In meiner täglichen Praxis als KI-Berater setze ich oft auf One-Shot Prompts. In vielen Fällen reicht ein präzises Beispiel völlig aus, um einem Large Language Model (LLM) die richtige Richtung zu weisen.

Doch bei komplexeren Anforderungen – etwa einem markenspezifischen Tonalitätswechsel, differenzierter Argumentation oder der Generierung mehrerer Varianten – stößt diese Methode an ihre Grenzen.

Die KI benötigt in diesen Fällen mehr Kontext und ein tieferes Verständnis für das zugrunde liegende Muster. Mehr als nur eine einzelne Referenz, wie du sie auch in unserem Prompt Engineering Hub findest.

Genau hier setzt Few-Shot Prompting an: Durch den Einsatz von In-Context Learning befähigen wir die KI, komplexe Strukturen nicht nur zu kopieren, sondern systemisch fortzusetzen.

In diesem Artikel zeige ich dir, wann sich der zusätzliche Aufwand für mehrere Beispiele wirklich lohnt, wie ich hochperformante Few-Shot Prompts aufbaue – und welche typischen Fehler ich auf dem Weg zum perfekten Output gemacht habe.

Was Few-Shot Prompting eigentlich bedeutet

Few-Shot Prompting bedeutet: Ich gebe der KI nicht nur eine Anweisung und ein einzelnes Beispiel, sondern eine gezielte Auswahl von mehreren Referenzen – meist zwei bis fünf. Das Ziel ist es, dem Modell genügend Datenpunkte zu liefern, damit es ein stabiles Muster (Pattern) erkennt.

Das klingt nach Mehraufwand – und das ist es auch. Aber dieser Aufwand zahlt sich aus, sobald die Aufgabe über Standard-Antworten hinausgeht. Ein Beispiel zeigt der KI lediglich eine Richtung, mehrere Beispiele definieren ein System.

In der Fachsprache nennen wir das In-Context Learning (ICL). Die KI „lernt“ dabei nicht dauerhaft (wie beim Training), sondern sie nutzt die Informationen innerhalb deines aktuellen Prompts, um ihre Rechenleistung auf dein spezifisches Ziel zu fokussieren.

Die Entscheidungshilfe: Wann welcher Prompt?

Um strategisch vorzugehen, unterscheide ich zwischen drei Stufen, die du je nach Komplexität der Aufgabe wählst:

Warum Few-Shot kein Zaubertrick ist

Mehr Beispiele bedeuten nicht automatisch bessere Ergebnisse. Damit das System funktioniert, müssen drei Bedingungen erfüllt sein:

1. Konsistenz: Die Beispiele dürfen sich in Stil und Logik nicht widersprechen.
2. Struktur: Die Trennung zwischen Input und Output muss für die KI (z. B. durch klare Labels) eindeutig erkennbar sein.
3. Präzision: Die Beispiele müssen exakt die Qualität und Tonalität haben, die du am Ende als Output erwartest.

Wenn deine Beispiele inkonsistent sind, erzeugst du „Rauschen“ im Kontextfenster (Context Window). Das verwirrt das Modell und führt zu unvorhersehbaren Ergebnissen. Daher gilt für meine Praxis: Qualität der Shots schlägt Quantität.

Wie Few-Shot Prompting technisch funktioniert

Große Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude sind darauf trainiert, Muster in Textfolgen zu erkennen. Sie analysieren, was innerhalb einer Sequenz statistisch wahrscheinlich ist – und setzen dieses Muster fort.

Technisch gesehen ist der Prompt eine fortlaufende Liste von Aufgabe-Beispiel-Paaren. Das Modell nutzt das sogenannte In-Context Learning, um seine Aufmerksamkeit (Attention) auf die Struktur deiner Beispiele zu richten.

Diesen Effekt beschrieb OpenAI bereits 2020 in dem wegweisenden Paper „Language Models are Few-Shot Learners“, das den Grundstein für die heutige Nutzung von LLMs legte.

Few-Shot vs. Fine-Tuning: Ein wichtiger Unterschied

Oft wird gefragt, ob man die KI nicht einfach „trainieren“ kann. Hier müssen wir klar zwischen dem dauerhaften Training (Fine-Tuning) und dem temporären Lernen im Prompt (Few-Shot) unterscheiden:

Die Grenzen: Wann Beispiele allein nicht reichen

Few-Shot zeigt der KI zwar, wie das Ergebnis aussehen soll, aber nicht unbedingt, wie sie dorthin gelangt. Wenn deine Aufgabe komplexe Logik erfordert, reicht ein reines Muster-Kopieren oft nicht aus.

In solchen Fällen kombiniere ich Few-Shot mit Chain-of-Thought (CoT). Dabei enthalten meine Beispiele nicht nur den Input und den Output, sondern auch den Denkweg dazwischen.

So lernt die KI nicht nur das Format, sondern auch die Logik dahinter (Reasoning).

Typische Einsatzszenarien für Few-Shot Prompting in der Content-Erstellung

Ich nutze Few-Shot Prompting nicht bei jedem einfachen Chat – aber immer dann, wenn Präzision und Skalierbarkeit gefragt sind. Vor allem, wenn ich Texte in einer konstanten Markenstimme (Brand Voice), mit einer festen Logik oder einer thematischen Breite benötige.

Hier sind vier konkrete Szenarien aus meiner täglichen Beratungspraxis:

1. Skalierbare Social-Media-Serien (LinkedIn & Co.)

Wenn ich eine Kampagne plane – zum Beispiel zehn LinkedIn-Posts zu einem KI-Thema –, ist Konsistenz entscheidend. Ein One-Shot-Prompt reicht hier oft nicht aus, um die feine Balance zwischen Fachwissen und Engagement zu halten.

• Mein Vorgehen: Ich liefere drei Referenz-Posts mit identischer Struktur (z. B. Hook – Insight – Call-to-Value).
• Das Ergebnis: Die KI erkennt die rhythmische Abfolge und den „Vibe“ der Texte. Die folgenden Entwürfe benötigen kaum noch manuelle Korrekturen in der Tonalität.

2. Headlines mit definierter Tonalitäts-Varianz

Oft brauche ich für eine Landingpage nicht nur eine Headline, sondern ein Spektrum an Optionen. Ohne Beispiele neigt die KI dazu, entweder zu generisch oder zu marktschreierisch zu werden.

• Mein Vorgehen: Ich gebe drei Beispiele vor: eine sachliche, eine emotionale und eine provokante Headline – jeweils mit einem kurzen erklärenden Label.
• Das Ergebnis: Das Modell versteht den erlaubten kreativen Korridor. Ich erhalte Variationen, die sich stilistisch unterscheiden, aber alle innerhalb der Marken-Leitplanken bleiben.

3. Strukturierte Produktbeschreibungen (E-Commerce)

Im E-Commerce ist Effizienz alles. Hier arbeite ich mit dem Raster: Feature – psychologischer Nutzen – Handlungsaufforderung. Anstatt dieses Raster kompliziert zu beschreiben, zeige ich es der KI einfach.

• Mein Vorgehen: Drei Beispielbeschreibungen in exakt diesem Raster für unterschiedliche Produkte.
• Das Ergebnis: Die KI überträgt die Logik fast 1:1 auf neue Produkte. Die Fehlerquote bei der Einhaltung des Formats sinkt gegen Null.

4. Multiformat-Teaser für Redaktionen

Häufig müssen Inhalte für verschiedene Kanäle in unterschiedlichen Längen aufbereitet werden (z. B. 100, 250 und 500 Zeichen).

• Mein Vorgehen: Ich liefere zwei Beispiel-Sets für jede Längenkategorie.
• Das Ergebnis: Die KI lernt, wie Informationen je nach Zeichenlimit verdichtet oder expandiert werden müssen, ohne die Kernaussage zu verfälschen.

Mein Fazit für die Praxis: Der Mehraufwand, initial zwei bis drei hochwertige Beispiele zu formulieren, amortisiert sich sofort durch die drastisch sinkende Anzahl an Korrektur-Prompts (Refinement-Loops). Wer Serien-Inhalte produziert, kommt an Few-Shot-Strukturen nicht vorbei.

Wann Few-Shot wirklich sinnvoll ist – und wann nicht

Few-Shot Prompting ist ein mächtiges Werkzeug, aber kein Allheilmittel. In meiner Beratungspraxis sehe ich oft, dass zu viele oder schlechte Beispiele das Modell eher verwirren als unterstützen. Es kommt auf die strategische Auswahl an.

Wann Few-Shot den entscheidenden Vorteil bringt:

• Konsistenz in der Serie: Wenn du Newsletter-Intros, CTAs oder FAQ-Antworten generierst, die wie aus einem Guss klingen müssen.
• Abstraktion subtiler Muster: Manche Stile – wie journalistische Zwischenüberschriften oder emotionalisiertes Storytelling – lassen sich schwer beschreiben. Hier „versteht“ die KI das Muster durch Beispiele schneller als durch lange Anweisungen.
• Definierter kreativer Korridor: Wenn du Variation willst (z. B. drei verschiedene Headline-Stile), aber verhindern möchtest, dass die KI in Beliebigkeit abrutscht.
• Einhaltung technischer Grenzen: Zwei bis drei Beispiele mit exakt 150 Zeichen wirken oft wunder bei der Einhaltung von Längenvorgaben.

Wann du auf Few-Shot verzichten solltest:

• Einfache Aufgaben: Für Standard-Zusammenfassungen oder einfache Umformulierungen reicht ein Zero-Shot oder One-Shot völlig aus. Verschwende hier keine wertvollen Tokens.
• Inkonsistente Vorlagen: Wenn deine Beispiele in Tonalität oder Struktur variieren, erzeugst du „Rauschen“. Das Modell versucht, alle Stile gleichzeitig zu bedienen, was zu mittelmäßigen Ergebnissen führt.
• Gefahr des Bias: Zu spezifische Beispiele können die KI so stark einschränken, dass sie keine neuen kreativen Ideen mehr liefert, sondern nur noch deine Vorlagen leicht abwandelt.

Few-Shot vs. Chain-of-Thought: Muster vs. Logik

Ein häufiges Missverständnis ist, dass mehr Beispiele auch mehr „Intelligenz“ bedeuten. Doch es gibt eine klare Grenze: Few-Shot zeigt der KI zwar, wie das Ergebnis aussehen soll (Pattern Matching), aber nicht unbedingt, warum eine Entscheidung so getroffen wurde.

Hier kommt Chain-of-Thought (CoT) ins Spiel. Während Few-Shot die sprachliche Oberfläche und den Stil optimiert, zwingt CoT das Modell zum Reasoning (logisches Schließen).

• Few-Shot: Ideal für Form, Stil, Tonalität und Struktur.
• Chain-of-Thought: Unverzichtbar für komplexe Analysen, strategische Entscheidungen und begründete Urteile.

Mein Praxis-Tipp: Wenn ich merke, dass die KI zwar den richtigen Ton trifft, aber inhaltlich flach bleibt, kombiniere ich beide Welten. Ich gebe Beispiele (Few-Shot), in denen ich den Denkweg der KI (Chain-of-Thought) bereits im Beispiel-Output mitschreibe. So erhältst du das Beste aus beiden Welten: stilistische Perfektion und inhaltliche Tiefe.

Wie du diese Profi-Kombination aus Few-Shot und Chain-of-Thought Prompting exakt aufbaust, um gleichzeitig stilistische Perfektion und messerscharfe Logik zu erhalten, erkläre ich dir detailliert in meinem separaten Guide.

Mein Fazit aus der Praxis

Few-Shot Prompting ist für mich kein Standard für jede flüchtige Anfrage, sondern ein Präzisionswerkzeug für professionelle KI-Workflows.

Immer dann, wenn ich skalierbare, konsistente Inhalte brauche oder ein komplexes stilistisches Muster vermitteln will, das über ein einfaches Beispiel hinausgeht, ist diese Methode alternativlos.

Ich nutze Few-Shot vor allem für:

• Strukturierte Formate: Inhalte mit fester Wiederholungslogik.
• Serienkommunikation: LinkedIn-Reihen, Produkttexte oder konsistente Argumentationsbausteine.
• Variationsvielfalt: Wenn Einheitlichkeit und kreative Breite gleichzeitig gefragt sind.

Der initiale Mehraufwand – das Formulieren von zwei bis drei hochwertigen Beispielen – zahlt sich durch drastisch reduzierte Refinement-Loops (Korrekturschleifen) sofort aus. Du steuerst das LLM gezielter und erhältst Ergebnisse, die ohne Nachbesserung veröffentlichungsreif sind.

Prompting-Methoden im Überblick

Im Prompting Hub für Content-Ersteller findest du eine vollständige Übersicht mit Methoden, Vergleichen und Entscheidungshilfen.

Diese fünf Artikel zeigen, wie sich verschiedene Prompting-Techniken in der Content-Erstellung gezielt einsetzen lassen – je nachdem, ob es um schnelle Ergebnisse, Stiltreue, Variantenvielfalt oder nachvollziehbare Argumentation geht:

• Zero-Shot Prompting
  Keine Beispiele, nur eine klare Anweisung. Wann das reicht – und wie du die besten Ergebnisse bekommst.
• One-Shot Prompting
  Ein einziges Beispiel kann reichen, damit die KI Stil und Struktur besser trifft. So nutzt du One-Shot sinnvoll.
• Few-Shot Prompting
  Mehrere Beispiele helfen der KI, Muster zu erkennen – besonders bei Serieninhalten oder fein abgestimmten Formaten.
• Chain-of-Thought Prompting
  Nicht sofort zur Antwort springen, sondern Schritt für Schritt denken. Wie du damit fundierte Analysen und Bewertungen erzeugst.
• Tree-of-Thought Prompting
  Mehrere Denkpfade, bewusst gegeneinander abgewogen. Die Methode für konzeptionelle Entscheidungen und komplexe Vergleichsfragen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist der entscheidende Unterschied zwischen Few-Shot Prompting und Fine-Tuning?

Few-Shot Prompting ist eine Methode des In-Context Learning. Die Anpassung erfolgt ausschließlich innerhalb des Prompts und ist sofort wirksam. Fine-Tuning hingegen ändert die Gewichte des KI-Modells dauerhaft durch ein Nachtraining mit großen Datensätzen. Für individuelle Schreibstile und Formatvorgaben ist Few-Shot die effizientere und kostengünstigere Wahl.

Wie viele Beispiele sind für Few-Shot Prompting optimal?

Die ideale Anzahl liegt bei zwei bis fünf Beispielen. Weniger als zwei Beispiele bieten oft nicht genug Varianz für komplexe Muster; mehr als fünf Beispiele erhöhen den Token-Verbrauch drastisch, ohne die Antwortqualität proportional zu steigern. Qualität und Konsistenz der Beispiele sind wichtiger als die reine Menge.

Reduziert Few-Shot Prompting Halluzinationen?

Ja. Durch die explizite Vorgabe von Beispielen schränkst du den statistischen Suchraum der KI ein. Das Modell orientiert sich an der Struktur deiner Vorlagen, anstatt Antworten frei zu generieren. Das erhöht die Formatstabilität und minimiert das Risiko für sachlich falsche oder logisch inkonsistente Ausgaben.

Was unterscheidet Few-Shot von Chain-of-Thought?

Few-Shot optimiert das Endergebnis (Output-Muster). Chain-of-Thought (CoT) hingegen optimiert den Denkweg (Reasoning). Nutze Few-Shot für Stil und Format; nutze Chain-of-Thought für komplexe Logikaufgaben und Analysen.

Beeinflusst die Reihenfolge der Beispiele das Ergebnis?

Ja, durch den sogenannten Recency Bias. Die KI gewichtet das letzte Beispiel vor der eigentlichen Aufgabe am stärksten. Platziere daher dein qualitativ bestes oder repräsentativstes Beispiel immer an das Ende der Liste, um das bestmögliche Ergebnis zu erzwingen.

Kennst du das Gefühl? Du stellst ChatGPT eine Frage und bekommst eine Antwort, die komplett an deinen Erwartungen vorbeigeht.

Statt der präzisen Hilfe, die du brauchst, erhältst du schwammige Allgemeinplätze oder völlig unbrauchbare Textwände. Das frustriert – und du denkst vielleicht, dass KI-Tools einfach nicht so gut sind, wie alle behaupten.

Doch hier ist die Wahrheit: Das Problem liegt meist nicht an der KI, sondern an der Art, wie wir mit ihr kommunizieren. Ungenaue Prompts führen zu unbrauchbaren Ergebnissen.

Die gute Nachricht? Mit dem CLEAR Framework verwandelst du chaotische Anfragen in präzise Anweisungen, die genau das liefern, was du brauchst.

Warum deine KI-Prompts oft enttäuschen

KI-Modelle sind leistungsfähig – aber sie können nicht in deinen Kopf schauen. Sie wissen nicht, ob du einen 50-Wörter-Instagram-Post oder einen 2000-Wörter-Blogartikel willst. Sie kennen deine Zielgruppe nicht, deinen Tonfall oder deine spezifischen Ziele.

Vage Prompts führen zu generischen Antworten. Das ist kein Versagen der KI – das ist mangelnde Struktur in unserer Kommunikation.

Genau hier setzt strukturiertes Prompting an.

Das CLEAR Framework ist ein operatives Werkzeug zur Strukturierung von Prompts und Teil des Generative Authority Model (GAM) von Ralf Dodler – einem Framework zur systematischen Entwicklung von Referenzstatus in KI-Systemen. CLEAR bildet dabei die Anwendungsebene für präzise, extrahierbare Inhalte im Kontext generativer Suche.

Die Lösung? Strukturiertes Prompting mit bewährten Systemen. Im Prompting Hub für Content-Profis habe ich einige Techniken vorgestellt.

Das CLEAR Framework im Überblick

CLEAR steht für fünf einfache Bausteine, die jeden Prompt verbessern:

• Context: Gib der KI eine klare Rolle
• Limitations: Setze konkrete Grenzen
• Examples: Zeig Beispiele für das gewünschte Ergebnis
• Actions: Formuliere präzise Handlungsanweisungen
• Refinements: Füge den Feinschliff hinzu

Diese Struktur funktioniert, weil sie der KI alle Informationen gibt, die sie braucht. Statt zu raten, kann sie gezielt arbeiten. Das Ergebnis? Prompts, die beim ersten Versuch das liefern, was du wirklich brauchst.

Die 5 Bausteine für bessere Prompts

C wie Context – Gib der KI eine Rolle

Der erste Baustein definiert, wer die KI für dich sein soll. Eine klare Rollenzuweisung verändert sofort die Qualität der Antworten.

Schlecht: „Erkläre mir Social Media Marketing.“

Besser: „Du bist ein erfahrener Social Media Manager mit 10 Jahren Erfahrung. Erkläre mir Social Media Marketing.“

Die Rolle gibt der KI einen Rahmen. Als „erfahrener Social Media Manager“ wird sie praktische, umsetzbare Tipps geben. Als „Universitätsprofessor“ würde sie theoretischer antworten. Diese kleine Änderung macht einen riesigen Unterschied.

Weitere Beispiele für effektive Rollen:

• „Du bist ein kreativer Texter für Startups…“
• „Du bist eine Kundenberaterin mit Fokus auf Problemlösung…“
• „Du bist ein Experte für E-Mail-Marketing…“

L wie Limitations – Setze klare Grenzen

Ohne Grenzen produziert KI oft zu viel oder das Falsche. Limitations helfen dabei, genau das zu bekommen, was du brauchst.

Typische Begrenzungen:

• Länge: „Die Antwort darf maximal 150 Wörter haben.“
• Format: „Erstelle eine Aufzählung mit 5 Punkten.“
• Tonalität: „Verwende einen lockeren, freundlichen Ton.“
• Zielgruppe: „Schreibe für Anfänger ohne Vorwissen.“

Beispiel:„Du bist ein Social Media Experte. Erstelle einen Instagram-Post über nachhaltiges Leben. Der Post darf maximal 125 Zeichen haben und soll junge Erwachsene ansprechen.“

Diese Grenzen helfen der KI, fokussiert zu arbeiten, statt in alle Richtungen zu schweifen.

E wie Examples – Zeig, was du willst

Menschen lernen durch Beispiele – und KI auch. Ein gutes Beispiel ist oft wertvoller als lange Erklärungen.

