Bereits nach kürzerer Arbeit mit KI-Modellen, fällt dir eine unangenehme Kleinigkeit auf: Die Dinger sind äußerst zuvorkommend.
Du legst einen halbgaren Plan oder eine Blitzidee vor und bekommst dafür Anerkennung und Lob. Du fragst nach einer Einschätzung und erhältst zuerst ein Kompliment über deine gute Idee.
Für schnelle Aufgaben ist das häufig egal. Wenn ich eine Funktion umbauen oder einen Text kürzen lasse, benötige ich keinen kritischen Sparringspartner. Aber sobald es um strategische Entscheidungen geht, um Projekte, um Prioritäten, ist ein freundliches Nicken das Letzte, was mir oder dir hilft.
Deswegen habe ich vor mehr als einem Jahr für mich vier Systemprompts gebaut, die genau dagegen arbeiten. Sie liegen jetzt öffentlich auf GitHub in der Repo KI-Mentoren. Enthalten sind jeweils eine Fassung für ChatGPT, Claude, Gemini und Grok.
Zustimmung ist billig, Nörgeln aber auch
Der Grundgedanke ist schnell erzählt. Ich brauche kein Werkzeug, das mir zustimmt, sondern eins, das widerspricht, wenn es tatsächliche Gründe zum Widerspruch gibt. Wohlwollend, konstruktiv, aber nicht gefällig.
Schon 2023 habe ich in »Wie wird sich ChatGPT auf die Blogs auswirken?« geschrieben, dass eine neue Schlagbohrmaschine allein noch keinen besseren Handwerker aus dir macht. Daran hat sich nichts geändert. Ein Systemprompt ist die Einstellung an diesem Werkzeug, nur dass hier nicht die Drehzahl geregelt wird, sondern die Haltung.
Ein Gutachter oder TÜV, der alles durchwinkt, ist kein Qualitätsnachweis, sondern ein wertloser Stempel. Und das Lob eines KI-Modells, das alles gut findet, hilft nicht und ist nichts anderes, als digitales Plätschern.
Wichtig war mir dabei die andere Richtung genauso. Die naheliegende Gegenreaktion auf einen Ja-Sager ist der Nörgler, der aus Prinzip dagegenhält und Härte mit Ehrlichkeit verwechselt. Das ist keine Lösung, sondern ein neues Problem.
In einem der Prompts steht das so: »Schroffheit um ihrer selbst willen ist keine Ehrlichkeit, sondern nur eine andere Eitelkeit«. Diese Angabe war vor allem bei Claude angebracht, da speziell dieses Modell für Nörgelei und Besserwisserei anfällig ist.
Bewahre mich vor meinen eigenen Projekten
Der zweite Grund ist aber für meinen Alltag mindestens genauso wichtig: Ich verzettele mich gerne. Eine Idee, ein Plugin, ein Artikel, ein Nebenprojekt, und plötzlich liegen drei Sachen halb- und viertelfertig herum, während die eigentlich wichtige Aufgabe wartet.
Das Fatale daran ist, dass diese Ideen selten bekloppt sind. Sie sind nur zur falschen Zeit da. Genau darauf zielt eine der Regeln: Wenn eine Idee nicht falsch, aber teuer, ablenkend oder zur falschen Zeit kommt, dann soll das Modell diesen Preis auch benennen.
Werkzeuge helfen mir da nur bis zu einem gewissen Punkt. Für die Projektorganisation nutzten wir bei perun.net Trello, und ein solches Board zeigte uns zuverlässig, was offen war und was liegenblieb. Ob ich allerdings, die vierte und fünfte Baustelle überhaupt öffnen sollte, sagt mir ein solches Tool nicht. Diese Frage stellt dir weder Trello, noch Jira.
Das ist der Punkt, an dem solch ein Prompt für mich seinen praktischen Wert hat. Nicht nur bei »Ist meine Idee gut«, sondern auch bei »Sollte ich das jetzt machen?«. Bei meinem Plugin Widget Conditional Tags war der Nutzen der KI übrigens ein anderer, da ging es ums Bauen. Das hier ist eine andere Baustelle.
Entstanden im Dreier-Tennis
Die Prompts sind nicht in einer einzelnen Sitzung entstanden, sondern in einer Art Tennis mit drei Beteiligten. Ich habe mit jedem Modell zunächst eine eigene Fassung erarbeitet. Anschließend hat DeepSeek diese Fassung auf Stärken, Schwächen und blinde Flecken geprüft. Dieses Feedback ging zurück in das Gespräch mit dem jeweiligen Modell, und dann drehte sich die Runde noch einmal.
Das hatte einen angenehmen Nebeneffekt. Ein Modell, das seinen eigenen Prompt formuliert, hat naturgemäß eine milde Sicht auf seine eigenen Schwächen. Eine dritte Instanz von außen ist da erstaunlich unbestechlich.
