OpenAI: Praxistipps fürs Prompting — klein starten, Ergebnis im Blick, Regeln nur bei Bedarf.
In Kürze
- Vier Bausteine: Goal, Context, Output, Boundaries
- Chat = kurz; Work = komplex
- Codex: Steer/Queue, Sandbox
OpenAI hat einen neuen Leitfaden für Prompting veröffentlicht — explizit für Anwender, also für dich, wenn du ChatGPT im Alltag oder für Projekte einsetzt. Statt technischer API-Details oder komplizierter Prompt-Formeln setzt das Dokument auf eine pragmatische Arbeitsweise: klein anfangen, ergebnisorientiert denken und nur dort Regeln ziehen, wo sie wirklich nötig sind.
Vier Bausteine, kurz und klar
Der Kern des Leitfadens sind vier Bausteine, mit denen du jeden Prompt strukturieren kannst:
- Goal (Ziel): Was willst du erreichen?
- Context (Kontext): Relevante Infos oder Dateien, die die Antwort beeinflussen.
- Output (Ausgabeformat): In welchem Format du das Ergebnis erwartest (z. B. Bericht, Tabelle, E‑Mail).
- Boundaries (Grenzen): Regeln, die unerwünschte Aktionen verhindern (z. B. „Nicht versenden“).
Du musst nicht alle Felder immer ausfüllen — für einfache Fragen reicht oft ein kurzer Prompt. Bei größeren Aufgaben lohnt sich das vollständige Ausfüllen.
Worauf OpenAI besonders hinweist
- Beginne mit dem gewünschten Resultat, nicht mit einer detaillierten Schritt-für-Schritt-Anleitung. Beschreibe Prozesse nur, wenn der Ablauf selbst wichtig ist.
- Nenne Zielgruppe oder Format explizit — das beeinflusst das Ergebnis stärker als viele zusätzliche Details.
- Grenzen sind wichtig: 1–2 präzise Regeln helfen, Fehler oder unerwünschte Änderungen zu vermeiden.
Kontext und Quellen praktisch handhaben
- Hänge nur die Quellen an, die die Antwort wirklich beeinflussen (Tabellen, PDFs, Bilder).
- Nutze die Websuche für aktuelle Infos und lege Projekte an, wenn mehrere Aufgaben dieselben Dateien verwenden.
- Plugins verbinden ChatGPT mit Diensten wie Google Drive, Gmail, Slack oder GitHub und machen Inhalte direkt zugänglich.
Bei wichtigen Aufgaben empfiehlt OpenAI, am Ende einen Selbstcheck zu fordern (zum Beispiel: Sind für jeden nächsten Schritt Verantwortliche und Fälligkeitsdaten genannt?).
Chat vs. Work
OpenAI trennt zwei Arbeitsweisen:
- Chat: Für schnelle Fragen, Umformulierungen oder kurze Interaktionen.
- Work: Für Aufgaben mit mehreren Quellen, umfangreichen Ergebnissen oder wenn du über längere Zeit an Projekten arbeitest. Work-Abläufe verbrauchen mehr Credits, lohnen sich aber, wenn sie Zeit sparen oder Entscheidungen absichern.
Folgenachrichten sind normal, um Ergebnisse zu verfeinern. Dauerhafte Präferenzen kannst du in Einstellungen > Personalisierung als „Individuelle Hinweise“ speichern; aufgabenspezifische Details bleiben dagegen im Prompt.
Neue Steuerung für Codex (Coding-Assistent)
Codex ist der Assistent für Programmieraufgaben und bringt zwei Mechanismen für laufende Tasks: „Steer“ (Richtung ändern) und „Queue“ (Nachrichten für den nächsten Lauf einreihen). In der Befehlszeile sind Enter und Tab als Kurzbefehle vorgesehen.
Wichtige Sicherheitspunkte
- Codex führt Befehle zunächst in einer Sandbox aus, die Datei- und Netzwerkzugriff beschränkt.
- Wenn mehr Zugriff nötig ist, fragt Codex um Erlaubnis.
Slash-Kommandos wie „/plan“ (Code analysieren, Lösungsvorschlag erstellen), „/goal“ (übergeordnetes Ziel setzen) und „/review“ (Code-Review) sind vorgesehen; auf GitHub gibt es zusätzlich „@codex review“ mit Fokus-Anweisungen wie „review for security vulnerabilities“.
Warum ChatGPT und Codex zusammen behandelt werden
OpenAI hat parallel das Produkt ChatGPT Work gestartet, das auf Codex-Technologie und dem Modell GPT‑5.6 basiert. ChatGPT Work ist dafür gedacht, über Stunden an komplexen Projekten zu arbeiten, über Apps und Dateien hinweg und fertige Ergebnisse wie Excel- oder Word‑Dokumente zu liefern. Weil sich ChatGPT und Codex funktional annähern, behandelt der Leitfaden beide Interfaces gemeinsam — mit dem Ziel, Anwender:innen klare, praxisorientierte Hinweise für den täglichen Einsatz zu geben.
Quellen
- Quelle: OpenAI
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