Ohne Beispiel: „Schreib eine packende Überschrift.“

Mit Beispiel: „Schreib eine packende Überschrift. Hier ist ein Beispiel für den Stil, den ich mag: ‚In 7 Tagen zur perfekten Morgenroutine – ohne Stress und Verzicht.'“

Das Beispiel zeigt der KI genau, welchen Stil, welche Länge und welche Struktur du dir vorstellst. Sie kann dieses Muster auf dein Thema übertragen.

Du kannst auch negative Beispiele verwenden: „Vermeide Überschriften wie ‚Die ultimative Anleitung für alles‘ – sie sind zu allgemein.“

A wie Actions – Präzise Handlungsanweisungen

Hier sagst du der KI konkret, was sie tun soll. Starke Aktionsverben machen den Unterschied.

Schwache Verben: „Beschäftige dich mit…“, „Denk über… nach“
Starke Verben: „Erstelle“, „Analysiere“, „Vergleiche“, „Optimiere“

Schwach: „Mach etwas mit diesem Blogtext.“
Stark: „Optimiere diesen Blogtext für SEO, indem du das Keyword ‚Content Marketing‘ und semantisch relevante Keywords 5-7 Mal natürlich einfügst.“

Je präziser deine Handlungsanweisung, desto gezielter arbeitet die KI. Vermeide Mehrdeutigkeiten und sei so konkret wie möglich.

R wie Refinements – Der Feinschliff

Der letzte Baustein fügt alle zusätzlichen Regeln und Feinheiten hinzu, die dein Ergebnis perfekt machen.

Typische Refinements:

• Stil: „Verwende einen professionellen, aber zugänglichen Ton.“
• Struktur: „Gliedere die Antwort in kurze Absätze mit Zwischenüberschriften.“
• Besonderheiten: „Füge am Ende eine konkrete Handlungsempfehlung hinzu.“
• Zielgruppe: „Erkläre Fachbegriffe, als würdest du mit einem interessierten Laien sprechen.“

Diese Details verwandeln eine gute Antwort in eine perfekte Antwort, die genau zu deinen Bedürfnissen passt.

Beispiel mit CLEAR Framework

Context: „Du bist eine E-Mail-Marketing-Expertin mit Fokus auf kleine Unternehmen.“

Limitations: „Erstelle eine Anleitung mit maximal 500 Wörtern für Einsteiger.“

Examples: „Verwende einen ähnlichen Aufbau wie diese Struktur: Problem → Lösung → Nächster Schritt.“

Actions: „Erkläre die 3 wichtigsten Schritte für den Start einer E-Mail-Marketing-Kampagne.“

Refinements: „Verwende einen motivierenden Ton und füge am Ende eine konkrete Handlungsempfehlung hinzu.“

Antwort von ChatGPT: Eine präzise, umsetzbare 3-Schritte-Anleitung, die genau das liefert, was ein Einsteiger braucht. Statt generischer Informationen bekommst du maßgeschneiderten, sofort umsetzbaren Content.

Erfolgreich ins E-Mail-Marketing starten – in 3 Schritten

Problem:
Viele kleine Unternehmen wissen, dass E-Mail-Marketing ein starkes Werkzeug ist – doch oft scheitert der Start. Zu viele Tools, technische Begriffe und die Angst, Fehler zu machen, bremsen den ersten Schritt. Das Ergebnis: wertvolle Kundenkontakte bleiben ungenutzt, und Chancen auf mehr Umsatz gehen verloren.

Lösung:
E-Mail-Marketing ist einfacher, als es auf den ersten Blick wirkt. Mit einer klaren Struktur, den richtigen Basics und einem motivierenden Plan können auch Einsteiger sofort loslegen – ohne monatelange Vorbereitung.

Schritt 1: Die richtige Basis schaffen
Bevor Sie Ihre erste E-Mail verschicken, brauchen Sie zwei Dinge: ein E-Mail-Marketing-Tool (z. B. Mailchimp, Brevo oder CleverReach) und eine wachsende Liste von Kontakten.

Tool auswählen: Achten Sie auf einfache Bedienung, DSGVO-Konformität und Automatisierungsfunktionen.

Kontakte sammeln: Starten Sie mit den bestehenden Kundendaten. Ergänzen Sie diese durch ein Anmeldeformular auf Ihrer Webseite oder Social-Media-Kanälen. Wichtig: Holen Sie sich immer die Einwilligung (Double Opt-in).

Schritt 2: Die erste Kampagne planen
Eine gute E-Mail ist kein Zufall, sondern das Ergebnis klarer Ziele. Fragen Sie sich: „Was soll meine E-Mail erreichen?“

Mögliche Ziele: mehr Verkäufe, Terminbuchungen, Vertrauen aufbauen.

Struktur der Mail: Starten Sie mit einer klaren Betreffzeile, nutzen Sie einen freundlichen Begrüßungstext und fügen Sie einen klaren Call-to-Action hinzu (z. B. „Jetzt buchen“ oder „Zum Shop“).

Wert bieten: Jede E-Mail sollte für Ihre Leser nützlich sein – sei es ein Tipp, ein exklusives Angebot oder ein Blick hinter die Kulissen.

Schritt 3: Testen und verbessern
Niemand schreibt von Anfang an perfekte E-Mails. Wichtig ist, zu messen und zu lernen.

Kennzahlen beachten: Öffnungsrate, Klickrate, Abmeldungen.

A/B-Tests durchführen: Testen Sie unterschiedliche Betreffzeilen oder Sendezeiten.

Kontinuierlich anpassen: Kleine Veränderungen führen oft zu großen Erfolgen.

Nächster Schritt:
Warten Sie nicht länger – starten Sie heute. Wählen Sie ein Tool, tragen Sie Ihre bestehenden Kunden ein und verfassen Sie Ihre erste E-Mail. Sie werden sehen: Mit jedem Versand wächst nicht nur Ihre Erfahrung, sondern auch die Bindung zu Ihren Kunden.

👉 Handlungsempfehlung: Öffnen Sie noch heute ein kostenloses Testkonto bei einem E-Mail-Marketing-Anbieter und senden Sie innerhalb der nächsten 7 Tage Ihre erste Willkommens-Mail an Ihre Kontakte.

Deine nächsten Schritte mit CLEAR

Jetzt weißt du, wie das CLEAR Framework funktioniert. Hier sind drei Tipps, um sofort zu starten:

1. Beginne klein: Nimm einen Prompt, den du regelmäßig verwendest, und baue ihn mit CLEAR um. Vergleiche die Ergebnisse.

2. Sammle Beispiele: Erstelle dir eine Sammlung guter Beispiele für verschiedene Text-Typen. Diese kannst du immer wieder verwenden.

3. Verfeinere schrittweise: Du musst nicht alle 5 Bausteine perfekt beherrschen. Fang mit Context und Actions an – das allein verbessert deine Prompts erheblich.

Häufige Anfängerfehler, die du vermeiden solltest:

• Zu viele Anweisungen auf einmal geben
• Widersprüchliche Limitations setzen
• Beispiele verwenden, die nicht zum gewünschten Ergebnis passen
• Die Rolle zu vage definieren

Das CLEAR Framework ist kein starres System. Experimentiere damit, passe es an deine Bedürfnisse an und finde heraus, welche Kombinationen für dich am besten funktionieren.

Von heute an gehören unbrauchbare KI-Antworten der Vergangenheit an. Mit strukturierten Prompts holst du das Maximum aus jedem KI-Tool heraus – und sparst dabei noch Zeit und Nerven.

Welche Erfahrungen hast du mit dem Prompting gemacht? Hast du schon mal einen Prompt ausprobiert, der komplett schiefgegangen ist? Schick mir eine Nachricht – ich bin gespannt auf deine Geschichten!

Viele KI-Antworten wirken überzeugend – bis man eine andere Antwort danebenlegt. Dann merkt man: Es hätte auch ganz anders laufen können. Genau das hat mich zu Tree-of-Thought Prompting geführt.

Ich arbeite seit Jahren mit Zero-, One- und Few-Shot Methoden. Auch Chain-of-Thought war ein Fortschritt: Schrittweises Denken statt vorschnelle Antworten.

Aber manchmal reicht ein Denkpfad nicht. Einen umfassenden Überblick über all diese Prompting-Techniken findest du in meinem Prompt Engineering Hub.

Manchmal will ich wissen: Was wären andere Wege, andere Perspektiven – und wie schneiden sie gegeneinander ab?

Tree-of-Thought Prompting bietet genau das: Mehrere gedankliche Ansätze, parallel entwickelt – mit dem Ziel, gemeinsam zur besten Lösung zu kommen.

Ich zeige dir in diesem Artikel, wie ich das in der Content-Erstellung nutze, wann es sich lohnt – und wo es schnell zu viel wird.

Was Tree-of-Thought Prompting eigentlich bedeutet

Tree-of-Thought Prompting ist eine Methode, bei der die KI nicht nur einen Denkweg verfolgt, sondern mehrere parallel. Die Idee:

Es gibt nicht nur eine richtige Lösung – also denken wir mehrere Möglichkeiten durch, vergleichen sie, und treffen dann eine Auswahl.

Das unterscheidet Tree-of-Thought fundamental von Chain-of-Thought. Dort analysiert die KI ein Problem Schritt für Schritt – aber entlang eines einzigen Pfads.

Bei Tree-of-Thought wird stattdessen ein gedanklicher Entscheidungsbaum aufgebaut:

• verschiedene Wege
• unterschiedliche Argumente
• konkurrierende Perspektiven
  – alles sichtbar nebeneinander.

Das ist besonders hilfreich bei Aufgaben, bei denen es keine eindeutige Antwort gibt – z. B.:

• Welche Content-Strategie ist für Thema X am sinnvollsten?
• Welche Textvariante funktioniert besser für Zielgruppe Y?
• Welche Argumentationslinie überzeugt in einem sensiblen Kontext?

Ich nutze Tree-of-Thought dann, wenn ich die KI nicht nur zu einer Lösung bringen will, sondern zur Auswahl zwischen Alternativen.

Das Besondere daran: Ich bekomme nicht nur eine Antwort, sondern auch den gedanklichen Wettbewerb davor. Und das kann gerade in redaktionellen, strategischen oder konzeptionellen Fragen sehr wertvoll sein.

Wie Tree-of-Thought Prompting technisch funktioniert – verständlich erklärt

Tree-of-Thought Prompting basiert auf demselben Prinzip wie Chain-of-Thought: Die KI denkt in Schritten, nicht nur in Endergebnissen.

Der Unterschied: Statt einem gedanklichen Pfad, werden mehrere erzeugt und weiterentwickelt – wie Äste eines Entscheidungsbaums.

Technisch gesehen bedeutet das:

• Ich formuliere die Aufgabe so, dass die KI mehrere Optionen aufmachen soll.
• Jeder dieser Denkansätze wird dann separat weitergedacht, begründet oder geprüft.
• Am Ende können die Pfade verglichen, bewertet oder zusammengeführt werden – z. B. zu einer Empfehlung oder einer Auswahl.

Das funktioniert am besten mit klar strukturierten Prompts, wie zum Beispiel:

Prompt:
„Nenne drei mögliche Content-Formate für Thema X. Denke dann für jedes einzeln weiter: Was spricht dafür, was dagegen, welche Zielgruppe wird erreicht? Vergleiche die Varianten und schlage eine vor.“

Dadurch zwinge ich das Modell, nicht in einer Antwort zu verharren, sondern alternativ zu denken – und das auch noch begründet.

In der Praxis erzeugen Tree-of-Thought Prompts oft:

• eine bessere Übersicht über Handlungsspielräume
• differenziertere Bewertungen
• eine nachvollziehbare Entscheidungsgrundlage

Wichtig: Die KI „weiß“ nicht, was besser ist – sie simuliert plausible Argumentationen. Trotzdem ist der Erkenntnisgewinn für mich als Nutzer spürbar größer, weil ich mehrere Perspektiven nebeneinander sehe.

Ich nutze Tree-of-Thought daher nicht zur Texterstellung, sondern zur strategischen Entscheidungsunterstützung. Immer dann, wenn ich wissen will: Was ginge noch – und warum vielleicht nicht?

Typische Einsatzszenarien für Tree-of-Thought Prompting in der Content-Erstellung

Ich nutze Tree-of-Thought nicht jeden Tag – aber gezielt. Immer dann, wenn ich nicht nur eine Antwort will, sondern mehrere Lösungsansätze nebeneinander sehen und beurteilen möchte.

Besonders bei strategischen oder konzeptionellen Aufgaben hilft mir das enorm.

Content-Formate vergleichen

Du hast ein Thema – aber keine Klarheit, wie du es aufbereiten sollst? Blog, Whitepaper, Infografik, Video?

Prompt:
„Nenne drei sinnvolle Content-Formate für Thema XY. Für jedes: Wer ist die Zielgruppe? Was sind Vor- und Nachteile? Welche Ressourcen braucht es? Welche Reichweite ist realistisch?“

Ergebnis:
Die KI entwickelt für jedes Format einen eigenen Denkstrang – und hilft mir, eine fundierte Entscheidung zu treffen.

Argumentationsrichtungen gegeneinanderstellen

Manchmal will ich nicht nur eine Argumentation – sondern wissen, welche Argumente besser tragen.

Prompt:
„Welche drei Argumentationsrichtungen eignen sich für einen Artikel über flexibles Arbeiten? Denke für jede Richtung weiter: Was spricht dafür, was könnte kritisch sein? Welche Tonalität passt dazu?“

Ergebnis:
Die KI legt drei Perspektiven nebeneinander – z. B. Produktivität, Work-Life-Balance, Mitarbeiterbindung – und denkt sie jeweils weiter.

Zielgruppenansprache strategisch differenzieren

Eine Botschaft – aber unterschiedliche Zielgruppen. Tree-of-Thought hilft mir, differenzierte Varianten bewusst zu erzeugen, statt eine zu verallgemeinern.

Prompt:
„Wie kann man das Thema ‚digitale Weiterbildung‘ für drei unterschiedliche Zielgruppen (Azubis, HR, Geschäftsführung) ansprechen? Erarbeite pro Zielgruppe: Welche Argumente funktionieren? Welcher Ton passt? Was motiviert zur Aktion?“

Ergebnis:
Ich bekomme nicht nur Textideen, sondern eine sauber durchdachte Zielgruppenstrategie – als Entscheidungsgrundlage oder Briefing.

Redaktionsentscheidungen vorbereiten

Tree-of-Thought ist für mich auch ein Tool für interne Diskussionen. Wenn wir im Team mehrere Wege abwägen müssen, hilft es, diese vorher strukturiert sichtbar zu machen.

Prompt:
„Wir haben zwei Themen zur Auswahl für einen Fachartikel. Entwickle für beide ein mögliches Inhaltskonzept, inklusive Ziel, Nutzen und potenziellem Widerspruch. Vergleiche anschließend die Konzepte.“

Ergebnis:
Ich bekomme einen argumentativen Überblick, der in der Redaktionskonferenz direkt weiterverwendbar ist.

Was diese Szenarien gemeinsam haben: Es geht nicht nur um eine gute Lösung, sondern darum, mehrere gute Wege zu sehen – und bewusst zu wählen. Genau da ist Tree-of-Thought das richtige Werkzeug.

Wann Tree-of-Thought sinnvoll ist – und wann nicht

Tree-of-Thought Prompting wirkt oft wie der „intelligenteste“ Ansatz – weil er viele Perspektiven sichtbar macht. Aber in der Praxis ist das nicht immer ein Vorteil.

Es braucht nicht jede Aufgabe drei Denkpfade und eine Vergleichslogik. Deshalb setze ich Tree-of-Thought gezielt ein – und nur dort, wo es inhaltlich Sinn ergibt.

Wann Tree-of-Thought hilft

• Wenn die Aufgabe mehrere gleichwertige Lösungsansätze zulässt.
  Nicht richtig oder falsch, sondern: Was passt besser – und warum?
• Wenn du bewerten und auswählen musst.
  Tree-of-Thought zeigt Stärken, Schwächen und Alternativen – ideal für redaktionelle, strategische oder konzeptionelle Entscheidungen.
• Wenn du argumentative Breite brauchst.
  Ein Denkpfad zeigt Tiefe, drei zeigen Vielfalt. Gerade bei sensiblen Themen oder kontroversen Aussagen ein klarer Vorteil.
• Wenn du dich selbst entscheiden musst – aber nicht im Blindflug.
  Tree-of-Thought gibt dir argumentative Vorbereitung, ohne die Entscheidung vorwegzunehmen.

Wann Tree-of-Thought nicht passt

• Wenn du einfach nur Output brauchst.
  Fünf Teasertexte oder drei Meta-Descriptions? Kein Grund für parallele Denkpfade.
• Wenn die Aufgabe eindeutig ist.
  Es gibt manchmal nur einen klaren Weg – jeder weitere Pfad verwirrt nur.
• Wenn der Prompt zu diffus ist.
  Ohne saubere Struktur versucht die KI, alles gleichzeitig zu denken – und liefert unbrauchbare Mischformen.
• Wenn du wenig Zeit hast.
  Tree-of-Thought braucht mehr Rechenzeit, mehr Lesefläche – und manchmal auch mehr Nacharbeit.

Für mich ist Tree-of-Thought kein Tool für Routine. Es ist ein Werkzeug für Reflexion.

Wenn ich die besten Inhalte aus mehreren Richtungen denken will – dann liefert mir die KI mit dieser Methode echte Denkanstöße.

Tree-of-Thought vs. Chain-of-Thought – wann lohnt sich mehr Perspektive?

Der Unterschied klingt erst mal fein: Chain-of-Thought heißt, die KI denkt Schritt für Schritt – aber entlang eines Pfads.

Tree-of-Thought dagegen öffnet mehrere Denkpfade gleichzeitig, verfolgt sie weiter – und bringt sie idealerweise am Ende zusammen.

Aber in der Praxis macht das einen spürbaren Unterschied. Gerade bei Aufgaben, bei denen es nicht um die richtige Antwort, sondern um Abwägung oder Auswahl geht, stößt Chain-of-Thought an Grenzen.

Ein einzelner Denkweg liefert Tiefe – aber bleibt eine Perspektive. Wenn ich sehen will, was sonst noch möglich ist, brauche ich mehr.

Ein Beispiel aus meiner Arbeit: Ich lasse die KI regelmäßig Content-Formate vorschlagen. Mit Chain-of-Thought bekomme ich gut begründete Empfehlungen. Aber eben nur eine davon.

Mit Tree-of-Thought lasse ich mehrere Formate entwickeln – jeweils mit Begründung, Zielgruppenbezug, Aufwandseinschätzung. Am Ende steht nicht nur eine Empfehlung, sondern ein Vergleich – nachvollziehbar und argumentativ gestützt.

Das ist für mich der Punkt: Chain-of-Thought bringt Klarheit in eine Argumentation. Tree-of-Thought bringt Wahlmöglichkeiten mit System.

Trotzdem nutze ich Chain-of-Thought häufiger – weil es schneller ist und oft reicht. Wenn ich aber Entscheidungen vorbereiten will oder bewusst Varianten gegeneinanderstellen möchte, schalte ich auf Tree-of-Thought um.

Über die Unterschiede zwischen Chain-of-Thought und Tree-of-Thought Prompting habe ich übrigens einen eigenen Artikel geschrieben. Darin zeige ich konkrete Anwendungsbeispiele, wie man Denkprozesse in Varianten strukturiert – und was es dabei zu beachten gibt.

Meine persönliche Erfahrung damit

Tree-of-Thought Prompting ist für mich kein Tool für den Alltag – aber ein sehr nützliches, wenn ich mehr als nur eine Sichtweise brauche.

Ich nutze es vor allem dann, wenn ich Klarheit darüber gewinnen will, welche Möglichkeiten es überhaupt gibt – und was jeweils für oder gegen sie spricht. Es hilft mir, fundierter zu entscheiden, weil ich nicht nur auf das „Ergebnis“ schaue, sondern auf den Vergleich davor.

Gleichzeitig weiß ich: Der Mehraufwand lohnt sich nur, wenn ich ihn bewusst einsetze. Für einfache Texterstellungen, Umformulierungen oder Standardprozesse ist Tree-of-Thought zu viel – da reichen Zero-, One- oder Few-Shot völlig aus.

Was ich an Tree-of-Thought besonders schätze: Es zwingt auch mich, strukturierter zu denken. Wenn ich der KI klar machen will, dass sie mehrere Optionen entwickeln und bewerten soll, muss ich selbst genauer werden – in der Fragestellung, in der Gliederung, in der Zielsetzung.

