Prompt-Optimierer

Fügen Sie einen Prompt ein und erhalten Sie eine regelbasierte Prüfung. Nichts wird hochgeladen. Das Werkzeug ruft kein Modell auf und schreibt den Prompt nicht für Sie um. Es sucht die Lücken, die ein lokales Modell am häufigsten abschweifen lassen: keine Rolle, kein Format, eine sehr kurze Bitte oder eine sehr lange.

So nutzen Sie es

  1. Fügen Sie den ganzen Prompt ein, einschließlich des Quelltexts, wenn die Längenprüfung ihn sehen soll.
  2. Klicken Sie auf Prompt analysieren. Lesen Sie die Hinweise unter dem Feld.
  3. Bearbeiten Sie den Prompt in Ihrem eigenen Editor. Führen Sie die Prüfung erneut aus.
  4. Wenn die Hinweise still sind, probieren Sie den Prompt in Ollama, LM Studio oder Jan bei niedriger Temperatur (temperature), wenn Sie ein stabiles Format brauchen.

Wonach die Prüfungen suchen

Wenn nichts davon auslöst, bekommen Sie einen einzigen Hinweis: keine großen Lücken erkannt, und eine Erinnerung, eine niedrigere Temperatur zu testen. Das ist keine Garantie, dass das Modell sich benimmt. Es bedeutet, dass dem Prompt die offensichtlichen Stücke nicht fehlen.

Beispiele

Das wird markiert

mach diese e-mail besser

Zu kurz, keine Rolle, kein Format. Ergänzen Sie, für wen die E-Mail ist, eine Wortgrenze und was bleiben muss.

Das sollte die offensichtlichen Prüfungen bestehen

Sie schreiben eine kurze Antwort. Aufgabe: Beantworten Sie die Frage in 3 Aufzählungspunkten. Regeln: - Ein Satz pro Punkt - Geben Sie nur die Punkte zurück Frage: [einfügen]

Die Prüfung zu bestehen bedeutet nicht, dass die drei Punkte richtig sein werden. Es bedeutet, dass Sie dem Modell gesagt haben, welche Form es nutzen soll. Zu den Schreibgewohnheiten dahinter siehe So schreiben Sie bessere Prompts für lokale KI-Modelle.

Was dieses Werkzeug nicht tut

Eine sinnvolle Reihenfolge der Werkzeuge

  1. Beginnen Sie mit einem Gerüst im Generator für Prompt-Vorlagen oder kopieren Sie eines aus der Prompt-Bibliothek.
  2. Lassen Sie es durch diesen Optimierer laufen und beheben Sie die Hinweise.
  3. Wenn Sie ein langes Dokument einfügen, schätzen Sie die Größe mit dem Token-Zähler, bevor Sie an die Kontextgrenze stoßen.
  4. Frieren Sie die Temperatur ein und testen Sie dann. Die Methode steht in So erhalten Sie gleichbleibende Ergebnisse von lokalen Modellen.

Fragen

Warum hat es meinen Prompt nicht umgeschrieben?

Eine Umschreibung würde verbergen, was sich geändert hat. Die Hinweise sagen Ihnen, welches Stück fehlt, damit Sie es in Ihren eigenen Worten ergänzen. Vorlagen, die Sie bearbeiten können, stehen auf der Generatorseite.

Es sagte, es gibt keine Rolle, aber ich will keine Rolle.

Ignorieren Sie diesen Hinweis bei einfachen Aufgaben wie „extrahieren Sie diese zwei Felder“. Ergänzen Sie eine Rolle, wenn das Modell prüft, entwirft oder einen Ton wählt.

Kann ich einem Ergebnis „keine Probleme“ vertrauen?

Nein. Es bedeutet nur, dass die vier Prüfungen oben nicht ausgelöst haben. Lesen Sie trotzdem die Ausgabe des Modells.

Läuft hier ein lokales LLM im Browser?

Nein. Es ist gewöhnliches JavaScript auf dieser Seite. Ihr Prompt bleibt in der Registerkarte.

Verwandte Ratgeber und Tools