KIs sind Raketen – die ohne Steuerknüppel aber so wild durchs All fliegen, wie die regenbogentanzende Nyan Cat. Deshalb braucht ihr Prompt-Frameworks: elegante, intelligente Baugerüste, die eure wirren Gedanken in präzise, durchdachte Anweisungen verwandeln. Quasi die Bedienungsanleitung für eure KI, damit sie exakt das tut, was ihr wollt oder zumindest verdammt nah dran ist. In diesem Artikel nehme ich euch mit durch die schillernde Welt der Frameworks: welche es gibt, welche wirklich gut sind und wie ihr sie clever einsetzt.
Ach ja, bevor ihr denkt, ich sei „nur“ eine passionierte KI-Fanschreiberin: Ich komme ja ursprünglich aus der Informatik. Das bedeutet, dass ich nicht nur mit Begeisterung auf bunte KI-Raketen starre, sondern gar nicht anders kann, als bei Themen wie Prompt-Frameworks aufgeregt zu glucksen und tief in die Strukturen abzutauchen.
Was sind Prompt-Frameworks überhaupt?
Stellt euch ein Prompt-Framework vor wie ein Baukasten: kein wildes Ziegel-Werfen, sondern ein architektonisches Meisterwerk. Es ist ein strukturiertes Gerüst, in dem man Prompts gestaltet — mit klaren Rollen, Anweisungen, Kontexten und Erwartungen. Es hilft euch, nicht ständig neu zu erfinden, sondern bewährte Muster zu nutzen, wiederzuverwenden und systematisch zu optimieren.
Diese Frameworks transformieren eure „Spracheingaben an die KI“ von chaotischen Wünschen („Mach mal Text“) zu wohlkonstruierten Architekturen („Agier als Experte, nutze Kontext, liefere Beispiele und formuliere klare Erwartungen“). Das Ergebnis? Bessere KI-Antworten, weniger Bauchgefühl, mehr Kontrolle.
Warum braucht ihr Prompt-Frameworks?
Warum überhaupt denken über solche Strukturen nach, wenn man doch einfach „Schreibe einen Blogartikel über KI“ tippen kann? Nun ja – weil das nicht so sehr stupst, sondern eher rüttelt. Gute Frameworks sind wie das Navigationsgerät für eure KI-Rakete:
- Klarheit und Präzision: Ihr definiert, was die KI tun soll (Rolle, Aufgabe), reduziert Mehrdeutigkeiten und steigert damit die Qualität der Antworten.
- Effizienz: Ihr spart Zeit durch Wiederverwendbarkeit von Templates und strukturierte Vorgehensweisen.
- Kontrolle: Gerade in Unternehmen könnt ihr Standards setzen, Versionierung betreiben, Bias überwachen (z. B. durch semantische Notation).
- Testing und Monitoring: Mit Tools könnt ihr Prompts testen, evaluieren, Versionen vergleichen (z. B. promptfoo integriert sich in CI/CD).
- Skalierbarkeit: Ihr könnt komplexe Ketten (“Prompt Chaining”), Dialogsysteme oder Multi-Step-Prozesse aufbauen.
Kurz gesagt: Ohne Framework rudert ihr, mit Framework fliegt ihr gezielt.
Überblick über wichtige Frameworks
RACE
RACE steht für Role, Action, Context, Expectation – auf Deutsch: Rolle, Aktion, Kontext, Erwartung. Dieses Framework ist super beliebt, weil es ziemlich intuitiv ist.
Vorteil: sehr klar, einfach anzuwenden, extrem hilfreich für allgemeine Prompt-Strategien.
| RACE | Beschreibung & Beispiel |
|---|---|
| Role | Rolle: Welche Rolle soll die KI übernehmen? Beispiel: „Du bist ein KI-Marketing-Guru, spezialisiert auf Social-Media-Content für die Forstwirtschaft“ |
| Action | Aktion: Welche Handlung soll die KI ausführen? Beispiel: „Schreibe fünf originelle Instagram-Posts für die Limited Edition der Axt 2000“ |
| Context | Kontext: Hintergrundinformationen, die die KI berücksichtigen soll. Beispiel: „Die Zielgruppe sind Millennials, die gerne in die Natur gehen und Bäume fällen“ |
| Expectation | Erwartung: Welche Ergebnisse oder Output sollen entstehen? Beispiel: „Die Texte sollen humorvoll, frech und engagement-stark sein, mit passenden Hashtags.“ |
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COAST
COAST steht für Context, Objective, Actions, Scenario, Task – oder auf Deutsch: Kontext, Ziel, Aktionen, Szenario, Aufgabe. Dieser Ansatz ist strategischer und hilft besonders, wenn ihr langfristige oder komplexe Prozesse modellieren wollt.
