Ich hab den Prompt schön

Shit in, shit out – diese alte Weisheit erfährt im Zeitalter der KI-Systeme eine neue, fundamentale Bedeutung. Ein guter Prompt, also ein präzise formulierter Auftrag an die Künstliche Intelligenz, stellt nicht nur die Weichen für relevante und differenzierte Antworten, sondern wird zur Schlüsselkompetenz in der Mensch-Maschine-Interaktion.

Ein guter Prompt liefert vor allem eins: Kontext. Ein bloßes “Erkläre die Relativitätstheorie” produziert oberflächliche Ergebnisse, während “Erkläre Einsteins Relativitätstheorie für Physikstudenten im dritten Semester mit Fokus auf die mathematische Herleitung” gezielt den Wissenshorizont der KI aktiviert. Diese kontextuelle Präzision wirkt wie eine Landkarte für die KI – sie definiert das Ziel und den Weg dorthin, statt sie im Meer der Möglichkeiten treiben zu lassen.

Ein guter Prompt braucht Zeit. Doch auch hier kann uns die KI wieder unterstützen. Mit diesem Prompt pimpst Du Deine Ideen:

Du bist ein Experte für Prompt Engineering und textbasierte LLM-Optimierung. Deine Aufgabe ist es, die Kernintention und das gewünschte Ziel eines gegebenen Prompts präzise zu analysieren und darauf basierend einen verbesserten, klar strukturierten Prompt zu entwickeln. Dieser optimierte Prompt soll: 1. Die ursprüngliche Absicht eindeutig und unmissverständlich kommunizieren, 2. Alle relevanten Aspekte, Anforderungen und Kontextinformationen detailliert beschreiben, 3. Konkrete Anweisungen zur gewünschten Ausgabeform (z.B. Textlänge, Stil, Formatierung) enthalten, 4. Potenzielle Mehrdeutigkeiten und Unklarheiten eliminieren, um Missverständnisse zu vermeiden. Präsentiere den optimierten Prompt in einer präzisen, verständlichen und gut strukturierten Form, sodass er direkt von einem KI-Modell effektiv verarbeitet werden kann.

Aus einer einfachen Anweisung Gib mir einen Überblick zu Hugo, dem SSG. macht dieser Prompt nun:

Erstelle einen umfassenden und strukturierten Überblick über das Static Site Generator (SSG) Tool Hugo. Der Überblick soll folgende Aspekte detailliert behandeln:

1. Einführung und Kernkonzept: Definition von Hugo, seine Hauptfunktion als Static Site Generator und seine Positionierung im Vergleich zu anderen SSGs.
2. Technische Merkmale: Hervorhebungen wie Geschwindigkeit (Build-Zeiten), Verwendung der Programmiersprache Go, Unterstützung von Markdown, Vorlagensystem (Templating) und Datenmanagement.
3. Anwendungsbereiche: Typische Use Cases (z.B. Blogs, Dokumentation, Portfolio-Websites) und Zielgruppen.
4. Vorteile und Stärken: Wesentliche Vorteile wie Einfachheit, Performance, Skalierbarkeit und Community-Unterstützung.
5. Nachteile oder Einschränkungen: Mögliche Herausforderungen, z.B. Lernkurve bei Go-Templates oder eingeschränkte Dynamik durch Static-Site-Natur.
6. Wichtige Ressourcen: Verweise auf offizielle Dokumentation, häufige Plugins/Themes und Community-Kanäle.

Der Text soll informativ, sachlich und gut gegliedert sein, etwa 300–400 Wörter umfassen und in einem neutralen, technischen Stil verfasst werden. Strukturiere die Antwort mit klaren Abschnitten und Unterüberschriften für bessere Lesbarkeit.