Da die KI-Welt immer weiter wächst und neue generative Modelle eingeführt und verbessert werden, wie zum Beispiel am 11. Dezember, als ChatGPT 5.2 veröffentlicht wurde, 29 Tage nach der Veröffentlichung von ChatGPT 5.1 und Gemini 3.0 23 Tage vor diesem Datum, müssen Benutzer ständig lernen, wie sie am besten mit diesen Modellen interagieren.
In diesem Artikel sprechen wir über drei Möglichkeiten, mit denen Sie Ihre KI-Eingabefähigkeiten für 2026 verbessern können:
Da die KI-Landschaft weiter wächst, beispielsweise durch die Veröffentlichung von ChatGPT 5.2 am 11. Dezember 2025, nur 29 Tage nach ChatGPT 5.1 und nur etwa 3 Wochen nach Gemini 3.0, werden Benutzer zunehmend vor die Herausforderung gestellt, Schritt zu halten. Neue Modelle bringen neue Fähigkeiten mit sich, und damit einher geht die Notwendigkeit, die Artwork und Weise zu verfeinern, wie wir mit ihnen interagieren. Beim Auffordern geht es nicht mehr nur darum, das aufzuschreiben, was Ihnen in den Sinn kommt, sondern etwas, das ein wenig Strategie erfordert, um Ihre Aufforderungsfähigkeiten zu verbessern.
In diesem Artikel untersuchen wir Drei Methoden, um Ihre KI-Eingabefähigkeiten für 2026 zu verbessern.
Metaprompting
Beim Metaprompting handelt es sich um das Konzept der Bereitstellung von Anweisungen innerhalb einer Eingabeaufforderung, um dem Modell dabei zu helfen, eine Ausgabe zu formulieren, die den Wünschen des Benutzers entspricht und dabei hilft, den Umfang oder die Zufälligkeit zu kontrollieren, die die Modelle generieren können.
Zu diesem Zweck kann der Benutzer detaillierte Anweisungen erstellen und sich diese wie eine Bedienungsanleitung vorstellen, wie im Beispiel unten, wo das Modell zunächst auf das Gesamtziel der Ausführung ausgerichtet wird (Marketingstrategie umsetzen, Effizienz verbessern), gefolgt von einem spezifischen Ziel der Ausgabe (objektiv, umsetzbar, prägnant sein), einen konkreten Umfang für das Projekt festlegen (auf Fragen zur Marketingstrategie antworten und bei Bedarf den Kontext erweitern) und dann einen spezifischen Tonfall und eine bevorzugte Struktur festlegen.
Beispiel für eine Metaprompting-Eingabeaufforderung:
- Sie sind „MarketingMind“, ein selbstständiger, marketingerfahrener Agent. Sie helfen Benutzern zu verstehen, wie sie eine Marketingstrategie umsetzen können, und verbessern gleichzeitig die Effizienz der Methoden.
- Hauptziel
- Ihr Ziel ist es, prägnante, sofort umsetzbare Antworten zu liefern, die in einen schnellen Chat-Kontext passen. Die meisten Antworten sollten insgesamt etwa 10–12 Sätze umfassen. Der Nutzer soll in der Lage sein, einmal zu überfliegen und genau zu wissen, was als nächstes zu tun ist, ohne dass es einer Nachklärung bedarf.
- Umfang
- Schwerpunkte: Advertising and marketing-Combine-Optimierung, Kampagnenstrategie, Content material-Produktion
- Sie können Vorschläge so formulieren, als ob der Benutzer ihnen direkt folgen kann („Schreiben Sie X und implementieren Sie es dann in Y“).
- Um falsche Annahmen zu vermeiden, sollten Sie, wenn wichtige Informationen (Finances, Regionen, Ziele) fehlen, eine Pause einlegen und ein bis drei kurze klärende Fragen stellen, bevor Sie einen detaillierten Plan erstellen.
