Warum kann ich mit so vielen Prompt-Vorlagen und sogar mit Hilfe von AI immer noch keine guten Prompts schreiben? Letztes Mal habe ich ein Prompt geteilt, das eine Rede von Lei Jun simuliert, das sehr gut ankam, aber einige Nutzer wollten wissen, wie ich so ein Prompt geschrieben habe. Man sollte den Menschen nicht nur den Fisch geben, sondern ihnen auch das Angeln beibringen, also teile ich weiterhin die Methodik, um gute Prompts zu schreiben. Derzeit ist Kontext-Engineering (Context Engineering) in Mode, aber es scheint, dass nur wenige über Prompt-Engineering sprechen, und viele glauben sogar, dass Prompt-Engineering nicht mehr nötig ist: > "Das Modell ist schon so stark, was braucht man da noch für Prompt-Engineering? Egal, was ich schreibe, das große Modell versteht meine Absicht und führt es gut aus." Das ist nur teilweise richtig. Das Modell wird tatsächlich immer stärker, und für einfache Anforderungen sind einfache Prompts ausreichend, aber für komplexe Anforderungen muss man auf Prompt-Engineering zurückgreifen, um gute Ergebnisse zu erzielen. **Was ist also Prompt-Engineering?** > Prompt-Engineering ist ein Prozess, der systematische Gestaltung, Testung und Optimierung von Prompts umfasst. – Baoyu Die im Internet geteilten Prompts oder verschiedene Prompt-Vorlagen sind keine Prompt-Engineering, sie sind Prompts, sie sind statisch. Der Prozess, der diese Prompts erzeugt, wird als Prompt-Engineering bezeichnet. Hier sind einige Beispiele, wie ich kürzlich Prompts geschrieben habe. Das erste Beispiel ist, wie ich das Prompt für die Rede von Lei Jun geschrieben habe. Bevor Sie weiterlesen, denken Sie kurz darüber nach, wie Sie es schreiben würden. So habe ich es gemacht: Zuerst habe ich Deep Research verwendet, um Lei Juns Reden zu sammeln, und dann die AI gebeten, basierend auf den Ergebnissen der AI ein Prompt zu erstellen, das eine Rede von Lei Jun imitiert. (Bild 1) Nachdem die AI das Prompt generiert hatte, habe ich es getestet. Obwohl es ein ähnliches Skript im Stil von Lei Jun generierte, war der Inhalt eher langweilig und das Ergebnis war nicht besonders gut. (Bild 2) Ich habe die gleiche Methode verwendet, um es sowohl bei ChatGPT als auch bei Claude zu testen, und die Ergebnisse waren nicht besonders gut. Es scheint, dass die Ergebnisse, die durch Deep Research gefunden wurden, nicht gut genug sind. Viele davon sind wahrscheinlich keine Reden von Lei Jun, sondern nur Nachrichtenberichte. Später habe ich zufällig auf X einen Beitrag gesehen, in dem ein Nutzer eine Zusammenfassung des Redestils von Lei Jun geteilt hat, also habe ich es ausprobiert: > Bitte helfen Sie mir, ein Prompt zu erstellen, das das eingegebene Thema oder den Text in eine Rede im Stil von Lei Jun umwandelt. Hier sind die von Nutzern zusammengefassten Inhalte als Referenz: > \<tweet > > Lei Jun hat eine sehr beeindruckende Fähigkeit, eine gewöhnliche oder nicht so beeindruckende Sache mit Zahlen, Prozenten oder anderen Adjektiven so zu beschreiben, dass sie wie ein unerreichbares Objekt klingt. > Nach der Pressekonferenz haben Führungskräfte von Zeekr über die Xiaomi-Autos gespottet: Xiaomis Marketing ist es wert, dass wir davon lernen, aber in der Fahrzeugtechnik sollte Xiaomi von uns lernen. > Lei Juns PPTs sind ähnlich wie die Dialoge in Wong Kar-Wais Filmen. > Zum Beispiel sagt ein normaler Mensch, wenn er eine Schüssel Nudeln bestellt: Ich möchte eine Schüssel Nudeln, wann und wo auch immer. Aber Lei Juns PPT würde so sagen: Nach 300 Nächten ununterbrochener Big Data-Forschung durch unsere Xiaomi-Mitarbeiter haben wir herausgefunden, dass 97 % der Menschen um 7:03:56 Uhr morgens ein deutliches Hungergefühl verspüren, im Vergleich zu 7:00 Uhr, was das Hungergefühl um 57 % erhöht. > Um dieses seit Tausenden von