Prompt Engineering für Einsteiger: So macht KI genau das, was du willst

Prompt Engineering klingt nach Technik, ist aber im Kern die Kunst, der KI meine Gedanken so klar zu vermitteln, dass sie mich wirklich versteht.

Anfangs dachte ich: „Ich stelle halt eine Frage – fertig.“ Doch die KI lieferte Antworten, die zwar richtig waren, aber völlig neben dem lagen, was ich wollte.

Erst durch eigene Frustration habe ich begriffen: Es reicht nicht, zu fragen was ich will. Entscheidend ist, wie ich frage.

➡️ In diesem Artikel zeige ich dir, wie ich Prompt Engineering für Texte, Bilder & Code wirklich gelernt habe – und wie du mit einfachen Tricks bessere KI-Ergebnisse bekommst.

Prompt Engineering – was es wirklich ist

Prompt Engineering ist für mich erst dann greifbar geworden, als ich verstanden habe: Es geht dabei weniger um Technik – und viel mehr um Klarheit im Kopf.

Am Anfang dachte ich, es wäre einfach „bessere Fragen stellen“. So, wie man früher bei Google gelernt hat, präzisere Suchanfragen zu tippen. Aber das ist zu kurz gedacht.

Der Unterschied wurde mir erst klar, als ich darüber nachdachte, wie ich mit einem Menschen kommuniziere, der mich nicht kennt. 

Wenn ich jemandem eine Aufgabe gebe – zum Beispiel: „Schreib mir einen Artikel“ – dann bringe ich unbewusst jede Menge Hintergrundwissen mit.

Mein Stil, mein Humor, meine Erwartungen. Das muss ich nicht erklären, weil der andere (meistens) intuitiv mitdenkt.

Eine KI aber hat diese Intuition nicht. Sie sieht nur das, was ich explizit schreibe.

Und genau hier beginnt Prompt Engineering als Methode: Es ist der bewusste Versuch, diesen fehlenden Kontext zu ersetzen.

Ich muss der KI sagen:

• Welche Rolle sie einnehmen soll.

• In welcher Tonalität sie antworten soll.

• Welche Perspektive sie berücksichtigen soll.

• Wie das Ergebnis aussehen soll (Format, Stil, Detaillierungsgrad).

Erst als ich diese Elemente Stück für Stück bewusst eingesetzt habe, merkte ich:

„Ah, das ist also Prompt Engineering.“

Ich hatte das vorher schon gemacht – intuitiv, unbewusst, oft planlos. Aber ab dem Moment, wo ich verstand, warum das wirkt, konnte ich meine Prompts gezielter steuern.

Ein schönes Bild dazu: Prompt Engineering ist wie das Anleiten eines sehr willigen, aber ziemlich begriffsstutzigen Praktikanten.

Wenn ich sage: „Mach das einfach mal schön“ – bekomme ich irgendwas. Wenn ich aber sage: „Erstelle einen Blogartikel, der praxisnah ist, in lockerem Ton, mit Beispielen aus dem Alltag, maximal 800 Wörter“ – dann wird das Ergebnis deutlich besser.

Der Unterschied ist kein Zufall. Es ist das Resultat von bewusstem Prompt Engineering.

Ein Begriff, viele Missverständnisse

Mir fiel auch auf, dass „Prompt Engineering“ oft als reine Technik verkauft wird. Als gäbe es eine geheime Liste mit magischen Formulierungen, die immer funktionieren. Das ist Quatsch.

Natürlich gibt es Best Practices (Kontext geben, Rollen definieren, Format angeben usw.), aber der Kern bleibt:

Prompt Engineering ist die Kunst, vage Gedanken in klare Anweisungen zu übersetzen.

Und das beginnt nicht mit der KI. Das beginnt bei mir selbst.

Wenn ich nicht weiß, was ich will – oder es nicht klar formulieren kann – hilft auch der beste Prompt nichts.

Diese Einsicht hat meinen Umgang mit KI fundamental verändert.

Nicht weil ich plötzlich „Experte für Prompt Engineering“ geworden bin. Sondern weil ich gemerkt habe, dass gutes Prompting vor allem bedeutet:

Besser denken. Besser formulieren. Besser anleiten.

Der Rest ist Übung.

