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
- Fügen Sie den ganzen Prompt ein, einschließlich des Quelltexts, wenn die Längenprüfung ihn sehen soll.
- Klicken Sie auf Prompt analysieren. Lesen Sie die Hinweise unter dem Feld.
- Bearbeiten Sie den Prompt in Ihrem eigenen Editor. Führen Sie die Prüfung erneut aus.
- 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
- Länge unter etwa 40 Zeichen. Das ist meist „fassen Sie das zusammen“ ohne Regeln. Der Hinweis bittet Sie, eine Aufgabe und Vorgaben zu ergänzen.
- Keine Rollenzeile. Es sucht Wendungen wie „Sie sind“, „handeln Sie als“ oder „Rolle“. Eine Rolle ist bei einer winzigen Extraktion optional und nötig, wenn der Maßstab der Antwort zählt.
- Kein Format. Es sucht Wörter wie Aufzählung, Liste, JSON, Format, genau oder „geben Sie nur zurück“. Wenn keines vorkommt, bittet es Sie, die Form der Antwort zu nennen.
- Über etwa 300 Wörter. Lange Prompts vergraben die Regeln. Der Hinweis sagt, die Regeln nach oben zu setzen. Er bedeutet nicht, dass 300 Wörter ein Kontextlimit sind.
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
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
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
- Es bewertet nicht „Qualität“ oder Stil. Das ist als Stichwortprüfung nicht zuverlässig.
- Es erkennt keinen Prompt, der das Modell bittet, Fakten zu erfinden. Lesen Sie den Prompt und ergänzen Sie selbst „nutzen Sie nur den Text unten“.
- Es sieht keine Anweisungen in einer angehängten Datei. Fügen Sie den Text ein.
- Es speichert den Prompt nicht. Die Seite neu zu laden löscht ihn. Es gibt kein Konto.
Eine sinnvolle Reihenfolge der Werkzeuge
- Beginnen Sie mit einem Gerüst im Generator für Prompt-Vorlagen oder kopieren Sie eines aus der Prompt-Bibliothek.
- Lassen Sie es durch diesen Optimierer laufen und beheben Sie die Hinweise.
- Wenn Sie ein langes Dokument einfügen, schätzen Sie die Größe mit dem Token-Zähler, bevor Sie an die Kontextgrenze stoßen.
- 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.
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