{"id":8887,"date":"2026-01-14T08:30:00","date_gmt":"2026-01-14T07:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/code78.de\/blog\/?p=8887"},"modified":"2026-03-09T21:19:37","modified_gmt":"2026-03-09T20:19:37","slug":"prompts-in-markdown-xml-notation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/code78.de\/blog\/prompts-in-markdown-xml-notation\/","title":{"rendered":"Prompts in Markdown und XML: So holt ihr mehr aus KI-Modellen raus"},"content":{"rendered":"\n<p>Wer einer KI einen Wortsalat ohne Struktur serviert, bekommt selten eine filigrane Antwort zur\u00fcck. Kein Drama, keine Schuldfrage \u2013 nur ein kleiner Reminder: Klarere Prompts wirken wie Ordnung im Werkzeugkasten. Und Ordnung macht bekanntlich alles entspannter.<\/p>\n\n\n\n<p>W\u00e4hrend andere noch munter W\u00f6rter in den KI-Kosmos schleudert, zaubern die Fortgeschrittenen ihre Prompts in Auszeichnungssprachen und strukturierten Datenformaten \u2013 und bekommen Antworten, die nicht nur h\u00fcbsch aussehen, sondern <a aria-label=\"bis zu 40\u202f% pr\u00e4ziser treffen (opens in a new tab)\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/html\/2411.10541v1\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" class=\"ek-link\">bis 40% weniger Performance-Schwankungen zeigen<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>In diesem Beitrag geht es um strukturiertes Prompt Engineering mit Markdown, XML und ::Notation. Hier verwandelt sich Formatierung vom netten Extra zum Schl\u00fcssel f\u00fcr radikal bessere KI-Ergebnisse.<\/p>\n\n\n\n<p>Warum das so ist? Weil Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude oder Gemini auf Milliarden strukturierter Daten trainiert wurden \u2013 darunter Code-Repositorys, technische Dokumentationen und Markdown-formatierte GitHub-READMEs <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/pulse\/understanding-prompt-formats-xml-markdown-yaml-made-simple-paluy-fgtkc\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ek-link\">aus der gesamten digitalen Welt<\/a>. Markdown ist dabei besonders relevant, da es als Standard-Format f\u00fcr Dokumentationen auf GitHub etabliert ist und LLMs dadurch \u00fcberproportional mit dieser Syntax konfrontiert wurden. <br>Strukturierte Prompts trennen Anweisung, Kontext und Output-Format. Das erh\u00f6ht die Chance auf reproduzierbare Antworten, weil das Modell weniger raten muss, was Priorit\u00e4t hat.<\/p>\n\n\n\n<p>Klingt simpel? Ist es auch. Wird aber trotzdem oft genug ignoriert.<\/p>\n\n\n\n<nav>\n<h2>Inhaltsverzeichnis<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"#problem\">Das Problem mit unstrukturierten Prompts<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#markdown\">Markdown: Der Allrounder f\u00fcr klare Strukturen<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#xml\">XML-Tags: Wenn es komplex wird<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#schloemer\">Schloemer::Notation: Semantisches Prompten f\u00fcr die n\u00e4chste Stufe<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#performance\">Wie sehr verbessert Struktur die Performance wirklich?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#praxis\">Praxis-Tipps: So strukturiert ihr eure Prompts richtig<\/a><\/li>\n<li><a href=\"axt\">Praxis-Beispiel: Die Axt 2000 in vier Formaten<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#vergleich\">Markdown vs. XML vs. ::Notation: Wann nutze ich was?<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/nav>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"problem\">Was ist das Problem mit unstrukturierten Prompts?<\/h2>\n\n\n\n<p>Hier die brutale Wahrheit: Die meisten Prompts sind ineffizient. Es gibt eine klare Trennung zwischen Anweisung und Kontext, keine Priorisierung, keine erkennbare Struktur. Einfach nur ein Textblock, der hofft, dass die KI schon irgendwie durchblickt.<\/p>\n\n\n\n<p>Wenn verschiedene Komponenten eines Prompts \u2013 wie z. B. Rolle, Aufgabe, Kontext, Beispiele \u2013 ohne klare Struktur vermischt werden, wird es f\u00fcr Large Language Models (LLMs) extrem schwierig, die Intention und Anforderungen sauber zu parsen <a href=\"https:\/\/www.silvercrest.ai\/post\/supercharging-ai-prompts-why-markdown-matters\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ek-link\">und pr\u00e4zise umzusetzen<\/a>. <br>Das Ergebnis sind generische, unspezifische Antworten, die euch zum dritten Nachfragen zwingen. Anders ausgedr\u00fcckt: Ihr habt Zeit verschwendet und eure Nerven strapaziert.<\/p>\n\n\n\n<p>Markdown, XML oder semantische Notationen trennen jeden Hauptbestandteil sauber voneinander und machen eure Anweisungen klar und nachvollziehbar. Der Game-Changer: Klarheit sorgt f\u00fcr Konsistenz \u2013 und Konsistenz liefert bessere Outputs. So einfach, so effektiv. <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"markdown\">Markdown: Der Allrounder f\u00fcr klare Strukturen<\/h2>\n\n\n\n<p>Markdown ist eine Auszeichnungssprache, die mit einfachen Zeichen wie # f\u00fcr \u00dcberschriften oder * f\u00fcr Listen arbeitet und sich in HTML oder andere Formate konvertieren l\u00e4sst. <a aria-label=\"Markdown (opens in a new tab)\" href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Markdown\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" class=\"ek-link\">Markdown<\/a> ist die eierlegende Wollmilchsau unter den Formatierungssprachen. Minimalistisch, intuitiv, aber m\u00e4chtig genug, um selbst komplexe Prompts sauber zu strukturieren. Die Syntax ist so simpel, dass ihr sie in f\u00fcnf Minuten lernt \u2013 aber die Auswirkungen auf eure KI-Ergebnisse sind alles andere als trivial.