Claude, die Modellfamilie von Anthropic, reagiert auf dieselben Grundlagen wie jedes Modell: eine klare Aufgabe, relevanten Kontext und ein genanntes Format. Dieser Leitfaden behandelt die Gewohnheiten, die speziell bei Claude zählen, auf Grundlage der veröffentlichten Prompting-Hinweise von Anthropic.
Modellnamen und Limits ändern sich, daher beschreibt der Rat hier stabiles Verhalten. Die aktuellen Modelle finden Sie in der Dokumentation von Anthropic.
Seien Sie klar, direkt und konkret
Die erste Empfehlung von Anthropic lautet, Claude wie einen fähigen neuen Kollegen zu behandeln, der keinen Kontext zu Ihrem Projekt hat. Sagen Sie, wofür die Ausgabe gedacht ist, wer sie lesen wird und wie ein gutes Ergebnis aussieht.
Neuere Claude-Modelle befolgen Anweisungen präzise. Das hat zwei Folgen, die man einplanen sollte:
- Fragen Sie nach dem, was Sie wollen. Soll Claude über die wörtliche Anfrage hinausgehen, zum Beispiel eine Änderung umsetzen, statt sie nur vorzuschlagen, sagen Sie es.
- Lassen Sie die Betonung weg. Großbuchstaben und „CRITICAL“ sind unnötig und können dazu führen, dass eine Regel zu breit angewendet wird. Ein schlichter Satz genügt.
Erklären Sie das Warum
Claude verallgemeinert gut aus einer Begründung. Vergleichen Sie:
Never use ellipses.Your response will be read aloud by a text-to-speech engine, so never use ellipses, because the engine cannot pronounce them.
Die zweite Fassung lässt Claude verwandte Fälle bewältigen, die Sie nicht aufgelistet haben.
Strukturieren Sie Prompts mit XML-Tags
Claude arbeitet besonders gut mit XML-artigen Tags, die die Teile eines Prompts trennen. Es gibt keine besonderen Tag-Namen; wählen Sie solche, die den Inhalt beschreiben, und verwenden Sie sie einheitlich.
Review the contract in <contract> tags against the checklist in
<checklist> tags. Put your findings in <findings> tags.
<contract>
{{contract_text}}
</contract>
<checklist>
{{checklist}}
</checklist>
Tags helfen auf drei Arten: Claude verwechselt Anweisungen nicht mit Daten, Sie können einen Abschnitt beim Namen nennen, und Sie können Ausgaben in Tags anfordern, die Ihr Code leicht extrahiert.
Lange Dokumente nach oben
Bei langen Eingaben platzieren Sie die Dokumente nah am Anfang des Prompts und die Frage oder die Anweisungen am Ende. Anthropic berichtet, dass eine Anfrage nach langen Dokumenten die Antwortqualität spürbar verbessern kann.
Bei mehreren Dokumenten umschließen Sie jedes mit eigenen Tags samt Quellenmetadaten:
<documents>
<document index="1">
<source>q3-report.pdf</source>
<document_content>{{report}}</document_content>
</document>
</documents>
Using the documents above, list the three largest risks.
Bei Aufgaben über langem Material bitten Sie Claude, zuerst die relevanten Passagen zu zitieren und dann anhand der Zitate zu antworten. Siehe RAG-Prompting.
Nutzen Sie Beispiele
Beispiele sind eines der zuverlässigsten Mittel, Format, Tonfall und Struktur zu steuern. Umschließen Sie sie mit <example>-Tags, damit Claude sie als Illustrationen behandelt, und machen Sie sie abwechslungsreich: Claude achtet genau auf Beispiele und reproduziert ein Muster, das alle teilen, auch eines, das Sie nicht beabsichtigt haben.
Geben Sie Claude im System-Prompt eine Rolle
Legen Sie die Rolle und die dauerhaften Regeln im System-Prompt fest und setzen Sie die Aufgabe in den Nutzerzug. Schon ein Satz zur Rolle fokussiert Tonfall und Tiefe. Siehe System-Prompts und Rollen-Prompting.
Erweitertes Denken
Claude-Modelle können vor der Antwort überlegen, eine Funktion namens erweitertes Denken (Extended Thinking). Ist sie aktiviert:
- Geben Sie übergeordnete Hinweise („denke sorgfältig über die Randfälle nach“), statt jeden Schritt vorzuschreiben. Claudes eigener Ansatz ist oft besser als ein vorgegebener.