Kurz gesagt: Tree-of-Thought ist kein Produktionswerkzeug. Es ist ein Denkverstärker. Für kreative, strategische und redaktionelle Entscheidungen – und für die Phasen, in denen es nicht um Tempo geht, sondern um Richtung.

Häufige Fragen (FAQ)

Was ist Tree-of-Thought Prompting?

Eine Methode, bei der die KI mehrere Denkpfade parallel verfolgt, vergleicht und daraus eine begründete Auswahl oder Empfehlung ableitet.

Wann lohnt sich Tree-of-Thought in der Content-Erstellung?

Wenn du nicht nur eine Lösung willst, sondern mehrere Optionen bewerten und gegeneinander abwägen möchtest – z. B. bei Formatwahl, Argumentation oder Zielgruppenansprache.

Wie unterscheidet es sich von Chain-of-Thought?

Chain-of-Thought folgt einem einzelnen Denkweg. Tree-of-Thought öffnet mehrere Pfade – und hilft so, Alternativen sichtbar zu machen und zu vergleichen.

Was brauche ich, um Tree-of-Thought sinnvoll zu nutzen?

Ein klar formulierter Prompt mit Struktur: mehrere Optionen, jeweils mit Analyse, am Ende ein Vergleich oder eine Bewertung. Ohne klare Aufgabe funktioniert es nicht.

Gibt es Risiken oder typische Fehler?

Ja: zu vage Aufgabenstellung, zu viele Varianten auf einmal, fehlende Vergleichslogik. Dann produziert die KI zwar Inhalte – aber ohne echte Entscheidungshilfe.

Die meiste Zeit arbeite ich mit der KI so, wie man es erwarten würde: Ich stelle eine Aufgabe – die KI gibt eine Antwort.

Bei Routineaufgaben wie Textvarianten oder Formulierungen reicht das völlig. Aber manchmal reicht mir die Antwort nicht. Ich will verstehen, wie sie zustande kommt. Oder: Ich will, dass die KI nicht sofort zum Punkt kommt, sondern erst einmal mitdenkt.

Genau dafür gibt es Chain-of-Thought Prompting. Ich habe diese Methode erst spät ernst genommen. Anfangs klang das für mich wie ein weiteres Buzzword aus dem KI-Kosmos.

Aber als ich begann, es bei redaktionellen Aufgaben oder in strategischen Textanalysen einzusetzen, habe ich gemerkt: Es verändert den gesamten Arbeitsprozess.

Mehr über diese und andere fortgeschrittene Prompting-Techniken findest du in unserem Prompt Engineering Hub.

In diesem Artikel zeige ich dir, was Chain-of-Thought Prompting ist, wann ich es gezielt einsetze – und warum es oft nicht um die Antwort geht, sondern um den Weg dorthin.

Was Chain-of-Thought Prompting eigentlich bedeutet

Chain-of-Thought Prompting heißt: Ich fordere die KI auf, ihre Antwort nicht direkt auszugeben, sondern Schritt für Schritt zu denken. Ich verlange also nicht nur ein Ergebnis, sondern einen Denkweg.

Das mag erst mal abstrakt klingen – wird aber sehr konkret, sobald man es ausprobiert.

Statt zu fragen:
„Für wen ist dieser Text geeignet?“

frage ich:
„Analysiere Schritt für Schritt: 1) Was ist das Thema? 2) Welche Sprache wird verwendet? 3) Welche Zielgruppe wird damit angesprochen?“

Die KI antwortet dann nicht nur mit „Zielgruppe: Führungskräfte“, sondern erklärt vorher, warum.
Sie nimmt sich selbst Zeit – und dadurch tue ich das auch.

In der Content-Arbeit nutze ich Chain-of-Thought vor allem dann, wenn ich nicht einfach nur einen Text brauche, sondern eine Einordnung, Bewertung oder Perspektive. Zum Beispiel:

• Wie wirkt dieser Text auf verschiedene Zielgruppen?
• Welche Aussagen sind implizit enthalten?
• Ist der Aufbau überzeugend – und warum (nicht)?

All das funktioniert besser, wenn die KI nicht „vorschnell“ antwortet, sondern strukturiert denkt.

Für mich ist Chain-of-Thought Prompting keine Methode, um Texte zu generieren – sondern ein Werkzeug, um Entscheidungen und Argumente transparenter zu machen.

Es hilft mir, besser zu verstehen, wie die KI arbeitet – und gibt mir die Möglichkeit, gezielter einzugreifen.

Wie Chain-of-Thought Prompting technisch funktioniert – verständlich erklärt

Große Sprachmodelle wie GPT-4 erzeugen Text, indem sie Wort für Wort vorhersagen, was am wahrscheinlichsten als Nächstes kommt. Normalerweise tun sie das sehr effizient – sie springen direkt zur Antwort.

Chain-of-Thought Prompting ändert daran nichts Grundlegendes – aber es verändert den Ablauf. Ich zwinge die KI, nicht das Endergebnis zu liefern, sondern vorher mehrere gedankliche Zwischenschritte einzubauen.

Das passiert nicht von allein. Ich muss es explizit fordern – z. B. mit Anweisungen wie:

• „Erkläre Schritt für Schritt…“
• „Denk laut nach.“
• „Führe eine Argumentation in mehreren Stufen durch…“
• „Welche Überlegungen führen zu diesem Ergebnis?“

Man kann sich das vorstellen wie eine gedankliche Gliederung. Statt:
„Antwort: Das ist Zielgruppe A.“
bekomme ich:
„1. Der Text spricht Problem X an. 2. Die Formulierung ist formell. 3. Es wird Fachwissen vorausgesetzt. → Daraus schließe ich: Zielgruppe A.“

Das funktioniert, weil Sprachmodelle gelernt haben, solche Denkwege zu imitieren – z. B. aus Foren, Lehrbüchern oder menschlichem Feedback.

Gerade durch das sogenannte Instruction Tuning und Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) sind heutige Modelle gut darin, solchen mehrstufigen Aufforderungen zu folgen.

Wichtig ist: Die KI „versteht“ die Aufgabe nicht wie ein Mensch. Aber sie ist sehr gut darin, logisch wirkende Textstrukturen zu erzeugen, wenn ich sie dazu auffordere. Chain-of-Thought nutzt genau das – um der KI mehr Raum zum Denken zu geben.

Für mich heißt das: Je komplexer die Aufgabe – je mehr Argumente, Abwägungen oder Interpretationen nötig sind –, desto eher lohnt sich Chain-of-Thought. Es kostet Zeit, bringt aber Tiefe.

Typische Einsatzszenarien für Chain-of-Thought Prompting in der Content-Erstellung

Ich setze Chain-of-Thought Prompting nicht ständig ein – aber bewusst. Immer dann, wenn ich nicht einfach nur eine Textausgabe, sondern eine nachvollziehbare Argumentation oder Analyse brauche. Hier ein paar typische Fälle:

Zielgruppen aus Texten ableiten

Statt nur zu fragen „Für wen ist dieser Text geeignet?“, baue ich die Aufgabe in Schritte auf:

Prompt:
„Analysiere den Text in drei Schritten: 1) Welches Thema wird behandelt? 2) Welche Sprache wird verwendet? 3) Welche Zielgruppe wird angesprochen – und warum?“

Ergebnis:
Die KI liefert eine differenzierte Einschätzung – inklusive sprachlicher Hinweise, Tonalitätsbezug und Begründung der Zielgruppe.

Aussagen und Implikationen erkennen

Manchmal interessiert mich nicht, was explizit gesagt wird – sondern was mitschwingt. Auch das lässt sich als Denkprozess anlegen.

Prompt:
„Welche impliziten Botschaften stecken in diesem Text? Denk Schritt für Schritt: Was steht direkt da, was wird vorausgesetzt, was bleibt unausgesprochen?“

Ergebnis:
Die KI analysiert Haltung, Sprachebene, Auslassungen – und liefert oft neue Perspektiven, die ich vorher übersehen hätte.

Textqualität begründet bewerten

Ich lasse die KI manchmal einen Entwurf bewerten – aber nur, wenn sie nicht einfach „gut“ oder „nicht gut“ sagt, sondern mir Kriterien liefert.

Prompt:
„Bewerte diesen Text in drei Aspekten: Verständlichkeit, Zielgruppenpassung, sprachlicher Stil. Begründe jede Einschätzung.“

Ergebnis:
Ich erhalte eine strukturierte Rückmeldung, die sich für Redaktionsbesprechungen oder Optimierungen nutzen lässt – nicht perfekt, aber brauchbar.

Redaktionsentscheidungen vorbereiten

Gerade bei Formatüberlegungen oder Themenansätzen hilft mir Chain-of-Thought, wenn ich mehrere Optionen abwägen muss:

Prompt:
„Vergleiche zwei mögliche Content-Formate: Whitepaper vs. Blogreihe. Denk laut: 1) Welche Zielgruppen erreicht man? 2) Welcher Aufwand entsteht? 3) Welches Format passt besser zu Thema XY?“

Ergebnis:
Die KI führt die Abwägung strukturiert durch – nicht immer richtig, aber nachvollziehbar. Und das hilft mir, meinen eigenen Entscheidungsprozess zu schärfen.

In all diesen Szenarien geht es mir nicht darum, dass die KI „richtig“ liegt – sondern darum, einen Denkraum zu öffnen, den ich dann selbst weiter ausfüllen kann.

Wann Chain-of-Thought sinnvoll ist – und wann nicht

Ich habe Chain-of-Thought Prompting erst zögerlich eingesetzt – vor allem, weil es länger dauert. Aber je öfter ich es bei Analyse- und Bewertungsaufgaben verwendet habe, desto klarer wurde mir: Es bringt Tiefe, wo einfache Antworten zu flach wären.
Trotzdem nutze ich es selektiv – und nie als Standard.

Wann Chain-of-Thought hilft

• Wenn ich Begründungen brauche.
  Eine Antwort wie „Zielgruppe: Fachpublikum“ ist oft wertlos, wenn ich nicht weiß, warum. Chain-of-Thought liefert die Argumente mit.
• Wenn die Aufgabe mehrere Denkebenen hat.
  Bei redaktionellen Entscheidungen, Formatfragen oder Textkritik geht es nicht nur um Inhalte – sondern um Haltung, Wirkung, Struktur. Diese lassen sich in Einzelschritte zerlegen.
• Wenn ich ein Modell kontrollieren will.
  Die Schritt-für-Schritt-Logik macht es einfacher, Schwächen im Denkweg der KI zu erkennen – und gezielt zu korrigieren.
• Wenn ich die Perspektive wechseln will.
  Chain-of-Thought hilft mir, Fragen aus verschiedenen Richtungen zu durchdenken – zum Beispiel: Was denkt ein:e Leser:in mit wenig Vorwissen?

Wann Chain-of-Thought eher nicht passt

• Wenn die Aufgabe klar, einfach und standardisiert ist.
  Für Umformulierungen, kurze Textvorschläge oder Social-Media-Snippets bringt „Nachdenken“ nur Ballast.
• Wenn ich einfach nur Output brauche.
  Will ich fünf Headlines oder Varianten von Calls-to-Action, ist Zero- oder Few-Shot deutlich schneller und zielgerichteter.
• Wenn die Frage nicht zum Denken einlädt.
  Nicht jede Aufgabe hat eine logische Kette. Manchmal ist die Antwort einfach geschmacklich, intuitiv oder spontan – da bringt das künstliche Nachdenken keine Tiefe, sondern gestelzte Texte.

Für mich heißt das: Chain-of-Thought nutze ich, wenn ich Qualität vor Tempo stelle.

Wenn ich Entscheidungen fundieren, Textwirkung besser verstehen oder die KI prüfbar machen will. Dann lohnt sich der Mehraufwand.

Chain-of-Thought vs. Tree-of-Thought – wann lohnt sich mehr Denkraum?

Der Unterschied klingt erst mal subtil: Chain-of-Thought heißt, ich lasse die KI eine Argumentationslinie Schritt für Schritt durchdenken. Bei Tree-of-Thought entstehen mehrere Denkpfade nebeneinander, die dann miteinander verglichen oder bewertet werden.

Aber in der Praxis macht das oft einen großen Unterschied. Gerade bei Aufgaben, bei denen es nicht nur eine Lösung gibt, sondern mehrere Perspektiven oder Optionen, stößt Chain-of-Thought schnell an Grenzen.

Ein einziger Denkweg bringt Tiefe – aber er bleibt linear. Die KI folgt einem Pfad – und übersieht mögliche Alternativen.

Ein Beispiel aus meiner Arbeit: Ich lasse die KI regelmäßig Content-Formate für neue Themen entwickeln.

Mit Chain-of-Thought bekomme ich eine begründete Empfehlung – z. B. „Ein Whitepaper wäre sinnvoll, weil…“.

Aber wenn ich Tree-of-Thought nutze und sie auffordere, mehrere Ideen parallel zu entwickeln und gegeneinander abzuwägen, kommt deutlich mehr raus: unterschiedliche Formate, Argumente für und gegen jede Option – und am Ende eine begründete Auswahl.

Das ist für mich der Punkt: Chain-of-Thought bringt Struktur und Tiefe in einen Gedankengang. Tree-of-Thought erweitert das Ganze um Vergleich und Variation.

Trotzdem nutze ich Chain-of-Thought häufiger – weil es schneller geht und oft reicht. Wenn ich aber merke, dass ich Alternativen brauche oder mehrere Lösungspfade sichtbar machen will, steige ich auf Tree-of-Thought um.

Über die Unterschiede zwischen Chain-of-Thought und Tree-of-Thought Prompting habe ich übrigens einen eigenen Artikel geschrieben. Dort zeige ich konkrete Beispiele, wie man Denkpfade in Variationen organisiert – und wo sich der Mehraufwand wirklich lohnt.

Meine persönliche Erfahrung damit

Chain-of-Thought Prompting hat für mich einen Perspektivwechsel gebracht: weg vom reinen Output, hin zum Denkprozess. Ich nutze es nicht, um Inhalte schneller zu produzieren – sondern um Entscheidungen, Bewertungen oder Analysen fundierter zu machen.

Wenn ich klarer sehen will, warum die KI zu einem bestimmten Schluss kommt – oder wenn ich Argumente brauche, die ich weiterverwenden kann –, hilft mir der Schritt-für-Schritt-Ansatz. Er zwingt die KI zur Ordnung. Und mich auch.

Trotzdem bleibt es für mich ein Spezialwerkzeug. In der schnellen Texterstellung ist es zu aufwändig, oft auch unnötig. Aber wenn es um Wirkung, Zielgruppenlogik oder redaktionelle Abwägung geht, liefert es echten Mehrwert.

Mein Learning: Nicht jede Aufgabe braucht Denkprozesse. Aber manche werden erst dann wirklich brauchbar. Chain-of-Thought ist für mich genau dafür da: um aus schnellen Antworten durchdachte Hilfen zu machen.

Prompting-Methoden im Überblick

Im Prompting Hub für Content-Ersteller findest du eine vollständige Übersicht mit Methoden, Vergleichen und Entscheidungshilfen.

Diese fünf Artikel zeigen, wie sich verschiedene Prompting-Techniken in der Content-Erstellung gezielt einsetzen lassen – je nachdem, ob es um schnelle Ergebnisse, Stiltreue, Variantenvielfalt oder nachvollziehbare Argumentation geht:

• Zero-Shot Prompting
  Keine Beispiele, nur eine klare Anweisung. Wann das reicht – und wie du die besten Ergebnisse bekommst.
• One-Shot Prompting
  Ein einziges Beispiel kann reichen, damit die KI Stil und Struktur besser trifft. So nutzt du One-Shot sinnvoll.
• Few-Shot Prompting
  Mehrere Beispiele helfen der KI, Muster zu erkennen – besonders bei Serieninhalten oder fein abgestimmten Formaten.
• Chain-of-Thought Prompting
  Nicht sofort zur Antwort springen, sondern Schritt für Schritt denken. Wie du damit fundierte Analysen und Bewertungen erzeugst.
• Tree-of-Thought Prompting
  Mehrere Denkpfade, bewusst gegeneinander abgewogen. Die Methode für konzeptionelle Entscheidungen und komplexe Vergleichsfragen.

Häufige gestellte Fragen (FAQ)

Was ist Chain-of-Thought Prompting genau?

Dabei wird die KI aufgefordert, eine Aufgabe in nachvollziehbaren Denkschritten zu lösen – statt direkt nur eine Antwort zu liefern.

Wann lohnt sich Chain-of-Thought in der Content-Erstellung?

Immer dann, wenn du Begründungen, Bewertungen oder strukturierte Analysen brauchst – z. B. bei Zielgruppenanalysen, Textkritik oder Formatvergleichen.

Wie formuliere ich Chain-of-Thought Prompts?

Nutze Formulierungen wie: „Denk Schritt für Schritt“, „Erkläre deinen Denkweg“, „Bewerte in mehreren Stufen“, „Führe eine Argumentation durch“.

Was ist der Unterschied zu Tree-of-Thought?

Chain-of-Thought folgt einem Denkpfad. Tree-of-Thought entwickelt mehrere Denkwege parallel – inklusive Vergleich oder Abwägung zwischen Alternativen.

Gibt es typische Fehler bei Chain-of-Thought?

Ja: zu offene Aufgaben, fehlende Struktur oder zu viele Schritte auf einmal. Es hilft, den Denkprozess klar vorzugeben – am besten als Liste.

Zero-Shot Prompting ist oft mein Startpunkt – einfach fragen, ohne Beispiele, und sehen, was rauskommt.

Aber nicht selten merke ich: Die KI verfehlt den Ton, missversteht die Aufgabe oder liefert generische Vorschläge.

Genau dann kommt One-Shot Prompting ins Spiel. Ich gebe der KI ein Beispiel – und plötzlich verändert sich die Qualität der Antwort. Nicht immer perfekt, aber näher dran. Deutlich näher.

In diesem Artikel zeige ich dir, warum ein einziges Beispiel manchmal den entscheidenden Unterschied macht.

Und wann es sich lohnt, diesen kleinen Mehraufwand einzuplanen – gerade in der Content-Erstellung, wo Tonalität, Struktur und Zielgruppenverständnis oft nicht verhandelbar sind.

Für einen umfassenden Überblick über alle Prompting-Techniken besuche meinen Prompt Engineering Hub.

Was One-Shot Prompting eigentlich bedeutet

One-Shot Prompting bedeutet: Ich gebe der KI eine Aufgabe – und ein konkretes Beispiel, wie die Lösung aussehen soll. Das ist alles.

Die Idee dahinter: Statt nur zu sagen „Mach das“, zeige ich ihr einmal „So meine ich das“. Und das Modell orientiert sich daran.

Das Beispiel kann ein kurzer Textausschnitt sein, eine typische Formulierung, ein bestimmtes Format. Hauptsache: Es ist nah dran an dem, was ich will.

Ein Beispiel aus meiner Arbeit:

Prompt:
„Formuliere den folgenden Absatz im Stil dieses Beispiels um. Beispiel: ‚Knappe Einleitung, dann klarer Call-to-Action. Ton: direkt, sachlich.‘ Absatz: ‚In unserem neuen Whitepaper behandeln wir umfassend das Thema Digitalisierung…‘“

Ohne das Beispiel kommt meist ein Standardtext. Mit Beispiel orientiert sich die KI deutlich stärker an Tonalität und Struktur – und trifft besser, was ich brauche.

One-Shot ist für mich also eine Methode, genauer zu steuern, ohne gleich in komplexes Prompt Engineering zu verfallen. Es kostet ein bisschen mehr Aufwand – aber spart im Nachgang oft Korrekturschleifen.

Wie One-Shot Prompting technisch funktioniert – verständlich erklärt

Große Sprachmodelle wie GPT-4 oder Claude 3 sind darauf trainiert, Muster zu erkennen und weiterzuführen.

Wenn ich ihnen ein Beispiel gebe – also einen Textabschnitt, eine Struktur oder einen Tonfall –, dann „merkt“ sich das Modell dieses Muster und versucht, etwas Ähnliches zu erzeugen.