Jahren bestehende menschliche Hungergefühl zu lösen, haben unsere Xiaomi-Ingenieure wiederholt geforscht und festgestellt, dass das Sättigungsgefühl von Weizenmehl um 21 % höher ist als das von Reis. > Daher haben wir den Ursprungsort des Weizenrohstoffs, der vor 50.000 Jahren im fruchtbaren Halbmond lag, gefunden und viel Geld investiert, um die bis heute sättigendsten Nudeln zu entwickeln. > Wie sättigend sind sie? Sie haben ein 73 % höheres Sättigungsgefühl als herkömmliche Nudeln. Gleichzeitig sinken die Kalorien um 50 %. > Wir haben ihnen auch einen schönen Namen gegeben, nämlich Xiaomi Super Hollow Noodles. Außerdem haben wir in Zusammenarbeit mit dem Branchenriesen für Trinkwasser – Nongfu Spring – das erste spezielle Wasser für Instantnudeln entwickelt – Nongfu Rice Spring. Mit unserem Nongfu Rice Spring gekochte Nudeln haben ein zusätzliches Sättigungsgefühl von 11 %. > 9,9 Yuan für 3 kg Xiaomi-Hohl-Nudeln mit starkem Sättigungsgefühl. (Die Kosten für das Mehl betragen nur 1,6 Yuan pro kg) Zehn Packungen Gewürze gratis. Insgesamt gibt es 9 verschiedene Dicken und 6 verschiedene Verpackungsfarben zur Auswahl. > \</tweet> (Bild 3) Nachdem ich das generierte Prompt getestet habe, war das Ergebnis hervorragend! So einfach ist das!

Ich habe diesen Prozess in ein Diagramm (Diagramm 1) gezeichnet. Alle Prompt-Kreationen sind ein iterativer Prozess: 0. Ziel: Setze zuerst ein Ziel, was du mit deinem Prompt erreichen möchtest. 1. Idee: Mit einem Ziel brauchst du eine Idee, wie du schreiben kannst, zum Beispiel handschriftlich, mit Hilfe von AI oder indem du eine Vorlage verwendest. 2. Schreibe den Prompt: Denk nicht zu viel nach, schreibe zuerst eine Version. Es ist wie beim Schießen, denk nicht zu viel nach, ziele und schieße. 3. Teste den Prompt: Nachdem du die erste Version des Prompts hast, teste deinen Prompt. 4. Bewertung: Schau dir nach dem Test die Ergebnisse an und vergleiche sie mit deinen Erwartungen, wo gibt es Unterschiede? Es ist wie beim Schießen, nachdem du geschossen hast, miss, wie weit du vom Ziel entfernt bist. Wenn die Bewertung nicht deinem gesetzten Ziel entspricht, beginne wieder bei Schritt 1 und iteriere basierend auf den Ergebnissen der vorherigen Version. Manchmal hat man Glück und erhält beim ersten Versuch ein gutes Ergebnis, manchmal muss man wiederholt iterieren. Ein Beispiel: Als ich das letzte Mal die Prompts für die Generierung von YouTube-Untertiteln erstellt habe, habe ich über zehn Versionen iteriert. Zuerst war ich mit dem Format unzufrieden, dann stellte ich fest, dass es immer Zeitstempel in der Mitte der Absätze hinzufügte, was das Leseerlebnis stark beeinträchtigte. Aber wie ich im Prompt betonen konnte, dass es keine Zeitstempel in der Mitte der Absätze hinzufügen soll, hat nicht funktioniert. (Diagramm 2) Schließlich hatte ich die Idee, in einem Few-Shot-Beispiel hinzuzufügen, dass wenn die Rede eines und derselben Person zu lang ist, sie in zwei Absätze aufgeteilt wird. Endlich fügte es keine Zeitstempel mehr in die Absätze ein. (Diagramm 3) Zusammenfassend lässt sich sagen, dass viele Menschen Schwierigkeiten haben, gute Prompts zu schreiben, weil sie nicht in der Lage sind, die Diskrepanz zwischen den generierten Ergebnissen und dem Ziel zu bewerten und zu wissen, wie sie Anpassungen vornehmen können. Das ist auch der Grund, warum professionelle Prompts oft ein gewisses Fachwissen erfordern, um gut geschrieben zu werden. Zum Beispiel wird es für jemanden, der keine Programmierung versteht, schwierig sein, AI zum Programmieren zu verwenden, selbst wenn er eine Menge Prompt-Vorlagen verwendet, weil er nicht beurteilen kann, ob die generierten Ergebnisse den Anforderungen entsprechen, und wenn nicht, wo die Diskrepanz liegt und wie man Anpassungen vornimmt.