- Verlangen Sie nicht zusätzlich schrittweises Überlegen in der Antwort, es sei denn, Sie wollen es sehen.
- Bitten Sie Claude, seine Arbeit vor dem Abschluss zu überprüfen, wenn Fehler teuer sind.
Ist das Denken aus, bringt es einen ähnlichen Nutzen, Claude vor der Antwort in <thinking>-Tags überlegen und dann in <answer>-Tags antworten zu lassen. Siehe Chain-of-Thought-Prompting.
Das Format steuern
- Sagen Sie, was zu tun ist, nicht, was zu vermeiden ist. „Schreibe in fließenden Absätzen“ funktioniert besser als „verwende kein Markdown“.
- Passen Sie den Stil an. Die Formatierung Ihres Prompts beeinflusst die Formatierung der Antwort. Ein Prompt in schlichter Prosa bekommt tendenziell Prosa zurück.
- Fordern Sie Tags für Teile an, die Sie parsen.
- Für striktes JSON nutzen Sie Tool Use mit einem Eingabeschema oder die Funktion Structured Outputs und validieren das Ergebnis. Siehe Prompts für strukturierte Ausgabe.
Werkzeuge und Agenten
Claude wird häufig in Agenten-Szenarien eingesetzt, auch über das von Anthropic eingeführte Model Context Protocol.
- Beschreiben Sie jedes Werkzeug gründlich: was es tut, wann es zu verwenden ist und was es zurückgibt.
- Legen Sie fest, ob Claude handeln oder nur vorschlagen soll. Es befolgt diese Anweisung genau.
- Lassen Sie Claude bei langen Aufgaben Notizen in einer Datei führen, damit der Fortschritt einen Kontext-Reset übersteht.
- Unabhängige Werkzeugaufrufe können parallel laufen; sagen Sie es, wenn Sie Tempo wollen.
Siehe Prompts für KI-Agenten. Der PromptFlowEngine-MCP-Server lässt sich zu Claude Desktop oder Claude Code hinzufügen, damit Claude Prompts als Werkzeuge analysieren, umstrukturieren und bereinigen kann.
Token-Zählung und Caching
Anthropic veröffentlicht für aktuelle Modelle keinen Offline-Tokenizer, daher sind Offline-Zählungen Näherungen. PromptFlowEngine kennzeichnet seine Claude-Zählungen aus diesem Grund als ungefähr. Für eine exakte Zahl nutzen Sie den Token-Zähl-Endpunkt von Anthropic.
Prompt-Caching ist Opt-in: Sie markieren das Ende des stabilen Prompt-Teils, und wiederholte Anfragen lesen ihn zu einem reduzierten Satz. Halten Sie den stabilen Inhalt zuerst. Siehe Token-Optimierung.
Häufige Fehler mit Claude
| Fehler | Was passiert | Lösung |
|---|---|---|
| Regeln in Großbuchstaben schreien | Übermäßige Anwendung | Schlichte Aussagen mit Begründung |
| Frage vor einem langen Dokument | Schwächere Nutzung des Dokuments | Dokumente zuerst, Frage zuletzt |
| Nicht markierter eingefügter Inhalt | Anweisungen und Daten verschwimmen | In XML-Tags umschließen |
| Nur gleichförmige Beispiele | Ungewolltes Muster wird kopiert | Beispiele variieren |
| Vage Anfrage mit Erwartung von Eigeninitiative | Eine wörtliche, minimale Antwort | Zusatzarbeit ausdrücklich anfordern |
| Negative Formatregeln | Uneinheitliche Formatierung | Das gewünschte Format nennen |
Einen Claude-Prompt optimieren
- Nennen Sie die Aufgabe und ihren Zweck.
- Umschließen Sie jede Eingabe mit beschreibenden Tags.
- Verschieben Sie lange Dokumente nach oben und die Frage ans Ende.
- Fügen Sie zwei oder drei abwechslungsreiche Beispiele hinzu, wenn Format oder Tonfall wichtig sind.
- Entfernen Sie Wiederholung und Betonung.
Der PromptFlowEngine-Prompt-Optimierer umschließt im strukturierten Modus Template-Variablen mit Tags und entfernt wiederholte Anweisungen, dann prüft er, dass nichts verloren ging. Die Chrome-Erweiterung tut dasselbe innerhalb von claude.ai.
Vergleichen Sie mit dem Prompting-Leitfaden für ChatGPT und OpenAI und dem Prompting-Leitfaden für Gemini.