Die meisten Prompt-Fehler gehen auf eine kleine Zahl wiederkehrender Fehler zurück. Jeder der folgenden hat ein Symptom, das Sie wiedererkennen werden, eine Lösung und einen Link zur PromptFlowEngine-Regel, die ihn erkennt, mit einem auslösenden Beispiel und einem korrigierten Prompt.
Fehler bei der Klarheit
1. Kein erklärtes Ziel
Der Prompt beschreibt Material und sagt nie, was damit geschehen soll. Das Modell rät zwischen Zusammenfassen, Analysieren und Umschreiben.
Lösung: Beginnen Sie mit einem Verb im Imperativ, das das Ergebnis benennt. Referenz: fehlendes Ziel.
2. Vage Sprache
Wörter wie „etwas“, „Zeug“, „Sachen“ und „usw.“ fordern das Modell auf, die Einzelheiten zu erfinden.
Lösung: Nennen Sie die tatsächlichen Punkte. Ist die Liste offen, begrenzen Sie sie: „bis zu 3 davon“. Referenz: vage Sprache.
3. Abgeschwächte Anweisungen
„Versuche“, „wenn möglich“ und „vielleicht“ machen aus einer Anforderung einen Vorschlag, und das Modell behandelt sie als optional.
Lösung: Formulieren Sie sie als Anforderung oder sagen Sie genau, wann sie gilt. Referenz: abgeschwächte Anweisungen.
4. Nur negative Einschränkungen
Ein Prompt aus „Tu nicht“-Aussagen sagt dem Modell, was es vermeiden soll, aber nichts darüber, was es erzeugen soll.
Lösung: Verbinden Sie jedes Verbot mit dem gewünschten Verhalten. Referenz: nur negative Einschränkungen.
Fehler bei der Genauigkeit
5. Größenangaben ohne Zahlen
„Kurz“, „ein paar“ und „ausführlich“ schwanken zwischen Durchläufen und bringen Layouts und Parser durcheinander.
Lösung: Verwenden Sie eine Zahl und eine Einheit, etwa „unter 150 Wörter“. Referenz: nicht quantifizierte Größe.
6. Kein Ausgabeformat
Ohne Format wählt das Modell zwischen Fließtext, Stichpunkten und Tabelle – und jedes Mal anders.
Lösung: Legen Sie die Struktur fest, und das Schema, wenn Code das Ergebnis liest. Referenzen: fehlendes Ausgabeformat und fehlende Längenvorgabe.
7. Verweise auf Dinge, die nicht da sind
„Behebe den obigen Fehler“ oder „verwende die angehängte Datei“ in einem Prompt, der keins von beidem enthält.
Lösung: Fügen Sie das Material ein oder benennen Sie, wo es eingesetzt wird. Referenz: unklarer Bezug.
Fehler bei der Konsistenz
8. Widersprüchliche Anweisungen
„Halte es kurz, aber sei ausführlich.“ Lange Prompts, die mehrere Personen bearbeiten, sammeln solche Widersprüche an. Das Modell löst den Konflikt selbst, unvorhersehbar.
Lösung: Legen Sie die Priorität fest und sagen Sie sie: „Fasse dich kurz. Wenn Kürze und Genauigkeit kollidieren, wähle Genauigkeit.“ Referenz: widersprüchliche Anweisungen.
9. Wiederholung
Etwas zur Betonung zweimal zu sagen kostet Tokens. Es zweimal mit leicht unterschiedlicher Formulierung zu sagen, erzeugt Unklarheit darüber, welche Fassung zählt.
Lösung: Formulieren Sie jede Anweisung einmal, in dem Abschnitt, in den sie gehört. Referenzen: doppelte Anweisungen und fast doppelte Anweisungen.
Fehler bei der Struktur
10. Eine Textwüste
Ein langer Absatz, der Aufgabe, Kontext, Regeln und Eingabe vermischt. Anweisungen mitten im Text erhalten weniger Gewicht, und die nächste Person, die ihn bearbeitet, findet nichts.
Lösung: Teilen Sie ihn in Aufgabe, Kontext, Anforderungen, Ausgabeformat und Eingabe. Referenz: Textwüste.
Sicherheitsfehler
11. Nicht abgegrenzte Nutzereingabe
Eine Vorlagenvariable direkt in den Anweisungen lässt alles, was der Nutzer tippt, wie ein Teil davon wirken.
Translate this to French: {{user_text}}
Lösung: Umschließen Sie die Variable mit Tags und sagen Sie dem Modell, dass die Tags Daten enthalten. Referenz: nicht abgegrenzte Variable. Hintergrund: Prompt Injection.
12. Geheimnisse und personenbezogene Daten im Prompt
Ein API-Schlüssel in einer eingefügten Konfiguration, ein Passwort in einem Log, die E-Mail-Adresse eines Kunden in einem Ticket. Einmal gesendet, liegt es in den Systemen Dritter.
Lösung: Schwärzen Sie vor dem Senden und halten Sie Zugangsdaten aus Prompt-Dateien heraus. Referenz: sensible Daten. Hintergrund: Erkennung von PII und Geheimnissen in Prompts.
Prozessfehler, die Regeln nicht erkennen können
- Mit nur einer Eingabe testen. Ein Prompt, der bei Ihrem Beispiel funktioniert, kann bei echtem Traffic scheitern. Bauen Sie einen kleinen Testsatz auf. Siehe Prompt-Evaluierung.
- Mehrere Dinge gleichzeitig ändern. Ändert sich das Ergebnis, wissen Sie nicht, warum. Ändern Sie pro Iteration eine Sache.
- Prompts nicht versionieren. Lebt ein Prompt nur in einem Chatfenster, können Sie nicht zurückrollen. Siehe Prompt-Verwaltung.
- Das Kontextfenster vollstopfen. Mehr Kontext ist nicht immer besser. Siehe Token-Optimierung.
In den eigenen Prompts finden
Fügen Sie einen Prompt in den Prompt-Analyzer von PromptFlowEngine ein. Er führt alle obigen Regeln aus, zitiert den Text, der jeden Befund ausgelöst hat, und schlägt eine Korrektur vor. Der vollständige Regelkatalog listet alle auf.