Solche Struktur eignet sich hervorragend in Business-Kontexten, um KI-gestützte Workflows zu planen
| COAST | Beschreibung & Beispiel |
|---|---|
| Context | Kontext: Welcher Rahmen soll die KI berücksichtigen? Beispiel: „Du bist ein KI-Marketing-Guru für ein Start-up, das vegane Energy-Drinks verkauft. Zielgruppe sind urbane Millennials, die Instagram lieben und auf Nachhaltigkeit achten.“ |
| Objective | Ziel: Was wollt ihr erreichen? Beispiel: „Erstelle fünf knackige Social-Media-Beiträge, die die Interaktion um mindestens 20 % steigern.“ |
| Actions | Aktionen: Welche Schritte soll die KI ausführen? Beispiel: „Formuliere Texte, generiere passende Hashtags, entwerfe Bildideen, prüfe Tonalität und Sprache auf humorvolle Frische.“ |
| Scenario | Szenario: Unter welchen Bedingungen soll die KI agieren? Beispiel: „Die Kampagne startet zum Sommerbeginn, während andere Marken um Aufmerksamkeit der Millennials kämpfen, Fokus auf Outdoor-Aktivitäten, Festivals und urbanem Lifestyle.“ |
| Task | Aufgabe: Das finale Kommando Beispiel: „Schreibe alle fünf Posts fertig aus, achte auf einen frechen, charmanten Ton, füge passende Emojis und Hashtags ein, strukturiere sie nach einem Posting-Kalender für die nächsten zwei Wochen.“ |
APE
Das APE-Framework steht für Action, Purpose Execution – also Aktion, Zweck, Ausführung – und ist eine aufs Wesentliche reduzierte, aber kraftvolle Struktur. Laut dem KI-Trainingszentrum ermöglicht APE sehr präzise Ergebnisse, weil man nicht nur sagt, was die KI machen soll, sondern auch warum – und dann, wie sie es umsetzen soll.
Das ist ideal, wenn ihr schnell eine spezifische Aufgabe habt und klar kommunizieren wollt, warum sie wichtig ist – das steigert die Relevanz und Genauigkeit der Antworten.
| APE | Beschreibung & Beispiel |
|---|---|
| Action | Aktion: Was soll die KI tun? Beispiel: „Schreibe Blogartikel, erstelle Social-Media-Posts oder analysiere Daten für Marketingkampagnen.“ |
| Purpose | Zweck: Warum wird die Aktion ausgeführt? Beispiel: „Um die Interaktion auf Instagram um mindestens 20 % zu steigern und die Markenbekanntheit zu erhöhen.“ |
| Execution | Umsetzung: Wie soll die KI die Aktion durchführen? Beispiel: „Verwende einen lockeren, humorvollen Ton, passende Emojis und relevante Hashtags.“ |
CREATE
CREATE ist ein Framework, das besonders auf kreative und flexible Aufgaben abzielt. Der Name steht für Character, Request, Examples, Adjustment, Type of output, Extras. Auf Deutsch: Rolle definieren, Anfrage formulieren, Beispiele geben, Anpassungen ermöglichen, Ausgabetyp bestimmen und zusätzliche Kontextinfos hinzufügen.
Mit CREATE könnt ihr sehr fein steuern, wie eure KI denken soll, und sicherstellen, dass das Ergebnis nicht nur korrekt, sondern stilistisch oder formal passend ist (z. B. wissenschaftlich, humorvoll, sachlich…).
| CREATE | Beschreibung & Beispiel |
|---|---|
| Character | Charakter: Welche Rolle oder Persona soll die KI übernehmen? Beispiel: „Du bist ein witziger, cleverer Marketingexperte, der trendige Social-Media-Texte schreibt.“ |
| Request | Anfrage: Was genau soll die KI erstellen? Beispiel: „Erstelle fünf Posts für Instagram und TikTok über den Launch eines nachhaltigen Produkts.“ |
| Examples | Beispiele: Welche Referenzen oder Beispiele helfen der KI? Beispiel: „Hier sind drei Posts vergangener Kampagnen, die besonders viel Engagement erzeugt haben.“ |
| Adjustment | Anpassung: Wie soll die KI flexibel reagieren? Beispiel: „Wenn ein Post nicht genügend Likes bekommt, passe den Tonfall humorvoller an.“ |
| Type of output | Art des Outputs: Welches Format soll die KI liefern? Beispiel: „Textbeiträge, Bildunterschriften, Hashtag-Listen und kurze Story-Ideen.“ |
| Extras | Extras: Weitere Anforderungen oder Features. Beispiel: „Füge passende Emojis hinzu und strukturiere die Posts nach Wochentagen.“ |
RISE, PAIN, ROSES & more
Im Prompt-Engineering-Kosmos gibt es noch weitere Frameworks, die je nach Bedarf nützlich sind:
- RISE (Role, Input, Steps, Execution) zielt auf systematische Prozess-Optimierung.
