Die 15 häufigsten Prompting-Fehler (inkl. Lösungen)
Selbst erfahrene Nutzer machen diese Fehler beim Prompt Engineering. Bsharat et al. (2023) identifizierten systematische Schwachstellen in der Prompt-Formulierung, die die Leistung von LLMs beeinträchtigen. In diesem Artikel erklären wir die häufigsten Fehler und zeigen, wie du sie vermeiden kannst.
1. Zu vage Anweisungen
Das Problem:
Unspezifische Prompts führen zu generischen, wenig hilfreichen Antworten. Schulhoff et al. (2024) zeigen, dass spezifische Anweisungen die Qualität von LLM-Outputs signifikant verbessern.
Fehlerhaft:
Schreib was über MarketingLösung:
Erstelle eine 300-Wörter-Analyse über Content Marketing-Trends 2025
für B2B-SaaS-Unternehmen. Fokus auf messbare ROI-Strategien.Nutze die 5W-Regel: Was, Wer, Warum, Wie, Wann
2. Fehlender Kontext
Das Problem
Ohne Hintergrundinformationen kann die KI die Situation nicht richtig einschätzen.
Fehlerhaft:
Verbessere diesen Text: 'Unser Produkt ist gut.'Lösung:
Verbessere diesen Produkttext für unsere Premium-Kaffeemaschine (B2C,
Zielgruppe: Kaffee-Enthusiasten, Preispunkt: 499€).
Aktuell: 'Unser Produkt ist gut.'
Ziel: Emotionale, benefit-orientierte BeschreibungKontext = Zielgruppe + Situation + Ziel + Einschränkungen
3. Multi-Tasking im Prompt
Das Problem
Zu viele Aufgaben in einem Prompt überfordern das Modell und führen zu schlechteren Ergebnissen.
Fehlerhaft:
Analysiere unsere Website, schreibe neue Texte, erstelle eine
SEO-Strategie und entwickle Social Media Posts.Lösung:
Prompt 1: "Analysiere unsere Website (www.example.com) bezüglich UX und Content"
Prompt 2: "Basierend auf der Analyse: Erstelle optimierte Hero-Section-Texte"
Prompt 3: "Entwickle eine SEO-Strategie für die identifizierten Schwachstellen"Ein Prompt = Eine Hauptaufgabe. Nutze Folge-Prompts für komplexe Projekte.
4. Keine Rollendefiniton
Das Problem
Ohne definierte Rolle antwortet die KI aus einer generischen Perspektive.
Fehlerhaft:
"Wie kann ich meine Conversion Rate verbessern?"Lösung:
"Du bist ein erfahrener Conversion-Optimierungs-Experte mit 10 Jahren
E-Commerce-Erfahrung. Analysiere folgende Situation:
- Shop: Fashion-Einzelhandel
- Aktuelle CR: 1.8%
- Problem: Hohe Cart-Abandonment-Rate
Gib 5 priorisierte Optimierungsvorschläge."Je spezifischer die Rolle, desto expertenhafter die Antwort.
5. Unklares Output-Format
Das Problem
Ohne Format-Vorgabe erhältst du Fließtext statt strukturierter Informationen.
Fehlerhaft:
"Liste die Vor- und Nachteile von Remote Work auf"Lösung:
"Erstelle eine Vergleichstabelle zu Remote Work:
Format:
| Kategorie | Vorteile | Nachteile | Lösungsansätze |
|-----------|----------|-----------|----------------|
| [Kategorie] | [2-3 Punkte] | [2-3 Punkte] | [1-2 Tipps] |
Kategorien: Produktivität, Work-Life-Balance, Teamarbeit, Kosten"Zeige das gewünschte Format als Template oder Beispiel.
6. Ignorieren von Modell-Stärken
Das Problem
Verschiedene KI-Modelle haben unterschiedliche Stärken - diese zu ignorieren verschenkt Potenzial.
| Modell | Stärken | Optimaler Prompt-Stil | Vermeiden |
|---|---|---|---|
| GPT-4 | Kreativität, Reasoning | Strukturierte Listen | Zu viele Constraints |
| Claude | Analyse, Sicherheit | XML-Tags, höflich | Aggressive Sprache |
| Gemini | Multimodal, Speed | Kurz und prägnant | Überlange Kontexte |
Teste denselben Prompt in verschiedenen Modellen und passe an.
