Prompting lernen & üben — Lerne, Prompts zu schreiben, die funktionieren, auf iPhone und Android

Die App, die auf der Analyse von Fehlern statt nur auf dem Lesen von Tipps basiert, denn genau diese Fähigkeit lässt sich auf ein neues Modell übertragen. Prompting lernen & üben kombiniert 53 Kurse mit 20 Debugging-Missionen, die jeweils mit einem echten fehlgeschlagenen Prompt beginnen, sowie 20 angeleiteten Python-Projekten, die Token-Budgets und JSON-Ausgaben überprüfen. Der Einstieg ist auf iOS und Android kostenlos, und Vorkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

Ja. Bei Google Play ist die App als Prompting lernen & üben gelistet, während sie im App Store derzeit Learn AI Prompting heißt. Es handelt sich um eine einzige App mit denselben 53 Kursen, Debugging-Missionen und angeleiteten Projekten in beiden Stores.

Prompt Engineering bedeutet, die Lücke zwischen dem, was du meinst, und dem, was ein Sprachmodell aus deinen Worten erkennen kann, bewusst zu schließen. In der Praxis heißt das, die Aufgabe, die Zielgruppe und das gewünschte Ausgabeformat zu nennen, den Kontext bereitzustellen, den das Modell nicht kennt, und die Formulierung anhand dessen zu überarbeiten, was an der ersten Antwort genau falsch war. Es geht weniger um clevere Formulierungen als darum, Mehrdeutigkeiten zu beseitigen – deshalb lässt es sich wie eine Debugging-Fähigkeit üben, statt wie ein Trick auswendig gelernt zu werden.

Ja, allerdings aus einem engeren Grund als noch vor einigen Jahren: Modelle brauchen keine magischen Formeln mehr, können aber weiterhin nicht selbst erschließen, wer deine Zielgruppe ist, welches Format du brauchst oder wie viel Spielraum du für falsche Vermutungen lässt. Die Debugging-Gewohnheit – den Fehler lesen, die Ursache benennen und genau die auslösende Sache beheben – bleibt über verschiedene Modellgenerationen hinweg nützlich, auch wenn oberflächliche Tricks veralten. Die Missionen von Prompting lernen & üben bauen auf dieser Gewohnheit auf und nicht auf den Eigenheiten eines bestimmten Modells.

Vier Gewohnheiten decken den größten Teil ab: Sag, für wen die Antwort bestimmt ist und wofür sie verwendet wird, stelle das benötigte Ausgangsmaterial bereit, statt anzunehmen, dass das Modell deine Situation kennt, nenne das genaue gewünschte Ausgabeformat und erkläre bei einer unpassenden Antwort präzise, was falsch war, statt von vorn anzufangen. Zwei oder drei ausgearbeitete Beispiele (Few-Shot-Prompting) schärfen Ton und Struktur schneller als eine längere schriftliche Beschreibung. Die frühen Kurse der App bauen jede dieser Fähigkeiten einzeln und mit praktischen Übungen auf.

Für die Lektionen selbst sind keine Programmierkenntnisse erforderlich – jede Idee wird in verständlicher Sprache mit Vorher-nachher-Beispielen für Prompts erklärt. Die 20 angeleiteten Projekte führen zwar kurze Python-Skripte innerhalb der App aus, aber dabei handelt es sich um Vorlagen, die du Schritt für Schritt ausfüllst und ausführst, nicht um Code, den du bereits beherrschen musst. Fortgeschrittene Themen wie Retrieval-Augmented Generation und die Orchestrierung mehrerer Agenten kommen später; in den frühen Kursen werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt.

Der Download ist kostenlos, und im kostenlosen Tarif werden Anzeigen eingeblendet. Kostenlos enthalten sind der erste Kurs, 2 Debugging-Missionen, das erste angeleitete Projekt, eine Frage an den AI-Mentor pro Tag und eine von AI generierte Lektion pro Woche. Pro schaltet alle Kurse und Lektionen, alle 20 Missionen und 20 Projekte, die unbegrenzte Nutzung des AI-Mentors, die Zertifikatsprüfung und eine werbefreie Nutzung frei – verfügbar wöchentlich, monatlich, jährlich oder als einmaliger lebenslanger Kauf.

Jede Mission beginnt mit einem Prompt, der auf eine konkrete und realistische Weise bereits fehlgeschlagen ist – etwa einer Antwort, die so vage ist, dass sie alles bedeuten könnte, einem Modell, das trotz der Aufforderung, „kurz zu sein“, weiter ausschweift, einer selbstsicheren Aussage, die im Quelldokument nie vorkam, oder einer Anfrage, die fehlschlägt, sobald ein Feld leer bleibt. Du liest den Fall, wählst aus den vorgegebenen Optionen die passende Lösung und erfährst in der Lektion, warum sie funktioniert. Insgesamt gibt es sieben einfache, acht mittelschwere und fünf schwierige Missionen.