Engine-Referenz
So funktioniert die Engine
Alles auf dieser Seite wird aus den eigenen Daten der Engine erzeugt (RULES, DIMENSIONS, SEVERITY_PENALTY, STAGE_LABELS) und kann daher nicht vom Code abweichen.
Pipeline
- Prompt-Parsing
parse - Absichtserkennung
intent - Strukturanalyse
structure - Anforderungsextraktion
requirements - Mehrdeutigkeitserkennung
ambiguity - Erkennung fehlenden Kontexts
missing_context - Anweisungsqualität
instruction_quality - Analyse der Vorgaben
constraints - Analyse des Ausgabeformats
output_format - Token-Analyse
tokens - Redundanzerkennung
redundancy - Sicherheits- und Injection-Analyse
security - Optimierungsstrategie
strategy - Prompt-Transformation
transform - Validierung
validation - Qualitätsbewertung
evaluation - Token- und Kostenvergleich
comparison
Die Stufen 1–12 laufen bei jeder Analyse. Die Stufen 13–17 laufen beim Optimieren. Nur das Parsing kann scheitern, und nur bei einem leeren Prompt. Sicherheitsbefunde werden gemeldet, stoppen die Pipeline aber nie.
Regelkatalog
Jede Regel verlinkt auf eine Referenzseite mit einem auslösenden Beispiel, der Erklärung der Engine und einer korrigierten Fassung.
| Code | Dimension | Wird ausgelöst, wenn |
|---|---|---|
missing_objective | Vollständigkeit | Kein Aufgabenwort, kein Imperativsatz, keine Frage. |
too_short | Spezifität | Weniger als 5 inhaltstragende Wörter. |
vague_language | Klarheit | „etwas“, „Zeug“, „usw.“, „und so weiter“. |
unquantified_size | Spezifität | „kurz“, „ein paar“, „ausführlich“ ohne Zahl. |
unclear_reference | Vollständigkeit | „das hier“ oder „das Obige“, ohne dass etwas beigefügt ist, worauf es sich bezieht. |
missing_language | Spezifität | Code angefordert ohne Sprache oder Framework. |
hedged_instruction | Klarheit | „versuche“, „wenn möglich“, „vielleicht“. |
long_sentence | Klarheit | Ein Prosa-Satz mit mehr als 40 Wörtern. |
negative_only_constraints | Klarheit | 3 oder mehr Verbote und keine positive Anforderung. |
contradictory_instructions | Konsistenz | Widersprüchliche Formate, Längen, Wortgrenzen, Werkzeuge oder Sprachen. |
near_duplicate_instruction | Konsistenz | Zwei Sätze mit ≥ 80 % Wortüberschneidung. |
missing_output_format | Ausgabespezifikation | Kein Ausgabeformat benannt. |
missing_length_guidance | Ausgabespezifikation | Inhalts- oder Zusammenfassungsaufgabe ohne Längenbegrenzung. |
wall_of_text | Struktur | Über 120 Wörter ohne Abschnitte, Listen oder Umbrüche. |
duplicate_instruction | Effizienz | Ein wörtlich wiederholter Satz. |
filler_phrases | Effizienz | Höflichkeitsformeln und Verstärker, die die Aufgabe nicht ändern. |
prompt_injection_signature | Sicherheit | Gewichtete Injection-/Jailbreak-Signatur (kritisch ab Risiko ≥ 60). |
sensitive_data | Sicherheit | Zugangsdaten (kritisch) oder personenbezogene Daten (Warnung). |
undelimited_variable | Sicherheit | {{var}} oder ${var} außerhalb von Tags, Codeblöcken oder dreifachen Anführungszeichen. |
destructive_operation | Sicherheit | rm -rf /, DROP TABLE, alles löschen, curl | sh. |
Version der Injection-Signaturen: 2026.11.1. Signaturabgleich meldet ein Risiko, keinen Beweis: Er kann neuartige Angriffe übersehen und Text markieren, der einen Angriff zitiert, um darüber zu sprechen.
Bewertung
- Abzug pro Befund: kritisch 30, Warnung 10, Info 3.
- Gesamt = 100 − Summe aller Abzüge, auf 0–100 begrenzt und bei einem kritischen Befund auf 50 gedeckelt.
- Jede Dimension = 100 − die Abzüge der Befunde in dieser Dimension. Struktur gilt nur für Prompts ab 120 Wörtern.
- Stufen: ab 85 stark, 70–84 gut, 50–69 verbesserungsbedürftig, unter 50 schwach.