7. Fehlende Beispiele bei komplexen Aufgaben
Das Problem
Bei komplexen oder spezifischen Aufgaben braucht die KI Orientierung durch Beispiele.
Fehlerhaft:
Schreibe Produktbeschreibungen in unserem StilLösung:
Schreibe Produktbeschreibungen in unserem Stil. Hier zwei Beispiele:
Produkt: Bambus-Zahnbürste
Unsere Beschreibung: 'Zähneputzen mit gutem Gewissen. Unsere Bambus-Zahnbürste
macht nicht nur deine Zähne happy, sondern auch unseren Planeten.'
Produkt: Edelstahl-Trinkflasche
Unsere Beschreibung: 'Dein treuer Begleiter für jeden Tag. Diese Flasche hält
Kaltes kalt und Heißes heiß - genau wie ein guter Freund.'
Schreibe nun für: Wiederverwendbare Einkaufstasche2-3 gute Beispiele sind besser als lange Erklärungen.
8. Zu viele Negativ-Anweisungen
Das Problem
KI-Modelle folgen positiven Anweisungen besser als Negationen.
Fehlerhaft:
Schreibe einen Text, aber nicht zu lang, nicht zu technisch,
nicht langweilig, keine Fachbegriffe, keine komplizierten SätzeLösung:
Schreibe einen Text mit folgenden Eigenschaften:
- Länge: 200-300 Wörter
- Stil: Unterhaltsam und leicht verständlich
- Sprache: Alltagssprache, kurze Sätze
- Zielgruppe: Interessierte LaienFormuliere was du willst, nicht was du nicht willst.
9. Keine iterative Verbesserung
Das Problem
Den ersten Output als final zu akzeptieren verschenkt enormes Optimierungspotenzial.
Fehlerhaft:
Prompt → Output → Fertig
Lösung:
Iteration 1: "Erstelle eine Email-Betreffzeile für unseren Newsletter"
→ Output: "Unser monatlicher Newsletter ist da!"
Iteration 2: "Mache die Betreffzeile spezifischer und mit Mehrwert"
→ Output: "5 SEO-Tricks, die deine Rankings sofort verbessern"
Iteration 3: "Füge Dringlichkeit hinzu"
→ Output: "Nur heute: 5 SEO-Tricks, die deine Rankings sofort verbessern"Plane 3-5 Iterationen für wichtige Outputs ein.
10. Inkonsistente Formatierung
Das Problem
Unstrukturierte Prompts führen zu unstrukturierten Antworten.
Fehlerhaft:
ich brauche ideen für social media für unser fitness studio,
instagram und facebook, sowas wie posts und vielleicht stories,
für januar, motivierendLösung:
AUFGABE: Social Media Content-Ideen für Fitness Studio
PARAMETER:
- Plattformen: Instagram (Feed + Stories), Facebook
- Zeitraum: Januar 2025
- Ton: Motivierend, community-orientiert
- Zielgruppe: 25-45 Jahre, Fitness-Interessierte
DELIVERABLES:
1. 10 Instagram Feed-Posts (inkl. Caption-Ideen)
2. 15 Story-Ideen (interaktiv)
3. 5 Facebook-Posts (längere Form)
FORMAT: Tabelle mit Datum | Plattform | Content-Typ | Beschreibung | CaptionNutze CAPS für Überschriften, Bullet Points für Listen.
11. Temperatur-Parameter ignorieren
Das Problem
Die falsche Temperature-Einstellung kann kreative Aufgaben langweilig oder faktische Aufgaben unzuverlässig machen.
| Aufgabentyp | Optimale Temperatur | Warum | Beispiel |
|---|---|---|---|
| Kreatives Schreiben | 0.7 - 0.9 | Mehr Variabilität | Stories, Slogans |
| Datenanalyse | 0.1 - 0.3 | Präzision wichtig | Reports, Zahlen |
| Code-Generierung | 0.2 - 0.4 | Syntax-Korrektheit | Funktionen, APIs |
| Brainstorming | 0.8 - 1.0 | Maximale Vielfalt | Ideen, Konzepte |
Experimentiere mit Temperature für deinen Use Case.
