Wirksame Folgeprompts schreiben

Ein Folgeprompt ist keine Beschwerde, sondern ein Korrektursignal, das das Modell zu einer besseren Ausgabe führt.

Wirksame Folgeprompts benennen konkret, was falsch war und was Sie stattdessen möchten. Vage Folgeprompts wie „Versuchen Sie es noch einmal“ oder „Das ist nicht ganz richtig“ geben dem Modell keine nützlichen Anhaltspunkte.

Wenn Sie einige wenige Muster zur Kurskorrektur beherrschen, können Sie fast jede Art von Ausgabeproblem schnell beheben.

Wenn eine Antwort zu lang, ausschweifend oder mit überflüssigem Inhalt gefüllt ist, verwenden Sie Muster zur Längenreduzierung:

• „Kürzen Sie die Antwort – zielen Sie auf 100 Wörter ab.“
• „Entfernen Sie den einleitenden Absatz und alle Füllsätze.“
• „Fassen Sie das Obige in drei Sätzen zusammen.“
• „Kürzen Sie den Text um die Hälfte, ohne die wichtigsten Punkte zu verlieren.“

Konkrete Angaben helfen: Wenn Sie dem Modell eine Zielwortzahl oder etwas Bestimmtes nennen, das entfernt werden soll, ist das wirksamer, als einfach nur „kürzer“ zu sagen.

Wenn eine Antwort zu allgemein oder oberflächlich ist, verwenden Sie Muster, die für mehr Genauigkeit sorgen:

• „Gehen Sie genauer auf das Preismodell ein.“
• „Nennen Sie konkrete Zahlen statt Prozentangaben.“
• „Konzentrieren Sie sich auf den Fall, dass der Benutzer ein Kleinunternehmen führt, nicht auf Großunternehmen.“
• „Die Ratschläge zur Sicherheit sind zu vage – nennen Sie die konkrete Schwachstelle und erklären Sie, wie sie behoben wird.“

Diese Muster lenken den Fokus des Modells auf den Aspekt, bei dem Sie mehr Tiefe benötigen.

Wenn eine Antwort Inhalte enthält, die Sie nicht benötigen, verwenden Sie Muster zum Entfernen:

• „Entfernen Sie den Teil zum historischen Kontext – ich benötige nur die aktuelle Situation.“
• „Löschen Sie die letzten beiden Aufzählungspunkte, sie gehören nicht zum Thema.“
• „Formulieren Sie den Text ohne den abschließenden Hinweisabsatz neu.“
• „Streichen Sie alles nach dem dritten Punkt und beenden Sie den Text dort.“

Verweisen Sie auf den konkreten Abschnitt, der entfernt werden soll. Die Aufforderung „Entfernen Sie die irrelevanten Teile“ ist mehrdeutig – das Modell könnte anderer Meinung sein, was irrelevant ist.

Wenn eine Antwort korrekt, aber abstrakt ist, verwenden Sie Muster zum Hinzufügen von Beispielen:

• „Fügen Sie nach jedem Aufzählungspunkt ein konkretes Beispiel hinzu.“
• „Veranschaulichen Sie den dritten Punkt anhand eines Beispiels aus der Praxis.“
• „Geben Sie für jede bewährte Vorgehensweise ein Codebeispiel vorher und nachher an.“
• „Fügen Sie für jede Empfehlung ein Gegenbeispiel hinzu, das zeigt, was Sie NICHT tun sollten.“

Beispiele machen abstrakte Ratschläge praktisch anwendbar. Dieses Muster ist besonders für Lehrinhalte und Anleitungen nützlich.

Wenn eine Antwort die richtigen Inhalte, aber die falsche Struktur hat, verwenden Sie Muster zur Neustrukturierung:

• „Formulieren Sie dies als Aufzählung um.“
• „Wandeln Sie dies in eine nummerierte Schritt-für-Schritt-Anleitung um.“
• „Teilen Sie dies mit H2-Überschriften in Abschnitte auf.“
• „Formatieren Sie dies als Vergleichstabelle: Feature | Option A | Option B.“

Folgeprompts zur Neustrukturierung bewahren den Inhalt und ändern nur die Darstellung. Sie sind risikoarm, da die Substanz bereits stimmt.