<\/p>\n\n\n\n<p>Warum funktionieren Prompts in Markdown so gut? Weil es auf dem gesamten Web als Standard etabliert ist <a href=\"https:\/\/www.silvercrest.ai\/post\/supercharging-ai-prompts-why-markdown-matters\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ek-link\">und alle gro\u00dfen Sprachmodelle massenhaft damit trainiert wurden<\/a>. Markdown wird vermutlich von OpenAI f\u00fcr Prompts und Strukturierungen genutzt, da es als De-facto-Standard f\u00fcr technische Dokumentationen gilt. Das bedeutet: Wenn ihr in Markdown schreibt, arbeitet ihr mit dem Grain der KI, nicht dagegen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Die wichtigsten Markdown-Elemente f\u00fcr Prompts<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>\u00dcberschriften (H1, H2, H3):<\/strong> <strong>#, ## und ###<\/strong> <br>Jedes Prompt-Segment bekommt eine klare Markierung \u2013 weniger Fehlinterpretationen, konsistentere Outputs durch explizite Segmentierung.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Listen (Bullet Points und Nummerierung):<\/strong> <strong> &#8211; und 1,2,3<\/strong><br>Perfekt, um Anforderungen, Schritte oder Details klar zu priorisieren. Die KI versteht sofort: Das hier ist eine Reihe von Einzelpunkten, nicht ein zusammenh\u00e4ngender Gedanke.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fettdruck und Kursiv:<\/strong> <strong>**fett** und *kursiv*<\/strong> <br>Hebt wichtige Elemente hervor \u2013 Tasks, Constraints, zentrale Details. Die KI lernt, was <em>wirklich<\/em> z\u00e4hlt.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Code-Bl\u00f6cke (Backticks):<\/strong> <strong><code>`<\/code>code<code>`<\/code><\/strong><br>Ideal, um Beispiel-Code, Datenstrukturen oder Templates vom restlichen Text abzugrenzen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"xml\">XML-Tags: Wenn es komplex wird<\/h2>\n\n\n\n<p>Jetzt wird&#8217;s interessant. Denn w\u00e4hrend Prompts in Markdown f\u00fcr viele Use Cases v\u00f6llig ausreicht, gibt es Szenarien, wo XML die Nase vorn hat \u2013 und zwar deutlich. Besonders bei komplexen, verschachtelten Prompts mit mehreren voneinander abh\u00e4ngigen Sektionen spielt XML seine St\u00e4rken aus.<\/p>\n\n\n\n<p>Anthropic, die Macher von Claude, empfehlen XML-Tags explizit als bevorzugte Methode zur Strukturierung von Prompts <a href=\"https:\/\/platform.claude.com\/docs\/en\/build-with-claude\/prompt-engineering\/use-xml-tags\" target=\"_blank\" aria-label=\" (opens in a new tab)\" rel=\"noreferrer noopener\" class=\"ek-link\">f\u00fcr komplexe Aufgabenstellungen<\/a>. Der Grund: XML bietet semantische Klarheit durch explizite Opening- und Closing-Tags, Unterst\u00fctzung f\u00fcr Attribute und Metadaten, sowie die F\u00e4higkeit, hierarchische Beziehungen extrem pr\u00e4zise darzustellen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">XML-Tags, die ihr kennen solltet<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>&lt;instruction&gt;:<\/strong> F\u00fcr klare Task-Anweisungen an die KI.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>&lt;context&gt;:<\/strong> Hintergrundinformationen, die das Modell braucht, um den Task zu verstehen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>&lt;example&gt;:<\/strong> Beispiele, die das gew\u00fcnschte Output-Format demonstrieren.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>&lt;human&gt; und &lt;assistant&gt;:<\/strong> Simulieren Konversationen oder zeigen Interaktionsmuster.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Ein kleines, aber feines Detail: Anthropic, Google und <a href=\"https:\/\/platform.openai.com\/docs\/guides\/prompt-engineering\" target=\"_blank\" aria-label=\"OpenAI  (opens in a new tab)\" rel=\"noreferrer noopener\" class=\"ek-link\">OpenAI <\/a>konvergieren zunehmend in ihrer Empfehlung, dass XML-Tags das beste Format f\u00fcr strukturierte Prompts sind. Das ist kein Zufall \u2013 XML macht es nicht nur einfacher, komplexe Prompts zu schreiben, sondern auch, Outputs programmatisch zu parsen und weiterzuverarbeiten. F\u00fcr automatisierte Workflows ein absoluter Gamechanger.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"schloemer\">Schloemer::Notation: Semantisches Prompten f\u00fcr die n\u00e4chste Stufe<\/h2>\n\n\n\n<p>Und dann gibt es da noch etwas, das die meisten noch nicht auf dem Radar haben: die <a href=\"https:\/\/www.schloemer-cms.de\/kuenstliche-intelligenz\/schloemer-notation\" class=\"ek-link\">Schloemer::Notation.