Die 3 größten Aha-Erlebnisse auf meinem Prompting-Weg

Aha-Erlebnis 1: „Kontext ist König“ – und zwar meiner, nicht der KI

Eins meiner größten Missverständnisse am Anfang war zu glauben, dass KI „schon weiß, was ich meine“. Ich dachte, ein paar Stichworte reichen. Aber genau das ist das Problem: Die KI weiß nichts. Sie rät nur verdammt gut.

Das wurde mir schlagartig klar, als ich einen Text für meine Website erstellen wollte. Ich schrieb sinngemäß: „Schreibe einen Artikel über effektive Content- Erstellung mit KI.“

Das Ergebnis? Ein solider Überblick. Aber auch: beliebig. So hätte es auf jeder x-beliebigen Agenturseite stehen können. Mein Fehler: Ich hatte der KI meinen Kontext nicht gegeben.

Beim zweiten Anlauf probierte ich etwas anderes:

„Du bist ein erfahrener Content Creator, der seine Leser:innen an die Hand nimmt. Schreibe im lockeren, persönlichen Ton, als würdest du einem Freund erklären, wie du mit KI-Tools deinen Arbeitsalltag effizienter gestaltest – inklusive ehrlicher Stolpersteine.“

Plötzlich war der Ton ein anderer. Der Text hatte Persönlichkeit. Warum? Weil ich der KI den richtigen Kontext geliefert hatte – inhaltlich und emotional.

Seitdem frage ich mich bei jedem Prompt: „Weiß die KI überhaupt, in welchem Film wir hier gerade sind?“

Aha-Erlebnis 2: „Rollen sind keine Spielerei – sie sind Steuerungshebel“

Noch so ein Gamechanger: die Sache mit den Rollen. Ich hatte das am Anfang für Marketing-Hokuspokus gehalten.

„Du bist jetzt mein persönlicher KI-Berater…“ – klang für mich eher nach Esoterik. Bis ich gemerkt habe: Die Rolle beeinflusst, wie die KI sich ausdrückt. Massiv.

Beispiel: Ich wollte einen Ratgebertext schreiben, der sich wie ein Erfahrungsbericht liest – nicht wie eine Bedienungsanleitung. Aber die KI blieb trocken.

Erst als ich meinen Prompt so formulierte änderte sich der Stil radikal:

„Schlüpfe in die Rolle eines erfahrenen Bloggers, der seine ersten Gehversuche mit Midjourney beschreibt – inklusive kleiner Fehler und Aha-Momente.“

Plötzlich war der Text persönlicher, lockerer, anschaulicher. Ich hatte der KI quasi „vorgesprochen“, wie sie denken soll.

Seitdem nutze ich Rollen gezielt – je nachdem, welchen Ton, welche Perspektive ich brauche:

• Mal als „Mentor für Anfänger“,

• mal als „kritischer Sparringspartner“,

• mal als „Storyteller mit Hang zum Augenzwinkern“.

Es fühlt sich fast an, als hätte ich ein Repertoire an Figuren, die ich der KI überstreifen kann.

Aha-Erlebnis 3: „Sag, wie du es haben willst – sonst bekommst du irgendwas“

Der dritte Aha-Moment war banal – aber goldwert: Ich muss der KI das gewünschte Format ganz klar vorgeben.

Beispiel: Ich wollte Ideen für LinkedIn-Posts. Ich fragte: „Gib mir zehn Ideen für LinkedIn-Posts über KI-Content-Erstellung.“ Die Antwort war eine chaotische Aufzählung – mal ein Satz, mal ein halber Absatz, völlig inkonsistent.

Dann drehte ich den Prompt:

„Erstelle eine Tabelle mit drei Spalten: (1) Thema, (2) Hook für den Einstieg, (3) Zielgruppe – mit zehn Zeilen für verschiedene LinkedIn-Post-Ideen.“

Die Ausgabe war perfekt strukturiert. Übersichtlich. Direkt weiterverwendbar.

Seitdem weiß ich: Formatvorgaben sind keine nette Option – sie sind Pflicht, wenn ich Effizienz will.

Egal ob Liste, Tabelle, Bullet Points, Gliederung:

Die KI liefert mir genau das, was ich vorgebe. Ohne Vorlage? Chaos. Mit Vorlage? Struktur.