Sie können mehrere Korrekturmuster in einem einzigen Folgeprompt kombinieren:

„Formulieren Sie die obige Antwort als Aufzählungspunkte um, entfernen Sie den Abschnitt zum historischen Hintergrund und fügen Sie für jeden Punkt ein Codebeispiel hinzu. Bleiben Sie unter 300 Wörtern.“

Das ist effizienter, als vier separate Folgeprompts zu senden. Der kombinierte Folgeprompt sollte jedoch klar und gut lesbar bleiben. Wenn er zu komplex wird, teilen Sie ihn lieber in zwei Folgeprompts auf, statt einen verwirrenden Prompt zu verwenden.

Sie können die Korrektur durch Folgeprompts in einer Python-Pipeline automatisieren, indem Sie Korrekturanweisungen an den bisherigen Gesprächsverlauf anhängen:

Die wirksamsten Folgeprompts verankern sich an konkreten Teilen der vorherigen Antwort. Dadurch werden Mehrdeutigkeiten vermieden:

• Schwach: „Können Sie den zweiten Teil verbessern?“
• Stark: „Im Abschnitt mit dem Titel ‚Sicherheitsaspekte‘ sind die Ratschläge zu allgemein. Formulieren Sie diesen Abschnitt mit drei konkreten Firewall-Regeln neu.“

Wenn Sie einen bestimmten Abschnitt, Satz oder Punkt zitieren oder benennen, zwingen Sie das Modell, sich genau auf das zu konzentrieren, was Sie meinen.

Manchmal führt ein Korrekturmuster nicht zu der gewünschten Verbesserung. Anzeichen für einen festgefahrenen Gesprächsverlauf sind:

• Das Modell kehrt nach zwei Korrekturen zur selben Struktur zurück
• Es bestätigt Ihre Korrektur, macht aber weiterhin denselben Fehler
• Jede Korrektur behebt zwar das alte Problem, erzeugt aber ein neues

In diesem Fall ist es oft schneller, mit einem neu formulierten ursprünglichen Prompt von vorn zu beginnen, als weitere Korrekturen vorzunehmen. Diese Entscheidung behandeln wir in einer späteren Lektion.

Da Korrekturmuster wiederverwendbar sind, lohnt es sich, eine kleine persönliche Sammlung von Folgeprompt-Formulierungen anzulegen, die Sie regelmäßig verwenden:

• „Kürzen Sie die Antwort – Ziel: X Wörter.“
• „Fügen Sie für jeden Punkt ein konkretes Beispiel hinzu.“
• „Formulieren Sie dies als Aufzählungspunkte mit einer einzeiligen Zusammenfassung am Anfang um.“
• „Entfernen Sie den Hinweis / den historischen Hintergrund / die überflüssige Einleitung.“
• „Gehen Sie genauer auf [X] ein – nennen Sie konkrete Zahlen / Schritte / Code.“

Wenn Sie diese Formulierungen in einer Textdatei oder Notiz-App speichern, sparen Sie in jeder zukünftigen Sitzung Zeit.

Sie haben das Modell gebeten, eine Produktbeschreibung für eine Projektmanagement-App zu schreiben. Es hat einen 600 Wörter langen Aufsatz über die Geschichte, Philosophie, Kernfunktionen, Preise und den Vergleich mit Wettbewerbern der App erstellt. Sie benötigten jedoch nur eine 100 Wörter lange Beschreibung der Kernfunktionen für den Hero-Bereich einer Website.

Welcher Folgeprompt ist am wirksamsten?

Folgeprompts sind Korrektursignale, keine Beschwerden. Die fünf grundlegenden Muster – kürzen, konkretisieren, entfernen, Beispiele hinzufügen und neu formatieren – decken die große Mehrheit der Ausgabeprobleme ab, auf die Sie stoßen werden.

Die wichtigsten Grundsätze sind: Benennen Sie konkret, was falsch war, verankern Sie Ihre Anweisung im relevanten Abschnitt und kombinieren Sie bei Bedarf mehrere Muster. Wenn Folgeprompts nicht mehr funktionieren, sollten Sie einen Neuanfang in Betracht ziehen.

In der nächsten Lektion üben Sie mehrstufige Gespräche, die auf vorherigen Antworten aufbauen, statt sie zu korrigieren.