<\/a> <a aria-label=\"Ein System unter CC-BY 4.0, das 2025 von Joost H. Schloemer (opens in a new tab)\" href=\"https:\/\/github.com\/Schloemer-CMS\/Promptnotation\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" class=\"ek-link\">Ein System unter CC-BY 4.0, das 2025 von Joost H. Schloemer<\/a> entwickelt wurde und den doppelten Doppelpunkt <strong>::<\/strong> als semantischen Anker nutzt. Klingt nach Nerd-Spielerei? Weit gefehlt. Die ::Notation ist ein cleverer Hack aus der DACH-SEO-Community, der genau dort ansetzt, wo Markdown und XML noch L\u00fccken lassen: bei der <em>semantischen<\/em> Bedeutungsstruktur.<\/p>\n\n\n\n<p>Das Prinzip ist bestechend simpel. Statt nur visuell zu strukturieren, organisiert die ::Notation Inhalte in semantischen Ketten aus <strong>Entit\u00e4t<\/strong>, <strong>Funktion<\/strong>, <strong>Kontext<\/strong> und <strong>Wirkung<\/strong> <a href=\"https:\/\/www.schloemer-cms.de\/kuenstliche-intelligenz\/schloemer-notation\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ek-link\">als maschinenlesbare Bedeutungsnetze<\/a>. Ein Beispiel gef\u00e4llig? So sieht das aus: <code>agentur::text-erstellung::produktbeschreibung::interesse<\/code>.<\/p>\n\n\n\n<p>Vier Ebenen, ein klarer semantischer Pfad \u2013 von der Entit\u00e4t (Agentur) \u00fcber die Funktion (Texterstellung) und den Kontext (Produktbeschreibung) bis zur beabsichtigten Wirkung (Interesse).<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Warum :: funktioniert: Die Trainingsdata-Hypothese<\/h3>\n\n\n\n<p>Hier wird&#8217;s interessant (und ihr wisst, wie sehr ich diesen Teil liebe). Der Operator :: taucht in Programmiersprachen, technischen Dokumentationen und strukturierten Daten massenhaft auf \u2013 zum Beispiel bei C++, Python oder Rust. Das bedeutet: Gro\u00dfe Sprachmodelle haben w\u00e4hrend ihres Trainings gelernt, dass :: eine Beziehung signalisiert, eine hierarchische Verbindung zwischen Konzepten <a href=\"https:\/\/www.schloemer-cms.de\/kuenstliche-intelligenz\/schloemer-notation\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ek-link\">als universelles semantisches Muster<\/a>. Wenn ihr also <code>marketing-experte::strategieentwicklung::strukturiert::B2B<\/code><br>schreibt, versteht die KI nicht nur die einzelnen W\u00f6rter, sondern auch ihre <em>Relation<\/em> zueinander.<\/p>\n\n\n\n<p>Das Geniale: Die ::Notation kann potenziell Halluzinationen reduzieren, indem sie Mehrdeutigkeit minimiert \u2013 empirische Validierung steht jedoch noch aus. <br>Klassische Prompts lassen der KI Interpretationsspielraum. Die ::Notation eliminiert diesen Spielraum durch strukturelle Klarheit.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Diskursmodulatoren: Die geheime Waffe<\/h3>\n\n\n\n<p>Aber es kommt noch besser. Die Schloemer::Notation arbeitet auch mit sogenannten Diskursmodulatoren wie <code>::?<\/code>, <code>::!<\/code> oder <code>::~<\/code> <a href=\"https:\/\/www.schloemer-cms.de\/kuenstliche-intelligenz\/semantik-prompting\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ek-link\">zur Steuerung von Bedeutungsnuancen<\/a>. Was nach kryptischem Code aussieht, ist tats\u00e4chlich ein cleveres Signalsystem:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>::?<\/strong> signalisiert Unsicherheit, Exploration oder offene Fragen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>::!<\/strong> markiert Imperative, Dringlichkeit oder zentrale Aussagen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>::~<\/strong> deutet auf Approximationen, Variationen oder kontextuelle Flexibilit\u00e4t hin.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Stellt euch vor, ihr schreibt: <code>marketing::strategie::~agil::startup<\/code>. Die Tilde (~) signalisiert der KI: \u201eAgil&#8220; ist hier nicht streng definiert, sondern flexibel zu interpretieren \u2013 ein semantischer Hinweis, der Raum f\u00fcr Nuancen l\u00e4sst, ohne unpr\u00e4zise zu werden. Das ist Prompt Engineering auf einem Level, den Markdown und XML so nicht bieten.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Praxis-Beispiel: Der Initialprompt<\/h3>\n\n\n\n<p>Um die ::Notation zu nutzen, braucht ihr einen Initialprompt, der dem Modell erkl\u00e4rt, <a aria-label=\"wie es die Struktur interpretieren soll (opens in a new tab)\" href=\"https:\/\/github.com\/Schloemer-CMS\/Promptnotation\/blob\/main\/Technische%20Spezifikation\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" class=\"ek-link\">wie es die Struktur interpretieren soll<\/a>. Hier beispielhaft f\u00fcr den Operator::<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group has-background has-global-padding is-layout-constrained wp-container-core-group-is-layout-a48f4d97 wp-block-group-is-layout-constrained\" style=\"background-color:#cdbfaacc;padding-top:1em;padding-right:1em;padding-bottom:1em;padding-left:1em;font-size:clamp(0.875em, 0.875rem + ((1vw - 0.2em) * 0.039), 0.9em);\">\n<pre class=\"wp-block-preformatted\" style=\"font-size:clamp(0.875em, 0.875rem + ((1vw - 0.2em) * 0.196), 1em);\">Dies ist eine strukturierte Bedeutungsabfrage in `::`-Notation. <br>Der Operator `::` dient als semantischer Beziehungsmarker zwischen Rolle, Zweck, Stil und Kontext. Analysiere und verarbeite die folgenden Prompts entsprechend dieser Struktur. Antworte jeweils mit einem bedeutungsvollen, semantisch dichten Flie\u00dftext.