Das ist wie beim Baukasten: Die Steine hat die KI. Aber wie das Haus aussieht, bestimme ich mit dem Bauplan, sprich: dem Prompt-Format.

Von der Theorie zur Praxis: Meine Prompt-Hacks

Nach meinen ersten Aha-Erlebnissen war klar: Prompt Engineering ist keine Magie, sondern Handwerk.

Und wie bei jedem Handwerk gibt es Tricks, Kniffe, kleine Routinen, die den Unterschied machen – nicht spektakulär, aber extrem wirkungsvoll.

Hier sind meine wichtigsten Hacks, die mir als Content Creator bei Texten, Bildern und Code immer wieder den Tag retten.

Hack 1: „Denke laut“ – Warum ich die KI zum Grübeln bringe

Einer meiner liebsten Kniffe für bessere Texte ist simpel: Ich sage der KI, sie soll laut nachdenken, bevor sie antwortet.

Beispiel:

„Bevor du die Antwort gibst, denke laut darüber nach, welche Argumente für und gegen diese These sprechen. Führe deine Überlegungen Schritt für Schritt aus.“

Das zwingt die KI, ihren eigenen Denkprozess zu simulieren. Und das Ergebnis?
Die Antworten werden differenzierter, nuancierter, einfach „menschlicher“.

Ich nutze das besonders gern, wenn ich komplexe Themen für Blogartikel aufdröseln will. Statt platter Bullet Points bekomme ich so eine Art inneren Monolog der KI – fast so, als würde ich mit einem klugen Kollegen brainstormen.

Merksatz: Wenn du willst, dass die KI wie ein Mensch denkt, musst du ihr auch den Raum dafür geben.

Hack 2: „Midjourney und der emotionale Unterbau“ – Wie Bilder wirklich wirken

Bei Midjourney habe ich lange gebraucht, um zu kapieren: Es reicht nicht, Motive zu beschreiben. Ich muss Gefühle mitgeben.

Früher habe ich Sachen eingegeben wie: „Modern office interior, minimalistic design, bright colors“ – Ergebnis: sterile Stockfotos.

Erst als ich anfing, emotionale Anker einzubauen, wurde es spannend:

„Modern office interior that feels warm and inviting, soft natural light, subtle imperfections to create a lived-in atmosphere“

Plötzlich waren die Bilder nicht nur hübsch, sondern hatten Seele. Kleine Details, sanfte Farbverläufe, eine spürbare Stimmung.

Merksatz: KI kann kein Bauchgefühl erraten. Du musst es ihr vorgeben.

Hack 3: „Code braucht Rollenbewusstsein“ – Wie ich besseren Output bekomme

Auch beim Programmieren habe ich gelernt: Je klarer ich definiere, wer die KI gerade sein soll, desto besser wird der Code.

Früher habe ich gefragt: „Schreibe ein Kontaktformular in HTML und CSS.“
Resultat: Ein generischer Codeblock.

Heute sage ich:

„Du bist ein erfahrener Frontend-Entwickler mit Fokus auf UX und Accessibility. Erstelle ein responsives Kontaktformular in HTML und CSS, mit Kommentaren zu deinen Designentscheidungen.“

Plötzlich bekomme ich nicht nur besseren Code, sondern auch Erklärungen, warum der so gestaltet ist. Das hilft mir, den Output nachzuvollziehen – und macht mich selbst schlauer.

Merksatz: Die Rolle definiert die Tiefe der Antwort.

Hack 4: „Beispiel schlägt Theorie“ – Warum ich die KI immer erst konkret machen lasse

Ein weiterer Trick: Wenn ich eine komplexe Aufgabe habe, lasse ich mir erstmal Beispiele liefern, bevor ich allgemeine Erklärungen verlange.

Beispiel:

„Zeige mir 3 konkrete Beispiele, wie man mit KI-Tools einen Blogartikel effizienter erstellt – mit kurzen Beschreibungen der einzelnen Schritte.“

Danach kann ich viel gezielter nachhaken:

• Warum ist das Beispiel so aufgebaut?

• Welche Alternative gäbe es?

• Wie würde das für meine Zielgruppe angepasst aussehen?