Das funktioniert, weil diese Modelle auf sogenannten „Sequenzen“ trainiert wurden: Textfolgen, die sie lernen zu vervollständigen. Wenn ich also schreibe:

Beispiel:
„Social-Media-Post: Remote-Arbeit spart Zeit und Nerven – wir zeigen wie.“
Aufgabe:
„Schreib einen ähnlichen Post zum Thema digitale Weiterbildung.“

…dann erkennt das Modell: Aha, so kurz, so direkt, so gebaut ist das Beispiel – also gestalte ich die Antwort in diesem Stil.

Das Entscheidende ist: Das Modell muss kein Regelwerk dafür kennen. Es braucht nur genug ähnliche Trainingsdaten, um das Muster zu abstrahieren. Und da das bei Standardaufgaben im Content-Bereich meistens gegeben ist, funktioniert One-Shot in vielen Fällen erstaunlich gut.

Technisch ist One-Shot Prompting also kein „anderer Modus“, sondern einfach ein Prompt, der zusätzlich ein Beispiel enthält. Das macht es so flexibel – und auch so anfällig. Denn wenn das Beispiel nicht passt oder zu vage ist, führt es schnell in die falsche Richtung.

Deshalb gilt für mich: One-Shot ist keine Garantie für bessere Ergebnisse. Aber es ist ein Werkzeug, mit dem ich die Richtung besser vorgeben kann – solange ich es sauber einsetze.

Typische Einsatzszenarien für One-Shot Prompting in der Content-Erstellung

In vielen Fällen reicht ein klarer Prompt – aber manchmal braucht es mehr als nur eine gute Formulierung. Vor allem dann, wenn es um Ton, Stil oder Struktur geht.

Genau da hilft One-Shot Prompting. Hier ein paar konkrete Beispiele aus meinem Arbeitsalltag:

Headlines mit Stil treffen

Problem: Die KI liefert immer wieder austauschbare Überschriften wie „Die Zukunft beginnt jetzt“.
Ziel: Headlines, die spezifisch klingen – aber zum gewünschten Stil passen.

Prompt:
„Formuliere eine Headline für unser Whitepaper zum Thema Fachkräftemangel. Beispiel: ‚Fehlanzeige Fachkraft – was Unternehmen jetzt anders machen müssen.’“

Ergebnis:
Die KI bleibt dichter am gewünschten Sprachstil – zugespitzt, inhaltlich konkreter, nicht generisch.

Tonalität bewusst steuern

Problem: Bei reinen Anweisungen wie „Schreib emotional“ versteht die KI oft nicht, was das konkret heißt.
Lösung: Ich gebe ihr ein Beispiel für „emotional“, wie ich es meine.

Prompt:
„So soll der Ton klingen: ‚Wir kämpfen täglich für das, was uns wichtig ist – unsere Mitarbeitenden.‘ Schreib bitte im gleichen Stil einen Text über flexible Arbeitsmodelle.“

Ergebnis:
Die KI übernimmt nicht nur die Satzstruktur, sondern auch die Haltung – spürbar mehr Nähe, ohne ins Kitschige abzudriften.

Struktur vorgeben ohne Formatbefehl

Problem: Ich brauche einen Text in einer bestimmten inhaltlichen Abfolge – z. B. Problem, Lösung, Call-to-Action.
Statt das umständlich zu erklären, zeige ich es.

Prompt:
„Beispiel: ‚Viele Unternehmen kämpfen mit hohem Krankenstand. Wir haben eine Lösung entwickelt, die…‘ Bitte im gleichen Aufbau zum Thema Fachkräftemangel.“

Ergebnis:
Die Antwort folgt klar der vorgegebenen Struktur – ohne dass ich technische Anweisungen wie „Erstelle eine Bullet-Gliederung“ nutzen muss.

Zielgruppenspezifisch schreiben

Problem: Ein und derselbe Text kann für Geschäftsführer:innen anders klingen müssen als für Berufseinsteiger:innen.
Lösung: Ich zeige ein Beispiel für den gewünschten Ton und die Ansprache.

Prompt:
„Beispiel für Stil und Zielgruppe (Berufseinsteiger:innen): ‚Du willst ins Berufsleben starten und suchst nach Orientierung?‘ Bitte im gleichen Stil einen Einstieg für das Thema digitale Weiterbildung.“

Ergebnis:
Die KI übernimmt die Anrede, das Sprachniveau und den Aufbau deutlich gezielter.

Diese One-Shot-Prompts kosten mich meist nicht mehr als eine Minute extra – sparen mir aber oft mehrere Schleifen in der Nachbearbeitung.

Und sie geben mir mehr Kontrolle über Ton, Format und Wirkung. Gerade bei Content, der nach außen geht, ist das für mich Gold wert.

Wann One-Shot wirklich hilft – und wann nicht

One-Shot Prompting nutze ich gezielt – nicht reflexhaft. Denn obwohl ein Beispiel oft die Qualität hebt, bringt es nur dann etwas, wenn es auch das richtige Signal setzt.

Ich habe mir dafür im Alltag ein paar einfache Faustregeln zurechtgelegt:

One-Shot hilft, wenn…

• der gewünschte Ton nicht einfach in Worte zu fassen ist. Ein Beispiel sagt mehr als jedes Adjektiv wie „sachlich“, „emotional“ oder „locker“.
• die Struktur eine Rolle spielt. Ob ein Text mit einem Aufhänger beginnt oder direkt zum Punkt kommt, kann ich besser zeigen als erklären.
• du eine Zielgruppe hast, die du sehr spezifisch ansprechen willst. Ein Beispieltext im richtigen Stil funktioniert hier oft besser als jede Beschreibung.
• du eine klare Formatvorlage brauchst. Zum Beispiel: Listen, Bullet Points, Titel-Unterzeile-CTA. Ein Beispiel mit dieser Struktur erleichtert der KI die Orientierung.

One-Shot bringt wenig, wenn…

• die Aufgabe schon standardisiert und klar ist. Für Dinge wie „Fass diesen Text in drei Sätzen zusammen“ oder „Ordne diesen Text einer Kategorie zu“ reicht oft ein Zero-Shot-Prompt.
• das Beispiel zu allgemein oder uneindeutig ist. Dann kann es sogar kontraproduktiv wirken, weil das Modell sich an etwas orientiert, das selbst nicht klar genug war.
• du keine klare Erwartung an das Ergebnis hast. Dann führt das Beispiel auch nicht weiter, sondern wird zu einem weiteren vagen Input.

One-Shot lohnt sich, wenn ich eine klare Vorstellung vom Ziel habe, die sich schwer beschreiben lässt. Dann wird das Beispiel zur Brücke – zwischen meiner Intuition und dem Sprachmodell.

Wenn ich hingegen selbst noch gar nicht weiß, wie der Text klingen soll, hilft mir oft ein erster Zero-Shot-Versuch mehr. Der zeigt mir, was möglich ist – und was noch nicht reicht.

One-Shot vs. Few-Shot – wann lohnt sich mehr Kontext?

Der Unterschied klingt erst mal banal: One-Shot heißt, ich gebe ein Beispiel. Bei Few-Shot sind es mehrere – meistens zwei bis fünf. Aber in der Praxis macht das oft einen großen Unterschied.

Gerade bei Aufgaben, die nicht nur einen Stil, sondern mehrere Varianten oder Nuancen erfordern, stößt One-Shot schnell an Grenzen. Ein einzelnes Beispiel kann die Richtung vorgeben – aber es bleibt eine Momentaufnahme. Die KI sieht dann nur eine Möglichkeit, nicht das Muster dahinter.

Ein Beispiel aus meiner Arbeit: Ich lasse die KI regelmäßig kurze Newsletter-Einleitungen schreiben. Bei One-Shot kommt oft ein brauchbarer Vorschlag – aber er bleibt nah am Beispiel.

Wenn ich zwei oder drei Einleitungen mitgebe, versteht die KI viel besser, welcher Ton gewünscht ist, wie die Übergänge funktionieren oder wie lang die Texte ungefähr sein sollen.

Das ist für mich der Punkt: One-Shot bringt Struktur und Stil ins Spiel. Few-Shot hilft zusätzlich beim Verstehen von Variation, Tiefe und Flexibilität.

Trotzdem nutze ich One-Shot häufiger – weil es schneller geht und oft reicht. Wenn ich merke, dass die Antworten sich wiederholen oder wichtige Aspekte fehlen, steige ich auf Few-Shot um.

Über die Unterschiede zwischen One-Shot und Few-Shot Prompting habe ich übrigens einen eigenen Artikel geschrieben. Dort zeige ich konkrete Beispiele, wo mehr Kontext wirklich einen Unterschied macht – und wo nicht.

Mein Fazit aus der Praxis

One-Shot Prompting hat mir geholfen, die Lücke zu schließen zwischen „die KI macht irgendwas“ und „die KI schreibt, was ich wirklich meine“.

Ich nutze es besonders dann, wenn ich die Kontrolle über Ton, Aufbau oder Wirkung behalten will – aber keine Zeit habe, komplexe Regeln zu formulieren. Ein gut gewähltes Beispiel bringt die KI oft näher an mein Ziel als jeder ausgefeilte Prompt.

Trotzdem sehe ich One-Shot nicht als Standard, sondern als Werkzeug für bestimmte Fälle. Wenn die Aufgabe klar und die Erwartung einfach ist, bleibt Zero-Shot effizienter. Ich spare mir dann den Zusatzaufwand.

Aber: Wenn der Output passen muss – z. B. für Kundentexte, redaktionelle Headlines oder Formate mit Wiedererkennungswert –, ist One-Shot mein Mittel der Wahl. Es ist ein bisschen wie beim Textbriefing: Je konkreter ich zeige, was ich will, desto besser wird das Ergebnis.

Mein wichtigstes Learning: Nicht überprompten, sondern gezielt eingreifen. Und: Das Beispiel ist nicht Beiwerk, sondern das zentrale Steuersignal. Je sauberer es gewählt ist, desto präziser wird die KI.

Prompting-Methoden im Überblick

Im Prompting Hub für Content-Ersteller findest du eine vollständige Übersicht mit Methoden, Vergleichen und Entscheidungshilfen.

Diese fünf Artikel zeigen, wie sich verschiedene Prompting-Techniken in der Content-Erstellung gezielt einsetzen lassen – je nachdem, ob es um schnelle Ergebnisse, Stiltreue, Variantenvielfalt oder nachvollziehbare Argumentation geht:

• Zero-Shot Prompting
  Keine Beispiele, nur eine klare Anweisung. Wann das reicht – und wie du die besten Ergebnisse bekommst.
• One-Shot Prompting
  Ein einziges Beispiel kann reichen, damit die KI Stil und Struktur besser trifft. So nutzt du One-Shot sinnvoll.
• Few-Shot Prompting
  Mehrere Beispiele helfen der KI, Muster zu erkennen – besonders bei Serieninhalten oder fein abgestimmten Formaten.
• Chain-of-Thought Prompting
  Nicht sofort zur Antwort springen, sondern Schritt für Schritt denken. Wie du damit fundierte Analysen und Bewertungen erzeugst.
• Tree-of-Thought Prompting
  Mehrere Denkpfade, bewusst gegeneinander abgewogen. Die Methode für konzeptionelle Entscheidungen und komplexe Vergleichsfragen.

Häufige gestellte Fragen (FAQ)

Was ist der Unterschied zwischen Zero-Shot und One-Shot Prompting?

Bei Zero-Shot gibst du nur eine Anweisung. Bei One-Shot kommt ein Beispiel dazu – das hilft der KI, Stil, Struktur oder Ton besser zu treffen.

Wann lohnt sich One-Shot Prompting?

Immer dann, wenn du mit Zero-Shot nicht weiterkommst: z. B. bei Texten mit spezifischer Tonalität, Zielgruppenansprache oder Formatvorgabe.

Wie wähle ich ein gutes Beispiel aus?

Es sollte kurz, präzise und möglichst nah an dem sein, was du erwartest. Kein Platzhalter, sondern eine echte Referenz.

Kann ich auch eigene Texte als Beispiel nutzen?

Unbedingt. Eigene Formulierungen oder Auszüge aus bestehenden Texten helfen der KI, deinen Stil besser nachzuvollziehen.

Funktioniert One-Shot mit allen KI-Tools?

Die meisten Tools, die auf GPT- oder Claude-Modellen basieren, unterstützen One-Shot Prompting – auch wenn es nicht immer so genannt wird.

Wenn du mit KI in der Content-Erstellung arbeitest, bist du bestimmt schon über den Begriff „Zero-Shot Prompting“ gestolpert. Klingt technisch – ist aber überraschend praktisch.

Ich zeige dir in diesem Artikel, was genau dahintersteckt, wie ich es im Alltag nutze und wo es an seine Grenzen stößt.

Wenn du wissen willst, wie du mit klaren Fragen bessere KI-Antworten bekommst – ganz ohne Prompt-Trickserei, lies weiter und besuche meinen Prompt Engineering Hub für weitere Informationen.

Was Zero-Shot Prompting eigentlich bedeutet

Zero-Shot Prompting heißt im Grunde: Ich stelle der KI eine Aufgabe – ohne ihr vorher zu zeigen, wie so eine Aufgabe gelöst wird.

Kein Beispiel. Keine Vorlage. Nur eine klare Anweisung.

Zum Beispiel: „Fass diesen Text in zwei Sätzen zusammen.“
Oder: „Ordne diesen Beitrag einer der folgenden Kategorien zu: News, Meinung, Ratgeber.“

Die KI antwortet direkt – auf Basis dessen, was sie im Training über Sprache, Struktur und Aufgaben gelernt hat.

Für mich war das anfangs fast ein bisschen magisch. Ich hatte erwartet, dass ich viel mehr Kontext liefern muss. Aber oft reicht eine klare Frage.

Das bedeutet nicht, dass die KI „alles weiß“. Aber sie erkennt Muster. Und das reicht in vielen Fällen aus, um sinnvolle Antworten zu liefern – gerade bei Routineaufgaben in der Content-Erstellung.

Wichtig ist dabei: Die Qualität hängt stark davon ab, wie präzise ich frage. Eine vage Formulierung wie „Mach den Text besser“ bringt selten gute Ergebnisse. „Formuliere den Text prägnanter für LinkedIn“ – das funktioniert schon deutlich besser.

Zero-Shot Prompting ist also kein Zaubertrick. Es ist eher wie gutes Briefing. Nur eben für ein Modell, das keine Nachfragen stellt.

Wie Zero-Shot Prompting technisch funktioniert – verständlich erklärt

Wenn ich der KI eine Aufgabe stelle, ohne ihr ein Beispiel zu geben, verlässt sie sich komplett auf ihr vortrainiertes Wissen.

Dieses Wissen stammt aus riesigen Textmengen – Foren, Bücher, Webseiten, Artikel. Daraus hat das Modell gelernt, wie Sprache funktioniert.

Und zwar nicht nur grammatikalisch, sondern auch strukturell und kontextbezogen. Diese Modelle heißen „Large Language Models“, kurz LLMs.

Sie sind nicht für einzelne Aufgaben programmiert, sondern wurden darauf trainiert, Sprachmuster zu erkennen und auf neue Situationen zu übertragen. Genau das passiert bei Zero-Shot Prompting.

Ein zentraler Begriff dabei ist „Instruction Tuning“. Das heißt: Die Modelle wurden nicht nur mit rohen Texten gefüttert, sondern zusätzlich darauf trainiert, auf Anweisungen zu reagieren.

Also nicht nur: „Was steht im Text?“, sondern: „Mach etwas mit dem Text.“ Das ist entscheidend – sonst könnte ich dem Modell sagen, was ich will, und es würde trotzdem nicht antworten wie gewünscht.

In der Praxis bedeutet das: Wenn ich schreibe „Formuliere den Text um, damit er journalistischer klingt“, dann weiß das Modell, was „journalistisch“ im Allgemeinen bedeutet – weil es schon tausende Texte gesehen hat, die so geschrieben waren.

Aber, und das ist wichtig: Die KI versteht nicht wirklich, was sie da tut. Sie kombiniert Wahrscheinlichkeiten und Mustern.

Wenn sie gute Ergebnisse liefert, liegt das daran, dass mein Prompt gut formuliert war – und das Modell genug relevante Beispiele in seinem Training hatte.

Was folgt daraus? Zero-Shot funktioniert am besten, wenn die Aufgabe sprachlich klar ist, das Thema nicht zu speziell – und ich der KI nicht zu viel zwischen den Zeilen überlasse.

Typische Anwendungsbeispiele aus dem Content-Alltag

Wenn du regelmäßig mit Texten arbeitest – egal ob redaktionell, strategisch oder fürs Marketing – wirst du früher oder später an Aufgaben stoßen, die sich wiederholen: Einordnen, Umformulieren, Ideen entwickeln.

Genau da kann Zero-Shot Prompting nützlich sein. Hier ein paar Beispiele aus meiner täglichen Arbeit:

Social-Media-Texte klassifizieren

Bevor ein Post rausgeht, will ich oft wissen: Wie klingt das eigentlich? Sachlich? Werblich? Emotional?

Prompt:
Kategorisiere den folgenden Text als sachlich, emotional oder werblich. Text: „Endlich live: Unser neues Whitepaper zur Cybersicherheit.“

Antwort:
Emotional

Das hilft mir, Posts zu sortieren – oder gezielt umzuschreiben, je nach Kanal und Zielgruppe.

Themen aus Texten extrahieren

Gerade bei langen Artikeln will ich manchmal schnell wissen, worum es geht – ohne alles zu lesen.

Prompt:
Welche drei Hauptthemen behandelt dieser Text?

Antwort (zum Beispiel):
Datenschutz, digitale Bildung, politische Regulierung

Das nutze ich z. B. bei Recherchen oder Inhaltsanalysen – spart Zeit und gibt mir einen schnellen Überblick.

Ideen für Content-Formate entwickeln

Ich habe ein Thema, aber noch keine Idee für die passende Aufbereitung? Dann frage ich direkt die KI.

Prompt:
Welche Content-Formate eignen sich für das Thema „Digitale Weiterbildung in KMU“?

Antwort:
Podcast-Interview, Infografik, Erfahrungsbericht, Whitepaper

Natürlich sind das nur erste Impulse – aber sie helfen mir, schneller ins Denken zu kommen.

Tonalität grob einschätzen

Gerade bei User-Kommentaren, Produktbeschreibungen oder Rezensionen will ich schnell wissen: Positiv? Negativ? Neutral?

Prompt:
Wie ist die Tonalität dieses Satzes: „Ich hätte mir mehr Funktionalität gewünscht.“

Antwort:
Eher negativ

Das ist nützlich für Sentiment-Analysen – oder einfach für eine schnelle redaktionelle Einschätzung.

Das Besondere an diesen Beispielen: Ich musste dem Modell nie erklären, wie es die Aufgabe lösen soll.

Keine Vorlagen, keine Beispiele – nur klare Fragen. Und oft bekomme ich Antworten, mit denen ich direkt weiterarbeiten kann.

Aber: Nicht immer. Und genau darum geht’s im nächsten Abschnitt.

Wo Zero-Shot überzeugt – und wo nicht

Zero-Shot Prompting ist kein Allheilmittel. Es ist ein Werkzeug – und wie bei jedem Werkzeug kommt es darauf an, wann und wie ich es einsetze.

Aus meiner Erfahrung heraus lassen sich die Stärken und Schwächen ziemlich klar unterscheiden.

Stärken bei klaren Aufgaben

Zero-Shot funktioniert besonders gut, wenn…

• die Aufgabe sprachlich einfach ist („Übersetze“, „Kategorisiere“, „Fasse zusammen“)
• es um standardisierte Textformen geht (Social Posts, Teaser, Meta-Descriptions)
• du schnell erste Impulse brauchst – zum Beispiel bei Strukturvorschlägen oder Formatideen
• das Thema nicht zu speziell oder nischig ist

Ein Beispiel: Wenn ich eine Überschrift für einen Blogartikel brauche, frage ich die KI einfach direkt:

„Schlag mir eine prägnante Headline für einen Artikel über Remote-Arbeit in Agenturen vor.“

Die Antwort ist oft brauchbar – oder zumindest ein guter Ausgangspunkt.

