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Wenn Sie Besprechungsnotizen regelmäßig in eine Zusammenfassung mit Aufgaben und Verantwortlichen verwandeln, brauchen Sie mehr als jedes Mal dieselbe lange Anweisung. Der Prompt beschreibt den konkreten Auftrag; ein wiederverwendbarer Workflow hält die gleichbleibenden Prüfschritte und Qualitätsregeln fest. Bei umfangreichen Aufgaben können klar abgegrenzte Schritte helfen, Material, Zwischenergebnis und nächste Aufgabe übersichtlich zu halten.
Was Prompt, Kontext, Skill und Prompt-Kette bedeuten
- Prompt: die Anweisungen für eine konkrete Interaktion, etwa „Fasse diese Besprechungsnotizen zusammen und liste Aufgaben mit Verantwortlichen auf.“ Wirksame Prompts benennen Aufgabe, gewünschtes Ergebnis und relevante Vorgaben klar und spezifisch. OpenAI beschreibt Prompt Engineering als das Formulieren wirksamer Anweisungen.
- Kontext: das Material und Hintergrundwissen, das für die Antwort relevant ist. Dazu können eingefügte Notizen, Dateien oder Informationen gehören, die über Retrieval bereitgestellt werden. Kontext ist nicht dasselbe wie eine Anweisung: Notizen sind Quellmaterial, „Extrahiere daraus Entscheidungen“ ist eine Anweisung.
- Skill oder wiederverwendbarer Workflow: ein strukturierter Ablauf für eine wiederkehrende Aufgabe, beispielsweise mit stabilen Prüfschritten, Ausgabeformat und Qualitätskriterien. OpenAI Academy beschreibt Skills als „structured, reusable workflows“. Das ist ein Workflow-Konzept und nicht automatisch ein bestimmtes API-Feature.
- Prompt-Kette: eine Folge von Arbeitsschritten, bei der ein Zwischenergebnis als Eingabe für den nächsten Schritt dient. Zum Beispiel: Material sammeln, Kernaussagen herausarbeiten, Ergebnis prüfen und in ein Zielformat bringen.
Was in den einzelnen Prompt gehört
Für eine einzelne Aufgabe reicht häufig eine klare Anweisung samt passendem Kontext. Bei den Besprechungsnotizen könnte die konkrete Anfrage lauten:
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Erstelle aus den folgenden Besprechungsnotizen eine knappe Zusammenfassung. Liste anschließend jede vereinbarte Aufgabe mit der genannten verantwortlichen Person und Frist auf. Erfinde keine fehlenden Angaben; schreibe „nicht angegeben“, wenn Person oder Frist aus den Notizen nicht hervorgeht.
### Besprechungsnotizen
[Notizen hier einfügen]Die Anweisung beschreibt, was zu tun ist und wie die Antwort aussehen soll. Der abgegrenzte Abschnitt enthält das Material. Eine Trennung mit Markierungen wie ### oder Anführungszeichen macht die Rolle des Materials deutlich. Das OpenAI Help Center empfiehlt, Anweisungen an den Anfang zu setzen und Anweisung und Kontext etwa mit ### oder dreifachen Anführungszeichen zu trennen: Best Practices für Prompt Engineering.
The Tool Desk
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- Fügen Sie Hintergrundmaterial ein oder rufen Sie es ab, wenn es für die Entscheidung oder Ausgabe nötig ist.
- Benennen Sie die gewünschte Ausgabe, etwa Zusammenfassung, Tabelle oder Aufgabenliste, statt nur das Thema zu nennen.
- Geben Sie Grenzen vor, die für die Aufgabe zählen: zum Beispiel keine fehlenden Verantwortlichen zu erfinden.
- Vermeiden Sie Material, das für die konkrete Aufgabe nichts beiträgt. Mehr Kontext garantiert nicht automatisch eine bessere Antwort.
Bei großem oder veränderlichem Material kann Retrieval geeigneter sein, als den gesamten Bestand in jede Anfrage zu kopieren. Die aktuelle OpenAI-API-Dokumentation zu Prompt Engineering nennt Vektordatenbanken und die eingebaute File Search als Wege, zusätzlichen Kontext bereitzustellen.
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Wann aus einer Anfrage ein wiederverwendbarer Workflow wird
Wenn Aufgabe, Ausgabeformat und Qualitätsmaßstäbe bei jeder Ausführung ähnlich bleiben, können Sie diese stabilen Bestandteile als Workflow-Anweisung festhalten. Die jeweils neuen Notizen und besondere Wünsche gehören dann in die konkrete Anfrage. OpenAI Academy fasst diese Trennung so: „Use them for stable preferences (role, tone, formats), and use the chat prompt itself for the specific task at hand.“ Siehe Personalizing ChatGPT.
Beispiel: wiederkehrende Notizenauswertung
- Wiederverwendbar: Zusammenfassung knapp halten; Entscheidungen und Aufgaben getrennt ausgeben; nur in den Notizen belegte Personen und Fristen nennen; fehlende Angaben kennzeichnen.