Das spart mir Zeit und führt schneller zu praxisnahen Ergebnissen.

Merksatz: Erst das Konkrete, dann das Allgemeine.

Hack 5: „Format ist Pflicht“ – Wie ich Chaos vermeide

Ich habe es schon angedeutet: Ohne klare Formatvorgaben macht die KI, was sie will.

Deshalb gebe ich IMMER eine Struktur vor. Zum Beispiel:

„Antworte bitte in folgender Struktur: 1. Problem 2. Lösung 3. Best Practice 4. Fehler, die man vermeiden sollte.“

Oder:

„Erstelle eine Tabelle mit 4 Spalten: Thema | Zielgruppe | Hook | Content-Idee – fülle 10 Zeilen aus.“

Je genauer ich bin, desto nutzbarer ist das Ergebnis.
Und desto weniger Nacharbeit habe ich.

Merksatz: Keine Struktur vorgegeben = Chaos vorprogrammiert.

Trial & Error – Warum Prompt Engineering für mich Handwerk ist

Ich gebe es zu: Am Anfang wollte ich, dass Prompt Engineering eine Art Geheimcode ist. Ein paar magische Formulierungen, ein bisschen cleveres Wording – und zack, perfekte Ergebnisse.

Aber genau das war die erste große Illusion.

Ich merkte schnell: Prompt Engineering ist kein One-Shot-Ding. Es ist Handwerk. Und Handwerk heißt: ausprobieren, nachbessern, lernen.

Das erste Mal, dass mir das wirklich bewusst wurde, war bei einem Blogartikel, den ich mit KI erstellen wollte. Ich hatte einen Prompt formuliert, der in meinen Augen perfekt war. Kontext? Check. Rolle? Check. Format? Check.

Doch das Ergebnis war… mittelmäßig. Nicht schlecht, aber eben auch nicht das, was ich wollte.

Von der Erwartung zur Realität: „Ich muss nacharbeiten“

Das war frustrierend. Ich hatte doch alles „richtig“ gemacht. Aber genau da begriff ich: Ein Prompt ist kein Endprodukt. Er ist ein Ausgangspunkt.

Ich musste lernen, dass jeder Prompt eine Hypothese ist:

• Passt die Tonalität?

• Trifft die KI den Kern meiner Intention?

• Ist die Antwort so strukturiert, dass ich sie direkt nutzen kann?

Wenn nicht, war das kein Fehler der KI – sondern ein Hinweis, dass mein Prompt noch Feinschliff braucht.

Seitdem gehe ich bewusst in Schleifen:

1. Erster Wurf – ich formuliere den Prompt so, wie ich ihn für sinnvoll halte.

2. Review des Outputs – passt das Ergebnis? Was fehlt? Was ist zu viel?

3. Iteratives Nachbessern – ich ergänze, präzisiere, stelle Rückfragen.

4. Meta-Prompting – ich frage die KI, warum sie so geantwortet hat und wie sie den Prompt interpretiert.

Gerade dieser letzte Schritt ist Gold wert. Beispiel: Ich sage oft sowas wie:

„Erläutere bitte, warum du diese Struktur gewählt hast. Welche Annahmen hast du über meine Intention getroffen?“

Plötzlich verstehe ich, wie die KI „denkt“ (besser gesagt: welche Wahrscheinlichkeiten sie zusammenfügt). Das hilft mir enorm beim Feintuning.

Warum mich das an echten Dialog erinnert

Interessanterweise fühlt sich das ganze Trial-&-Error-Prinzip beim Prompting inzwischen für mich an wie ein echter Dialog.

Ich sage was. Die KI antwortet. Ich denke: „Aha, du hast es so verstanden. Okay, das liegt daran, dass ich das und das nicht präzisiert habe.“ Dann schärfe ich nach.

Es ist wie beim Schreiben eines Textes im Team:

• Erstmal alles raus.

• Dann Feedback einholen.

• Dann überarbeiten.

Prompt Engineering ist kein reiner Befehlsmodus. Es ist ein iterativer Dialog mit einem Spiegel meines eigenen Denkens.

Fehler gehören dazu – und das ist gut so

Ich habe aufgehört, mich über „schlechte“ Antworten zu ärgern. Inzwischen weiß ich:

Jede unpassende KI-Antwort ist ein Feedback auf meine eigene Unklarheit.

