überhaupt kein Flug nach Barcelona gehen würde, würde das die gesamte Reiseplanung durcheinanderwirbeln.

Grundsätzlich sind Freiheiten bei Gestaltung und Vorgehen unproblematisch. Große Veränderungen oder auch unbekannte Tatsachen sollten hingegen nicht einfach zu erfundenen Fakten werden.

Ein pauschales »Frage niemals nach« funktioniert natürlich auch, aber meistens ist eine klare Regel für wichtige und nebensächliche Entscheidungen besser.

Astra kann sehr lange alleine Aufgaben bearbeiten, und daher sollte Astra wissen, dass du das fertige Ergebnis erwartest.

Das ist eine Ergänzung zu Baustein 4.

Dabei muss man die einzelnen Schritte nicht penibel benennen, aber die grundsätzlichen Aufgaben schon beschreiben.

Außerdem hilft ein Befehl wie: »Arbeite bis zum vollständig fertigen Plan weiter.«

Dieser Baustein betrifft Aufgaben, bei denen Astra etwas verändern, versenden, veröffentlichen oder buchen könnte.

Lege fest, was bereits erlaubt ist und welche Aktion deine Bestätigung benötigt. So kann Astra die Vorarbeit erledigen, ohne für jeden kleinen Schritt erneut nachzufragen.

Bei einem Newsletter wäre die entsprechende Grenze der Versand. Bei einer Website könnte es die Veröffentlichung sein.

Für einen gewöhnlichen Schreibauftrag ohne solche Aktionen kannst du diesen Baustein weglassen. Er soll eine relevante Grenze festlegen und keine unnötigen Freigabeschritte erzeugen.

In unserem Fall den Urlaub komplett planen, aber noch keine Flüge und Hotels buchen.

Für mich tatsächlich der wichtigste Punkt!

Astra neigt zu ausführlichen und stark formatierten Antworten. Beschreibe deshalb, wie das Ergebnis aussehen soll.

Nenne bei Bedarf Länge, Aufbau, Schreibstil und Ausgabeort. »Direkt hier im Chat« ist in unserem Fall richtig, weil wir unseren Reiseplan unterwegs auf dem Smartphone lesen wollen und gleichzeitig dann weitere Fragen stellen können, im Urlaub.

Konkrete Vorgaben helfen mehr als: »Schreibe hochwertig«. Ein kurzer, eigener Beispieltext kann zusätzlich zeigen, wie die Ausgabe klingen soll, und ist meistens der effektivste Weg.

Zum Schluss definierst du, was Astra kontrollieren soll und wann die Arbeit fertig ist.

»Prüfe alles gründlich« bleibt ungenau. Ein konkreter Prüfauftrag zeigt, welche Fehler für deine Aufgabe entscheidend wären.

Bei unserer Reise geht es vor allem um Kosten, Öffnungszeiten und einen zeitlich machbaren Ablauf.

Bei Codeaufgaben sollte die Prüfung zur Änderung passen. Astra kann kleine Änderungen umfangreicher testen, als nötig wäre. Benenne deshalb die betroffene Funktion und relevante Abhängigkeiten.

Eine Selbstprüfung ist keine Garantie. Konkrete Quellen, nachvollziehbare Berechnungen und tatsächlich ausgeführte Tests machen ein Ergebnis aber besser überprüfbar.

Wenn Astra trotz einer klaren Aufgabe anders arbeitet als erwartet, können gespeicherte Vorgaben dahinterstecken.

Benutzerdefinierte Anweisungen, Projektdateien und Skills enthalten zusätzliche Regeln. Skills sind hinterlegte Arbeitsanleitungen für bestimmte Aufgaben. Astra kann auf solche Anweisungen besonders empfindlich reagieren.

Prüfe deshalb, ob alte Regeln noch zur Aufgabe passen. Eine dauerhafte Vorgabe für Stichpunkte kollidiert beispielsweise mit dem Wunsch nach einem zusammenhängenden Artikel.

Wenn ein Ergebnis grundsätzlich passt, beschreibe genau, welcher Teil geändert werden soll.

»Mach den Reiseplan besser« gibt Astra wenig Orientierung. Hilfreicher ist eine konkrete Korrektur mit erkennbarem Ziel.

Beispiel: »Der Samstag ist zu voll. Entferne einen Programmpunkt und plane zwei Stunden freie Zeit ein. Behalte das Gesamtbudget und die übrigen Reisetage bei.«

Außerdem kannst du je nach Anwendung auch laufende Aufgaben ergänzen. Die API-Funktion dafür heißt Mid-Turn Steering. Bereits ausgeführte Aktionen werden dadurch nicht automatisch rückgängig gemacht.

Eine Zwischenfrage könnte z.B. sein: »Erkläre kurz deine Hotelwahl und setze anschließend die Reiseplanung fort.«

Unter-Agenten sind zusätzliche KI-Arbeiter, die einzelne Teilaufgaben übernehmen. Wenn deine Anwendung sie unterstützt, kannst du ihren Einsatz ausdrücklich anfordern.

Wichtig ist nur, zu verstehen, dass diese zusätzlichen Agenten nur Sinn ergeben, wenn Aufgaben unabhängig voneinander erledigt werden können.

Bei einem einfachen Schreibauftrag kann nicht ein Unter-Agent mit dem Ende anfangen, wenn er nicht weiß, wie der vordere Artikel aussieht.

Sollte bei der Recherche aber am Anfang 10 verschiedene Artikel ausgewertet werden, dann können das auch 10 Unter-Agenten machen. Am Ende ist die Aufgabe dadurch bis zu 10x schneller erledigt.

Zusätzliche Agenten verursachen aber meist auch mehr Kosten. Auch wenn die einzelnen Schritte parallel oder hintereinander egal sein sollten für die Kosten, müssen die Ergebnisse am Ende sinnvoll zusammengeführt werden. Tendenziell steigen also die Kosten.

Wenn deine Anwendung eine Einstellung für den Denkaufwand anbietet, passe sie an die Aufgabe an. In der App gibt es einen einfachen Regler, über die API heißt der Parameter reasoning.effort.

Tibo von OpenAI hat dazu eine interessante Ergänzung gemacht. GPT-6 Astra auf low soll bessere Ergebnisse bringen als GPT-5.6 Sol auf high.

Wenn man also bei Sol bereits mit high gute Ergebnisse bekommen hat, dann sollte man Astra eher mit low oder medium ausprobieren.

Am Ende hilft aber nur: ausprobieren. So niedrig wie möglich, aber ohne das Ergebnis zu verschlechtern.

Astra auf low arbeiten zu lassen, um 1€ einzusparen, dafür aber 1 Stunde mehr mit der Nachbearbeitung zu verbringen, ist sicherlich nicht die richtige Lösung.