12. Chain-of-Thought bei einfachen Aufgaben
Das Problem
Overengineering: Komplexe Techniken für simple Aufgaben verschwenden Tokens und Zeit.
Fehlerhaft:
Denke Schritt für Schritt nach und erkläre deinen Reasoning-Prozess:
Was ist die Hauptstadt von Frankreich?Lösung:
Einfache Fakten: "Was ist die Hauptstadt von Frankreich?"
Chain-of-Thought nur bei:
- Mathematischen Problemen
- Komplexen Analysen
- Mehrstufigen Reasoning-Aufgaben
- Strategischen EntscheidungenNutze die einfachste Technik, die funktioniert.
13. Halluzinationen nicht vorbeugen
Das Problem
Ohne klare Grenzen erfindet die KI möglicherweise Fakten oder Informationen.
Fehlerhaft:
Erzähle mir alles über das neue iPhone 17Lösung:
Basierend auf deinem Wissensstand bis Oktober 2023:
Was weißt du über iPhone-Entwicklungstrends?
Wichtig:
- Kennzeichne Spekulationen als solche
- Sage 'Ich habe keine Informationen zu...' wenn unsicher
- Nutze nur verifizierte InformationenBaue Fakten-Checks und Quellenangaben in kritische Prompts ein.
14. Kontext-Fenster überladen
Das Problem
Zu viel irrelevanter Kontext verwässert die wichtigen Informationen.
Fehlerhaft:
[5000 Wörter Firmengeschichte]
[2000 Wörter Produktbeschreibungen]
[3000 Wörter Marketingstrategie]
"Schreibe einen Tweet über unser neues Produkt"Lösung:
RELEVANTER KONTEXT:
- Produkt: KI-gestützte Projektmanagement-Software
- USP: 50% Zeitersparnis durch Automatisierung
- Zielgruppe: Tech-Startups
- Launch: Heute
AUFGABE: Verfasse einen ansprechenden Launch-Tweet (max. 280 Zeichen)Nur relevanter Kontext. Qualität > Quantität.
15. Keine Erfolgsmessung
Das Problem
Ohne Metriken weißt du nicht, ob deine Prompts besser werden.
Fehlerhaft:
Prompts schreiben → Nutzen → Hoffen dass es passt
Lösung:
PROMPT-TRACKING-SYSTEM:
1. Definiere Erfolgsmetriken:
- Output-Qualität (1-10)
- Nachbearbeitungszeit
- Iterations-Anzahl
- Token-Effizienz
2. Dokumentiere für jeden Prompt:
- Version
- Änderungen
- Ergebnisqualität
- Learnings
3. Analysiere wöchentlich:
- Welche Patterns funktionieren?
- Wo gibt es Probleme?
- Was kann standardisiert werden?Führe ein Prompt-Journal für kontinuierliche Verbesserung.
16. Die ultimative Fehler-Vermeidungs-Checkliste
Vor jedem Prompt prüfen:
17. Fehlerquoten und ihre Auswirkungen
| Fehlertyp | Häufigkeit bei Anfängern | Impact auf Output-Qualität | Behebungsaufwand |
|---|---|---|---|
| Vage Anweisungen | 85% | -60% Qualität | Niedrig |
| Fehlender Kontext | 75% | -50% Relevanz | Niedrig |
| Multi-Tasking | 65% | -40% Vollständigkeit | Mittel |
| Keine Rolle | 70% | -35% Expertise | Niedrig |
| Format unklar | 60% | -45% Nutzbarkeit | Niedrig |
| Keine Iteration | 80% | -30% Potenzial | Mittel |
| Kontext-Überladung | 40% | -25% Fokus | Mittel |
- Wähle 3 Fehler aus, die du am häufigsten machst
- Implementiere die Lösungen für eine Woche konsequent
- Messe die Verbesserung deiner Output-Qualität
- Teile deine Learnings mit der Community
- Iteriere und verbessere kontinuierlich