Das Schöne daran: Ich werde mit jedem Versuch besser darin, meine eigenen Gedanken präzise zu formulieren. Prompt Engineering schärft meine Sprache – und damit auch meine Inhalte.

Ja, es kostet Zeit. Ja, es ist manchmal mühsam. Aber es ist genau dieser Prozess, der aus generischen KI-Outputs echten Mehrwert macht.

Und das Beste:

Mit jeder Iteration wird der nächste Prompt besser. Ich baue mir nach und nach ein Gefühl auf – fast so, als würde ich eine Fremdsprache lernen.

Nicht perfekt. Aber immer flüssiger.

Warum ich Prompt Engineering trotz allem liebe

Ganz ehrlich: Es wäre gelogen, wenn ich sagen würde, ich liebe Prompt Engineering, weil es immer funktioniert.

Im Gegenteil. Manchmal sitze ich vor dem Bildschirm, lese den Output und denke: „Was zur Hölle hast du da wieder zusammenhalluziniert?“

Und gleichzeitig weiß ich: Das Problem liegt meistens bei mir. Aber genau das ist der Punkt, der mich so fasziniert.

Prompt Engineering ist wie ein ständiges Spiegelkabinett meines eigenen Denkens.

Jedes Mal, wenn ich einen Prompt schreibe, stelle ich mir – oft unbewusst – folgende Fragen:

• Was will ich wirklich?

• Ist meine Vorstellung klar genug?

• Habe ich mich verständlich ausgedrückt?

• Oder rede ich wieder in Andeutungen, die nur in meinem Kopf Sinn ergeben?

Es ist fast schon meditativ. Ich zwinge mich, präziser zu werden. Und die KI zwingt mich – durch ihre Fehlinterpretationen – dazu, meinen eigenen Denkprozess zu hinterfragen.

Das ist anstrengend. Aber auch unglaublich befriedigend.

Kleine Siege, große Wirkung

Was mich bei der Stange hält, sind diese kleinen Momente des Triumphs. Wenn ich nach mehreren Anläufen plötzlich den richtigen Prompt finde – und die KI liefert genau das, was ich wollte.

Nicht, weil ich Glück hatte. Sondern weil ich verstanden habe, wie ich meine Intention übersetzen muss.

Das fühlt sich gut an. Nicht wie ein Zufallstreffer. Sondern wie ein gelernter Skill.

Wie beim Jonglieren: Am Anfang fliegt dir alles um die Ohren. Aber irgendwann spürst du das Muster. Und dann macht es plötzlich klick.

Warum das auch etwas Spielerisches hat

Ich habe gemerkt, dass ich Prompt Engineering oft wie ein Spiel betrachte. Ein kreatives Rätsel.

Ich formuliere eine Aufgabe – und schaue, wie ich die Maschine dazu bringe, meinen Gedankenpfad nachzuvollziehen.

Und jedes Mal, wenn ich einen besonders eleganten Prompt finde, habe ich dieses Gefühl: „Ich habe den Code geknackt.“

Natürlich weiß ich, dass das keine objektive Wahrheit ist. Die KI rechnet einfach Wahrscheinlichkeiten zusammen. Aber für mich fühlt es sich trotzdem an, als würde ich einen komplexen, aber lohnenswerten Dialog führen.

Und genau deshalb höre ich nicht auf

Es ist dieses Wechselspiel aus Frustration, Lernen, Feinschliff und kleinen Erfolgsmomenten, das mich bei Prompt Engineering hält.

Nicht, weil ich „fertig“ werden will. Sondern weil ich mit jedem Prompt ein Stück besser darin werde, meine eigenen Gedanken klarer zu fassen.

Und das ist etwas, das weit über KI hinausgeht.

Gute Prompts zu schreiben heißt, gute Fragen zu stellen.
Und gute Fragen zu stellen heißt, besser zu denken.

Am Ende des Tages ist das der wahre Reiz für mich.

Prompt Engineering ist nicht nur ein Werkzeug für bessere KI-Outputs.
Es ist ein Werkzeug, um mich selbst zu schärfen.

Und deshalb liebe ich es – trotz aller Frustmomente.

Ausblick: Wird Prompt Engineering bald überflüssig?