Grenzen bei komplexem Kontext

Schwierig wird’s, wenn…

• die Aufgabe mehrdeutig oder kontextabhängig ist
• du ein spezifisches Ziel verfolgst (z. B. bestimmte Tonalität, Fachtermini, Markenstimme)
• du eine Ausgabe in einem festen Format brauchst, z. B. HTML, Tabellen oder strukturierte JSON-Daten
• das Thema sehr fachspezifisch oder intern geprägt ist

Ein Beispiel: Ich wollte eine Headline für ein neues Sensorsystem entwickeln, das sich an technische Einkäufer richtet. Mit dem Prompt „Schlage eine starke Headline für unser neues Sensorsystem vor“ kamen Vorschläge wie:

„Die Zukunft der Sensorik beginnt heute.“

Klingt glatt, aber trifft weder Zielgruppe noch Produktnutzen. Erst als ich zusätzliche Infos mitgegeben habe – Zielgruppe, Einsatzzweck, Positionierung – kam etwas Verwertbares raus.

Oder ich hätte gleich ein Beispiel für die gewünschte Stilrichtung geben können. Das wäre dann Few-Shot.

Was ich daraus gelernt habe: Zero-Shot ist super für schnelle Einstiege, nicht für feine Nuancen. Wenn du Klarheit willst, reicht oft ein einfacher Prompt.

Wenn du Präzision brauchst, musst du mehr Kontext liefern – oder anders prompten.

Zero-Shot vs One-Shot – was bringt mir mehr?

In der Theorie klingt der Unterschied simpel: Zero-Shot heißt, ich gebe der KI eine Aufgabe ohne Beispiel. Bei One-Shot gibt’s ein einziges Beispiel dazu. Mehr ist es nicht.

In der Praxis merkt man den Unterschied aber ziemlich deutlich – vor allem bei Aufgaben, die ein bisschen Feingefühl verlangen. Nehmen wir zum Beispiel diesen Prompt:

„Schreib einen LinkedIn-Post über die Vorteile von Remote-Arbeit.“

Zero-Shot liefert mir dann meist eine neutrale, etwas generische Antwort.

Wenn ich aber im gleichen Prompt ein Beispiel für die Tonalität oder Struktur mitgebe – etwa ein Post, wie ich ihn selbst geschrieben habe –, dann verändert sich die Qualität spürbar.

Die KI orientiert sich daran. Nicht perfekt, aber besser.

Trotzdem nutze ich Zero-Shot öfter – einfach weil es schneller geht. Ich nehme es als Einstieg. Wenn ich sehe, dass die KI den Ton nicht trifft oder die Struktur nicht passt, schwenke ich um auf One-Shot oder gleich Few-Shot.

Über die Unterschiede zwischen Zero-Shot und One-Shot Prompting habe ich einen eigenen Artikel geschrieben. Dort erfährst du wann sich das lohnt, welche Formate sich dafür eignen und worauf du achten solltest.

Mein Fazit aus der Praxis

Zero-Shot Prompting ist für mich ein schnelles, unkompliziertes Werkzeug – kein Ersatz für echtes Textverständnis, aber ein guter Einstieg.

Ich nutze es, wenn ich…

• mir einen schnellen Überblick verschaffen will,
• erste Ideen brauche,
• einfache Klassifikationen durchführe
• oder Texte in ein anderes Format bringen möchte.

Was ich dabei gelernt habe: Je klarer meine Anweisung, desto besser das Ergebnis. Vage Prompts wie „Mach den Text besser“ führen selten zu etwas Brauchbarem.

Aber wenn ich konkret werde – „Schreib den Text sachlicher, max. 300 Zeichen, Zielgruppe: B2B“ –, steigt die Trefferquote deutlich.

Ich sehe Zero-Shot mittlerweile als Gesprächsauftakt. Die erste Annäherung an eine Aufgabe. Wenn’s passt – gut.

Wenn nicht, liefere ich Kontext nach. Oder ein Beispiel. Oder ich überlege, ob die Aufgabe überhaupt KI-geeignet ist.

Das Entscheidende ist: Ich muss wissen, was ich will. Dann hilft mir Zero-Shot, schneller dorthin zu kommen. Wenn nicht, bringt auch der beste Prompt nichts.

Prompting-Methoden im Überblick

Im Prompting Hub für Content-Ersteller findest du eine vollständige Übersicht mit Methoden, Vergleichen und Entscheidungshilfen.

Diese fünf Artikel zeigen, wie sich verschiedene Prompting-Techniken in der Content-Erstellung gezielt einsetzen lassen – je nachdem, ob es um schnelle Ergebnisse, Stiltreue, Variantenvielfalt oder nachvollziehbare Argumentation geht:

• Zero-Shot Prompting
  Keine Beispiele, nur eine klare Anweisung. Wann das reicht – und wie du die besten Ergebnisse bekommst.
• One-Shot Prompting
  Ein einziges Beispiel kann reichen, damit die KI Stil und Struktur besser trifft. So nutzt du One-Shot sinnvoll.
• Few-Shot Prompting
  Mehrere Beispiele helfen der KI, Muster zu erkennen – besonders bei Serieninhalten oder fein abgestimmten Formaten.
• Chain-of-Thought Prompting
  Nicht sofort zur Antwort springen, sondern Schritt für Schritt denken. Wie du damit fundierte Analysen und Bewertungen erzeugst.
• Tree-of-Thought Prompting
  Mehrere Denkpfade, bewusst gegeneinander abgewogen. Die Methode für konzeptionelle Entscheidungen und komplexe Vergleichsfragen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was brauche ich, um Zero-Shot Prompting nutzen zu können?

Eigentlich nur ein Zugang zu einem KI-Modell, das Anweisungen versteht – z. B. GPT-4 oder Claude 3. Viele Tools im Content-Bereich (z. B. Notion, Jasper, neuroflash) integrieren solche Modelle bereits.

Wie verbessere ich die Ergebnisse?

Klar und konkret formulieren. Am besten: Aufgabe, Ziel, Format und ggf. Zielgruppe in den Prompt schreiben. Beispiel: „Fasse den folgenden Text in zwei Sätzen zusammen, sachlich, für Entscheider:innen in mittelständischen Unternehmen.“

Wann sollte ich besser ein Beispiel mitgeben?

Immer dann, wenn du eine bestimmte Tonalität, Struktur oder Qualität brauchst, die sich nicht eindeutig beschreiben lässt. In solchen Fällen ist One-Shot oder Few-Shot die bessere Wahl.

Gibt es mehr Infos zu One-Shot Prompting?

Ja. Ich habe einen eigenen Artikel dazu geschrieben: „One-Shot Prompting: Wann ein Beispiel den Unterschied macht“. Den Link findest du unten.

Chain-of-Thought (CoT) hilft, wenn ein Problem sich Schritt für Schritt lösen lässt.

Aber was, wenn mehrere Wege möglich sind? Oder sich erst unterwegs zeigt, welcher wirklich funktioniert?

Dann reicht ein einzelner Gedankengang nicht – dann braucht es einen ganzen Denkbaum. Tree-of-Thought Prompting (ToT) macht genau das:

Es denkt in Alternativen, bewertet sie und entscheidet.

👉 In diesem Artikel erfährst du, wann CoT an seine Grenzen stößt – und wie ToT dein Modell flexibler, vorausschauender und robuster machen kann.

Für weitere detaillierte Vergleiche und umfassende Informationen zu allen Prompting-Techniken, besuche meinen Prompt Engineering Hub.

Chain-of-Thought Prompting – Schritt für Schritt zur Lösung

Chain-of-Thought (CoT) ist längst ein fester Bestandteil im Werkzeugkasten für gutes Prompting.

Die Idee: Wenn eine Aufgabe komplex ist, hilft es dem Modell, nicht nur die Antwort zu geben, sondern den Weg dorthin sichtbar zu machen.

Das funktioniert besonders gut bei Aufgaben, die sich in klaren Schritten zerlegen lassen – etwa bei Rechenfragen, logischen Ableitungen oder symbolischem Denken.

Beispiel: Klassisches CoT

Frage: 
Ein Kinoticket kostet 12 €, ein Snack 6 €. Wie viel kostet es für drei Personen, wenn jede einen Snack nimmt?

Antwort:
Ein Ticket kostet 12 €, ein Snack 6 €.
Zusammen pro Person: 12 + 6 = 18 €.
Drei Personen: 3 × 18 = 54 €.
Antwort: 54 €

Das Modell denkt mit – Schritt für Schritt, gut nachvollziehbar. Und genau das ist die Stärke von CoT:

• Transparenz
• Fehlerminimierung
• Kontrollierbare Antwortstruktur

Aber CoT denkt immer nur in eine Richtung. Es trifft Entscheidungen unterwegs – ohne zurückzugehen, ohne Varianten zu prüfen.

Wenn der Weg stimmt, ist das effizient. Wenn nicht, fehlt dem Modell die Möglichkeit, umzudenken.

Und genau hier setzt Tree-of-Thought an.

Tree-of-Thought Prompting – Alternativen denken und bewerten

Chain-of-Thought geht einen Weg – Tree-of-Thought denkt mehrere. Statt einer klaren Linie folgt ToT dem Prinzip:

„Was wären mögliche Wege – und welcher ist am besten?“

Das Modell generiert mehrere Gedankengänge, prüft sie, verwirft manche – und trifft eine Entscheidung.

ToT funktioniert damit näher am menschlichen Denken, wenn es um Planung, Strategie oder kreative Entscheidungsfindung geht.

Beispiel: Den höflichsten Antwortsatz finden

Aufgabe:
Du hast folgenden Satz geschrieben: „Ich kann an dem Tag nicht.“ Finde eine höflichere Formulierung.

Tree-of-Thought-Antwort (verkürzt):

1. Vorschlag A: „Leider bin ich an dem Tag bereits verplant.“
   höflich, neutral
2. Vorschlag B: „Tut mir leid, ich kann da leider nicht – wie wäre es mit einem anderen Termin?“
   höflich, inkl. Lösung
3. Vorschlag C: „Ich kann an dem Tag nicht. Punkt.“
   direkt, aber unhöflich
   
   → Bewertung: B ist am höflichsten, weil sie Absage und Alternativvorschlag kombiniert.
   Antwort: Vorschlag B

Das Modell hat hier nicht nur gedacht – sondern verglichen, bewertet und sich entschieden. Das ist Tree-of-Thought.

Wie funktioniert ToT technisch?

• Das Modell erzeugt mehrere Gedankenzweige
• Jeder Zweig enthält eine mögliche Lösung
• Eine weitere Bewertungsphase („Value Prompt“) wählt die beste Option aus
• Optional: Rücksprung oder neues „Branching“, wenn kein Pfad überzeugt

Wann lohnt sich ToT?

• Wenn es mehrere Wege zum Ziel gibt
• Wenn Strategie oder Kreativität gefragt ist
• Wenn Fehlentscheidungen rückgängig gemacht werden sollen
• Wenn du nicht sicher bist, welcher Denkpfad der richtige ist

Im nächsten Abschnitt schauen wir uns beide Techniken direkt im Vergleich an – an einer konkreten Aufgabe, die beides zulässt.

Und die deutlich macht, warum ein Denkbaum manchmal klüger ist als eine Kette.

Direktvergleich: CoT vs ToT im Praxistest

Aufgabe:
Du sollst einem verärgerten Kunden per E-Mail antworten. Ziel: höflich bleiben und die Situation deeskalieren.

🧠 Chain-of-Thought Prompting:

Prompt:
Formuliere eine höfliche Antwort. Denk Schritt für Schritt.

Modellantwort:

• Der Kunde ist verärgert.
• Ich sollte mich für die Unannehmlichkeiten entschuldigen.
• Dann erkläre ich die Situation.
• Schließlich biete ich eine Lösung oder einen Ausblick.
  Antwort:
  „Es tut uns leid, dass Sie unzufrieden waren. Wir prüfen den Fall und melden uns schnellstmöglich mit einer Lösung.“

Linear, klar, effizient.
Aber: Das Modell hat sich für einen Weg entschieden, ohne Alternativen zu prüfen.

Tree-of-Thought Prompting:

Prompt:
Finde mehrere Möglichkeiten, auf den verärgerten Kunden zu reagieren. Bewerte, welche am diplomatischsten wirkt.

Modellantwort:

Gedankenzweig A:
„Es tut uns leid, dass Sie unzufrieden waren. Wir prüfen das intern.“
neutral, knapp

Gedankenzweig B:
„Wir verstehen Ihre Frustration und entschuldigen uns für die entstandenen Unannehmlichkeiten. Dürfen wir Ihnen als Wiedergutmachung einen Gutschein anbieten?“
empathisch, lösungsorientiert

Gedankenzweig C:
„Wir bedauern, dass unsere Leistung nicht Ihren Erwartungen entsprach. Ihr Feedback hilft uns, besser zu werden.“
professionell, aber distanziert

Bewertung:
Zweig B ist am diplomatischsten:

• zeigt Verständnis
• entschuldigt sich
• bietet aktiv eine Lösung
  Antwort: Vorschlag B

Mehrere Wege, begründete Auswahl, bessere Passung.

Fazit des Vergleichs:

CoT denkt wie ein guter Prozess. ToT denkt wie ein Berater mit mehreren Lösungsvorschlägen.

Im nächsten Abschnitt klären wir, wann welche Technik die bessere Wahl ist – und wie du sie strategisch einsetzen kannst.

Wann hilft welche Technik?

Ob du mit Chain-of-Thought oder Tree-of-Thought arbeitest, hängt nicht von der Technik ab – sondern von der Art der Aufgabe.

Hier sind drei einfache Fragen, die dir helfen, die passende Methode zu wählen:

1. Gibt es nur einen klaren Lösungsweg?

• Ja → Chain-of-Thought
• Nein, mehrere denkbare Wege → Tree-of-Thought

2. Muss das Modell kreativ entscheiden oder vergleichen?

• Nein, es soll nur schrittweise rechnen oder ableiten → CoT
• Ja, es soll Optionen abwägen oder neu kombinieren → ToT

3. Zählt Effizienz oder Genauigkeit?

• Schnelle Antwort, wenig Rechenzeit → CoT
• Höchste Präzision bei komplexer Entscheidung → ToT

Typische Aufgaben – und was passt

Kombination beider Ansätze?

Ja – viele komplexe Aufgaben profitieren von einem hybriden Vorgehen:

• CoT für das, was sicher ist → klare Struktur, Basislogik
• ToT für das, was offen ist → Optionen, Unsicherheiten, Kreativität

Beispiel:
Zuerst mit CoT die Faktenlage herleiten, dann mit ToT aus mehreren Handlungsoptionen die passendste auswählen.

Im nächsten Abschnitt zeige ich dir, wie genau solche Kombinationsstrategien aussehen können – und was dabei zu beachten ist.

Kombinationen und Praxisansätze

Chain-of-Thought und Tree-of-Thought lassen sich nicht nur vergleichen – sie lassen sich kombinieren.

Besonders bei komplexen Aufgaben kann das Modell so zuerst strukturiert denken – und dann kreativ abwägen.

Ein typischer Ablauf:

1. Phase 1 – Chain-of-Thought
   Das Modell klärt die Ausgangslage: Was ist bekannt? Was ist logisch? Welche Fakten gelten?
2. Phase 2 – Tree-of-Thought
   Das Modell entwickelt mehrere Lösungswege, bewertet sie – und wählt die beste Option aus.

Beispiel: Terminabsage + Alternativvorschlag

Aufgabe: Du willst höflich absagen, aber ein gutes Folgeangebot machen.

Prompt-Struktur:

Teil 1 (CoT):

• Der Termin liegt auf Freitag.
• Ich bin da verhindert.
• Ich möchte höflich absagen.
• Ich will eine Alternative anbieten.

Teil 2 (ToT):

Vorschlag A: „Leider bin ich am Freitag verhindert. Wie wäre es nächste Woche Dienstag?“
Vorschlag B: „Freitag klappt bei mir nicht – aber ich kann Donnerstag oder Freitag in der Woche darauf.“
Vorschlag C: „Diese Woche ist bei mir schwierig – wie sieht es bei Ihnen nächste Woche aus?“

Bewertung: Vorschlag A ist am klarsten und konkret.
Antwort: Vorschlag A

Das Modell denkt zuerst den Rahmen (CoT) – und wählt dann aus mehreren Varianten (ToT). So entsteht eine strukturierte und zugleich flexible Lösung.

Weitere Einsatzmuster

• Planung von Artikeln oder Storys
  CoT für Aufbau, ToT für mögliche Einstiege oder Schlussvarianten
• Kundendialoge mit unklarer Erwartung
  CoT für Problemverständnis, ToT für Tonlage und Lösungsvorschläge
• Technische Entscheidungsbäume
  CoT zur Einordnung des Problems, ToT für Lösungspfade mit Bewertung

Worauf achten?

• Nicht übertreiben: Nicht jede Aufgabe braucht beide Phasen
• Klar trennen: Strukturieren (CoT) und explorieren (ToT)
• Komplexität beachten: ToT kostet mehr Tokens und Rechenzeit

Im nächsten und letzten Abschnitt fassen wir zusammen: Wann reicht ein Denkweg – und wann braucht dein Prompt einen ganzen Baum?

Fazit: Wann reicht ein Denkweg – wann brauchst du den Baum?

Chain-of-Thought ist wie ein roter Faden: klar, zielgerichtet, nachvollziehbar. Er funktioniert gut, solange die Richtung stimmt – und keine Abzweigungen nötig sind.

Tree-of-Thought denkt weiter: Es öffnet Möglichkeiten, prüft Alternativen, bewertet Wege. Es ist mehr als ein Denkpfad – es ist ein Entscheidungsraum.

Beide Techniken haben ihren Platz:

• Nutze Chain-of-Thought, wenn du klare Schritte brauchst – von A nach B.
• Nutze Tree-of-Thought, wenn du Optionen brauchst – und herausfinden willst, welche am besten trägt.
• Kombiniere beide, wenn deine Aufgabe Struktur und Urteil verlangt.

Das Entscheidende ist nicht, was das Modell kann – sondern was du ihm zutraust:
→ Einen klaren Weg zu gehen?
→ Oder einen Baum zu bauen, um selbst den besten Weg zu finden?

Beides ist möglich. Der Unterschied liegt nicht in der Technik – sondern im Denken, das du auslöst.

Prompting-Vergleiche im Überblick

Im Prompting Hub für Content-Ersteller findest du eine vollständige Übersicht mit Methoden, Vergleichen und Entscheidungshilfen.

Welche Technik passt zu welcher Aufgabe? In dieser Reihe vergleiche ich verschiedene Prompting-Methoden – jeweils mit Beispielen und klarer Entscheidungshilfe:

• Zero-Shot vs One-Shot Prompting
  Wann reicht eine gute Anweisung – und wann braucht das Modell ein Beispiel?
• One-Shot vs Few-Shot Prompting
  Wie viele Beispiele machen den Unterschied – und worauf kommt es wirklich an?
• Few-Shot vs Chain-of-Thought Prompting
  Ergebnis vormachen oder Denkprozess zeigen? Zwei Techniken für unterschiedliche Anforderungen.
• Chain-of-Thought vs Tree-of-Thought Prompting
  Linear denken oder systematisch verzweigen? Wann sich strukturierte Gedankengänge lohnen – und wann ein Modell mehrere Lösungswege braucht.

Beispiele im Prompt reichen oft aus, um Sprachmodelle auf Kurs zu bringen. Aber was, wenn die Aufgabe mehr verlangt als bloßes Mustererkennen?

Was, wenn das Modell nicht nur wissen, sondern denken soll?

In diesem Artikel zeige ich, wann Few Shot Prompting an seine Grenzen stößt – und wie Chain-of-Thought Prompting genau dort weiterhilft.

Mit konkreten Beispielen, klaren Unterschieden und einer einfachen Frage: Brauchst du ein Ergebnis – oder einen Gedankengang?

👉 Lies weiter, wenn du wissen willst, wie du komplexe Aufgaben besser steuerst – Schritt für Schritt.

Für detailliertere Einblicke in diese und weitere Prompting-Vergleiche, besuche meinen Prompt Engineering Hub.

Was ist Few Shot Prompting?

Few-Shot Prompting ist eine Methode, bei der dem Sprachmodell mehrere Beispiele gegeben werden, bevor es eine Aufgabe löst.

Ziel ist es, dem Modell Muster zu zeigen, an denen es sich orientieren kann – ohne die Aufgabe explizit zu erklären.

Die Technik funktioniert nach dem Prinzip: „So sieht das typischerweise aus – mach es in diesem Stil weiter.“

Dabei spielt es keine Rolle, ob du zwei, drei oder zehn Beispiele gibst – wichtig ist, dass sie repräsentativ, konsistent und variabel genug sind, um das Aufgabenformat klarzumachen.

