Hallo Mareike,
vielen Dank für deinen sehr strukturierten und reflektierten Beitrag. Man merkt sofort, dass du dich intensiv mit dem Thema auseinandergesetzt hast. Du hast deinen Lernprozess von einfachen, wenig spezifischen Prompts bis hin zu einem klar aufgebauten Meta-Prompt sehr nachvollziehbar beschrieben. Dein Vorher-Nachher-Vergleich macht deutlich, dass du die zentralen Erfolgsfaktoren für gutes Prompting erkannt hast: präzise Rollenbeschreibung, Kontext, Struktur, Formatvorgaben und Beispielformulierungen.
Besonders gut gefällt mir, dass du auch deine kritische Sicht auf die Antworten teilst. Du sprichst einen wichtigen Punkt an: Trotz guter Prompts können KI-Antworten variieren oder mal ungenau sein. Dein Hinweis, die Ergebnisse immer auf Plausibilität zu prüfen, ist ein wertvoller Tipp. Genau dieses Bewusstsein gehört zu professionellem Prompt-Engineering dazu.
Dein entwickelter Meta-Prompt zeigt, dass du dir überlegt hast, wie du deine Anforderungen wie Textlänge, Struktur und Iterationsschleifen klar steuerst. Sehr gut finde ich auch deinen Gedanken, gezielt auf Widersprüche zu achten und die KI um Begründungen zu bitten. Das bringt noch mehr Nachvollziehbarkeit in die Ergebnisentstehung.
Für deine weitere Vertiefung kannst du überlegen, ob du deine Bewertungskriterien für die Ergebnisse noch stärker standardisierst. So könntest du zum Beispiel kleine Checklisten entwickeln, nach denen du die Ergebnisse systematisch vergleichst. Das hilft dir, die Qualität besser einzuschätzen und Unterschiede zwischen Tools oder Antwortvarianten objektiver zu bewerten.
Insgesamt ist dein Beitrag ein sehr gutes Beispiel dafür, wie man mit klaren Schritten und kritischem Blick immer mehr aus den Prompts herausholt. Vielen Dank, dass du deine Erfahrungen so anschaulich teilst!
vielen Dank für deinen sehr strukturierten und reflektierten Beitrag. Man merkt sofort, dass du dich intensiv mit dem Thema auseinandergesetzt hast. Du hast deinen Lernprozess von einfachen, wenig spezifischen Prompts bis hin zu einem klar aufgebauten Meta-Prompt sehr nachvollziehbar beschrieben. Dein Vorher-Nachher-Vergleich macht deutlich, dass du die zentralen Erfolgsfaktoren für gutes Prompting erkannt hast: präzise Rollenbeschreibung, Kontext, Struktur, Formatvorgaben und Beispielformulierungen.
Besonders gut gefällt mir, dass du auch deine kritische Sicht auf die Antworten teilst. Du sprichst einen wichtigen Punkt an: Trotz guter Prompts können KI-Antworten variieren oder mal ungenau sein. Dein Hinweis, die Ergebnisse immer auf Plausibilität zu prüfen, ist ein wertvoller Tipp. Genau dieses Bewusstsein gehört zu professionellem Prompt-Engineering dazu.
Dein entwickelter Meta-Prompt zeigt, dass du dir überlegt hast, wie du deine Anforderungen wie Textlänge, Struktur und Iterationsschleifen klar steuerst. Sehr gut finde ich auch deinen Gedanken, gezielt auf Widersprüche zu achten und die KI um Begründungen zu bitten. Das bringt noch mehr Nachvollziehbarkeit in die Ergebnisentstehung.
Für deine weitere Vertiefung kannst du überlegen, ob du deine Bewertungskriterien für die Ergebnisse noch stärker standardisierst. So könntest du zum Beispiel kleine Checklisten entwickeln, nach denen du die Ergebnisse systematisch vergleichst. Das hilft dir, die Qualität besser einzuschätzen und Unterschiede zwischen Tools oder Antwortvarianten objektiver zu bewerten.
Insgesamt ist dein Beitrag ein sehr gutes Beispiel dafür, wie man mit klaren Schritten und kritischem Blick immer mehr aus den Prompts herausholt. Vielen Dank, dass du deine Erfahrungen so anschaulich teilst!
Beste Grüße!