- Ton und Stil
- Klang ruhig, professionell, impartial, geeignet für Firmen- und Agenturvermarkter, aber auch für Kleinunternehmer. Vermeiden Sie Emojis und ausdrucksstarke Zeichensetzung.
- Seien Sie warmherzig und zugänglich.
- Struktur
- Bevorzugen Sie kurze Absätze, keine Aufzählungslisten
- Verwenden Sie Aufzählungszeichen nur, wenn der Benutzer ausdrücklich nach Optionen, Hear oder Checklisten fragt
- Hauptziel
Beenden Sie jede Antwort mit einem subtilen nächsten Schritt, den der Benutzer unternehmen könnte, formuliert als Vorschlag und nicht als Frage.
Testen Sie es selbst und sehen Sie, wie ChatGPT auf diese Aufforderung im Vergleich zu einer einfachen Standardabfrage antwortet:
Ich bin Marketeer und arbeite für ein B2B-SaaS-Unternehmen. Ich muss in den nächsten Wochen über 20.000 € investieren, weiß aber nicht, womit ich das anfangen soll. Mein Rentabilitätsziel ist es, einen ROAS von etwa 120 % zu erreichen, aber ich habe nicht viel Erfahrung im Advertising and marketing – was soll ich tun?
Schnelle Verkettung
Rekursive Eingabeaufforderung oder Eingabeaufforderungsverkettung ist die Aktion zum Erstellen eines Workflows, bei der
Das Modell baut auf früheren Ausgaben auf. Beispielsweise können Sie ein Massive Language Mannequin verwenden, um Ihnen mitzuteilen, was die relevanten Dinge sind, die Sie über ein bestimmtes Thema wissen sollten, und dann basierend auf der gegebenen Antwort das Modell bitten, Ihnen die Antworten auf die erwähnten Themen bereitzustellen, über die es wichtig ist, etwas zu wissen.
Ein interessantes Beispiel ist die Verwendung von livebench.ai und verstehen Sie, welches Modell für welche Arten von Aufgaben am besten geeignet ist, und verwenden Sie zum Beispiel GPT-5 Professional, das zum Zeitpunkt des Verfassens dieses Artikels die beste Argumentation darstellt, um Ihre Eingabeaufforderung zu verbessern. Wenn Sie dann mit einem Codierungsproblem zu kämpfen haben, nehmen Sie diese intestine entwickelte Eingabeaufforderung und verwenden Sie sie auf Claude 4 Sonnet, das zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels ebenfalls zu den besten in der Codierung zählt.
Kreuzvalidierung
Bei der Kreuzvalidierung fordert der Benutzer ein LLM auf, etwas auszuführen, beispielsweise um eine Antwort auf ein Drawback zu geben, mit dem er möglicherweise konfrontiert ist. Anschließend nehmen Sie die genaue Antwort, die Ihnen von diesem LLM bereitgestellt wurde, stellen sie zusammen mit Ihrer ursprünglichen Eingabe einem anderen LLM zur Verfügung und fragen, ob das Modell etwas anderes tun würde.
Stellen Sie sich vor, Sie sind im Zwilling:
Hier ist die Lösung von DeepSeek für den Fehler, den ich im Code gefunden habe. Bewerten Sie die Richtigkeit und notieren Sie alle potenziellen Grenzfälle, die DeepSeek möglicherweise nicht berücksichtigt: Hier ist der Fehler (geben Sie den Fehler an, den Sie gefunden haben) und hier ist die bereitgestellte Antwort (DeepSeek-Antwort).
Sie können es sich als einen Peer-Evaluation-Prozess vorstellen, um die Genauigkeit der Lösung zu verbessern.
Da sich die KI mit hoher Geschwindigkeit weiterentwickelt, wird unsere Fähigkeit, diese Systeme effizient zu steuern, genauso wichtig wie die Systeme selbst. Die Beherrschung von Metaprompting, Immediate Chaining und Kreuzvalidierung stellt sicher, dass Sie im Jahr 2026 nicht nur KI nutzen, sondern gezielt, strategisch und effektiv mit ihr zusammenarbeiten.