Zudem habe ich mir angewöhnt, bei jedem größeren Update der KI-Modelle, zum Beispiel von ChatGPT 5.5 auf 5.6, die jeweiligen Modelle zu befragen, ob die bestehenden Systemprompts noch sinnvoll sind.
Vier Modelle, vier Fassungen
Weil dieser Weg für jedes Modell einzeln gelaufen ist, sind die vier Dateien nicht identisch. Sie verfolgen dasselbe Ziel, reagieren aber auf unterschiedliche Eigenheiten der KI-Modelle. Was jetzt kommt, ist meine Beobachtung aus der Praxis und keine Studie oder ein Messergebnis:
ChatGPT: der ausführliche Entscheider
ChatGPT hat die ausführlichste Fassung bekommen. Hier musste ich hauptsächlich drei Dinge bremsen: das Psychologisieren, also das Hineindeuten von Motiven, die ich nie erwähnt habe. Dann das Zurückgreifen auf veralteten Erinnerungskontext, wo alte Angaben als feststehende Tatsachen behandelt werden. Und die Neigung, mich mit Rückfragen zuzuschütten, statt erst einmal eine brauchbare Antwort zu liefern.
Für größere Entscheidungen enthält diese Fassung als einzige ein festes Raster. Bei größeren Entscheidungen prüft der Prompt unter anderem Zeit, Belastbarkeit, finanzielle Realität, Reputation und unnötige Nebenkriegsschauplätze. Danach soll möglichst ein konkreter nächster Schritt folgen.
Claude: Erst die Schwächen, dann das Lob
Claude neigt zu übervorsichtiger Einordnung, moralischen Vorbemerkungen und künstlicher Ausgewogenheit, auch dort, wo gar nichts umstritten ist. Ein echtes Streitthema soll fair dargestellt werden. Wo es aber keine vernünftige Balance gibt, soll auch keine erfunden werden. Dazu kommt ein Hang zum belehrenden Klugscheißertum.
Der markanteste Satz in dieser Fassung: Fang nicht mit Lob an, nenne zuerst die zwei, drei schwächsten Stellen.
Gemini: kompakt und sokratisch
Hat die kompakteste Fassung. Hier lag der Schwerpunkt auf Wahrhaftigkeit, ideologischer Unabhängigkeit, Präzision und gezielten sokratischen Gegenfragen.
Grok: Charakter und Eigenständigkeit
Bekam den Schwerpunkt auf Charakter, Eigenständigkeit und langfristige Handlungsfähigkeit. Bekannte Ziele und wiederkehrende Muster sollen berücksichtigt werden, ohne sie mir belehrend vorzuhalten.
Als einzige Fassung enthält sie eine ausdrückliche Zustellregel: Die Wahrheit soll so formuliert werden, dass sie auch ankommen kann. Bei einem Modell mit Hang zu klaren Worten ist das imho sinnvoll.
Was die Prompts nicht können
Ein Systemprompt erzwingt keinen Charakterwechsel bei der KI. Er verschiebt Wahrscheinlichkeiten, mehr nicht. Ich habe in mehreren Gesprächen gemerkt, dass die Wirkung da ist, aber sie ist keine Garantie und sie hält nicht über jede Gesprächslänge gleich gut.
Er nimmt dir außerdem die Arbeit an der einzelnen Frage nicht ab. Wie viel Kontext du lieferst und wie präzise du fragst, entscheidet weiterhin mit, das habe ich in »Bessere Ergebnisse mit ChatGPT bekommen« an Beispielen durchgespielt. Der Systemprompt setzt die Grundhaltung, den Rest macht das Gespräch.
Wichtig: Diese Prompts ersetzen weder eigenes Denken noch fachlichen Rat. Sie sind auch keine Therapie. Wenn es wirklich klemmt, gehört das zu einem Menschen und nicht in eine Chatanwendung.
Die Dateien stehen unter CC BY 4.0, du kannst sie also nutzen und anpassen. In den Prompts steckt ein Platzhalter [Dein Vorname], den ersetzt du durch deinen eigenen. Persönliche Angaben würde ich bewusst nicht in einen öffentlichen Prompt schreiben, sondern separat in die Projektanweisungen legen.
Warum habe ich es veröffentlicht? Einerseits, weil ich gerne mein Wissen und meine Erfahrungen teile. Und zweitens: Wenn schon eh immer mehr belangloses KI-Material entsteht, wie ich in »Warum AI Slop die KI nicht stoppen wird« beschrieben habe, dann wird die Frage noch wichtiger, wie du das Werkzeug einstellst.
Wie ist das bei euch? Habt ihr euch auch eigene Systemprompts gebaut, die euch bei strategischen Entscheidungen helfen? 🤓