Beispiel: Kundenstimmen klassifizieren

Aufgabe: Weise Kundenfeedbacks in drei Tonalitätskategorien ein: „positiv“, „neutral“, „kritisch“.

Prompt (Few Shot):

Feedback: "Ich bin absolut begeistert vom neuen Feature!"  
Kategorie: positiv
Feedback: "Das Update war okay, aber nichts Besonderes."  
Kategorie: neutral
Feedback: "Leider hat das Tool im Live-Betrieb versagt."  
Kategorie: kritisch
Feedback: "Ich sehe Potenzial, aber aktuell ist es noch unausgereift."  
Kategorie:

➡️ Das Modell erkennt:

• Format = Feedback + Kategorie
• Kategorien = fix (positiv, neutral, kritisch)
• Sprache = emotional, bewertend, aber nicht numerisch

Few Shot zeigt dem Modell also nicht, wie es denkt, sondern wie Ergebnisse aussehen. Es lernt aus den Beispielen: Welche Wörter, welche Tonalität, welche Form gehört zu welcher Kategorie?

Wann funktioniert Few-Shot gut?

• Bei Aufgaben mit klarer Struktur, aber variablen Inhalten
• Wenn das Ziel ist, Regelmäßigkeit in der Ausgabe zu erreichen
• Bei Klassifikation, Umformulierung, Extraktion, Rollen-Stil-Vorgaben

Doch was, wenn das Problem nicht in der Form, sondern im Denken liegt? Wenn es mehrere Schritte braucht, um zur Antwort zu kommen?

Dann reicht es nicht, das Ergebnis zu zeigen – dann muss man den Weg dorthin vorgeben. Das ist der Moment für Chain-of-Thought Prompting.

Was ist Chain-of-Thought Prompting?

Chain-of-Thought Prompting (CoT) ist eine Technik, bei der du dem Modell nicht nur die Antwort, sondern auch den Denkweg dorthin zeigst.

Anstatt nur Input und Output zu präsentieren, führst du das Modell Schritt für Schritt durch die Argumentation oder Berechnung.

Der Unterschied zu Few Shot:
→ Dort zeigst du was herauskommen soll.
→ Bei Chain-of-Thought zeigst du wie man dorthin kommt.

Beispiel: Schrittweise Rechenfrage

Aufgabe:
Ein T-Shirt kostet 30 €. Es gibt 20 % Rabatt. Wie viel muss ich bezahlen?

Prompt mit Chain-of-Thought:

Frage: Ein T-Shirt kostet 30 €. Es gibt 20 % Rabatt. Wie viel muss ich bezahlen? Antwort: 20 % von 30 € sind 6 €. 30 € minus 6 € ergibt 24 €. Antwort: 24 €

➡️ Das Modell „sieht“, wie man vorgeht – und ahmt nicht nur das Ergebnis nach, sondern den Lösungsweg.

Diese Methode funktioniert besonders gut bei Aufgaben, die mehrere Denk- oder Rechenschritte erfordern, z. B.:

• Mathematische Aufgaben
• Logische Schlussfolgerungen
• Multiple-Choice-Fragen mit Ablenkern
• Textaufgaben mit versteckten Bedingungen

Chain-of-Thought Prompting macht das Modell erklärbarer – und in vielen Fällen auch genauer.

Im nächsten Abschnitt zeige ich dir die wichtigsten Varianten dieser Technik – von einfachen Gedankenhilfen bis hin zu automatisiert erzeugten Denkpfaden.

Varianten von Chain-of-Thought Prompting

Chain-of-Thought Prompting ist kein festes Rezept, sondern ein Prinzip: Zeig dem Modell, wie du denkst – nicht nur, was du willst.

Je nach Aufgabe, Modellgröße und Ziel kannst du unterschiedliche Varianten einsetzen. Hier die drei wichtigsten:

🧩 Zero-Shot CoT – Denkanstoß mit einem Satz

Das Modell bekommt keine Beispiele, sondern nur die Aufgabe – ergänzt durch eine kurze Anweisung wie:

„Lass uns Schritt für Schritt darüber nachdenken.“

Diese einfache Formulierung reicht oft, um das Modell dazu zu bringen, nicht sofort eine Antwort zu geben, sondern erstmal zu argumentieren.

Beispiel:

Frage: Wenn ein Apfel 30 Cent kostet, wie viel kosten drei Äpfel und eine Banane à 20 Cent? Lass uns Schritt für Schritt denken.

➡️ Das Modell rechnet: 3 × 30 ¢ = 90 ¢ + 20 ¢ = 1,10 €

Wann sinnvoll?

• Bei einfachen Aufgaben mit verdeckten Teilschritten
• Wenn du testen willst, ob das Modell „nachdenkt“
• Schnell und ohne Beispielaufwand

🧪 Few-Shot CoT – Denken mit Vorlage

Hier bekommt das Modell mehrere Beispiele, die jeweils eine Aufgabe plus einen vollständigen Denkweg enthalten.

Beispiel:

Frage: Ein Buch kostet 12 €, ein anderes doppelt so viel. Was kosten beide zusammen? Antwort: Das zweite Buch kostet 2 × 12 € = 24 €. 12 € + 24 € = 36 €. Antwort: 36 € Frage: Ein T-Shirt kostet 30 €. Es gibt 20 % Rabatt. Wie viel muss ich bezahlen? Antwort:

➡️ Das Modell sieht nicht nur, was zu tun ist – sondern wie es logisch vorgeht.

Wann sinnvoll?

• Bei komplexen Aufgaben mit mehreren Rechenschritten
• Wenn Zero-Shot CoT zu vage bleibt
• Für stabile, wiederholbare Argumentationsstrukturen

⚙️ Auto-CoT – Denkbeispiele automatisch erzeugen

Diese Methode wählt automatisch passende Fragen aus und lässt das Modell selbst Denkschritte generieren. So entsteht eine CoT-Beispielsammlung, ohne dass du sie manuell erstellen musst.

Der Ablauf:

1. Fragen werden in Gruppen mit ähnlicher Struktur sortiert
2. Für jede Gruppe generiert das Modell ein Denkmuster
3. Diese Muster werden als Beispiel für neue Aufgaben genutzt

Wann sinnvoll?

• Wenn viele verschiedene Aufgaben bearbeitet werden sollen
• Wenn man keine Zeit für manuelle CoT-Beispiele hat
• Für große Systeme, die viele Prompts automatisch erzeugen müssen

Chain-of-Thought lässt sich unterschiedlich einsetzen – vom einfachen Satz bis zum strukturierten Mehrfachbeispiel.

Welche Variante du nutzt, hängt davon ab, wie viel Hilfe dein Modell braucht – und wie viel Aufwand du investieren willst.

Im nächsten Abschnitt vergleichen wir direkt: Wie unterscheiden sich Few Shot und Chain-of-Thought wirklich – wenn man sie auf dieselbe Aufgabe anwendet?

Wie sich Few Shot und Chain-of-Thought unterscheiden

Beide Techniken helfen dem Modell, eine Aufgabe zu verstehen – aber auf unterschiedliche Weise.

• Few Shot: zeigt Beispiele und erwartet, dass das Modell daraus ein Muster ableitet.
• Chain-of-Thought: führt das Modell durch Denkprozesse – Schritt für Schritt.

Schauen wir uns das an einem konkreten Beispiel an:

🧾 Aufgabe:

„Marie hat doppelt so viele Äpfel wie Tom. Tom hat 4 Äpfel. Wie viele Äpfel haben sie zusammen?“

🧪 Few Shot Prompt:

Frage: Tom hat 3 Bücher. Anna hat doppelt so viele. Wie viele Bücher haben sie zusammen?  
Antwort: 3 + (2 × 3) = 9
Frage: Marie hat doppelt so viele Äpfel wie Tom. Tom hat 4 Äpfel. Wie viele Äpfel haben sie zusammen?  
Antwort:

Modellantwort:
4 + (2 × 4) = 12
Antwort: 12

➡️ Ergebnis: korrekt, kurz, effizient – aber ohne Erklärung, wie die Zahlen zusammenhängen.

🧠 Chain-of-Thought Prompt:

Frage: Marie hat doppelt so viele Äpfel wie Tom. Tom hat 4 Äpfel. Wie viele Äpfel haben sie zusammen?
Antwort:  
Tom hat 4 Äpfel.  
Marie hat doppelt so viele, also 2 × 4 = 8 Äpfel.  
Zusammen haben sie 4 + 8 = 12 Äpfel.  
Antwort: 12

➡️ Ergebnis: gleich korrekt – aber transparent und nachvollziehbar. Jeder Schritt wird begründet.

🔍 Fazit aus dem Vergleich:

In einfachen Fällen führen beide zum gleichen Ergebnis. Aber sobald eine Aufgabe mehrere Denk- oder Entscheidungsschritte erfordert, zeigt sich der Unterschied deutlich:

Few Shot liefert die Lösung – CoT zeigt, wie man dort hinkommt.

Im nächsten Abschnitt geht es genau darum: Wann ist welche Technik die bessere Wahl? – und wie du das für deine Aufgaben einschätzen kannst.

Wann funktioniert welche Methode besser?

Nicht jede Aufgabe braucht Denkpfade – und nicht jede lässt sich durch Beispiele erklären. Ob Few Shot oder Chain-of-Thought besser passt, hängt vom Charakter der Aufgabe ab.

Hier drei einfache Fragen, die dir helfen, die richtige Methode zu wählen:

❓ 1. Reicht ein Muster – oder braucht es ein Denkweg?

• ✅ Wenn du nur zeigen musst, wie das Ergebnis aussehen soll → Few Shot
• ✅ Wenn das Modell selbst logische Schritte durchlaufen soll → CoT

📌 Beispiel:
„Klassifiziere diesen Kommentar als positiv, neutral oder kritisch“ → Few Shot
„Welcher der beiden Sätze impliziert einen Widerspruch?“ → CoT

❓ 2. Gibt es eine eindeutige Regel – oder mehrere Teilschritte?

• ✅ Wenn Input direkt zum Output führt → Few Shot
• ✅ Wenn Zwischenschritte nötig sind, um zur Lösung zu kommen → CoT

📌 Beispiel:
„Formuliere diesen Satz höflicher“ → Few Shot
„Berechne die Differenz zwischen zwei Rabatten“ → CoT

❓ 3. Ist die Antwort für andere nachvollziehbar – oder nur korrekt?

• ✅ Wenn die Antwort für dich reicht → Few Shot
• ✅ Wenn du zeigen willst, wie das Modell denkt (z. B. für Nutzer:innen) → CoT

📌 Beispiel:
„Wie viele Punkte sind das wert?“ → Few Shot
„Begründe, warum dieser Spieler mehr Punkte bekommen hat“ → CoT

Typische Einsatzszenarien

🧭 Kurz gesagt:

• Few Shot funktioniert am besten, wenn die Aufgabe in Form übersetzbar ist
• Chain-of-Thought ist überlegen, wenn die Aufgabe gedanklich erschlossen werden muss
• Und manchmal? Braucht es beides.
  → Wie das aussieht, zeige ich dir im nächsten Abschnitt: Kombination – Few Shot mit Denkpfad.

Kombination: Few Shot Chain-of-Thought Prompting

Manchmal reicht ein Beispiel nicht – und reines Denken ohne Format auch nicht. Dann ist die Kombination aus Few Shot und Chain-of-Thought der beste Weg:

Du zeigst dem Modell mehrere Denkbeispiele, jeweils mit Eingabe, Denkschritt und Antwort. Das nennt man: Few Shot CoT Prompting.

Diese Methode hat sich in vielen Benchmark-Tests als besonders effektiv erwiesen – zum Beispiel bei GPQA, MMLU, DROP oder BigBench.

Aber auch im Alltag hilft sie, komplexe Aufgaben klar und konsistent zu lösen.

Beispiel: Wer hat mehr Punkte gesammelt?

Prompt:

Frage: Anna hat 3 Runden gespielt. Sie bekam 10, 12 und 14 Punkte. Wie viele Punkte hat sie insgesamt? Antwort: 10 + 12 = 22. 22 + 14 = 36. Antwort: 36 Frage: Tim hat 2 Runden gespielt. Er bekam 18 und 21 Punkte. Wie viele Punkte hat er insgesamt? Antwort: 18 + 21 = 39 Antwort: 39 Frage: Wer hat mehr Punkte – Anna oder Tim? Antwort:

Modellantwort (Few Shot CoT):
Anna hat 36 Punkte.
Tim hat 39 Punkte.
39 > 36, also hat Tim mehr Punkte.
Antwort: Tim

➡️ Das Modell hat nicht geraten – es hat gerechnet und begründet.
Und: Es hat die Formatstruktur aus den Beispielen übernommen.

Wann ist diese Kombination sinnvoll?

• Bei Aufgaben mit mehreren Rechenschritten und vergleichenden Urteilen
• Wenn Erklärbarkeit und Wiederholbarkeit gleich wichtig sind
• Wenn du das Modell für mehrere Fälle konsequent kalibrieren willst

Few Shot CoT ist kein Spezialfall – sondern ein leistungsstarkes Prompting-Muster, das du in vielen Kontexten nutzen kannst, in denen es auf Denkweg plus Ergebnis ankommt.

Im nächsten Abschnitt schauen wir auf die Grenzen: Wann wird Chain-of-Thought unnötig – oder sogar problematisch?

Grenzen und Risiken von Chain-of-Thought Prompting

Chain-of-Thought kann mächtig sein – aber auch übertreiben. Wie bei jedem Werkzeug gilt: Der Nutzen hängt davon ab, wo und wie du es einsetzt.

Hier ein paar typische Stolperfallen:

⚖️ 1. Zu viel des Guten

Nicht jede Aufgabe braucht einen Denkweg. Wenn du das Modell bei einfachen Fragen zum „Nachdenken“ zwingst, bekommst du oft unnötig lange, umständliche oder gestelzte Antworten.

📌 Beispiel:
„Was ist die Hauptstadt von Frankreich?“
→ CoT-Antwort:
„Frankreich ist ein Land in Europa. Seine Hauptstadt ist die Stadt mit Regierungssitz…“
→ Besser: Einfach: „Paris.“

🌀 2. Pseudo-Logik: Klingt gut, ist aber falsch

Chain-of-Thought erzeugt Denkpfade – aber das heißt nicht, dass sie immer korrekt sind. Das Modell kann logisch wirken und dabei trotzdem Quatsch begründen.

📌 Beispiel:
„Wenn Lisa älter ist als Tom, und Tom älter als Eva, wer ist die Jüngste?“
→ Modell: „Lisa ist älter als Tom, also könnte Eva die Älteste sein.“ ❌

➡️ Das Modell argumentiert – aber falsch.
Die Logik klingt plausibel, führt aber zur falschen Antwort.

🧠 3. Modellgröße zählt

CoT funktioniert am besten mit großen Sprachmodellen wie GPT-4, PaLM oder Claude 3.
Kleinere Modelle (< 10B Parameter) können die Denkstruktur oft nicht zuverlässig umsetzen – oder „denken sich etwas zusammen“.

Ergebnis:

• Fehlerhafte Rechenschritte
• Unvollständige Argumente
• Form ohne Substanz

🧭 Was heißt das für die Praxis?

• Setze CoT gezielt ein – dort, wo wirklich Schritte gedacht werden müssen
• Achte auf Plausibilität der Denkpfade, nicht nur auf deren Existenz
• Teste bei kleineren Modellen vorher, ob CoT wirklich hilft – oder schadet

Fazit: Muster oder Denken – was braucht dein Prompt?

Prompting ist mehr als das Formulieren einer Aufgabe. Es ist eine Entscheidung:

Willst du dem Modell zeigen, wie das Ergebnis aussieht – oder wie man dorthin kommt?

• Few Shot Prompting ist stark, wenn du klare Formate hast und das Modell zuverlässig wiederholen soll, was du vorgibst.
• Chain-of-Thought Prompting ist stark, wenn das Modell denken muss, um zur richtigen Antwort zu kommen.
• Kombinierst du beides, bekommst du steuerbare, erklärbare und konsistente Ergebnisse – besonders bei komplexen Aufgaben.

Es gibt kein „besser“ oder „schlechter“. Es gibt nur: Was passt zur Aufgabe?

🧭 Wenn du nur ein Gefühl mitnehmen willst:
→ Nutze Few Shot, wenn Struktur zählt.
→ Nutze CoT, wenn Nachvollziehbarkeit zählt.
→ Nutze Few Shot CoT, wenn beides zählt.

Und wenn du dir nicht sicher bist? Teste beide Varianten – und schau nicht nur aufs Ergebnis, sondern wie das Modell dorthin gekommen ist.

Denn oft liegt die Stärke eines guten Prompts nicht im Output, sondern im Weg dahin.

Prompting-Vergleiche im Überblick

Im Prompting Hub für Content-Ersteller findest du eine vollständige Übersicht mit Methoden, Vergleichen und Entscheidungshilfen.

Welche Technik passt zu welcher Aufgabe? In dieser Reihe vergleiche ich verschiedene Prompting-Methoden – jeweils mit Beispielen und klarer Entscheidungshilfe:

• Zero-Shot vs One-Shot Prompting
  Wann reicht eine gute Anweisung – und wann braucht das Modell ein Beispiel?
• One-Shot vs Few-Shot Prompting
  Wie viele Beispiele machen den Unterschied – und worauf kommt es wirklich an?
• Few-Shot vs Chain-of-Thought Prompting
  Ergebnis vormachen oder Denkprozess zeigen? Zwei Techniken für unterschiedliche Anforderungen.
• Chain-of-Thought vs Tree-of-Thought Prompting
  Linear denken oder systematisch verzweigen? Wann sich strukturierte Gedankengänge lohnen – und wann ein Modell mehrere Lösungswege braucht.

Große Sprachmodelle (LLMs) liefern beeindruckende Ergebnisse – wenn man weiß, wie man sie anspricht.

Doch oft stellt sich die Frage: Reicht eine klare Anweisung? Oder braucht das Modell ein Beispiel, um wirklich zu verstehen, was gemeint ist?

In diesem Artikel geht es um den Unterschied zwischen Zero-Shot und One-Shot Prompting – und darum, wann welche Methode die besseren Ergebnisse bringt. 

Mit konkreten Beispielen, Entscheidungshilfen und einem klaren Ziel: bessere Prompts, bessere Antworten.

Für einen umfassenden Überblick und weitere Vergleiche von Prompting-Techniken, schau einfach mal in meinen Prompt Engineering Hub vorbei.

Was ist Zero Shot Prompting?

Beim Zero Shot Prompting bekommt das Sprachmodell nur eine Anweisung – aber kein Beispiel, wie die Antwort aussehen soll.

Das Modell muss die Aufgabe also allein aus dem Wortlaut der Frage und seinem allgemeinen Vorwissen verstehen.

Diese Methode ist die einfachste und schnellste Form der Interaktion mit einem KI-Modell. Sie eignet sich vor allem für Aufgaben, die klar formuliert sind und wenig Spielraum lassen.

Beispiel:

Analysiere die Stimmung des folgenden Satzes: "Der Kundenservice war sehr freundlich und hilfsbereit."

➡️ Das Modell erkennt auf Basis seines Sprachverständnisses, dass es sich hier um eine positive Aussage handelt – und antwortet entsprechend mit:
„Positiv“

Bei Zero Shot entscheidet also allein die Formulierung darüber, wie gut das Modell die Aufgabe versteht – nicht die Datenlage im Prompt.

Wann funktioniert das gut?

• Wenn die Aufgabe bekannt und eindeutig ist
• Wenn keine Formatvorgabe oder spezifischer Stil erforderlich ist
• Wenn du schnell erste Ergebnisse testen willst

Aber: Zero Shot hat auch Grenzen. Ohne Beispiel fehlt dem Modell jede Orientierung, wie lang, präzise oder strukturiert die Antwort sein soll.

Gerade bei komplexeren Aufgaben oder unerwarteten Formulierungen kann das zu ungenauen oder uneinheitlichen Ergebnissen führen.

Im nächsten Abschnitt schauen wir uns an, wie ein einzelnes Beispiel – also One Shot – dabei helfen kann, diese Lücke zu schließen.

Was ist One Shot Prompting?

Beim One Shot Prompting bekommt das Modell – zusätzlich zur Anweisung – ein einzelnes Beispiel, das zeigt, wie die Aufgabe gelöst werden soll.

