📖 Wie funktioniert diese Oberfläche? (zum Aufklappen klicken)
▾
- Beginne mit dem Prompt-Builder auf dieser Seite. Fülle die vier Felder aus – der Prompt entsteht automatisch darunter.
- Kopiere den Prompt und füge ihn in ein KI-Tool ein (ChatGPT, Claude, Gemini). Vergleiche das Ergebnis.
- Arbeite die Module links durch – von den Grundlagen bis zu den komplexen Workflows. Markiere jedes Modul am Ende als erledigt.
- Nutze die Werkzeuge (Prompt-Check, Lernpfad-Designer, Bibliothek) für vertiefende Übungen.
- Alles wird automatisch gespeichert. Du kannst jederzeit pausieren und später weitermachen.
💡 Neu im Thema? Starte mit Modul 1 und geh der Reihe nach vor. Wer schon Erfahrung hat, springt direkt rein.
Was ist Prompting?
Prompting heißt: einer KI eine klare Anweisung geben. Ein guter Prompt nennt eine Rolle, den Kontext, ein klares Ziel und das gewünschte Format. Je klarer der Prompt, desto nützlicher die Antwort.
🧱 Der Prompt-Builder
Fülle die vier Felder aus – der fertige Prompt entsteht automatisch darunter. Du musst nicht alle Felder befüllen; jedes Feld macht den Prompt besser.
Welche Rolle soll die KI einnehmen? (Wer antwortet?)
Was ist die Situation? Lernstand, Hintergrund, Zielgruppe? (Für wen?)
Was soll die KI konkret tun? Starte mit einem Verb! (Was soll passieren?)
Wie soll die Ausgabe aussehen? Länge, Struktur, Ton, Sprache? (Wie?)
✨ Dein Prompt – bereit zum Kopieren
Fülle die vier Felder oben aus – dein Prompt erscheint hier automatisch …
📝 Freier Prompt-Editor
⚡
Zero-Shot Prompting
Eine klare Anweisung – ohne Beispiel.
📖 So gehst du vor
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- Lies die kurze Erklärung: Was ist Zero-Shot und wann hilft es?
- Nutze den Zero-Shot-Generator: Thema, Zielgruppe und Ziel eingeben – der Prompt entsteht automatisch.
- Klicke ein Beispiel-Kärtchen an, um es in den Editor zu laden.
- Schreibe deinen eigenen Zero-Shot-Prompt und teste ihn in einem KI-Tool.
- Markiere das Modul danach als erledigt.
Was ist Zero-Shot?
Du gibst eine klare Anweisung – ganz ohne Beispiel. Die KI versteht die Aufgabe allein aus deinem Text. Gut für einfache Erklärungen, Zusammenfassungen und klar umrissene Aufgaben.
Merkmale eines guten Zero-Shot-Prompts
Ein klares Verb am Anfang · eine konkrete Zielgruppe · das gewünschte Format · kurzer, relevanter Kontext · keine Füllwörter.
🛠️ Zero-Shot-Generator
✨ Generierter Zero-Shot-Prompt
Fülle die Felder oben aus …
📖 Beispiel-Prompts – zum Laden anklicken
🌍 Klimawandel
Erkläre „Klimawandel" in 5 Sätzen für Grundschüler:innen …
→ in den Editor laden
🍎 Schwerkraft
Du bist Physiklehrerin. Erkläre Schwerkraft für 10-Jährige …
→ in den Editor laden
📝 Zusammenfassen
Fasse folgenden Text in 3 Stichpunkten zusammen …
→ in den Editor laden
🏋️ Deine Aufgabe
Schreibe einen eigenen Zero-Shot-Prompt zu einem Thema aus deinem Fach oder Alltag. Nutze den Generator, kopiere den Prompt und teste ihn in einer KI deiner Wahl.
✏️ Dein Übungs-Prompt
💭 Reflexion: Was passiert, wenn du die Zielgruppe weglässt? Probiere es aus.
🎯
One-Shot & Few-Shot
Zeig der KI Beispiele – sie erkennt das Muster.
📖 So gehst du vor
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- Schreibe im ersten Feld die Aufgabe (was soll die KI tun?).
- Fülle die Beispiel-Paare aus: links der Input, rechts der gewünschte Output. Zwei Beispiele sind ideal.
- Gib im letzten Feld deinen neuen Input ein – den Fall, den die KI analog bearbeiten soll.
