Welchen Kontext du der KI geben solltest, um gute Antworten zu bekommen

Ein Schreiner bekommt bei Google eine Ein-Stern-Bewertung: Eine Kundin beschwert sich über eine verspätete Montage. Er bittet die KI, „auf diese negative Bewertung zu antworten“, und erhält eine Entschuldigung, die mangelnde Professionalität einräumt und ein Entgegenkommen anbietet. Dabei lag die Verzögerung an einem Lieferanten, die Kundin war vorgewarnt worden, und er hat nicht die geringste Lust, irgendetwas zu verschenken.

Die KI hat getan, was sie mit dem konnte, was sie hatte. Es fehlten ihr zwei Zeilen, und zwanzig hätte man ihr ebenso wenig geben sollen. Die richtige Auswahl dessen, was man ihr sagt, verlangt ein wenig Methode.

Der Test, der genügt: Würde es die Antwort verändern?

Stell dir bei jeder Information eine Frage: Wenn sie anders wäre, würde ich dann eine andere Antwort wollen?

Für unseren Schreiner ändert „die Verzögerung kam vom Lieferanten, und die Kundin wurde am 3. informiert“ alles. „Meine Werkstatt wurde 1998 gegründet“ ändert nichts, also bleibt diese Information draußen. Der Test vermeidet beide Fallstricke: den skelettartigen Prompt und die Lebensgeschichte, in der die Anweisung untergeht.

Hier die überarbeitete Anfrage:

Schreibe meine öffentliche Antwort auf diese Google-Bewertung:

[BEWERTUNG EINFÜGEN]

Tatsächliche Lage: Ich bin selbstständiger Schreiner. Die verspätete Montage lag an einer Lieferung meines Lieferanten. Ich habe die Kundin zwei Tage vorher telefonisch informiert, und die Montage fand drei Tage später statt.

Ziel: Künftige Kunden, die diese Bewertung lesen, sollen sehen, dass ich ruhig bleibe und Bescheid gebe, wenn es ein Problem gibt. Ich biete kein Entgegenkommen an und will die Kundin nicht beschuldigen.

Schreibe höchstens 70 Wörter, in der ersten Person und ohne Standardfloskeln wie „es tut uns sehr leid“. Füge keine Fakten hinzu, die ich nicht genannt habe.

Die fünf Arten von Informationen, die zählen

Nützlicher Kontext fällt fast immer in eine dieser Kategorien. Du musst nicht alle ausfüllen: Wende den Test auf jede einzelne an.

Die Kategorie „schon versucht“ wird am häufigsten vernachlässigt. Ohne sie serviert dir die KI die erstbesten Ideen, die man haben würde, nämlich genau die, die du schon getestet hast.

Technischer Kontext: das Beispiel mit dem Bug

Der Fall des Entwicklers zeigt gut den Unterschied zwischen einer Beschreibung und einem Beleg. Vorher:

Meine React-App stürzt ab, wenn ich auf „Bestätigen“ klicke. Warum?

Die KI kann nur mit einer Liste allgemeiner Ursachen antworten. Nachher:

Mein React-Formular stürzt bei der Validierung ab.

Umgebung: [FRAMEWORK UND VERSION], [FORMULAR-BIBLIOTHEK].
Erwartetes Verhalten: [WAS PASSIEREN SOLLTE].
Beobachtetes Verhalten: [WAS PASSIERT].
Genaue Fehlermeldung:
[FEHLER EINFÜGEN]

Betroffener Code:
[KOMPONENTE EINFÜGEN, OHNE SCHLÜSSEL ODER GEHEIMNISSE]

Bereits geprüft: [WAS DU VERSUCHT HAST].

Nenne die zwei wahrscheinlichsten Ursachen, wie sich jede bestätigen lässt, und dann die Korrektur. Wenn du eine weitere Datei brauchst, um zu entscheiden, frag danach, bevor du eine Korrektur vorschlägst.

Die Logik gilt auch außerhalb des Codes. Eine Lehrerin, die eine Aufgabe anpassen möchte, schreibt nicht „meine Schüler kommen damit nicht klar“, sondern fügt die Aufgabenstellung, zwei typische falsche Antworten und das bereits im Unterricht Erklärte ein. Die nackten Fakten sind mehr wert als deine Interpretation, denn die KI kann darin etwas anderes sehen als du.

Wenn Kontext zum Problem wird

Mehr Kontext bringt nicht immer bessere Antworten. Drei Fallen kehren regelmäßig wieder.

Kontext, der lenkt. „Ich bin sicher, dass das Problem an der neuen Software liegt“ drängt die KI dazu, genau dieses Ergebnis zu finden. Wenn du eine Einschätzung suchst, schildere die Fakten und behalte deine Schlussfolgerung bis nach der Antwort für dich.

Zu langer Kontext. Ein ganzes Dokument für eine Frage zu zwei Seiten einzufügen, kann das Wesentliche ertränken, und jedes Tool hat eine Grenze dafür, wie viel es im Kopf behält, wie unser Artikel über Tokens und Kontextfenster erklärt. Füge die nützliche Passage ein, wenn du kannst. Für große Mengen gibt es Methoden für die Arbeit mit langen Dokumenten.

Kontext, der nie hätte dabei sein sollen. Eine Buchhalterin, die einem Kunden einen schwierigen Brief schreiben will, braucht weder ihren Namen noch ihre Steuernummer noch ihre Bilanz einzufügen. „Kunde A, kleiner Handwerksbetrieb im Baugewerbe, angespannte Liquidität“ genügt in der Regel. Lies vor dem Absenden noch einmal durch, was du eingefügt hast, und sieh dir an, was man einem Chatbot nicht geben sollte. Bei personenbezogenen oder vertraulichen Daten prüfe die Bedingungen des Tools und die Regeln deiner Organisation.

Lass dir von der KI sagen, was ihr fehlt

Du weißt nicht immer, was du präzisieren sollst, vor allem bei einem neuen Thema. Füge diese Anweisung ans Ende deiner Anfrage, wenn die Arbeit wichtig ist:

Liste vor der Antwort die fehlenden Informationen auf, die deine Antwort wirklich verändern würden, höchstens fünf, und nenne zu jeder, wie sie die Antwort verändern würde. Warte auf meine Antworten, bevor du schreibst.

Der Teil „und nenne zu jeder, wie sie die Antwort verändern würde“ verhindert die lange Liste von reinen Pflichtfragen.

Schreib deinen Kontext-Steckbrief ein für alle Mal

Manche Informationen kehren in jedem Prompt wieder: deine Tätigkeit, deine Kunden, deine Schreibweise. Schreib sie einmal in zehn Zeilen in ein separates Dokument. Hier eine Vorlage:

Meine Tätigkeit: [BERUF, GRÖSSE, REGION].
Meine üblichen Kunden oder Leser: [BESCHREIBUNG].
Was ich anbiete: [DIENSTLEISTUNGEN ODER PRODUKTE].
Mein Schreibstil: [DU ODER SIE, TON, ZU VERMEIDENDE WÖRTER].
Was ich nie tue: [AUSGESCHLOSSENE VERSPRECHEN, ZU VERMEIDENDE THEMEN].

Füge ihn am Anfang deiner Unterhaltungen ein oder speichere ihn in den benutzerdefinierten Anweisungen, wenn dein Tool das erlaubt. Fülle diesen Steckbrief heute aus, streich, was den Test nicht besteht, und schreibe nichts hinein, was du nicht auch auf deine Startseite setzen würdest.