Wie man Modelle so füttert, dass etwas Brauchbares rauskommt. Prompt-Strategien, Context-Engineering und der Aufbau verlässlicher KI-Systeme.
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:
Ich schreibe diesen Beitrag nicht, weil Persona Prompting ein neues Thema wäre. Ich schreibe ihn, weil die Empfehlung, einem LLM eine Expertenrolle zuzuweisen, in den
CBP: Die Technik, die uns bis Anfang 2025 noch den Popo gerettet hat und nun manchmal im Weg steht. Constraint-Based Prompting, kurz CBP, gehört
Vorweg und ohne Umschweife: Meine Ausgangsthese war, dass rund 60% der Benchmarks, die zum Vergleich von LLMs herangezogen werden, Käse sind – zu realitätsfern, zu spezifisch,
Ich habe letzte Woche Gemini gebeten, Text-Assets für Google Ads zu generieren. Input: strukturiertes JSON mit Persona, Zielgruppe, USPs, etc. – sauber gebriefed, nichts vergessen.