- Kopiere den Prompt und teste ihn. Bei Bedarf weitere Beispiele hinzufügen.
💡 One-Shot = 1 Beispiel, Few-Shot = 2–5 Beispiele. Mehr Beispiele = klareres Muster.
Was ist Few-Shot?
Du zeigst der KI ein oder mehrere Eingabe-Ausgabe-Paare als Vorlage. Die KI erkennt das Muster und wendet es auf neue Eingaben an. Ideal für einen bestimmten Stil, ein festes Format – oder wenn Zero-Shot nicht präzise genug ist.
🎯 Schritt 1: Aufgabe definieren
📎 Schritt 2: Beispiel-Paare Input → Output
Links: Was wird eingegeben? Rechts: Wie soll die Antwort aussehen?
✨ Schritt 3: Neuer Input
✨ Generierter Few-Shot-Prompt
Füge Aufgabe, Beispiele und neuen Input hinzu …
🏋️ Deine Aufgabe
Bring der KI mit 2 Beispielen bei, wie du Fachbegriffe erklären möchtest – dann lass sie selbst einen neuen Begriff erklären.
📐
Struktur & Klarheit
Markdown, Abschnitte und Formate – so liest die KI deinen Prompt besser.
📖 So gehst du vor
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- Lies die Erklärung: Warum macht Struktur im Prompt einen Unterschied?
- Probiere die Struktur-Bausteine aus – klicke ein Element, um es in den Editor einzufügen.
- Vergleiche einen unstrukturierten und einen strukturierten Prompt im Vorher/Nachher.
- Nutze den Strukturierungs-Generator: freien Prompt eingeben, strukturierte Version erhalten.
💡 Struktur hilft vor allem bei langen, mehrteiligen Aufgaben – die KI verarbeitet Abschnitte nacheinander.
Warum Struktur im Prompt?
KI-Modelle lesen Prompts wie einen Text: Klare Abschnitte, Überschriften und Formatierung helfen, Aufgaben zu trennen, Rollen zu verstehen und Ausgaben präziser zu gestalten. Ein strukturierter Prompt liefert im Schnitt bessere Antworten als ein ungegliederter Fließtext.
📝 Markdown in Prompts – wichtigste Elemente
Klicke einen Baustein, um ihn in den Editor unten einzufügen:
Überschriften & Abschnitte
Listen
Hervorhebungen & Code
Tabellen
Strukturelle Prompt-Muster
🔀 Vorher / Nachher
❌ Unstrukturiert
erkläre mir ki und was das ist und wie es funktioniert und gib mir beispiele und erkläre auch deep learning und neural networks und was der unterschied ist außerdem wie man das in der schule einsetzt und ob es gefährlich ist
✅ Strukturiert
## Rolle
Du bist eine Informatiklehrerin für die Sekundarstufe.
## Aufgabe
Erkläre die folgenden Konzepte getrennt voneinander:
1. Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?
2. Was ist Deep Learning? Was ist der Unterschied zu KI?
3. Was sind Neuronale Netze?
## Format
- Jedes Konzept in einem separaten Abschnitt
- Max. 4 Sätze pro Konzept
- Ein Alltagsbeispiel pro Konzept
- Abschließend: 2 Sätze zu Chancen und Risiken im Schulkontext
Warum ist das besser?
Der strukturierte Prompt trennt die drei Konzepte, definiert das Format und begrenzt die Länge. Die KI kann jeden Teilauftrag separat bearbeiten, statt alles in einem Fließtext zu vermischen.
✨ Strukturierungs-Generator
Gib einen freien, unstrukturierten Prompt ein – klicke auf „Strukturieren" für eine verbesserte Version:
✨ Strukturierter Prompt
Gib einen Prompt ein und klicke auf „Strukturieren" …
✏️ Übungs-Editor
Nutze die Bausteine oben. Beachte: Nicht jeder Prompt braucht viel Markdown – weniger ist oft mehr.
📐 Dein strukturierter Prompt
Wann kein Markdown?
Kurze, direkte Fragen brauchen keine Formatierung: „Was ist 17 × 23?" oder „Übersetze diesen Satz" sind ohne Markdown besser. Struktur hilft bei mehrteiligen Aufgaben, langen Kontexten oder festen Ausgabeformaten.
💭 Reflexion: Wann hilft Markdown – und wann ist es zu viel? Denk an 3 Situationen aus deinem Alltag.
🔄
Iteratives Prompting
Gute Prompts entstehen selten beim ersten Versuch.