- PAIN (Problem, Action, Information, Next Steps) eignet sich, wenn ihr Probleme strategisch mit der KI analysieren wollt.
- ROSES wiederum ist insbesondere in organisatorischen oder geschäftlichen Kontexten hilfreich, um Szenarien klar zu strukturieren.
Diese Vielfalt zeigt: Es gibt nicht die eine Lösung, sondern je nach Aufgabe, Ziel und Kontext wählt ihr das passende Gerüst aus.
Semantik-Notation (::notation)
Ein besonders ausgefuchstes Framework kommt von schloemer-cms: die sogenannte „::notation“ (Semantik Prompt Engine). Mit dieser semantischen Notation teilt man einen Prompt in klar benannte Abschnitte wie ::intake, ::rolle, ::zweck, ::ausgabe etc.
Das ist nicht nur elegant, sondern extrem mächtig: Ihr bekommt Transparenz, Wiederverwendbarkeit, Versionierung, Bias-Kontrolle und dokumentierte Templates. Außerdem unterstützt die Notation Chain-of-Thought und Few-Shot-Techniken, indem sie Reasoning logisch strukturiert.
LangGPT
LangGPT ist ein neuartiges Framework, das die Struktur von Programmiersprachen (Concepts wie Layer, Module) auf die Prompt-Design-Welt überträgt. Die Idee: Prompts nicht nur als Text, sondern als wiederverwendbaren Code-ähnlichen Baukasten zu behandeln. In der Publikation beschreiben die Autor*innen ein sogenanntes „dual-layer prompt design framework“, das sowohl leicht erlernbar als auch modular und wiederverwendbar ist.
Vorteil: Ihr könnt komplexe Prompt-Templates bauen, versionieren, aktualisieren – ganz ähnlich wie Softwaremodulcode. Besonders interessant für Teams, die viele Prompts teilen oder auf lange Sicht skalieren wollen.
| LangGPT | Beschreibung & Beispiel |
|---|---|
| Modular | Modular: Prompts werden in Module zerlegt, die wiederverwendbar sind. Beispiel: „Erstelle ein Modul für Begrüßungstexte, eines für Produktbeschreibungen, eines für Call-to-Action-Elemente.“ |
| Code-like | Code-ähnlich: Strukturierung wie in der Softwareentwicklung für bessere Versionierung. Beispiel: „Jedes Modul kann versioniert, getestet und mit Kommentaren versehen werden.“ |
| Team-friendly | Team-freundlich: Ideal für mehrere Nutzer*innen, die Prompts gemeinsam entwickeln. Beispiel: „Marketing- und Content-Team können parallel an Modulen arbeiten und Änderungen nachverfolgen.“ |
Model Context Protocol (MCP)
MCP ist kein Prompt-Framework im klassischen Sinne, sondern ein Open-Source-Protokoll, das von Anthropic entwickelt wurde. Ziel: Standardisierung, wie Sprachmodelle mit externen Tools, Datenquellen oder Systemen interagieren.
Mit MCP könnt ihr eure KI so orchestrieren, dass sie nicht nur Text generiert, sondern aktiv mit externen Systemen kommuniziert (z. B. Datenbanken, Apps, andere APIs). Das ist ein Game-Changer, wenn ihr Agenten, erweiterte Applikationen oder vernetzte KI-Systeme bauen wollt.
| MCP | Beschreibung & Beispiel |
|---|---|
| Protocol | Protokoll: Standardisierte Schnittstellen für KI-Agenten. Beispiel: „Ein Agent fragt Daten aus dem CRM ab, bearbeitet sie und gibt Ergebnisse an das Dashboard zurück.“ |
| Context | Kontext: Welche Umgebung oder Daten werden berücksichtigt? Beispiel: „Daten aus Marketing, Sales und Kundenfeedback fließen in die Entscheidungen ein.“ |
| Interaction | Interaktion: Wie kommuniziert die KI mit anderen Systemen? Beispiel: „Agenten senden Requests an APIs, verarbeiten Daten und triggern automatische Reports.“ |
Conversation Routines
Ein sehr aktuelles wissenschaftliches Framework: Conversation Routines (CR). Es ist explizit für dialogorientierte, task-orientierte Systeme gedacht. Das Framework erlaubt, komplexe Workflows in natürlicher Sprache zu spezifizieren, und verbindet Domänenexpert:innen (die den Dialog entwerfen) mit Entwickler*innen (die Funktionen und API-Logik bauen).