<br><\/pre>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Danach k\u00f6nnt ihr loslegen: <code>redakteur::blogpost::unterhaltsam::techaffine-zielgruppe<\/code> \u2013 und die KI wei\u00df exakt, in welcher Rolle sie agieren soll, welches Format gew\u00fcnscht ist, welchen Ton sie anschlagen soll und f\u00fcr wen der Content gedacht ist. Alles in einer kompakten, maschinenlesbaren Zeile.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">F\u00fcr wen ist die ::Notation relevant?<\/h3>\n\n\n\n<p>Ehrlich? Noch nicht f\u00fcr alle. Die Schloemer::Notation ist 2026 noch relativ frisch und hat nicht die breite Adoption von Markdown oder XML. Aber genau das macht sie interessant \u2013 als Early Adopter habt ihr einen Wettbewerbsvorteil. Besonders in Bereichen wie Compliance, Dokumentation, Journalismus oder GEO-optimiertem Content (Generative Engine Optimization) spielt die semantische Tiefe ihre St\u00e4rken aus <a href=\"https:\/\/www.schloemer-cms.de\/kuenstliche-intelligenz\/schloemer-notation\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ek-link\">f\u00fcr SGE und maschinenlesbare Strukturen<\/a>. Wenn ihr Content erstellt, der nicht nur in Google ranken, sondern auch in AI Overviews, ChatGPT-Antworten oder Perplexity-Zusammenfassungen zitiert werden soll, ist semantische Struktur euer Trumpf.<\/p>\n\n\n\n<p>Hinweis: Die Notation ist unter CC BY 4.0 frei nutzbar (Namensnennung erforderlich), erweiterte kommerzielle Nutzung kann zus\u00e4tzliche Bedingungen unterliegen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"performance\">Wie sehr verbessert Struktur die Performance wirklich?<\/h2>\n\n\n\n<p>Genug Theorie. Zeig mir die Zahlen! Eine aktuelle Studie der Universit\u00e4t untersuchte den Einfluss von Prompt-Formatierungen auf die Performance von OpenAIs GPT-Modellen <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/html\/2411.10541v1\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ek-link\">\u00fcber sechs verschiedene Benchmarks hinweg<\/a>. Das Ergebnis ist drastisch: Bei GPT-3.5-turbo schwankte die Performance je nach Prompt-Template um bis zu 40 Prozent \u2013 insbesondere bei Code-\u00dcbersetzungsaufgaben. Vierzig. Prozent. Nur durch unterschiedliche Formatierung.<\/p>\n\n\n\n<p>Noch krasser: Gr\u00f6\u00dfere Modelle wie GPT-4 und GPT-4-turbo zeigen sich zwar robuster gegen\u00fcber Formatierungs-Variationen (sprich: sie verzeihen euch schlechte Prompts eher), aber selbst hier lohnt sich Struktur. Warum? Weil strukturierte Prompts nicht nur die Accuracy verbessern, sondern auch die <em>Konsistenz<\/em> der Ergebnisse \u00fcber mehrere Durchl\u00e4ufe hinweg stabilisieren.<\/p>\n\n\n\n<p>Hier ein konkreter Vergleich: Bei komplexen Prompts mit mehreren interdependenten Sektionen \u00fcbertrifft XML Markdown in Sachen Pr\u00e4zision <a href=\"https:\/\/www.robertodiasduarte.com.br\/en\/markdown-vs-xml-em-prompts-para-llms-uma-analise-comparativa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ek-link\">messbar und reproduzierbar<\/a>. Der Nachteil: XML verbraucht mehr Tokens \u2013 was bei kostenintensiven APIs ins Geld gehen kann. Aber wenn Genauigkeit euer Hauptziel ist (und das sollte sie sein), ist die Token-Investition jeden Cent wert.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group has-global-padding is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-group has-border-color has-accent-5-border-color has-accent-4-background-color has-background is-layout-flow wp-container-core-group-is-layout-77846902 wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"margin-top:2em;margin-bottom:2em;padding-top:1em;padding-right:1em;padding-bottom:1em;padding-left:1em;box-shadow:var(--wp--preset--shadow--deep)\">\n<div class=\"wp-block-group is-vertical is-layout-flex wp-container-core-group-is-layout-fe9cc265 wp-block-group-is-layout-flex\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"audit-tool\">Das Prompt-Game ist schwach?<\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Die meisten scheitern nicht an der KI, sondern an der Eingabe. Tipps, Tricks und Insights zum Theme K\u00fcnstliche Intelligenz, zum Prompting und jede Menge Background-Wissen gibt\u2018s auf der Themenseite:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-a89b3969 wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/code78.de\/blog\/category\/kuenstliche-intelligenz-ki\/\">K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"praxis\">Praxis-Tipps: So strukturiert ihr eure Prompts richtig<\/h2>\n\n\n\n<p>Okay, genug Hintergrundrauschen. Wie setzt ihr das Ganze jetzt konkret um? Hier sind meine Best Practices aus wirklich zig Prompt-Iterationen (ja, ich bin so weit gegangen \u2013 damit ihr es nicht m\u00fcsst).