📖 So gehst du vor
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- Schreibe oder lade einen Ausgangsprompt. Tipp: Starte bewusst einfach und unvollständig.
- Wähle eine Überarbeitungsoption aus den Chips – z.B. „Einfacher", „Mehr Beispiele" oder „Kürzer".
- Jede Option erzeugt eine neue Version. Vergleiche die Versionen.
- Klicke bei einer guten Version auf „Als Basis nutzen" und überarbeite weiter.
- Reflexion: Welche Überarbeitung hat den größten Unterschied gemacht?
Was ist iteratives Prompting?
Statt den perfekten Prompt auf Anhieb zu suchen, startest du einfach und verbesserst schrittweise. Jede Überarbeitung macht den Prompt präziser und wirkungsvoller.
1️⃣ Dein Ausgangsprompt
🔧 Schritt 2: Verbesserungsdimension wählen
Klicke eine Option – eine verbesserte Version erscheint automatisch darunter.
🏋️ Deine Aufgabe
Überarbeite deinen Ausgangsprompt mindestens 3-mal. Vergleiche die Versionen – was wurde besser?
💭 Reflexion: Welche Überarbeitungsschritte haben den größten Qualitätssprung gebracht? Warum?
🪞 Deine Reflexionsnotizen
🧩
Chain-of-Thought
Die KI zeigt ihren Denkweg – nicht nur das Ergebnis.
📖 So gehst du vor
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- Gib ein Problem oder eine Aufgabe ein (z.B. eine Mathe- oder Planungsaufgabe).
- Wähle den Aufgabentyp – der Generator formuliert den passenden CoT-Prompt.
- Kopiere den Prompt und teste ihn. Die KI erklärt jeden Schritt.
- Nutze die Bausteine unten, um eigene CoT-Elemente einzubauen.
💡 CoT hilft besonders bei Mathematik, Logik, Planung und Textanalyse.
Was ist Chain-of-Thought?
Du forderst die KI auf, ihren Lösungsweg Schritt für Schritt sichtbar zu machen – statt nur das Ergebnis zu nennen. Das macht Antworten nachvollziehbarer, überprüfbarer und oft besser.
Hinweis zur Technik
CoT steuerst du über Formulierungen: Du weist das Modell an, Zwischenschritte zu erklären. Du siehst dabei nicht in interne Prozesse hinein.
🛠️ CoT-Prompt-Generator
✨ Generierter CoT-Prompt
Gib oben ein Problem ein …
📋 CoT-Bausteine – zum Einfügen anklicken
Diese Formulierungen kannst du an jeden Prompt anhängen, um schrittweises Denken einzufordern:
💭 Wann hilft Schritt-für-Schritt-Denken besonders? Bei welchen Aufgaben macht es keinen Unterschied?
✏️ Dein CoT-Übungs-Prompt
🌳
Tree-of-Thought
Entwickle mehrere Ideen – wähle den besten Weg.
📖 So gehst du vor
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- Gib deine Ausgangsfrage oder dein Problem ein.
- Beschreibe in den drei Ästen unterschiedliche Lösungsansätze oder Perspektiven.
- Markiere den vielversprechendsten Ansatz mit ⭐ oder verwirf ungeeignete mit ✕.
- Klicke auf „ToT-Prompt generieren" – der Prompt fordert die KI auf, alle Ansätze zu vergleichen.
💡 Tree-of-Thought hilft bei Entscheidungen, kreativen Aufgaben und komplexen Abwägungen.
Was ist Tree-of-Thought?
Statt nur einen Lösungsweg zu verfolgen, entwickelst du mehrere Ansätze gleichzeitig – wie ein Baum mit verschiedenen Ästen. Dann vergleichst du sie und wählst den besten. Das führt zu durchdachteren Ergebnissen.
🎯 Dein Problem oder deine Frage
🌳 Dein Denkbaum
Deine Frage / Dein Problem
✨ Tree-of-Thought-Prompt
Beschreibe die Denkpfade oben und klicke auf „Prompt generieren" …
⛓️
Prompt Chaining
Schritt für Schritt – jeder Prompt baut auf dem vorherigen auf.
📖 So gehst du vor
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- Beschreibe die übergeordnete Aufgabe – was soll am Ende entstehen?
- Fülle die Schritt-Prompts aus. Jeder Schritt hat eine eigene Aufgabe: Ziele klären → Ideen sammeln → Gliederung → Ausarbeiten.
- Wichtig: Jeder Prompt verweist auf den vorherigen! Ergänze z.B. „Nutze das Ergebnis aus Schritt X als Grundlage."
- Kopiere Schritt 1, teste ihn, dann Schritt 2 usw. Das Ergebnis jedes Schritts fließt in den nächsten.
💡 Chaining eignet sich für lange Texte, Planungsaufgaben und mehrstufige Analysen.
Was ist Prompt Chaining?
Statt alles in einen langen Prompt zu packen, zerlegst du die Aufgabe in aufeinanderfolgende Schritte. Das Ergebnis von Schritt 1 wird der Kontext für Schritt 2 – und so weiter. Qualität durch Struktur.
🎯 Übergeordnetes Ziel
Das Chaining-Prinzip
Schritt 1 → Ergebnis kopieren → als Kontext in Schritt 2 einfügen → Ergebnis kopieren → Schritt 3 … So entsteht durch strukturiertes Vorgehen ein hochwertiges Endprodukt.
🎭
Prompt-Orchestrierung
Verschiedene Rollen – ein vollständiges Ergebnis.
📖 So gehst du vor
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- Beschreibe die Aufgabe, die aus mehreren Perspektiven betrachtet werden soll (z.B. einen Unterrichtsentwurf).
- Klicke die Rollen-Karten an, die du aktivieren möchtest (grüne Umrandung = aktiv).
- Klicke auf „Orchestrierungs-Prompt generieren" – die KI antwortet nacheinander aus allen gewählten Rollen.
- Kopiere und teste. Jede Rolle liefert eine andere Perspektive.
💡 Tutor + Kritiker + Coach ist eine klassische Kombination für Feedback-Prompts.
Was ist Prompt-Orchestrierung?
Du weist der KI mehrere Rollen zu, die nacheinander aktiv werden. Jede Rolle betrachtet die Aufgabe aus einer anderen Perspektive – das Ergebnis ist ausgewogener und vollständiger als eine einzelne Antwort.
🎯 Aufgabe für alle Rollen
👥 Rollen auswählen – zum Aktivieren anklicken
Wähle 2–4 Rollen aus. Grüne Umrandung = Rolle ist aktiv.
Tutor
Erklärt verständlich & gibt Einblick
Kritiker
Findet Schwächen & Lücken
Coach
Motiviert & gibt Verbesserungstipps
Prüfer
Bewertet sachlich & zielorientiert
Gestalter
Verbessert Struktur & Aufbau
✨ Generierter Prompt
Wähle Rollen und gib eine Aufgabe ein …
🤖
Agentisches Prompting
Die KI plant, handelt und prüft sich selbst – du gibst das Ziel.
📖 So gehst du vor
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- Lies die Erklärung: Was heißt „agentisch" und wie unterscheidet es sich vom Chaining aus Modul 7?
- Nutze den Agenten-Generator: Ziel, Rolle, verfügbare Mittel und Erfolgskriterium eingeben.
- Der Generator baut daraus einen Prompt, der die KI selbst planen, handeln und prüfen lässt.
- Ergänze mit den Bausteinen unten (z.B. „Denke → Handle → Beobachte", Selbstkorrektur, Stopp-Kriterium).
- Kopiere den Prompt und teste ihn in ChatGPT, Claude oder Gemini. Prüfe das Ergebnis kritisch.
💡 Agentisches Prompting ist der Übergang von „Werkzeug" zu „Assistent": Du delegierst ein ganzes Ziel statt einzelner Schritte.
Was ist agentisches Prompting?
Du gibst der KI ein Ziel statt einer einzelnen Aufgabe – und einen Arbeitsmodus, in dem sie selbst plant, in Schritten handelt, ihre Zwischenergebnisse beobachtet und sich korrigiert, bis das Ziel erreicht ist. Aus einem einmaligen „Frage → Antwort" wird eine kleine Schleife: Planen → Handeln → Beobachten → Anpassen.
Unterschied zu Prompt Chaining (Modul 7)
Beim Chaining führst du Regie: Du kopierst Ergebnisse von Schritt zu Schritt. Beim agentischen Prompting übernimmt die KI die Regie – sie entscheidet selbst, welche Schritte nötig sind, führt sie aus und prüft sich. Du steuerst über Ziel, Regeln und ein klares Stopp-Kriterium.
🛠️ Agenten-Generator
Fülle die Felder aus – daraus entsteht ein agentischer Prompt mit Plan-, Handlungs- und Prüfschleife.