- Pro Anfrage: die aktuellen Notizen, eine besondere Zielgruppe oder eine abweichende Länge angeben.
- Ergebnis: ein wiederholbarer Ablauf, dessen konkrete Eingabe mit jeder Besprechung wechselt.
Das ist eine praktische Workflow-Struktur, keine Aussage, dass jede gespeicherte Anweisung ein Skill im Sinne eines bestimmten Produkts ist. OpenAI weist in seiner API-Dokumentation zudem darauf hin, dass wiederverwendbare Prompt-Objekte in der API als deprecated gelten. Dieser zeitabhängige Hinweis betrifft diese API-Funktion; daraus folgt nicht, dass alle wiederverwendbaren Prompts oder Skills abgeschafft sind. Details stehen in der aktuellen Dokumentation zum Prompt Engineering.
Wann Sie einen umfangreichen Auftrag aufteilen sollten
Es gibt keinen allgemein belegten Wort-, Token- oder Schrittgrenzwert, ab dem jeder Prompt geteilt werden muss. Teilen Sie nach sinnvollen Arbeitsergebnissen: Ein Schritt sollte ein klares Zwischenergebnis liefern, das der nächste tatsächlich braucht. Das ist eine praktische Empfehlung, keine Garantie für bessere Resultate.
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Repair Windows errors before they cause bigger problemsFix Now →Scan for outdated or missing drivers - takes under a minuteDriver Scan →Ein Durchlauf ist oft passend, wenn …
- der Auftrag ein klares Ziel und ein überschaubares, relevantes Quellenmaterial hat;
- alle nötigen Vorgaben in einer Anfrage verständlich Platz finden;
- ein einzelnes Ergebnis genügt und kein eigenes Prüf- oder Umformungsstadium erforderlich ist.
Eine Kette kann helfen, wenn …
- die Aufgabe mehrere unterscheidbare Ziele oder Zwischenprodukte hat;
- umfangreiches Material erst gesichtet und anschließend zusammengeführt werden muss;
- ein späterer Schritt ein anderes Format oder eine andere Prüfung benötigt;
- der Kontext unübersichtlich wird oder die verfügbare Eingabegrenze zum Risiko wird.
Jedes Modell hat ein Kontextfenster, das begrenzt, wie viele Tokens als Eingabe verfügbar sind. Ein zu großer Prompt kann diese Grenze überschreiten und zu abgeschnittenen Ausgaben führen. Die einschlägigen Hinweise zu Kontext und Retrieval finden sich in der OpenAI-Dokumentation zum Prompt Engineering; die Dokumentation zu Conversation State erläutert außerdem, wie Gesprächszustand behandelt wird.
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Übergaben in einer Prompt-Kette klar formulieren
Ein Folgeschritt sollte nicht darauf angewiesen sein, dass das Modell sämtliche früheren Vorgaben noch kennt. In der dokumentierten API-Nutzung mit previous_response_id werden Instruktionen aus vorherigen Turns nicht erneut in den Kontext aufgenommen. Geben Sie deshalb bei einer Übergabe das benötigte Zwischenergebnis, die nächste Aufgabe und die weiterhin gültigen Qualitätskriterien explizit an. Das konkrete Verhalten ist in der OpenAI-Dokumentation zur Textgenerierung beschrieben.
Beispiel für drei abgegrenzte Schritte
- Material ordnen: Erfassen Sie aus den Notizen Entscheidungen, Aufgaben, genannte Personen und Fristen. Kennzeichnen Sie fehlende Angaben; ergänzen Sie nichts durch Vermutungen.
- Ergebnis prüfen: Vergleichen Sie die extrahierten Punkte mit den Notizen. Entfernen Sie unbelegte Aussagen und kennzeichnen Sie Unklarheiten.
- Zielformat erstellen: Formulieren Sie die geprüften Inhalte als kurze Zusammenfassung mit separater Aufgabenliste. Übergeben Sie dem Schritt die geprüften Punkte sowie die Format- und Qualitätsregeln.
Teilen Sie nicht allein deshalb auf, weil eine Anfrage „lang aussieht“. Eine zusätzliche Stufe lohnt sich vor allem, wenn sie ein unterscheidbares Ergebnis erzeugt oder Material und Vorgaben besser handhabbar macht. Bei jeder Übergabe sollte klar sein, welches Ergebnis weitergereicht wird, was als Nächstes zu tun ist und welche Regeln weiter gelten.
Quick Recap
Eine kurze Entscheidungshilfe
- Einmalige, überschaubare Aufgabe: ein klarer Prompt mit relevantem Kontext und gewünschtem Ausgabeformat.
- Wiederkehrende Aufgabe: stabile Prüfschritte, Formatregeln und Qualitätskriterien als wiederverwendbaren Workflow festhalten; die konkrete Eingabe pro Durchlauf ergänzen.
- Großer oder mehrteiliger Auftrag: in Schritte mit klaren Zwischenprodukten teilen und die nötigen Vorgaben an jeder Übergabe erneut nennen.
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