<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Regel 1: Anweisungen an den Anfang<\/h3>\n\n\n\n<p>F\u00fchrt <em>immer<\/em> mit der Anweisung. Nicht mit Kontext, nicht mit Beispielen \u2013 mit dem Task. Das Modell muss sofort verstehen, was ihr wollt, bevor es verarbeitet, wie es das tun soll <a href=\"https:\/\/www.hostinger.com\/tutorials\/prompt-engineering-best-practices\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ek-link\">f\u00fcr maximale Klarheit<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Regel 2: Nutzt Delimiters konsequent<\/h3>\n\n\n\n<p>Egal ob Markdown, XML oder sogar die ::Notation: Trennt eure Anweisungen vom zu verarbeitenden Content. Das reduziert Ambiguit\u00e4t und verhindert, dass die KI eure Instruktionen mit dem Input-Material verwechselt <a href=\"https:\/\/www.hostinger.com\/tutorials\/prompt-engineering-best-practices\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ek-link\">durch klare Abgrenzung<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Regel 3: Zeigt das gew\u00fcnschte Format<\/h3>\n\n\n\n<p>Wollt ihr eine Tabelle? Eine Liste? Code? Dann <em>sagt<\/em> es nicht nur \u2013 <em>zeigt<\/em> es. F\u00fcgt ein konkretes Beispiel als Template ein. Die KI lernt durch Pattern Recognition \u2013 gebt ihr ein Pattern vor.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Regel 4: Iteriert, iteriert, iteriert<\/h3>\n\n\n\n<p>Kein Prompt ist beim ersten Mal perfekt. Startet klein, reviewt den Output, adjustiert. Mit strukturierten Prompts (besonders in Markdown, XML oder ::Notation) ist das Anpassen einzelner Sektionen kinderleicht \u2013 ihr m\u00fcsst nicht den gesamten Prompt neu schreiben.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group has-border-color has-global-padding is-layout-constrained wp-container-core-group-is-layout-b1b988c3 wp-block-group-is-layout-constrained\" style=\"border-color:#787878;border-width:1px;border-radius:25px;margin-top:2em;margin-bottom:0;padding-right:0;padding-left:0\">\n<h3 class=\"wp-block-heading has-text-align-left is-style-default\" style=\"padding-top:var(--wp--preset--spacing--30);padding-right:0;padding-bottom:0;padding-left:var(--wp--preset--spacing--40);font-size:clamp(0.929em, 0.929rem + ((1vw - 0.2em) * 0.739), 1.4em);\">Zum Weiterlesen:<\/h3>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-e3605ec3 wp-block-columns-is-layout-flex\" style=\"border-style:none;border-width:0px;border-radius:0px;margin-top:0;margin-bottom:0;padding-top:0;padding-right:var(--wp--preset--spacing--30);padding-bottom:var(--wp--preset--spacing--30);padding-left:var(--wp--preset--spacing--30)\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"padding-right:1em;padding-left:1em\">\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"1100\" height=\"720\" src=\"https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/KI-Framework-Prompt-Engineering-1.jpg\" alt=\"Prompt-Framework\" class=\"wp-image-3322\" style=\"object-fit:cover\" srcset=\"https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/KI-Framework-Prompt-Engineering-1.jpg 1100w, https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/KI-Framework-Prompt-Engineering-1-300x196.jpg 300w, https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/KI-Framework-Prompt-Engineering-1-1024x670.jpg 1024w, https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/KI-Framework-Prompt-Engineering-1-768x503.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 1100px) 100vw, 1100px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\" style=\"font-size:clamp(0.875em, 0.875rem + ((1vw - 0.2em) * 0.196), 1em);\"><a href=\"https:\/\/code78.de\/blog\/ki-und-prompt-frameworks\/\" class=\"ek-link\">Prompt-Engineering: Frameworks<\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"padding-right:1em;padding-left:1em\">\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><a href=\"https:\/\/code78.de\/blog\/ki-modelle-vergleich-2026-der-grosse-test\/\"><img decoding=\"async\" width=\"1100\" height=\"720\" src=\"https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/KI-Modelle-Vergleich.jpg\" alt=\"KI Modelle Vergleich\" class=\"wp-image-5800\" style=\"object-fit:cover\" srcset=\"https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/KI-Modelle-Vergleich.jpg 1100w, https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/KI-Modelle-Vergleich-300x196.jpg 300w, https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/KI-Modelle-Vergleich-1024x670.jpg 1024w, https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/KI-Modelle-Vergleich-768x503.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 1100px) 100vw, 1100px\" \/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\" style=\"font-size:clamp(0.875em, 0.875rem + ((1vw - 0.2em) * 0.196), 1em);\"><a href=\"https:\/\/code78.de\/blog\/google-sge-und-die-zero-click-search\/\" class=\"ek-link\">Vergleich: KI-Modelle<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"axt\">Praxis-Beispiel: Die Axt 2000 in vier Formaten<\/h2>\n\n\n\n<p>Nehmen wir ein konkretes Szenario: Ihr wollt eine Produktbeschreibung f\u00fcr die legend\u00e4re Axt 2000 erstellen. Jap. F\u00fcr mein imagin\u00e4res Werkzeug. Hier seht ihr denselben Prompt in vier verschiedenen Formatierungen \u2013 und den drastischen Unterschied in Klarheit und Pr\u00e4zision.