Wie man Modelle so füttert, dass etwas Brauchbares rauskommt. Prompt-Strategien, Context-Engineering und der Aufbau verlässlicher KI-Systeme.
Fünf Prompt-Vorlagen für die Aufgaben, die im Arbeitsalltag ständig anfallen: Extraktion, Klassifikation, Analyse, Recherche und Texte. Zum Kopieren, Anpassen und Weitergeben ans Team – plus die zwei Querschnittsregeln, die jede Vorlage besser machen.
Reasoning-Modelle wollen anders angesprochen werden als klassische LLMs – wer beide gleich promptet, verschenkt Qualität oder Geld. Wann welcher Modelltyp die richtige Wahl ist, was ihm hilft, was ihm schadet und welche Few-Shot-Regeln 2026 gelten.
CO-STAR, RISEN, RTF – die Akronym-Frameworks von 2023 sind Checklisten, keine Best Practice mehr. Was moderne LLMs stattdessen brauchen, welche Prompt-Tricks du streichen kannst und eine Vorlage, die du direkt an dein Team weiterreichen kannst.
Reasoning ist zum Default geworden – bezahlt wird jeder Denk-Token zum Output-Preis. Warum die Mehrheit der KMU-Aufgaben kein Denkmodell braucht, wo Reasoning wirklich trägt und wie du mit drei Fragen routest, statt Dauervollgas zu bezahlen.
Marker, Validierungs-Rollen, ein Tribunal aus fünf simulierten Experten: Viele Prompts sollen sich selbst prüfen. Nur sichert die Hälfte davon nichts ab. Drei Sorten QA-Gates, sortiert nach Wirkung – und warum das stärkste nie dasselbe Modell auswertet, das den Text geschrieben hat.
Jeder produktive Prompt wandert bei mir in ein Git-Repo – mit SemVer, manuellem Changelog und Doku außerhalb des Prompts. Warum das mehr ist als Ordnungsliebe, was Regressionstests realistisch leisten und ab wann Git allein nicht mehr reicht.
Context Engineering ist die Disziplin hinter zuverlässigen KI-Systemen – und Prompt Engineering nur ein Baustein davon. Woher der Begriff kommt, warum mehr Kontext nicht automatisch besser ist und was das für KMU heißt.
Es ist eine Geschichte voller Leiden, voller langer Tage und noch viel längerer Nächte. Wer in jüngerer Vergangenheit um drei Uhr morgens debuggt hat, warum
Das Modell soll vor der Antwort kurz planen, Annahmen offenlegen, Edge Cases benennen. Klingt vernünftig – und war es lange auch. Stand Juni 2026 ist die
Das wird etwas länger heute – die Recherche war sehr ergiebig und obendrauf kann ich auch noch reichlich eigene Erfahrungswerte beisteuern. Der Holzhammer kurz und bündig: