Letzte Woche scrollte ich durch LinkedIn und blieb an einem Post hängen: Slash-Kurzbefehle für Chatbots. Du kennst das vielleicht – /tldr für eine Kurzzusammenfassung, /eli5 für eine Erklärung wie für Fünfjährige. Geniale Idee, dachte ich mir. Ultrakurzprompts sozusagen.
Natürlich habe ich das sofort ausprobiert. In ChatGPT, Claude, Gemini – überall.
Und? Funktioniert grundsätzlich. Aber eben nicht wirklich konsistent. Mal bekam ich eine knackige Zusammenfassung, mal eine, die doppelt so lang war wie erwartet. Mal war die Antwort in Fließtext, mal in Bulletpoints. Und manchmal schien die KI den Befehl gar nicht zu verstehen. Das hat mich genervt. Also habe ich gemacht, was ich immer mache: Eine Kontextdatei gebaut.
Eigentlich wollte ich dem Autor des LinkedIn-Posts danken und meine Lösung in den Kommentaren teilen. Aber ich finde den Post nicht mehr. Also wird daraus eben ein Blogartikel. 🌻
Falls du das liest, unbekannter Ideengeber: Danke für die Inspiration! Schreib mir gerne einen Kommentar.
Das Problem: Kurzbefehle klingen toll – aber die Konsistenz fehlt
Die Idee hinter Slash-Kurzbefehlen ist bestechend: Statt jedes Mal einen langen Prompt zu formulieren, gibst du einfach /tldr ein und die KI weiß: "Aha, hier will jemand eine Kurzzusammenfassung." Oder du schreibst /eli5, und die KI soll dir etwas so erklären, dass es ein Fünfjähriger versteht.
In der Theorie super. In der Praxis? Es hakt an der Konsistenz.
Was ohne Kontext passiert
Ich habe verschiedene Modelle mit denselben Kurzbefehlen getestet. Die Ergebnisse waren oft brauchbar, aber selten einheitlich. Mal bekam ich eine knackige Zusammenfassung, mal eine, die doppelt so lang war wie erwartet. Mal war die Antwort in Fließtext, mal in Bulletpoints. Und manchmal schien die KI den Befehl gar nicht zu verstehen.
Das Problem war also nicht, dass die Befehle grundsätzlich nicht funktionierten – sie taten es. Aber die Ergebnisse waren unvorhersehbar. Und das ist genau das Gegenteil von dem, was man sich von einem Kurzbefehl erhofft: klare, konsistente und verlässliche Ausgaben.
Die Lösung: Eine Kontextdatei als Betriebsanleitung
Die Lösung ist eigentlich simpel: Definiere einmal präzise, was jeder Kurzbefehl bedeuten soll. So detailliert, dass die KI keinen Interpretationsspielraum mehr hat.
Ich habe eine Markdown-Datei erstellt, die für jeden Befehl festlegt:
✅ Was der Befehl bedeutet
✅ Wie die Ausgabe strukturiert sein soll
✅ Welche Länge angemessen ist
✅ Welchen Tonfall die KI verwenden soll
✅ Beispiele für gute Outputs
Konkret am Beispiel /tldr
Statt zu hoffen, dass die KI "irgendwie kurz" antwortet, definiere ich:
### `/tldr`
**Bedeutung:** "Too long; didn't read"
**Funktion:** Sehr kurze, prägnante Zusammenfassung
**Richtlinien:**
- Maximale Länge: 2-5 Sätze
- Nur die wichtigsten Kernaussagen
- Informeller, direkter Stil
- Lesedauer: ~30 Sekunden
**Beispielformat:**
[Hauptaussage in 1-2 Sätzen]. [Wichtigster Befund].
[Zentrale Schlussfolgerung].Ergebnis? Jetzt bekomme ich jedes Mal eine konsistente Ausgabe. Egal welches Modell, egal welcher Chat.
Vorher/Nachher: Der Unterschied ist deutlich
Ohne Kontextdatei
Ich: /tldr [Langer Artikel über KI in der Bildung]
KI:
- "Der Artikel behandelt verschiedene Aspekte von KI in der Bildung. Es werden Chancen und Risiken diskutiert. Besonders interessant sind die Beispiele aus der Praxis. Die Autorin schlägt verschiedene Implementierungsstrategien vor. Es gibt auch kritische Stimmen. Insgesamt ein differenzierter Blick mit vielen praktischen Tipps."
(6 Sätze, Fließtext, eher formal)
Ich: /eli5 [Was ist KI?]
KI:
- "KI ist wie ein Roboter, der denken kann. Es ist, als ob du einem Computer beibringst, wie er Dinge lernen und Entscheidungen treffen kann, so wie du es tust. Stell dir vor, du bringst deinem Hund bei, wie er ein Leckerli findet – das ist ein bisschen wie KI!"
(Kindgerecht, aber manchmal zu lang oder zu komplex)
Mit Kontextdatei
Ich: /tldr [Langer Artikel über KI in der Bildung]
KI:
- "KI verändert Bildung massiv – von personalisierten Lernpfaden bis automatisiertem Feedback. Größte Chancen: Individualisierung. Größte Risiken: Datenschutz und Abhängigkeit. Erfolgreiche Implementierung braucht klare Regeln, geschultes Personal und schrittweises Vorgehen."
(3 Sätze, informell, auf den Punkt)
Ich: /eli5 [Was ist KI?]