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Version 1: Plain Text (schlecht)<\/h3>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group has-border-color has-accent-6-border-color is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"border-width:1px\">\n<pre class=\"wp-block-preformatted has-background\" style=\"border-style:none;border-width:0px;background-color:#cdbfaacc;padding-top:1em;padding-right:1em;padding-bottom:1em;padding-left:1em;font-size:clamp(0.875em, 0.875rem + ((1vw - 0.2em) * 0.196), 1em);\">Schreib mir eine Produktbeschreibung f\u00fcr die Axt 2000. Das ist ein innovatives Werkzeug f\u00fcr professionelle Holzarbeiter. Die Zielgruppe sind Handwerker und DIY-Enthusiasten. Der Ton soll humorvoll aber auch fachkundig sein. Erw\u00e4hne die wichtigsten Features wie die ergonomische Griffform, das pr\u00e4zisionsgeschliffene Blatt und die Langlebigkeit. Mach es verkaufsf\u00f6rdernd aber nicht zu werblich.<br><\/pre>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Seht ihr das Problem? Alles vermischt sich zu einem diffusen Textblock. Die KI muss raten, was Priorit\u00e4t hat, welche Elemente zusammengeh\u00f6ren und wo die Grenzen zwischen Produkt-Features, Tonalit\u00e4t und Zielgruppe liegen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Version 2: Markdown (besser)<\/h3>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group has-background is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"background-color:#cdbfaacc\">\n<pre class=\"wp-block-preformatted has-border-color has-accent-6-border-color\" style=\"border-width:1px;padding-top:1em;padding-right:1em;padding-bottom:1em;padding-left:1em;font-size:clamp(0.875em, 0.875rem + ((1vw - 0.2em) * 0.039), 0.9em);\"># Task\nErstelle eine Produktbeschreibung f\u00fcr die Axt 2000\n\n## Produktkontext\n- **Produkt:** Axt 2000 (fiktives Werkzeug f\u00fcr satirisches Marketing)\n- **Kategorie:** Professionelles Handwerkzeug \/ Innovation\n- **Positionierung:** Premium-Segment mit Humor\n\n## Zielgruppe\n- Professionelle Holzarbeiter und Handwerker\n- DIY-Enthusiasten mit Qualit\u00e4tsanspruch\n- Tech-affine Maker-Community\n\n## Tonalit\u00e4t\n- Humorvoll und selbstironisch\n- Fachkundig und glaubw\u00fcrdig\n- Verkaufsf\u00f6rdernd, aber nicht aufdringlich\n\n## Key Features (Pflicht-Erw\u00e4hnungen)\n1. Ergonomische Griffform mit Anti-Rutsch-Technologie\n2. Pr\u00e4zisionsgeschliffenes Karbonstahl-Blatt\n3. Au\u00dfergew\u00f6hnliche Langlebigkeit (50-Jahre-Garantie)\n4. Innovatives Gewichtsbalance-System\n\n## Gew\u00fcnschtes Output-Format\nProduktbeschreibung als Flie\u00dftext (ca. 150 W\u00f6rter) mit:\n- Einleitender Hook\n- Feature-Highlights integriert im Text\n- Abschlie\u00dfender Call-to-Action\n<\/pre>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Deutlich besser! Die Struktur ist klar, jede Sektion hat ihre eigene \u00dcberschrift, und die KI versteht sofort, welche Informationen wo hingeh\u00f6ren. Die Wahrscheinlichkeit, dass der Output durch Prompts in Markdown beim ersten Versuch passt, steigt massiv.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Version 3: XML (noch pr\u00e4ziser)<\/h3>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group has-border-color has-accent-6-border-color has-background is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"border-width:1px;background-color:#cdbfaacc;padding-top:1em;padding-right:1em;padding-bottom:1em;padding-left:1em\">\n<pre class=\"wp-block-preformatted\" style=\"font-size:clamp(0.875em, 0.875rem + ((1vw - 0.2em) * 0.039), 0.9em);\">&lt;task&gt;<br>  &lt;instruction&gt;Erstelle eine Produktbeschreibung f\u00fcr die Axt 2000&lt;\/instruction&gt;<br>  <br>  &lt;product_context&gt;<br>    &lt;name&gt;Axt 2000&lt;\/name&gt;<br>    &lt;type&gt;fiktives Werkzeug f\u00fcr satirisches Marketing&lt;\/type&gt;<br>    &lt;category&gt;Professionelles Handwerkzeug&lt;\/category&gt;<br>    &lt;positioning&gt;Premium-Segment mit Humor&lt;\/positioning&gt;<br>  &lt;\/product_context&gt;<br>  <br>  &lt;target_audience&gt;<br>    &lt;primary&gt;Professionelle Holzarbeiter und Handwerker&lt;\/primary&gt;<br>    &lt;secondary&gt;DIY-Enthusiasten mit Qualit\u00e4tsanspruch&lt;\/secondary&gt;<br>    &lt;tertiary&gt;Tech-affine Maker-Community&lt;\/tertiary&gt;<br>  &lt;\/target_audience&gt;<br>  <br>  &lt;tone&gt;<br>    &lt;style&gt;humorvoll und selbstironisch&lt;\/style&gt;<br>    &lt;expertise&gt;fachkundig und glaubw\u00fcrdig&lt;\/expertise&gt;<br>    &lt;sales_approach&gt;verkaufsf\u00f6rdernd, aber nicht aufdringlich&lt;\/sales_approach&gt;<br>  &lt;\/tone&gt;<br>  <br>  &lt;key_features priority=\"must_mention\"&gt;<br>    &lt;feature&gt;Ergonomische Griffform mit Anti-Rutsch-Technologie&lt;\/feature&gt;<br>    &lt;feature&gt;Pr\u00e4zisionsgeschliffenes Karbonstahl-Blatt&lt;\/feature&gt;<br>    &lt;feature&gt;Au\u00dfergew\u00f6hnliche Langlebigkeit (50-Jahre-Garantie)&lt;\/feature&gt;<br>    &lt;feature&gt;Innovatives Gewichtsbalance-System&lt;\/feature&gt;<br>  &lt;\/key_features&gt;<br>  <br>  &lt;output_format&gt;<br>    &lt;type&gt;Flie\u00dftext&lt;\/type&gt;<br>    &lt;length&gt;ca. 150 W\u00f6rter&lt;\/length&gt;<br>    &lt;structure&gt;<br>      &lt;element&gt;Einleitender Hook&lt;\/element&gt;<br>      &lt;element&gt;Feature-Highlights integriert im Text&lt;\/element&gt;<br>      &lt;element&gt;Abschlie\u00dfender Call-to-Action&lt;\/element&gt;<br>    &lt;\/structure&gt;<br>  &lt;\/output_format&gt;<br>&lt;\/task&gt;<br><\/pre>\n<\/div>\n\n\n\n<p>XML bringt die hierarchischen Beziehungen noch klarer raus. Besonders das <code>priority=\"must_mention\"<\/code>-Attribut zeigt, wie XML Metadaten elegant integrieren kann. Der Nachteil? Ihr verbraucht deutlich mehr Tokens \u2013 bei diesem Beispiel fast doppelt so viele wie bei Markdown.