Wie man Modelle so füttert, dass etwas Brauchbares rauskommt. Prompt-Strategien, Context-Engineering und der Aufbau verlässlicher KI-Systeme.
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: Meine Ausgangsthese war, dass rund 60% der Benchmarks, die zum Vergleich von LLMs herangezogen werden, Käse sind – zu realitätsfern, zu spezifisch, oder bei Reasoning
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.