Als wer soll die KI handeln?
Das Gesamtergebnis – nicht der einzelne Schritt.
Was darf/soll die KI nutzen? Infos, Materialien, Annahmen.
Woran erkennt die KI, dass sie fertig ist?
✨ Generierter agentischer Prompt
Fülle die Felder oben aus – dein agentischer Prompt erscheint hier …
📋 Agentische Bausteine – zum Einfügen anklicken
Hänge diese Elemente an deinen Prompt an, um agentisches Verhalten zu verstärken:
Wichtig: Mensch bleibt in der Verantwortung
Je selbstständiger die KI arbeitet, desto wichtiger ist deine Kontrolle. Prüfe das Ergebnis, bevor du es einsetzt – gerade bei Fakten, Bewertungen oder Inhalten für Schüler:innen. Agentisch heißt nicht „unbeaufsichtigt".
🏋️ Deine Aufgabe
Formuliere ein echtes Ziel aus deinem Alltag (z.B. „Plane eine Elternabend-Präsentation") als agentischen Prompt. Lass die KI erst einen Plan zeigen, dann arbeiten – und prüfe, wo du eingreifen möchtest.
✏️ Dein agentischer Übungs-Prompt
💭 Reflexion: Bei welchen Aufgaben möchtest du mehr Kontrolle behalten – und wo darf die KI selbstständiger arbeiten?
🚀
Freies Prompt-Training
Kombiniere alle Techniken – dein freier Übungsraum.
📖 So nutzt du diesen Raum
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- Schreibe im Editor einen eigenen Prompt – kombiniere beliebige Techniken aus den Modulen.
- Nutze die Reflexionsfragen als Inspiration und halte deine Gedanken im Reflexionsfeld fest.
- Speichere besonders gute Prompts als Favoriten – sie bleiben dauerhaft erhalten.
- Besuche die Muster-Bibliothek (linke Navigation) für weitere Vorlagen.
Glückwunsch – du bist im freien Modus!
Du hast alle Techniken kennengelernt – von Zero-Shot bis agentischem Prompting. Hier kannst du alles kombinieren, eigene Prompts entwickeln und deine Favoriten für später speichern.
🚀 Freier Prompt-Editor
⭐ Gespeicherte Favoriten
Noch keine Favoriten. Klicke oben auf „Als Favorit speichern"!
💭 Reflexionsfragen
Welche Prompting-Technik hat dir am meisten gebracht? Warum?
In welchen Alltagssituationen könnte gutes Prompting dir konkret helfen?
Was ist der wichtigste Unterschied zwischen einem guten und einem schlechten Prompt?
🪞 Deine Reflexion
✅
Prompt-Check
Lass deinen Prompt analysieren und verbessern.
📖 So nutzt du den Prompt-Check
▾
- Füge deinen Prompt in das Textfeld ein – oder lade ein Beispiel.
- Klicke auf „Prompt analysieren". Die Bewertung erscheint sofort.
- Sieh dir die 7 Kriterien an (Balken = je höher, desto besser) sowie Stärken und Vorschläge.
- Kopiere die verbesserte Version und teste sie.
📝 Prompt zum Analysieren
🗺️
Lernpfad-Designer
Kombiniere Lernbausteine zu deinem eigenen Workflow.
📖 So nutzt du den Lernpfad-Designer
▾
- Klicke einen Baustein an – er wird zu deinem Lernpfad hinzugefügt. Oder zieh ihn per Drag & Drop ins Pfad-Feld.
- Ordne die Bausteine sinnvoll an. Klicke auf ✕, um einen zu entfernen.
- Klicke auf „Lernpfad-Prompt generieren" – ein fertiger Prompt entsteht.
- Kopiere ihn als Basis für eine strukturierte Lernsequenz.
🧱 Verfügbare Lernbausteine – zum Hinzufügen anklicken
🧠 Verstehen
🔍 Analysieren
📋 Strukturieren
✨ Generieren
💭 Reflektieren
🔧 Verbessern
🏋️ Üben
⭐ Bewerten
🗺️ Dein Lernpfad
Klicke auf Bausteine oben oder zieh sie hierher …
✨ Lernpfad-Prompt
Füge Bausteine hinzu und generiere den Prompt …
📚
Muster-Bibliothek
Klicke ein Muster – es wird sofort in den Builder geladen.
So nutzt du die Bibliothek
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