Dieses Beispiel dient als Referenz für Format, Sprache und Erwartung. Das macht den Prompt deutlich präziser:

Das Modell kann sich am Stil und der Struktur des Beispiels orientieren – anstatt die Aufgabe nur aus der Anweisung heraus zu interpretieren.

Beispiel:

Satz: "Die Lieferung war verspätet und die Verpackung beschädigt." Stimmung: negativ Satz: "Der Kundenservice war sehr freundlich und hilfsbereit." Stimmung:

➡️ Das Modell erkennt nun nicht nur, was es tun soll, sondern auch wie die Antwort aussehen soll – in diesem Fall:
„positiv“

Im Vergleich zu Zero Shot hat One Shot Prompting den Vorteil, dass es mehr Kontrolle bietet – gerade bei Aufgaben, bei denen Format, Stil oder Genauigkeit wichtig sind.

Wann ist One Shot hilfreich?

• Wenn das erwartete Ergebnis eine bestimmte Struktur hat
• Wenn du konkrete Vorgaben machen willst, ohne sie ausschreiben zu müssen
• Wenn das Modell bei Zero Shot mehrdeutig oder unpräzise geantwortet hat

Das Beispiel dient dabei nicht nur als Inhalt – sondern auch als implizite Instruktion.

Aber: Auch One Shot ist kein Wundermittel. Wenn das Beispiel nicht repräsentativ ist oder zu speziell formuliert wurde, kann es das Modell in die falsche Richtung lenken.

Wie stark ein einziges Beispiel wirkt – und wann es zu wenig ist –, klären wir im nächsten Abschnitt. Zunächst aber schauen wir uns an, wie sich Zero Shot und One Shot konkret unterscheiden.

Direktvergleich: Zero Shot vs One Shot in der Praxis

Zero Shot und One Shot wirken auf den ersten Blick ähnlich – in beiden Fällen arbeitet das Modell ohne Training, direkt im Prompt.
Der Unterschied zeigt sich aber in der Steuerbarkeit: Mit einem Beispiel wird aus einer allgemeinen Aufgabe eine gezielte Anweisung.

Übersicht: Zero Shot vs One Shot

Vergleich am Beispiel: Zusammenfassung eines Satzes

Aufgabe: Fasse den folgenden Satz in einem Satz zusammen.

Originaltext:
„Obwohl das Produktdesign innovativ war, konnte es sich aufgrund logistischer Engpässe nicht am Markt durchsetzen.“

Zero Shot Prompt:

Fasse den folgenden Satz in einem Satz zusammen: „Obwohl das Produktdesign innovativ war, konnte es sich aufgrund logistischer Engpässe nicht am Markt durchsetzen.“

Antwort (Zero Shot):
„Das innovative Produkt scheiterte an logistischen Problemen.“

➡️ Ergebnis: Inhaltlich korrekt, aber Stil und Länge sind offen.

One Shot Prompt:

Beispiel: Original: „Der Launch war gut vorbereitet, aber das Marketing erreichte nicht die Zielgruppe.“ Zusammenfassung: „Der Launch scheiterte trotz guter Vorbereitung am Marketing.“ Original: „Obwohl das Produktdesign innovativ war, konnte es sich aufgrund logistischer Engpässe nicht am Markt durchsetzen.“ Zusammenfassung:

Antwort (One Shot):
„Das Produkt scheiterte trotz innovativem Design an logistischen Problemen.“

➡️ Ergebnis: Inhaltlich ähnlich, aber stärker an Stil, Kürze und Struktur des Beispiels angepasst.

Was zeigt der Vergleich?

• Zero Shot liefert ein brauchbares Ergebnis – aber das Format ist nicht vorgegeben.
• One Shot führt zu höherer Konsistenz – besonders, wenn die Aufgabe öfter wiederholt wird.
• Das Beispiel im Prompt wirkt wie ein formaler Anker, an dem sich das Modell orientiert – auch sprachlich.

Im nächsten Abschnitt klären wir, wann sich welche Methode besser eignet – und welche Fragen helfen, das im Einzelfall zu entscheiden.

Wann funktioniert was besser?

Zero Shot oder One Shot? In vielen Fällen ist es keine Frage von „richtig oder falsch“, sondern von Kontext und Ziel.

Die folgenden drei Leitfragen helfen dabei, die passende Methode einzuschätzen:

🔍 1. Ist das erwartete Format wichtig?

• Nein → Zero Shot reicht oft.
• Ja → One Shot hilft, Struktur und Stil zu vermitteln.

📌 Beispiel: Du willst eine kreative Idee brainstormen → Zero Shot.
Du willst, dass die Antwort in einer bestimmten Form erscheint (z. B. Liste, Tabelle, Satzstruktur) → One Shot.

🎯 2. Gibt es Interpretationsspielraum bei der Aufgabe?

• Gering (z. B. Faktenfrage, kurze Klassifikation) → Zero Shot funktioniert zuverlässig.
• Hoch (z. B. Tonfall, Absicht, Stil) → One Shot gibt zusätzliche Orientierung.

📌 Beispiel: „Ist dieser Satz positiv oder negativ?“ kann Zero Shot gut lösen.
Aber: „Wie wirkt diese Formulierung auf Leser:innen?“ braucht oft ein Beispiel als Referenz.

🔁 3. Muss die Aufgabe konsistent wiederholt werden?

• Einmalige Abfrage? → Zero Shot ist schnell und effizient.
• Wiederholte Ausführung mit gleichbleibender Struktur? → One Shot sorgt für Stabilität.

📌 Beispiel: Du möchtest 20 ähnliche FAQ-Antworten generieren – One Shot hilft, den Stil durchzuhalten.
Für eine schnelle Inhaltsidee reicht oft Zero Shot.

Zwei typische Anwendungsszenarien:

🗂️ Szenario 1: Keyword-Klassifikation von Textabschnitten

Du möchtest kurze Absätze nach Themen sortieren (z. B. „Technologie“, „Marketing“, „Kultur“).
→ Zero Shot funktioniert, wenn die Kategorien klar sind.
→ One Shot ist hilfreich, wenn du willst, dass das Modell immer nur ein Label vergibt – oder bestimmte Begriffe meidet.

💬 Szenario 2: Antwortvorschläge für Kundenfragen

Du möchtest automatisiert Textbausteine vorschlagen, z. B. für Helpdesk oder Produktanfragen.
→ Mit Zero Shot bekommst du oft brauchbare Vorschläge – aber unterschiedlich lang und mal sachlich, mal flapsig.
→ Mit One Shot kannst du den Ton und Aufbau steuern: „kurz, freundlich, mit direkter Handlungsaufforderung“.

Es gibt keine feste Regel – aber ein gutes Gefühl für die Anforderungen hilft, die richtige Methode zu wählen.

Und wenn du unsicher bist: Teste beides. Oft zeigt schon ein kurzer Vergleich, was besser passt.

Im nächsten Abschnitt werfen wir einen Blick auf eine oft gestellte Frage: „Warum nicht einfach immer ein Beispiel mitgeben?“

Warum nicht einfach immer One Shot?

One Shot Prompting liefert oft präzisere Ergebnisse als Zero Shot – das stimmt. Aber das heißt nicht, dass es immer die bessere Wahl ist.

Es gibt gute Gründe, warum man bewusst ohne Beispiel arbeiten sollte – oder zumindest vorsichtig sein muss.

Hier sind vier typische Fallstricke aus der Praxis:

🕒 1. Mehr Aufwand – und mehr Angriffsfläche

Ein Beispiel muss erst mal erstellt werden. Es muss klar, repräsentativ und formal sauber sein. Das kostet Zeit – besonders, wenn du die Aufgabe nur einmal brauchst.

Und: Schlechte Beispiele richten oft mehr Schaden an, als gar keine.

📌 Beispiel: Du willst einen Social-Media-Post umschreiben lassen.
Zero Shot bringt sofort eine brauchbare Version. Mit einem mittelmäßigen One-Shot-Beispiel wird der Tonfall plötzlich steif – und passt nicht mehr zum Kanal.

🎯 2. Ein Beispiel = eine Richtung

Das Modell orientiert sich sehr stark an dem, was du vorgibst. Wenn dein Beispiel zu speziell ist, kann das Ergebnis in eine ungewollte Richtung kippen – auch wenn es formal korrekt ist.

📌 Beispiel: Du willst eine Produktbeschreibung schreiben lassen.
Dein One Shot Beispiel ist aus der Modebranche – das Modell übernimmt unbewusst den Ton („stilvoll, elegant“) für ein ganz anderes Produkt.

💡 3. Weniger kreative Spielräume

Ein Beispiel gibt Struktur – aber auch Grenzen. Zero Shot lässt dem Modell mehr Freiheiten, neue Ideen oder überraschende Wendungen zu produzieren.

Manchmal ist genau das erwünscht.

📌 Beispiel: Du suchst Blog-Titel für einen Artikel.
Mit Zero Shot bekommst du fünf ganz unterschiedliche Vorschläge.
Mit One Shot bekommst du fünf Varianten der gleichen Struktur – nett, aber langweilig.

⚠️ 4. Trügerische Sicherheit

One Shot fühlt sich oft „richtiger“ an, weil das Ergebnis strukturierter wirkt. Aber: Wenn das Beispiel schlecht gewählt oder nicht zur aktuellen Eingabe passend ist, kann das Modell systematisch falsche Schlüsse ziehen – nur eben schön formatiert.

📌 Beispiel: In deinem Beispieltext spricht eine Einzelperson.
In deinem neuen Text geht es aber um ein Team. Das Modell übernimmt trotzdem die Singular-Form – einfach, weil sie im Beispiel stand.

One Shot ist ein mächtiges Werkzeug, aber kein Selbstläufer. Es braucht Sorgfalt – und vor allem: Bewusstsein für die Risiken.

Deshalb lohnt es sich, immer zu fragen: Was soll das Beispiel leisten – und kann es das auch wirklich?

Im nächsten Abschnitt werfen wir einen kurzen Blick nach vorn: Was passiert, wenn ein Beispiel nicht reicht? Und welche Alternativen gibt es?

Was kommt nach One Shot?

Ein Beispiel kann viel bewirken – aber manchmal reicht selbst das nicht. Dann lohnt sich ein Blick auf zwei fortgeschrittene Techniken, die auf One Shot aufbauen, aber mehr Kontext oder Denkstruktur liefern:

🔢 Few Shot Prompting – mehr Vielfalt, mehr Sicherheit

Statt einem Beispiel gibst du dem Modell mehrere Beispiele – meist 3 bis 5. Das hilft, Variationen besser zu erfassen und die Aufgabe stabiler zu lösen – besonders, wenn die Eingaben stark schwanken.

📌 Beispiel:
Du willst Nutzerkommentare nach Stimmung sortieren. Mit drei Beispielen („positiv“, „neutral“, „kritisch“) kann das Modell besser unterscheiden, was wohin gehört – auch bei gemischten Aussagen.

🧠 Chain-of-Thought Prompting – das Denken mit anstoßen

Hier gibst du dem Modell nicht nur eine Antwort, sondern zeigst auch den Lösungsweg in Zwischenschritten.

Das funktioniert besonders gut bei logischen Aufgaben oder komplexen Entscheidungen.

📌 Beispiel:
Frage: „Wenn ein Ticket 15 € kostet und ein Kinderticket 30 % günstiger ist – was kostet ein Kinderticket?“
Antwort:
„30 % von 15 € sind 4,50 €. Also kostet ein Kinderticket 15 € – 4,50 € = 10,50 €.“

➡️ Das Modell lernt: Nicht nur antworten – sondern den Weg mitdenken.

Diese Techniken sind kein Muss – aber sie zeigen: Prompting ist ein Spektrum.

Je nach Aufgabe kannst du mehr oder weniger Kontext geben – oder das Denken selbst strukturieren.
Zero Shot, One Shot, Few Shot, Chain-of-Thought: Sie gehören alle zum Werkzeugkasten.

Im nächsten Abschnitt siehst du ein konkretes Beispiel, wie unterschiedlich eine Aufgabe in Zero und One Shot umgesetzt wird.

Fazit: Zero Shot oder One Shot – was besser passt

Zero Shot und One Shot Prompting sind keine Gegensätze – sondern zwei Werkzeuge für unterschiedliche Situationen.

• Zero Shot ist schnell, unkompliziert und gut für allgemeine oder kreative Aufgaben.
• One Shot bietet Struktur, Konsistenz und mehr Kontrolle – besonders bei wiederholbaren, formgebundenen Aufgaben.

Der eigentliche Unterschied liegt nicht nur in der Anzahl der Beispiele – sondern im Grad der Steuerung, den du dem Modell gibst.

Wer mit Sprachmodellen arbeitet, tut gut daran, beide Varianten bewusst einzusetzen:
→ mal offen und explorativ,
→ mal gezielt und strukturiert.

Prompting ist ein Handwerk – und jedes Beispiel ist ein Werkzeug. Je klarer du formulierst, was du brauchst, desto besser wird das Ergebnis.

🔧 Tipp zum Schluss:
Teste dieselbe Aufgabe einmal mit und einmal ohne Beispiel – und beobachte, was sich ändert. Oft liegt die Erkenntnis nicht im Ergebnis, sondern im Unterschied.

Prompting-Vergleiche im Überblick

Im Prompting Hub für Content-Ersteller findest du eine vollständige Übersicht mit Methoden, Vergleichen und Entscheidungshilfen.

Welche Technik passt zu welcher Aufgabe? In dieser Reihe vergleiche ich verschiedene Prompting-Methoden – jeweils mit Beispielen und klarer Entscheidungshilfe:

• Zero-Shot vs One-Shot Prompting
  Wann reicht eine gute Anweisung – und wann braucht das Modell ein Beispiel?
• One-Shot vs Few-Shot Prompting
  Wie viele Beispiele machen den Unterschied – und worauf kommt es wirklich an?
• Few-Shot vs Chain-of-Thought Prompting
  Ergebnis vormachen oder Denkprozess zeigen? Zwei Techniken für unterschiedliche Anforderungen.
• Chain-of-Thought vs Tree-of-Thought Prompting
  Linear denken oder systematisch verzweigen? Wann sich strukturierte Gedankengänge lohnen – und wann ein Modell mehrere Lösungswege braucht.

Large Language Models wie GPT-4 lassen sich flexibel einsetzen – vorausgesetzt, sie bekommen die richtigen Anweisungen.

Eine entscheidende Rolle spielt dabei die Art, wie Beispiele in den Prompt eingebunden werden.

Soll das Modell mit einem einzigen Beispiel arbeiten (One Shot)? Oder braucht es mehrere, um die Aufgabe zu verstehen (Few Shot)?

Die Wahl der richtigen Strategie hat direkte Auswirkungen auf die Qualität der Ergebnisse – besonders bei komplexeren oder sensiblen Aufgaben.

Dieser Artikel bietet einen klaren Überblick über die Unterschiede zwischen One-Shot und Few-Shot Prompting, zeigt typische Einsatzszenarien und erklärt, worauf es bei der praktischen Anwendung ankommt.

Für umfassendere Vergleiche und detaillierte Anleitungen zu weiteren Prompting-Techniken, schau mal in meinem Prompt Engineering Hub vorbei.

Was heißt eigentlich „Shot“?

In der Arbeit mit großen Sprachmodellen begegnet man schnell den Begriffen Zero Shot, One Shot und Few Shot Prompting.

Alle drei beziehen sich auf die Anzahl von Beispielen, die einem Modell im Prompt mitgegeben werden – also direkt im Texteingabefeld, bevor die eigentliche Aufgabe gestellt wird.

Der Begriff „Shot“ steht dabei ganz einfach für ein Beispiel – im Sinne von: „So sieht eine typische Eingabe mit der gewünschten Ausgabe aus.“

Die drei Grundformen:

• Zero Shot Prompting
  Hier bekommt das Modell kein Beispiel, sondern nur eine Anweisung. Es muss auf Basis seines allgemeinen Wissens verstehen, was zu tun ist.
• One Shot Prompting
  Es wird ein einziges Beispiel mitgegeben. Das Modell kann daraus ableiten, wie die Aufgabe funktioniert – zumindest im Idealfall.
• Few Shot Prompting
  Hier bekommt das Modell mehrere Beispiele (typischerweise 2–10), um Muster zu erkennen und die Aufgabe besser zu verstehen.

Alle drei Varianten sind Formen des sogenannten In-Context Learning. Das bedeutet: Das Modell lernt nicht langfristig, sondern nur innerhalb des aktuellen Prompts.

Es „liest“ die Beispiele und versucht, daraus abzuleiten, was es tun soll – ganz ohne Nachtraining oder Anpassung des Modells selbst.

So sieht das konkret aus (Mini-Beispiel):

Angenommen, die Aufgabe lautet: Ist der folgende Satz positiv oder negativ gemeint?

Zero Shot Prompting

Bewerte den folgenden Satz als "positiv" oder "negativ":
"Ich finde das absolut großartig."

➡️ Das Modell muss aus der Anweisung und seinem Weltwissen schließen, was gemeint ist.

One Shot Prompting

Satz: "Das war eine schreckliche Erfahrung."  
Label: negativ
Satz: "Ich finde das absolut großartig."  
Label:

➡️ Das Modell bekommt ein Beispiel und soll anhand dessen das Format und die Aufgabe erschließen.

Few Shot Prompting

Satz: "Das war eine schreckliche Erfahrung."  
Label: negativ
Satz: "Das hat mich wirklich gefreut."  
Label: positiv
Satz: "Ich finde das absolut großartig."  
Label:

➡️ Zwei Beispiele helfen dem Modell, die Polarität zu erkennen und die Ausgabe konsistenter zu gestalten.

Je mehr solcher Beispiele eingebunden werden, desto besser kann das Modell typische Muster, Tonalität und Format ableiten.

Aber: Das funktioniert nur, wenn die Beispiele gut gewählt und klar formatiert sind – dazu später mehr.

Im nächsten Abschnitt schauen wir uns an, wie One Shot Prompting im Detail funktioniert – und warum ein einzelnes Beispiel manchmal Wunder wirken kann.

One Shot Prompting – Ein Beispiel reicht, oder?

Beim One Shot Prompting bekommt das Sprachmodell genau ein Beispiel, um zu verstehen, was von ihm erwartet wird.

Dieses Beispiel besteht aus einer typischen Eingabe mitsamt der gewünschten Ausgabe – also z. B. einem Satz mit zugehöriger Kategorie, einer Frage mit passender Antwort oder einem Text mit korrekter Formatierung.

Der Sinn dahinter: Das Modell soll aus diesem einen Beispiel die Struktur und Zielsetzung der Aufgabe ableiten – ohne dass man die Regeln oder Kriterien explizit erklären muss.

Wann ist One Shot sinnvoll?

One Shot Prompting funktioniert besonders gut bei Aufgaben, die…

• ein klares Format haben (z. B. „Frage – Antwort“, „Text – Label“)
• wenig Interpretationsspielraum lassen
• in sich konsistent sind (z. B. immer dasselbe Thema, dieselbe Sprachebene)
• ein Beispiel wirklich repräsentativ abbilden kann

Typische Anwendungsfälle sind z. B.:

• Klassifikation von Texten in zwei oder drei Kategorien
• Formatkonvertierung (z. B. Freitext in Listenform)
• Extraktion strukturierter Informationen aus klaren Sätzen
• Kurze Rewrites nach Vorlage (z. B. „formuliere freundlicher“)

Aber: Ein Beispiel kann auch täuschen

Die Grenzen von One Shot Prompting zeigen sich schnell, wenn…

• das Beispiel nicht eindeutig ist oder mehrere Interpretationen zulässt
• die Aufgabe inhaltlich komplex ist (z. B. ironische Sprache, ambivalente Aussagen)
• das Beispiel nicht gut zum restlichen Input passt
• das Modell den Stil oder die Intention nicht aus einem einzigen Beispiel korrekt ableiten kann

Gerade bei Aufgaben mit Nuancen oder inhaltlicher Varianz kann ein einziges Beispiel sogar in die Irre führen.

Dann trifft das Modell falsche Annahmen – etwa, dass bestimmte Formulierungen immer ein bestimmtes Label bedeuten.

Beispiel: Strukturierte Ausgabe mit einem Beispiel

Aufgabe: Extrahiere aus einem Freitext Name, Firma und Rolle einer Person.

