Prompt Engineering Cheatsheet – Technischer Leitfaden für LLMs

Einordnung: Warum ein Prompt-Engineering-Cheatsheet notwendig ist

Moderne Large Language Models (LLMs) sind leistungsfähig – aber nicht selbsterklärend. Ihre Qualität hängt direkt von der Struktur, Präzision und technischen Ausgestaltung der Prompts ab. Dieses Cheatsheet richtet sich an Entwickler, Architekten und technisch orientierte Entscheider, die verlässliche, reproduzierbare und skalierbare KI-Ergebnisse erzielen wollen.

Kein Marketing, keine Buzzwords – sondern klare Regeln.

1. Grundstruktur eines professionellen Prompts

Ein robuster Prompt besteht aus klar getrennten Komponenten:

[Ziel / Aufgabe]
[Kontext]
[Rolle des Modells]
[Anweisungen]
[Ausgabeformat]

Beispiel

Aufgabe: Analysiere den folgenden Text auf Risiken.
Kontext: Du arbeitest für ein B2B-SaaS-Unternehmen im Finanzumfeld.
Rolle: Du bist ein Senior Risk Analyst.
Anweisung: Liste nur relevante Risiken.
Ausgabeformat: Bullet-Points, maximal 5 Punkte.

2. Prompt-Typen (technisch klassifiziert)

Zero-Shot Prompt

• Keine Beispiele
• Schnell, aber fehleranfällig
• Einsatz: einfache Aufgaben

One-Shot / Few-Shot Prompt

• 1–5 Beispiele
• Hohe Stabilität
• Einsatz: Klassifikation, Parsing, strukturierte Ausgaben

System Prompt

• Definiert globale Regeln
• Erzwingt Output-Format
• Reduziert Halluzinationen

Rollen-Prompt

• Steuert Fachlichkeit und Tonalität
• Erhöht Domänenpräzision

3. Steuerung der Modellparameter (entscheidend!)

Temperatur

Top-K & Top-P

• Top-K: begrenzt Token-Auswahl numerisch
• Top-P: begrenzt kumulative Wahrscheinlichkeit

Empfehlung:

• Business-Use-Cases: Top-P 0.9–0.95
• Kreative Tasks: Top-P 0.95–0.99

4. Chain of Thought (CoT): Wenn Logik erforderlich ist

Wann CoT einsetzen?

• Berechnungen
• Entscheidungslogik
• Mehrstufige Analysen

CoT-Trigger

Denke Schritt für Schritt.

Best Practice

• Temperatur = 0
• Antwort nach der Begründung

5. Erweiterte Reasoning-Techniken

Tree of Thoughts (ToT)

• Mehrere Denkpfade parallel
• Einsatz: Strategie, Planung, Szenarien

ReAct (Reason + Act)

• Kombination aus Denken und Aktionen
• Grundlage für KI-Agenten
• Einsatz: Recherche, Tool-Nutzung, Automatisierung

6. Strukturierte Ausgaben erzwingen

Warum?

• Maschinenlesbarkeit
• Weiterverarbeitung
• Reduktion von Halluzinationen

JSON-Beispiel

Antworte ausschließlich im folgenden JSON-Schema:
{
  "risiko": string,
  "wahrscheinlichkeit": "hoch" | "mittel" | "niedrig"
}

7. Typische Prompt-Anti-Patterns

❌ Mehrere Aufgaben in einem Prompt ❌ Fehlender Kontext ❌ Keine Definition des Outputs ❌ Kreative Temperatur bei analytischen Aufgaben ❌ Prompts nicht dokumentieren

8. Prompt Engineering als Engineering-Disziplin

Professionelle Teams:

• versionieren Prompts
• testen verschiedene Varianten
• dokumentieren Ergebnisse
• behandeln Prompts wie Code

Prompt Engineering ist kein Einmal-Setup, sondern ein iterativer Optimierungsprozess.

Fazit

Dieses Cheatsheet zeigt: Gute KI-Ergebnisse sind kein Zufall. Sie sind das Resultat sauberer Prompt-Architektur, kontrollierter Parameter und systematischer Tests. Unternehmen, die Prompt Engineering technisch beherrschen, nutzen KI nicht experimentell – sondern produktiv.

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