Das heißt: Ihr könnt dialogbasierte Agenten entwerfen, ohne jeden Schritt in klassischem Code zu definieren – sondern via natürlichsprachliche Anweisungen.
Tools & Management-Frameworks
Neben den „theoretischen“ Prompt-Frameworks braucht man Tools, um effektiv zu arbeiten. Einige wichtige sind:
- PromptLayer: Eine Plattform zur Versionierung, Protokollierung und Zusammenarbeit an Prompts, besonders mit OpenAI-Modellen.
- promptfoo: Ermöglicht testgetriebenes Prompt Engineering, lässt sich in CI/CD-Pipelines integrieren.
- ChainForge: Ein visuelles Toolkit, mit dem ihr Prompts variieren, Hypothesen testen und Antworten über Modelle hinweg vergleichen könnt.
Diese Tools sind nicht nur „nice to have“ – sie sind essenziell, wenn ihr professionell mit KI und Prompts arbeitet, vor allem in Teams oder bei Agentenanwendungen.
Bewertung: Welche Frameworks sind die besten für euch?
Hier kommt mein Überblick – sortiert nach Use Case:
- Für Einsteigerteams / kleine Projekte: RACE ist wunderbar, weil es simpel ist, aber gleichzeitig sehr wirksam. Auch CREATE ist ideal, wenn ihr flexible, kreative Prompts braucht.
- Für strukturierte Unternehmensprozesse: COAST, RISE oder PAIN – weil ihr damit strategische Workflows klar modellieren könnt.
- Für langfristige Skalierung & Wiederverwendung: LangGPT rockt, weil es modular und versionierbar wie Code ist.
- Für Agenten oder komplexe Integrationen: MCP + Conversation Routines bieten euch die Power, KI mit der echten Welt zu verknüpfen.
- Für Testing / Governance: PromptLayer & promptfoo – damit ihr nicht blind fliegt, sondern eure Promptqualität systematisch überprüft.
- Für visuelle Exploration: ChainForge – perfekt, wenn ihr Prompts variieren, experimentieren und vergleichen wollt.
Mein Fazit: Die „besten“ Frameworks hängt komplett von eurem Ziel ab. Aber wenn ihr ambitioniert seid und langfristig denkt: Kombiniert ruhig mehrere – das ist keine Sünde, sondern kluge Prompt-Architektur.
Mögliche Herausforderungen & Risiken
So sehr ich die Framework-Party feiere, es gibt auch einige Stolpersteine:
- Komplexität & Overhead: Ein sehr strukturiertes Framework wie LangGPT oder semantische Notation kann anfangs viel Aufwand bedeuten – das lohnt sich nicht immer für kleine, einfache Prompts.
- Team-Einarbeitung: Wenn mehrere Personen mit Prompts arbeiten, müssen alle die Struktur verstehen. Sonst wird es chaotisch.
- Bias & Fehlsteuerung: Struktur allein schützt nicht vor Vorurteilen. Wenn der Kontext oder die Beispiele verzerrt sind, liefert die KI immer noch problematische Ergebnisse.
- Technische Abhängigkeiten: Tools wie promptfoo oder PromptLayer erfordern Integration und Wartung. Ohne das richtige Setup verlieren sie ihren Nutzen.
- Zukunftsrisiko: Standardprotokolle wie MCP sind noch jung. Adoption und Stabilität sind nicht garantiert.
Ausblick: Wohin entwickelt sich das Ganze?
Die Welt der Prompt-Frameworks steht nicht still – im Gegenteil, sie explodiert förmlich: Mehr Forschung (z. B. Conversation Routines, Prompt Canvas), mehr Tools für Testing und Governance, bessere Standards (MCP), mehr visuelle Tools (ChainForge) und „Programmcode-Prompts“ wie LangGPT.
In Zukunft wird es wahrscheinlich eine stärkere Professionalisierung geben: Prompt Engineering wird noch mehr zu einer disziplinären Rolle, mit eigenen Versionierungsrichtlinien, CI/CD-Pipelines, Testframeworks. Auch die Integration von KI in bestehende Software wird immer nahtloser dank Protokollen wie MCP – wir bewegen uns auf eine Welt zu, in der KI nicht nur „Text generiert“, sondern aktiv als Agent in Systemen wirkt.
Fazit
Prompt-Frameworks sind das geheime Steuerpult für eure KI-Rakete: Kontrolle, Qualität und Klarheit. Testet, integriert Tools, skaliert, und eure KI wird promptastisch performen!
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