Jeder Bericht listet die Prüfungen auf, die für jede Dimension liefen, und ob sie bestanden wurden, samt Belegen.
Transformationen und Modi
| Modus | Transformationen |
|---|---|
| conservative | Leerraum normalisieren; exakt doppelte Sätze entfernen. |
| balanced | + Füllwörter und Höflichkeitsfloskeln entfernen (please, basically, ein einleitendes I would like you to, Grüße); in order to → to. |
| structured | + Sätze in die Abschnitte Task, Context, Requirements, Output format und Input gliedern; Template-Variablen in Tags einschließen. |
Codeblöcke, Inline-Code, zitierter Text, URLs, XML-getaggte Blöcke und Template-Variablen sind geschützt: Sie werden vor jeder Transformation maskiert und Byte für Byte wiederhergestellt. Keine Transformation fügt Inhalt hinzu außer Abschnittsüberschriften und Variablen-Begrenzern, und beides wird als Änderung gemeldet.
Verifikation der Kandidaten
Jeder Modus erzeugt einen Kandidaten. Ein Kandidat ist nur zulässig, wenn:
- jeder geschützte Bereich noch vorhanden ist;
- jeder ursprüngliche Satz noch vorhanden ist (nach derselben Normalisierung, die die Transformationen anwenden);
- jede extrahierte Anforderung noch vorhanden ist;
- er keine neue Warnung und keinen neuen kritischen Befund einführt;
- er in den Modi conservative und balanced nicht mehr Tokens als das Original hat.
Die Engine wählt dann nach Ziel: tokens (am wenigsten), quality (höchste Punktzahl) oder balanced (höchste Punktzahl innerhalb von 115 % der Tokens des Originals). Das Original ist immer ein Kandidat und gewinnt, wenn nichts besser ist.
Umstrukturierung
restructurePrompt verwandelt eine locker formulierte Anfrage in einen gegliederten Engineering-Prompt. Das ist ein anderer Vorgang als das Optimieren: Optimieren entfernt Wörter und beweist, dass nichts verloren ging; Umstrukturieren ordnet neu und ergänzt bei Software-Aufgaben einen Testplan.
- Bereinigen. Dieselbe Entfernung von Füllwörtern und Duplikaten wie im Modus balanced.
- Aufteilen. Bandwurmsätze werden an Konjunktionen, die eine neue Anweisung einleiten, in Teilsätze zerlegt (fix X and make Y work and don't break Z). Verbpaare und Substantivlisten bleiben unangetastet.
- Einsortieren. Jeder Teilsatz kommt nach Role, Objective, Context, Requirements, Constraints oder Expected output. Code, Zitate, URLs und Variablen werden nie bearbeitet.
- Gerüst ergänzen. Nur bei Software-Aufgaben werden feste Hinweise anhand der erkannten Absicht (Debugging, neuer Code, Refactoring, Tests, Review, Konfiguration, Erklärung) und des Themas (Authentifizierung, API, Datenbank, UI, Performance, Zahlungen) ergänzt: Grenzfälle, Tests, Abnahmekriterien und ein Standard-Ausgabeformat.
Jede Zeile im Ergebnis ist als prompt (Ihre), engine (ergänzter Hinweis) oder codebase (Projektfakten aus der VS-Code-Erweiterung) gekennzeichnet, sodass eine Oberfläche genau zeigen kann, was hinzukam. Abschnitte ohne Inhalt entfallen: Eine klare einzeilige Anfrage kommt unverändert zurück, und ein Prompt ohne Code bekommt keinen Testplan. Hinweise, die Sie schon gegeben haben, werden nicht wiederholt, und Ihr eigenes Ausgabeformat ersetzt das Standardformat. Mit scaffold: false wird nur neu geordnet, ohne etwas hinzuzufügen.
Die Hinweise sind eine feste Tabelle im Quellcode der Engine, keine Modellausgabe, daher erzeugt dieselbe Anfrage immer denselben Prompt. Abschnittsüberschriften und Hinweiszeilen sind auf Englisch.
Tokens und Kosten
OpenAI-Modelle werden mit o200k_base (bzw. cl100k_base für GPT-4/3.5) gezählt und als exakt gekennzeichnet. Andere Anbieter nutzen o200k_base als Näherung und sind als ungefähr gekennzeichnet. Ohne geladenen Tokenizer fällt die Zählung auf Zeichen ÷ 4 zurück und ist als heuristisch gekennzeichnet. Die Kosten beruhen auf einer Referenzpreistabelle mit dem Prüfdatum jedes Preises. Siehe den Modellkatalog.