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Version 4: Schloemer::Notation (semantisch kompakt)<\/h3>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group has-border-color has-accent-6-border-color has-background is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"border-width:1px;background-color:#cdbfaacc;padding-top:1em;padding-right:1em;padding-bottom:1em;padding-left:1em\">\n<pre class=\"wp-block-preformatted\" style=\"font-size:clamp(0.875em, 0.875rem + ((1vw - 0.2em) * 0.196), 1em);\">texter::produktbeschreibung::humorvoll-fachkundig::handwerker-diy<br><br>produkt::axt-2000::fiktiv-satirisch::premium | <br>features::!ergonomie+karbonstahl+langlebigkeit+balance | <br>zielgruppe::handwerker::professionell+diy::techaffin | <br>ton:::~humorvoll::verkaufsf\u00f6rdernd-nicht-aufdringlich | <br>format::flie\u00dftext::150-w\u00f6rter::hook+features+cta<br><\/pre>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Boom. Extrem kompakt, semantisch dicht, und trotzdem vollst\u00e4ndig. Die ::Notation nutzt hier mehrere clevere Mechanismen: Der <code>::!<\/code>-Modulator bei Features signalisiert \u201ePflicht-Erw\u00e4hnungen&#8220;, das <code>::~<\/code> bei Tonalit\u00e4t markiert \u201eflexibel interpretierbar&#8220;, und das Pipe-Symbol <code>|<\/code> trennt verschiedene Prompt-Dimensionen voneinander. In dieser Form verbraucht der Prompt nur einen Bruchteil der Tokens \u2013 perfekt f\u00fcr API-Calls, wo jedes Token Geld kostet.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Der Vergleich in Zahlen<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Plain Text:<\/strong> 394 Zeichen, diffus, mehrdeutig<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Markdown:<\/strong> 911 Zeichen, strukturiert, menschenlesbar<\/li>\n\n\n\n<li><strong>XML:<\/strong> ~1.398 Zeichen, hochpr\u00e4zise, hierarchisch, aber token-intensiv<\/li>\n\n\n\n<li><strong>::Notation:<\/strong> ~334 Zeichen, semantisch kompakt, maschinell optimal<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Nur als Hinweis: Die Tokenzahl variiert je nach Tokenizer; XML ist oft l\u00e4nger als Markdown bei gleicher Information.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"vergleich\">Prompts in Markdown vs. XML vs. ::Notation: Wann nutze ich was?<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Gretchenfrage. Alle drei haben ihre Daseinsberechtigung \u2013 aber f\u00fcr unterschiedliche Szenarien.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Nutzt Markdown, wenn:<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Der Prompt relativ simpel ist (1\u20133 Hauptsektionen).<\/li>\n\n\n\n<li>Menschliche Lesbarkeit und schnelles Editing Priorit\u00e4t haben.<\/li>\n\n\n\n<li>Ihr Token-Economy optimieren m\u00fcsst (Markdown ist kompakter als XML) bei \u00e4hnlicher Effektivit\u00e4t.<\/li>\n\n\n\n<li>Ihr mit GPT-Modellen arbeitet, die stark auf Markdown trainiert wurden.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Nutzt XML, wenn:<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Der Prompt komplex ist mit mehreren verschachtelten Sektionen und Abh\u00e4ngigkeiten f\u00fcr maximale Pr\u00e4zision.<\/li>\n\n\n\n<li>Ihr mit Claude von Anthropic arbeitet (die empfehlen XML explizit) als Best Practice.<\/li>\n\n\n\n<li>Der Output programmatisch geparst werden muss (z.B. f\u00fcr Automatisierungen).<\/li>\n\n\n\n<li>Absolute Genauigkeit wichtiger ist als Token-Kosten.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Nutzt die ::Notation, wenn:<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Ihr semantische Pr\u00e4zision \u00fcber reine Strukturierung stellt \u2013 besonders bei komplexen Rollen-Kontext-Kombinationen.<\/li>\n\n\n\n<li>Euer Content f\u00fcr GEO optimiert werden soll (Generative Engine Optimization f\u00fcr AI Overviews, ChatGPT, etc.) mit maschinenlesbarer Semantik.<\/li>\n\n\n\n<li>Ihr in Bereichen wie Compliance, Dokumentation oder strukturierter Wissensvermittlung arbeitet, wo Attribution und Nachvollziehbarkeit zentral sind.<\/li>\n\n\n\n<li>Ihr mit Teams arbeitet und eine einheitliche, wiederverwendbare Prompt-Sprache etablieren wollt.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Und Plain Text? Den lasst ihr ab jetzt bitte sein. Danke.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Die Hybrid-Strategie<\/h3>\n\n\n\n<p>Ihr m\u00fcsst euch nicht f\u00fcr eine Seite entscheiden. In der Praxis kombiniere ich oft mehrere Ans\u00e4tze: Markdown f\u00fcr die \u00fcbergeordnete Struktur, XML-Tags f\u00fcr spezifische Subsektionen, die besondere Pr\u00e4zision brauchen, und ::Notation f\u00fcr semantische Kernelemente. Das Beste aus allen Welten \u2013 pragmatisch, flexibel, effektiv.