Vorlage: Support
Prompt-Vorlage: Ticket-Klassifizierung
Leitet eine Nachricht mit einem Konfidenzwert genau einer Kategorie zu. Beim Zuweisen von Tickets oder Nachrichten zu Warteschlangen, wenn Ihr Code genau ein Label und einen Konfidenzwert braucht, um über eine menschliche Prüfung zu entscheiden.
Der Prompt
Die Prompts sind auf Englisch, der Sprache, in der sie geschrieben und getestet wurden. Beschreibungen und Hinweise auf diesen Seiten sind übersetzt.
## Task
Classify the support message below into exactly one category: billing, bug, feature_request, account_access, or other.
## Requirements
- Choose "other" when no category clearly applies.
- Base the decision only on the message text.
## Output format
Return only valid JSON with the keys category and confidence, where confidence is a number from 0 to 1.
## Input
<message>
{{message}}
</message>Variablen
| Variable | Was einzusetzen ist |
|---|---|
{{message}} | Die zu klassifizierende Nachricht, genau wie empfangen. |
Jede Variable steht in eigenen Tags, damit das Modell das Eingefügte als Daten behandelt, nicht als Anweisungen.
Wie sie abschneidet
100/100 ohne Warnungen oder kritische Probleme, bei jeder Änderung in der CI geprüft.
| Dimension | Punktzahl |
|---|---|
| Klarheit | 100 |
| Spezifität | 100 |
| Vollständigkeit | 100 |
| Struktur | k. A. |
| Konsistenz | 100 |
| Ausgabespezifikation | 100 |
| Effizienz | 100 |
| Sicherheit | 100 |
Tokens und Kosten pro Modell
Eingabe-Tokens der Vorlage selbst, bevor Sie die Variablen ausfüllen. Die Kosten verwenden die Listenpreise aus dem Modellkatalog, jeweils mit dem Datum der letzten Prüfung; bestätigen Sie sie bei Ihrem Anbieter.
| Modell | Tokens | Eingabekosten / 1.000 Aufrufe |
|---|---|---|
| GPT-4.1 | 90 | $0.1800 |
| GPT-4.1 mini | 90 | $0.0360 |
| Claude Sonnet 5.5 | 90 (ca.) | $0.1800 |
| Claude Haiku 4.5 | 90 (ca.) | $0.0900 |
| Gemini 2.5 Flash | 90 (ca.) | $0.0270 |
Anpassen
- Ersetzen Sie die Kategorienliste durch Ihre eigene und behalten Sie eine ausdrückliche Auffangkategorie wie „other“.
- Leiten Sie Ergebnisse mit niedriger Konfidenz (zum Beispiel unter 0,6) in Ihrem Code an eine menschliche Warteschlange weiter, nicht im Prompt.
- Ergänzen Sie eine kurze Definition pro Kategorie, wenn zwei Kategorien leicht zu verwechseln sind.
Nach dem Bearbeiten bewertet der Arbeitsbereich den Prompt beim Tippen neu und markiert jede Verschlechterung.
Weitere Vorlagen
- Pull-Request-Review: Strukturiertes Review eines Diffs mit nach Schweregrad geordneten Befunden.
- Antwort im Kundensupport: Richtlinienkonforme Antwort auf ein Kundenticket mit fester Struktur.
- Extraktion strukturierter Daten: Extrahiert Felder aus Freitext in ein striktes JSON-Objekt.
- Meeting-Zusammenfassung: Entscheidungen, Verantwortliche und Fristen aus einem Transkript.
- System-Prompt für einen Agenten mit Werkzeugen: Eingegrenzter Agent mit ausdrücklichen Werkzeugregeln und einer Abbruchbedingung.