Ab und zu, wenn ich durch LinkedIn scrolle oder KI-Blogs lese, stolpere ich über diese steile These:

„Prompt Engineering ist nur eine Übergangsdisziplin. Bald machen das Agents, AutoGPTs und andere smarte Tools für uns.“

Und jedes Mal frage ich mich: Stimmt das wirklich?

Natürlich klingt die Idee verlockend. Warum sich mühsam mit Prompt-Feintuning abplagen, wenn es irgendwann KI-gestützte Systeme gibt, die das für mich erledigen?

Die Vision ist klar:

• Ich gebe ein Ziel vor („Erstelle einen Blogartikel im Stil von Ralf Dodler über Prompt Engineering“).

• Der Agent zerlegt das in Teilaufgaben.

• Fragt selbstständig nach Kontext.

• Korrigiert sich.

• Prüft Formate.

• Und liefert am Ende ein perfektes Ergebnis.

Klingt nach Zukunftsmusik? Ehrlich gesagt: Vieles davon passiert ja schon.

Tools wie AutoGPT, LangChain, AgentGPT & Co. gehen genau in diese Richtung. Sie verkoppeln Prompts, bauen Iterationen ein, nutzen externe Tools.

Der Mensch definiert nur noch die Aufgabe, der Rest läuft „automatisch“.

Aber: Bedeutet das wirklich das Ende des Prompt Engineerings?

Ich glaube nicht. Der Grund ist simpel:

Diese Systeme sind nur so gut, wie die Aufgabenstellung, die ich ihnen gebe.

Ein AutoGPT mag sich wunderbar durch Subtasks hangeln. Aber wenn ich ihm nicht präzise sage, was ich eigentlich will, bleiben die Ergebnisse generisch.

Selbst wenn ich irgendwann keine Prompts mehr „händisch“ schreiben muss, bleibt die Kernfrage:

• Kann ich mein Ziel klar genug formulieren?

• Weiß ich, welchen Output ich erwarte?

• Kann ich zwischen richtig und falsch unterscheiden – oder noch wichtiger: zwischen brauchbar und irrelevant?

Das ist im Kern nichts anderes als… Prompt Engineering. Vielleicht wird der Berufstitel irgendwann verschwinden.

Vielleicht nennt man es dann „AI Task Designer“ oder „Cognitive Workflow Architect“ (klingt wichtig, oder?).

Aber die Fähigkeit, komplexe Anweisungen für KI klar und zielgerichtet zu formulieren, bleibt essenziell.

Mein persönlicher Blick: Prompt Engineering als Denk-Werkzeug

Für mich persönlich ist Prompt Engineering inzwischen weniger ein Tool zur KI-Steuerung – und mehr ein Werkzeug, mein eigenes Denken zu schärfen.

Wenn ich der KI nicht erklären kann, was ich wirklich will, liegt das Problem bei mir. Nicht bei der Technologie.

Und genau deshalb glaube ich:

Egal wie smart die Agents werden – der Kern des Prompt Engineerings bleibt relevant. Weil es uns zwingt, Klarheit zu schaffen.

Ich kann mir gut vorstellen, dass in Zukunft viele dieser Arbeitsschritte automatisiert werden:

• Vorschläge für gute Prompts.

• Autovervollständigung von Kontexten.

• Adaptive Rollenzuweisungen je nach Anwendungsfall.

Aber das eigentliche „Was will ich wirklich?“ bleibt meine Aufgabe.

Fazit: Der Handwerker bleibt – nur das Werkzeug verändert sich

Vielleicht ist Prompt Engineering irgendwann nicht mehr das, was wir heute darunter verstehen. Aber der Grundgedanke – Intention in klare Anweisungen übersetzen – wird nie verschwinden.

Ob ich das mit einem einzelnen Prompt mache, mit einem Agenten-Workflow oder mit einem KI-Co-Piloten:

Die Fähigkeit, präzise zu denken und das auch zu kommunizieren, bleibt der Schlüssel.

Deshalb sehe ich Prompt Engineering nicht als Auslaufmodell.
Sondern als eine Grundkompetenz für alle, die in Zukunft mit KI arbeiten wollen.

Egal, ob man das dann noch so nennt oder nicht.