Prompt:

Beispiel:  
"Ich hatte gestern ein gutes Gespräch mit Lisa König von Brightlabs. Sie ist dort für Strategie und Kommunikation zuständig."  
→ Name: Lisa König  
→ Firma: Brightlabs  
→ Rolle: Strategie und Kommunikation
Text:  
"Letzte Woche traf ich auf der Konferenz Daniel Weber, der bei Mindset Consulting im Bereich Organisationsentwicklung arbeitet."  
→ Name:

➡️ Das Modell wird nun aufgefordert, die Struktur des Beispiels auf den neuen Text zu übertragen – ohne dass man es explizit programmieren oder trainieren müsste.

Wenn das Beispiel gut gewählt ist, funktioniert das in vielen Fällen erstaunlich zuverlässig.

Aber: Sobald die Sätze stilistisch stark abweichen oder zusätzliche Informationen enthalten, kann das Modell ins Straucheln geraten.

Dann wäre ein Wechsel auf Few Shot Prompting angebracht – darum geht es im nächsten Abschnitt.

Few Shot Prompting – Wenn ein Beispiel zu wenig ist

Sobald ein einziges Beispiel nicht mehr ausreicht, um die Aufgabe klar zu machen, kommt Few Shot Prompting ins Spiel.

Dabei erhält das Modell mehrere Beispiele – meist zwischen 2 und 10 –, die jeweils aus einer Eingabe und der dazugehörigen Ausgabe bestehen.

Das Ziel ist, dem Modell eine größere Bandbreite an Variationen zu zeigen, sodass es verlässlichere Muster erkennen und auf neue Eingaben übertragen kann.

Wann hilft Few Shot Prompting?

Few Shot Prompting ist besonders nützlich, wenn…

• die Eingaben inhaltlich stark variieren, aber das erwartete Format gleich bleibt
• die Aufgabe nicht klar durch ein einzelnes Beispiel erfassbar ist
• es auf feine Unterschiede oder implizite Regeln ankommt
• konsistente Formatierung oder Stiltreue gefordert ist (z. B. bei strukturierter Ausgabe)
• ein One Shot Prompt bereits brauchbar war, aber noch inkonsistent oder unpräzise arbeitet

Beispielhafte Anwendungsbereiche:

• Textklassifikation mit Zwischentönen („kritisch“, „neutral“, „wohlwollend“)
• Antwortgenerierung im Stil einer bestimmten Rolle (z. B. „PR-Sprecher“)
• Extraktion komplexer Informationen aus Freitext (z. B. Personen + Position + Kontext)
• Generierung von Listen, Tabellen oder Code-Snippets mit klarer Struktur

Beispiel: Kundenfeedback in Tonalitätsklassen einteilen

Ziel: Aussagen in drei Klassen einteilen: positiv, neutral, kritisch.

Prompt (Few Shot mit 3 Beispielen):

Feedback: "Ich bin wirklich begeistert vom neuen Feature!"  
Kategorie: positiv
Feedback: "Die Idee ist gut, aber die Umsetzung hakt noch an mehreren Stellen."  
Kategorie: kritisch
Feedback: "Das Update war okay, aber nichts Besonderes."  
Kategorie: neutral
Feedback: "Ich weiß nicht, ob das Tool in der Praxis bestehen kann."  
Kategorie:

➡️ Das Modell erkennt nun nicht nur das Format, sondern auch die Bandbreite der Tonalitäten – von stark positiv über verhalten neutral bis zu deutlicher Kritik.

Worauf es ankommt: Qualität statt Quantität

Mehr Beispiele sind nur dann hilfreich, wenn sie:

• repräsentativ für das erwartete Anwendungsspektrum sind
• konsistent im Aufbau und Stil präsentiert werden
• nicht redundant, aber auch nicht zu heterogen sind

Ein häufiger Fehler ist es, beliebige Beispiele „anzuhängen“, in der Hoffnung, das Modell dadurch schlauer zu machen.

In Wirklichkeit kann ein zu langer oder inkonsistenter Prompt sogar zu schlechteren Ergebnissen führen – z. B. weil das Modell wichtige Teile abschneidet (Kontextlimit) oder sich an einem unklaren Beispiel orientiert.

Technische Grenze: Das Kontextfenster

Große Sprachmodelle haben ein begrenztes Kontextfenster – also eine maximale Menge an Text, die sie auf einmal „sehen“ können.

Bei GPT-4 sind das z. B. 8.000 oder 32.000 Tokens, je nach Variante. Zu viele Beispiele, besonders wenn sie lang sind, können das Fenster schnell füllen – und damit den Raum für die eigentliche Aufgabe einschränken.

Few Shot Prompting ist ein wirkungsvolles Werkzeug, wenn es richtig eingesetzt wird. Es bietet dem Modell die Möglichkeit, Muster zu erkennen, Formatierungen zu lernen und sich an Nuancen zu orientieren.

Aber: Die Auswahl und Gestaltung der Beispiele entscheidet über den Erfolg – nicht bloß ihre Anzahl.

Im nächsten Abschnitt vergleichen wir die beiden Strategien direkt – und klären, wie sich One Shot und Few Shot konkret unterscheiden.

Direktvergleich: Was unterscheidet die beiden – und warum ist das wichtig?

One Shot und Few Shot Prompting gehören zur gleichen Familie – beide nutzen Beispiele im Prompt, um dem Sprachmodell eine Aufgabe zu verdeutlichen.

Der zentrale Unterschied liegt in der Anzahl der Beispiele. Aber das allein erklärt noch nicht, wie sich beide Techniken im Verhalten unterscheiden – und was das für die Praxis bedeutet.

Überblick: One Shot vs. Few Shot auf einen Blick

Warum das wichtig ist

Die Wahl zwischen One Shot und Few Shot ist keine rein technische Entscheidung, sondern hat direkten Einfluss auf:

• die Verständlichkeit der Aufgabe für das Modell
• die Qualität und Konsistenz der Ausgaben
• die Art, wie man selbst Prompts entwirft und testet

One Shot eignet sich gut, wenn das Beispiel allein schon selbsterklärend ist und die Aufgabe kaum Varianz aufweist – etwa bei strukturierten Extraktionen oder binären Entscheidungen.

Few Shot entfaltet seine Stärke, wenn das Modell zwischen Varianten unterscheiden soll oder wenn es darum geht, implizite Regeln zu erkennen – etwa Tonalitäten, Stile oder uneinheitliche Formulierungen.

Ein weiteres Kriterium: Kognitiver Fokus.

Mit One Shot steuert man das Modell stärker: „So sieht das aus, mach’s genauso.“

Mit Few Shot erlaubt man dem Modell, über Beispiele zu abstrahieren: „So ähnlich kann das aussehen – versteh den Rahmen.“

Und was bedeutet das für die Praxis?

Wer regelmäßig mit KI-Modellen arbeitet, merkt schnell: Die Entscheidung für One Shot oder Few Shot beeinflusst nicht nur die Ergebnisse, sondern auch den Prompting-Stil.

• In frühen Testphasen kann ein One Shot Prompt genügen, um die grundsätzliche Richtung zu prüfen.
• In der produktiven Nutzung ist Few Shot oft stabiler – wenn die Beispiele konsistent und wohlüberlegt sind.
• Bei begrenztem Platz (z. B. API-Calls mit kleinem Kontextfenster) ist One Shot oft die pragmatischere Wahl.

Im nächsten Abschnitt gehen wir tiefer in die Frage: Wann funktioniert welche Technik wirklich gut – und woran erkennt man das? Denn Theorie ist das eine – aber am Ende zählt, was im Alltag trägt.

Wann funktioniert welche Technik am besten?

Die Entscheidung zwischen One Shot und Few Shot Prompting lässt sich selten pauschal treffen.

Sie hängt stark von der konkreten Aufgabe, der gewünschten Ausgabe und dem Verhalten des Modells ab.

Dennoch lassen sich aus der Praxis klare Orientierungspunkte ableiten, die helfen, den passenden Ansatz zu wählen.

Drei Leitfragen zur Einschätzung

1. Wie groß ist die Varianz der Eingaben?
   Wenn die Texte sehr ähnlich sind (z. B. immer Produktbeschreibungen), kann ein gutes One Shot Prompt oft reichen. Bei breitem Spektrum (z. B. Nutzerkommentare, Fragen aus unterschiedlichen Domänen) sind mehrere Beispiele sinnvoll.
2. Wie eindeutig ist das erwartete Format?
   Wenn die Ausgabe immer gleich strukturiert ist (z. B. immer eine Zahl, ein Label, ein JSON-Block), kommt One Shot gut klar. Wenn Format und Sprache variieren dürfen oder müssen, hilft Few Shot beim Verstehen des Rahmens.
3. Wie viel Interpretationsspielraum gibt es?
   Je offener die Aufgabe (z. B. Tonfall erkennen, Aussagen bewerten), desto eher sollte man mit mehreren Beispielen arbeiten, um das Modell zu „kalibrieren“.

Zwei Szenarien aus dem Berufsalltag

Beispiel 1: Keyword-Klassifikation für Blogartikel
Aufgabe: Einem Textabschnitt sollen passende Kategorien zugewiesen werden, etwa „Technologie“, „Marketing“, „Leadership“.

→ Hier reicht oft ein One Shot Prompt, wenn das Beispiel klar zeigt, wie viele und welche Kategorien möglich sind.

Aber: Sobald die Themen verschwimmen oder Zwischenformen entstehen („digitale Führung“), wird Few Shot verlässlicher.

Beispiel 2: Tonalitätsanalyse von E-Mails
Aufgabe: Rückmeldungen von Kunden sollen in „positiv“, „neutral“ oder „kritisch“ eingestuft werden.

→ Die Formulierungen sind oft uneindeutig oder ironisch.
→ Few Shot Prompting hilft hier enorm, da es dem Modell ein besseres Gespür für Zwischentöne vermittelt.

Typische Denkfehler vermeiden

• „Ein Beispiel ist besser als keins – also reichen eins oder zwei immer.“
  Nicht unbedingt. Ein schlecht gewähltes Beispiel bringt mehr Schaden als Nutzen.
• „Mehr Beispiele sind automatisch besser.“
  Auch das ist trügerisch. Zu viele Beispiele können das Modell überfordern oder wichtige Teile des Prompts verdrängen.
• „Ich kopiere einfach frühere Beispiele.“
  Funktioniert nur, wenn die alten Beispiele wirklich zum neuen Anwendungsfall passen.

Eine pragmatische Empfehlung

• Teste zuerst One Shot, wenn die Aufgabe klar ist.
• Steig auf Few Shot um, wenn:
  • die Ergebnisse schwanken
  • wichtige Details übersehen werden
  • Format oder Stil nicht eingehalten werden
• Halte die Beispiele konsistent – in Sprache, Struktur und Länge.

Im nächsten Abschnitt geht es darum, wie stark das Format selbst die Modellleistung beeinflusst – unabhängig von der Anzahl der Beispiele.

Denn auch ein „perfekter Prompt“ kann scheitern, wenn die Formatierung nicht stimmt.

Warum Format, Reihenfolge und Konsistenz so entscheidend sind

Ob One Shot oder Few Shot – in beiden Fällen hängt der Erfolg stark davon ab, wie die Beispiele gestaltet sind.

Dabei geht es nicht nur um den Inhalt, sondern ganz wesentlich um das Format: also Struktur, Reihenfolge, Sprache und Konsistenz der Beispiele im Prompt.

Große Sprachmodelle sind extrem aufmerksam für formale Muster – manchmal sogar mehr als für inhaltliche Bedeutungen.

Deshalb beeinflusst das äußere Erscheinungsbild eines Prompts oft stärker die Ausgabe als der tatsächliche Textinhalt.

Beispiel: Gleiche Aufgabe, unterschiedliches Format

Ziel: Text in „positiv“ oder „negativ“ klassifizieren.

Prompt A – unsauber formatiert:

"Ich liebe das neue Design!" → Pos  
"Der Kundenservice war unterirdisch." => negativ  
"Kann ich nicht empfehlen." : negativ  
"Endlich mal eine intuitive Bedienung." 

➡️ Unklare Trennzeichen, uneinheitliche Schreibweise, Mischformate – das Modell hat keine stabile Struktur zum Nachvollziehen.

Prompt B – konsistent formatiert:

Text: "Ich liebe das neue Design!"  
Label: positiv
Text: "Der Kundenservice war unterirdisch."  
Label: negativ
Text: "Kann ich nicht empfehlen."  
Label: negativ
Text: "Endlich mal eine intuitive Bedienung."  
Label:

➡️ Gleiches Format, klare Labels, nachvollziehbarer Aufbau – deutlich höhere Wahrscheinlichkeit für konsistente Ergebnisse.

Drei Faktoren, die das Format beeinflussen

1. Klarheit der Struktur
   Nutze immer dieselbe Reihenfolge von Ein- und Ausgabe. Keine Mischung aus Pfeilen, Strichen oder Satzzeichen. Wenn du „Frage – Antwort“ verwendest, dann durchgehend.
2. Konsequente Benennung und Formatierung
   Schreib Labels immer gleich: nicht einmal „Pos“, einmal „positiv“, einmal „+“. Gleiches gilt für Formatierungen (z. B. immer „Frage: … / Antwort: …“).
3. Reihenfolge der Beispiele
   Die Reihenfolge kann Einfluss nehmen – vor allem, wenn Beispiele unterschiedlich gewichtet erscheinen. Es ist oft sinnvoll, mit einem besonders typischen Beispiel zu starten und seltenere Fälle später zu bringen.

Format schlägt Inhalt – manchmal

Ein kurioser, aber gut belegter Effekt: Selbst falsch gelabelte Beispiele, die aber im richtigen Format präsentiert werden, können das Modell zu brauchbaren Ergebnissen führen.

Umgekehrt können inhaltlich korrekte Beispiele mit schlechtem Format zu Verwirrung führen.

Das bedeutet:
▶️ Die äußere Form ist ein starkes Steuerungssignal – oft stärker, als man intuitiv annimmt.

Mini-Checkliste: Ist dein Prompt gut formatiert?

• ✅ Sind Ein- und Ausgaben klar voneinander getrennt?
• ✅ Ist das Format in allen Beispielen gleich?
• ✅ Sind die Labels konsistent benannt?
• ✅ Beginnt der Prompt mit einem typischen Beispiel?
• ✅ Gibt es keine unnötigen Formatvariationen (z. B. mal Anführungszeichen, mal nicht)?

Wenn hier Unsicherheit besteht, lohnt es sich fast immer, den Prompt zu überarbeiten – oft mit messbar besseren Ergebnissen.

Im nächsten Abschnitt ordnen wir diese Techniken in den größeren Zusammenhang ein: Wie verhalten sich One Shot und Few Shot Prompting zu Zero Shot – und was kommt danach? 

Verbindung zu Zero Shot und Chain-of-Thought

One Shot und Few Shot Prompting sind zwei Varianten innerhalb des sogenannten In-Context Learning – also der Fähigkeit großer Sprachmodelle, aus Beispielen im Prompt zu lernen.

Doch das Spektrum beginnt noch früher: bei Zero Shot Prompting.

Zero Shot: Die minimalistische Variante

Beim Zero Shot Prompting wird dem Modell kein Beispiel mitgegeben – nur eine Anweisung in natürlicher Sprache.

Beispiel:

Bestimme, ob der folgende Satz positiv oder negativ gemeint ist:
"Ich finde das Produkt enttäuschend."

➡️ Das Modell muss auf Basis seines allgemeinen Weltwissens und der sprachlichen Formulierung entscheiden, was zu tun ist.

Vorteile:

• Schnell und effizient
• Kein Aufwand für Beispielsammlung
• Oft ausreichend bei klaren, eng gefassten Aufgaben

Nachteile:

• Unpräzise bei offenen oder mehrdeutigen Aufgaben
• Keine Möglichkeit, Format oder Stil direkt zu steuern
• Anfällig für Missverständnisse oder ungewollte Interpretationen

Zero Shot ist damit vor allem dann sinnvoll, wenn…

• die Aufgabe sprachlich selbsterklärend ist
• keine Formatierung gefordert wird
• ein schneller erster Versuch ausreicht

Chain-of-Thought: Denkmuster statt Beispiele

Während Zero, One und Few Shot auf Beispiele setzen, geht das Chain-of-Thought Prompting (CoT) einen anderen Weg: Statt Beispielen liefert man dem Modell eine strukturierte Denkanleitung, die es zur Lösung führen soll.

Beispiel:

Frage: Wenn ein Apfel 30 Cent kostet und eine Banane 20 Cent, wie viel kosten zwei Äpfel und eine Banane zusammen?
Antwort:  
Ein Apfel kostet 30 Cent. Zwei Äpfel kosten also 2 × 30 = 60 Cent.  
Eine Banane kostet 20 Cent.  
Zusammen ergibt das 60 + 20 = 80 Cent.  
Antwort: 80 Cent

➡️ Das Modell wird durch die strukturierte Zwischenschritte dazu gebracht, nicht nur das Endergebnis zu liefern, sondern den Lösungsweg nachzuvollziehen.

CoT eignet sich besonders für:

• Rechenaufgaben
• logisches Schließen
• Aufgaben mit mehreren Bedingungen oder Regeln

In der Praxis kann man Chain-of-Thought sogar mit Few Shot kombinieren – also mehrere Beispiele liefern, die jeweils einen Denkvorgang zeigen.

Zero Shot, One Shot, Few Shot und Chain-of-Thought sind keine konkurrierenden Methoden, sondern Ergänzungen im Werkzeugkasten des Promptings.

Je nach Aufgabe, Zielsetzung und gewünschter Kontrolle lässt sich die passende Technik wählen – oder kreativ kombinieren.

Im abschließenden Kapitel ziehen wir noch einmal Bilanz: Was bleibt hängen – und wie kann man dieses Wissen im Alltag konkret anwenden?

Fazit: One Shot, Few Shot – und alles dazwischen

Prompting ist keine exakte Wissenschaft, sondern ein situatives Handwerk. Ob One Shot oder Few Shot die bessere Wahl ist, hängt nicht allein von der Technik ab, sondern vom Zusammenspiel aus Aufgabe, Erwartung und Gestaltung.

Drei Dinge lassen sich festhalten:

• Ein gutes Beispiel wirkt – aber nur, wenn es klar, konsistent und passend ist.
• Mehrere Beispiele helfen, wenn Variabilität im Spiel ist – aber sie müssen gezielt ausgewählt sein.
• Das Format ist kein Nebenschauplatz – es ist ein zentrales Steuersignal für das Modell.

Zero Shot, One Shot, Few Shot, Chain-of-Thought – all diese Techniken sind keine Entweder-Oder-Optionen, sondern Elemente eines flexiblen Werkzeugkastens.

Wer damit arbeitet, tut gut daran, nicht nur zu fragen: „Wie viele Beispiele?“, sondern auch:

• „Wie genau will ich das Modell führen?“
• „Was braucht es, damit das Modell meine Absicht erkennt?“
• „Wo liegt eigentlich die Unsicherheit – bei mir oder bei der KI?“

Die gute Nachricht: Es gibt Raum zum Experimentieren. Sprachmodelle reagieren sensibel – und genau das ist ihre Stärke.

Wer Prompting ernst nimmt, bekommt ein leistungsfähiges Instrument an die Hand, das sich mit wenig Aufwand erstaunlich präzise steuern lässt.

Der Rest ist Erfahrung – und Neugier.

Prompting-Vergleiche im Überblick

Im Prompting Hub für Content-Ersteller findest du eine vollständige Übersicht mit Methoden, Vergleichen und Entscheidungshilfen.

Welche Technik passt zu welcher Aufgabe? In dieser Reihe vergleiche ich verschiedene Prompting-Methoden – jeweils mit Beispielen und klarer Entscheidungshilfe:

• Zero-Shot vs One-Shot Prompting
  Wann reicht eine gute Anweisung – und wann braucht das Modell ein Beispiel?
• One-Shot vs Few-Shot Prompting
  Wie viele Beispiele machen den Unterschied – und worauf kommt es wirklich an?
• Few-Shot vs Chain-of-Thought Prompting
  Ergebnis vormachen oder Denkprozess zeigen? Zwei Techniken für unterschiedliche Anforderungen.
• Chain-of-Thought vs Tree-of-Thought Prompting
  Linear denken oder systematisch verzweigen? Wann sich strukturierte Gedankengänge lohnen – und wann ein Modell mehrere Lösungswege braucht.