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"fazit\">Fazit: Struktur ist kein Nice-to-have, sondern ein Must-have<\/h2>\n\n\n\n<p>Lasst uns ehrlich sein: Wenn ihr 2026 noch unstrukturierte Plain-Text-Prompts an eure KI-Modelle verf\u00fcttert, verschenkt ihr massiv Potenzial. Die Forschung ist eindeutig und <strong>die Tooling-Landschaft unterst\u00fctzt strukturierte Prompts in Markdown und XML fl\u00e4chendeckend<\/strong>. Es gibt schlichtweg keinen Grund mehr, es <em>nicht<\/em> zu tun.<\/p>\n\n\n\n<p>Markdown ist euer Einstiegspunkt \u2013 schnell gelernt, sofort wirksam. XML ist euer Power-Tool f\u00fcr die wirklich kniffligen Cases. Und die Schloemer::Notation? Die ist euer semantischer Ass im \u00c4rmel f\u00fcr die n\u00e4chste Evolutionsstufe von Prompt Engineering \u2013 besonders wenn GEO und maschinenlesbare Inhalte f\u00fcr euch relevant sind. Die Kombination aus allen dreien? Das ist das Setup, mit dem ihr konstant bessere, pr\u00e4zisere und verwertbarere Outputs aus euren KI-Modellen herausholt.<\/p>\n  <div class=\"related-post grid\">\r\n        <div class=\"headline\">\u00c4hnliche Beitr\u00e4ge<\/div>\r\n    <div class=\"post-list \">\r\n\r\n            <div class=\"item\">\r\n            <div class=\"thumb post_thumb\">\r\n    <a  title=\"KI-Content und E-E-A-T: So beweist ihr trotz KI-Tools Authentizit\u00e4t\" href=\"https:\/\/code78.de\/blog\/ki-content-und-e-e-a-t\/\">\r\n\r\n      <img decoding=\"async\" width=\"1100\" height=\"720\" src=\"https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/KI-Content-und-E-E-A-T.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-post-image\" alt=\"KI-Content und E-E-A-T\" srcset=\"https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/KI-Content-und-E-E-A-T.jpg 1100w, https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/KI-Content-und-E-E-A-T-300x196.jpg 300w, https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/KI-Content-und-E-E-A-T-1024x670.jpg 1024w, https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/KI-Content-und-E-E-A-T-768x503.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 1100px) 100vw, 1100px\" \/>\r\n\r\n    <\/a>\r\n  <\/div>\r\n\r\n  <a class=\"title post_title\"  title=\"KI-Content und E-E-A-T: So beweist ihr trotz KI-Tools Authentizit\u00e4t\" href=\"https:\/\/code78.de\/blog\/ki-content-und-e-e-a-t\/\">\r\n        KI-Content und E-E-A-T: So beweist ihr trotz KI-Tools Authentizit\u00e4t  <\/a>\r\n\r\n        <\/div>\r\n              <div class=\"item\">\r\n            <div class=\"thumb post_thumb\">\r\n    <a  title=\"Prompts in Markdown und XML: So holt ihr mehr aus KI-Modellen raus\" href=\"https:\/\/code78.de\/blog\/prompts-in-markdown-xml-notation\/\">\r\n\r\n      <img decoding=\"async\" width=\"1100\" height=\"720\" src=\"https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Prompts-in-Markdown.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-post-image\" alt=\"Prompts in Markdown\" srcset=\"https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Prompts-in-Markdown.jpg 1100w, https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Prompts-in-Markdown-300x196.jpg 300w, https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Prompts-in-Markdown-1024x670.jpg 1024w, https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Prompts-in-Markdown-768x503.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 1100px) 100vw, 1100px\" \/>\r\n\r\n    <\/a>\r\n  <\/div>\r\n\r\n  <a class=\"title post_title\"  title=\"Prompts in Markdown und XML: So holt ihr mehr aus KI-Modellen raus\" href=\"https:\/\/code78.de\/blog\/prompts-in-markdown-xml-notation\/\">\r\n        Prompts in Markdown und XML: So holt ihr mehr aus KI-Modellen raus  <\/a>\r\n\r\n        <\/div>\r\n              <div class=\"item\">\r\n            <div class=\"thumb post_thumb\">\r\n    <a  title=\"KI-Beziehung: Partnerschaft mit einer KI? Warum die Sicherheit tr\u00fcgt\" href=\"https:\/\/code78.de\/blog\/ki-beziehung-emotionale-sicherheit\/\">\r\n\r\n      <img decoding=\"async\" width=\"1100\" height=\"720\" src=\"https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/KI-Beziehung.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-post-image\" alt=\"KI-Beziehung - Echte Loyalit\u00e4t oder Wunschdenken?\" srcset=\"https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/KI-Beziehung.jpg 1100w, https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/KI-Beziehung-300x196.jpg 300w, https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/KI-Beziehung-1024x670.jpg 1024w, https:\/\/code78.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/KI-Beziehung-768x503.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 1100px) 100vw, 1100px\" \/>\r\n\r\n    <\/a>\r\n  <\/div>\r\n\r\n  <a class=\"title post_title\"  title=\"KI-Beziehung: Partnerschaft mit einer KI? 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