Beyond Code Generation: So entwickelst du Texte kontinuierlich weiter mit generativer KI

Bei der Erstellung von Texten und Artikeln ist ein gutes Prompting ebenso wichtig wie beim Coden. Je nachdem, worüber man schreiben möchte, eignen sich verschiedene LLMs besser oder schlechter. Wir zeigen Ihnen, wie man aus den KI-Systemen das Optimum herausholt.

1. Einführung in generative KI

Was ist generative KI?

Generative KI bezeichnet Systeme, die aus vorhandenen Daten neue Inhalte erzeugen können. Dazu gehören z. B. Texte, Bilder, Code, Musik oder Videos. Die bekanntesten Werkzeuge basieren auf sogenannten Large Language Models (LLMs), also großen Sprachmodellen, die auf riesigen Datenmengen trainiert wurden.

Diese Modelle lernen statistische Muster und Wahrscheinlichkeiten von Wörtern, Sätzen und Bedeutungen. So können sie auf Texteingaben (Prompts) passende Ausgaben generieren, die erstaunlich menschlich wirken.

Wofür wird generative KI eingesetzt?

• Texterstellung: Artikel, Blogposts, Skripte, Zusammenfassungen, Reden
• Coding: Programmierhilfe, Code-Vervollständigung, Tests, Debugging
• Planung: Projektplanung, Reisepläne, Zeitmanagement
• Lernen: Erklärungen, Quiz, Lernhilfen, Beispiele
• Datenanalyse: Tabellen auswerten, Reports generieren, visuelle Darstellungen

Kurzporträts wichtiger LLMs

Was heißt „kontinuierliche Textentwicklung“?

Statt nur eine Antwort zu generieren und diese manuell zu überarbeiten, kannst du mit der KI Schritt für Schritt zusammenarbeiten. Durch gezielte Nachfragen, Revisionen und kreative Impulse wird ein Text so iterativ verbessert. Du gehst in eine echte Co-Creation mit dem Modell.

2. Grundlagen des Prompt-Designs

Was ist ein Prompt?

Ein Prompt ist eine Eingabeaufforderung, mit der du dem LLM sagst, was du willst. Er kann ein Satz, eine Frage oder ein komplexes Szenario sein. Die Qualität des Outputs hängt direkt von der Qualität des Prompts ab.

Prompt-Typen

Einflussfaktoren

• Tonfall: freundlich, sachlich, emotional, werblich?
• Struktur: Bulletpoints? Fließtext? Gliederung?
• Klarheit: Was soll enthalten sein? Was nicht?
• Kontext: Vorwissen, Zielgruppe, Formatvorgabe?

Modellanpassung

• Systemnachrichten: „Du bist ein erfahrener Texter …“
• Persona: „Handle wie ein Marketingexperte.“

3. Best Practices für gutes Prompting

Konkrete vs. kreative Prompts

• Konkret: „Fasse diesen Text in 3 Bulletpoints zusammen.“
• Kreativ: „Erfinde einen Dialog zwischen zwei Katzen über Wetter.“

Rollen gezielt nutzen

„Du bist ein…“:

• erfahrener Lehrer
• kritischer Journalist
• kreativer Texter

Schritt-für-Schritt-Anweisungen

Chain-of-Thought-Technik: Lass das Modell denken.

• „Erkläre den Rechenweg in mehreren Schritten.“

Formatierungen einsetzen

• Listen (z. B. Checklisten)
• Tabellen (z. B. Pro-Kontra)
• Code-Blöcke (z. B. Markdown, HTML)

Ambiguitäten vermeiden

Nicht: „Schreibe eine gute Einleitung.“
Besser: „Schreibe eine Einleitung für einen Artikel über die Vorteile von Solarstrom in Deutschland.“

4. Beispiele für effektives Prompting

Vorher-Nachher

Vorher: „Schreib mir was über KI.“

Nachher: „Erstelle eine Übersicht in 3 Absätzen über die Vorteile generativer KI in der Bildung. Verwende eine sachliche Sprache und füge Beispiele ein.“

Anwendungsbeispiele

Kreatives Schreiben

Prompt: „Schreibe einen Fantasy-Kapitelanfang in der Ich-Perspektive.“

Coding

Prompt: „Schreibe eine Python-Funktion, die eine Liste sortiert und dabei Duplikate entfernt.“

Lernen & Nachhilfe

Prompt: „Erkläre den Dreisatz für Schüler der 7. Klasse mit Beispiel.“

Recherche & Planung

Prompt: „Erstelle einen 5-Tage-Reiseplan für Kyoto mit Fokus auf Kultur und Natur.“

5. Fortgeschrittene Techniken

Chain-of-Thought

Beispiel: „Begründe Schritt für Schritt, warum erneuerbare Energien wirtschaftlich sinnvoll sind.“

Few-shot Prompting

Beispiel:
„So funktioniert es:

1. …
2. …
   Jetzt schreibe eine weitere Erklärung zum Thema Recycling.“

Multimodal (falls unterstützt)

Prompt: „Analysiere dieses Bild (Bild hochladen) und beschreibe die Szene.“

Strukturierte Ausgabe

• „Gib die Daten in JSON-Format zurück.“
• „Erstelle eine Markdown-Tabelle mit den Vor- und Nachteilen.“

Iterative Entwicklung

• „Mache den Text emotionaler.“
• „Füge eine Zusammenfassung hinzu.“
• „Baue eine Expertenmeinung ein.“
• „Strukturiere den Text für eine PowerPoint-Präsentation.“

6. Modellspezifische Hinweise

Tipp: Teste deine Prompts über verschiedene Modelle hinweg und vergleiche die Ausgaben.

7. Häufige Fehler beim Prompten

• Zu ungenau: „Mach mir einen Bericht.“
• Kontext vergessen: „Mach weiter“ (aber ohne Bezug zur Vorlage)
• Ziel unklar: Was soll entstehen? Für wen? Wozu?
• Kein Feedback eingebaut: Folgefragen nicht genutzt

8. Zusätzliche Ressourcen

Tools und Plattformen

• FlowGPT
• PromptHero
• PromptBase

Communities

• Reddit: r/ChatGPT, r/PromptEngineering
• Discord-Server zu GPT, Claude & Co.
• OpenPrompting.org

Prompt-Vorlagen

• GitHub-Sammlungen
• Webseiten mit Prompt-Datenbanken

Fazit: Co-Creation statt Copy-Paste

Wer KI sinnvoll nutzt, holt sich nicht nur einmal Output ab, sondern arbeitet mit der Maschine zusammen. Durch gezieltes Prompting, Nachfragen und Anpassen wird die KI zum echten Partner im kreativen Prozess. Es ist wie Brainstorming, nur mit einem Modell, das nie müdet wird.

Tipp zum Schluss:
Experimentiere, iteriere, dokumentiere. Je besser du dein Prompting verstehst, desto wertvoller wird KI für deine Arbeit.