KI:
- "Stell dir vor, ein Computer ist wie ein sehr schlauer Schüler. Du bringst ihm bei, wie er Dinge erkennt und lernt, zum Beispiel wie man ein Bild von einer Katze erkennt. Er übt so lange, bis er es alleine kann!"
(Kürzer, klarer, kindgerecht)
Der Unterschied? Mit einer klaren Kontextdatei weiß die KI genau, was ich will – und liefert jedes Mal einheitliche Ergebnisse.
Warum Kontext so wichtig ist
Was hier passiert, ist im Grunde das, was ich auch bei Lernkontexten für Azubis immer betone: Kontext ist King.
Fünf Gründe, warum das funktioniert
- Klare Erwartungen: Die KI weiß genau, was du willst
- Keine Interpretation nötig: Format, Länge, Tonfall sind definiert
- Wiederverwendbar: Einmal erstellt, immer nutzbar
- Übertragbar: Funktioniert in verschiedenen KI-Modellen
- Erweiterbar: Neue Befehle jederzeit ergänzbar
Wie du die Kontextdatei nutzt
Die Kontextdatei ist extrem flexibel:
Variante 1: Als Projektprompt (meine Empfehlung)
In ChatGPT, Claude & Co. kannst du Projekte anlegen:
- Neues Projekt erstellen
- Kontextdatei hochladen
- Alle Chats nutzen automatisch die Kurzbefehle
Vorteil: Einmal einrichten, immer verfügbar.
Variante 2: Als hochgeladenes Dokument
Du kannst die Datei auch zu einzelnen Chats hochladen:
- Neuer Chat
- Markdown-Datei hochladen
- Kurzbefehle funktionieren für diesen Chat
Vorteil: Flexibel für einzelne Sessions.
Variante 3: Als Systemprompt (für Fortgeschrittene)
Bei Custom GPTs oder KI-Agenten integrierst du die Kontextdatei direkt:
Du reagierst auf Kurzbefehle (erkennbar am `/`).
[Hier komplette Kontextdatei einfügen]Vorteil: Perfekt für spezialisierte Assistenten.
Welche Befehle gibt es?
Ich habe verschiedene Kategorien definiert:
📝 Zusammenfassungen
/tldr– Ultrakurz (2-5 Sätze)/eli5– Für Fünfjährige/summary– Ausführlich strukturiert
🔍 Analysen
/analyze– Detaillierte Analyse/compare– Systematischer Vergleich/pros-cons– Vor- und Nachteile/synopse– Textgegenüberstellung
📊 Strukturen
/outline– Gliederung/bullets– Stichpunkte/table– Tabelle
🎯 Spezialfunktionen
/translate [Sprache]– Übersetzen/simplify– Vereinfachen/expand– Ausführlicher/examples– Konkrete Beispiele
💡 Kreatives
/rewrite– Anders formulieren/tone [Stil]– Tonfall ändern
🔧 Das Beste: Kombinationen!
Du kannst Befehle kombinieren:
/summary /bullets– Zusammenfassung als Stichpunkte/analyze /table– Analyse als Tabelle/eli5 /examples– Einfache Erklärung mit Beispielen/rewrite /tone formal– Formal umformulieren
Das spart richtig Zeit!
Downloads
📥 Kontextdatei herunterladen
Markdown-Version (zum direkten Ansehen und Bearbeiten):
https://eldshort.de/740j9q Lizenz: CC0
Kurzreferenz (zum Anpassen und Ausdrucken) im .docx und .pdf Format:
https://eldshort.de/f4biju Lizenz: CC0
Fazit: Kontext macht den Unterschied
🎯 Kernaussage: Kontext macht den Unterschied zwischen Chaos und Konsistenz.
💡 Praktischer Nutzen: Eine simple Markdown-Datei macht KI-Chatbots und Ultrakurzprompt verlässlich.
🚀 Nächster Schritt: Datei downloaden, ausprobieren, bei bedarf anpassen, it's free.
Du kannst sofort loslegen. Keine komplizierte Einrichtung, keine Programmierkenntnisse. Einfach hochladen und nutzen.
Transparenzhinweis
Dieser Artikel wurde mit Unterstützung generativer KI (Claude 4 Sonnet, GhatGPT 4o) erstellt. Die Idee des Inhalts basieren auf diversen LinkedIn Posts zum Thema Kurzprompts. Meine vorgegebenen Ideen zur Konsistenzverbesserung wurden durch KI-gestützte Strukturierung und Ergänzung um praktische und pädagogische Aspekte und Praxisbeispiele erweitert. Die abschließende redaktionelle Bearbeitung, Einordnung und Validierung erfolgte durch mich.
Das Bild wurde mit OpenAI 4o Image Generation mit dem Prompt "Erstelle ein Titelbild zu diesem Blogeintrag: [Text des Artikels]" erstellt.
Lizenzhinweis
Ultrakurzbefehle wie /summary in Chatbots von Ulrich Ivens ist lizenziert unter einer CC BY-SA 4.0 International Lizenz.
Hast du schon mit (Ultra)Kurzbefehlen experimentiert? Schreib mir in den Kommentaren oder auf LinkedIn– ich bin gespannt auf deine Erfahrungen! 🌻
Du willst den Inhalt remixen oder weiterverwenden? Der Markdown Quellcode dieses Beitrags ist zu finden unter: https://gitlab.eldshort.de/uivens/quellcode-blog-cc/-/raw/main/2025/ultrakurzprompts.md
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