Wie ich Prompts schreibe, die wirklich funktionieren – ein Designer erklärt

Wenn ich Leuten sage, dass AI ein fester Teil meines Arbeitsalltags ist, kommt oft dieselbe Reaktion: „Ich hab das mal ausprobiert, aber die Ergebnisse waren so mittelmäßig." Das Problem ist selten das Modell. Es ist der Prompt.

Gutes Prompting ist kein Geheimwissen. Es ist strukturiertes Denken – und das ist etwas, das Designer ohnehin können.

Das Grundproblem: Zu vage, zu offen

Die meisten schwachen Prompts haben dasselbe Muster: Sie beschreiben ein Endergebnis, ohne Kontext zu geben. „Schreib mir einen Text für unsere Website." Welche Website? Welche Zielgruppe? Welches Ziel hat der Text? Welcher Ton? Welche Länge?

Ein AI-Modell antwortet auf das, was man fragt. Wer vage fragt, bekommt eine vage Antwort. Wer präzise fragt, bekommt eine präzise Antwort.

Wie ich Prompts strukturiere

Kontext zuerst. Wer bin ich? Wofür ist das? Für wen ist es? „Ich bin UX Designer und betreibe ein kleines Studio in Hamburg, das auf B2B SaaS-Produkte spezialisiert ist. Ich schreibe einen Blog-Artikel für Product Manager und CTOs in wachsenden B2B-Unternehmen."

Dieser Satz gibt dem Modell mehr Information als die meisten vollständigen Prompts.

Aufgabe klar benennen. Was soll das Ergebnis sein? Nicht „schreib etwas über", sondern „schreib einen 600-Wörter-Artikel, der X erklärt und am Ende Y als CTA enthält."

Format und Constraints definieren. Länge, Ton, was vermieden werden soll. „Kein akademischer Ton, keine Bullet-Points, keine generischen Einleitungen mit ‚In der heutigen digitalen Welt'."

Beispiele geben. Das ist der am häufigsten unterschätzte Teil. Ein gutes Beispiel kommuniziert mehr als eine Seite Beschreibung. „Schreib in einem Stil ähnlich wie..." oder „Das ist ein gutes Beispiel für den Ton, den ich meine: [Beispiel]."

Das Designer-Mindset hilft

Als Designer arbeite ich ständig damit, Anforderungen zu strukturieren, Zielgruppen zu definieren und Kommunikationsziele zu klären. Das ist genau das, was gutes Prompting erfordert.

Wenn ich für einen Kunden ein Interface designe, frage ich: Wer nutzt das? In welchem Kontext? Was ist das Ziel dieser Interaktion? Was soll danach passieren?

Dieselben Fragen gelten für Prompts. Wer ist der „Nutzer" des Outputs? In welchem Kontext wird er verwendet? Was ist das Ziel? Was soll das Ergebnis auslösen?

Iterieren ist Teil des Prozesses

Gutes Prompting ist kein einmaliger Akt. Es ist ein iterativer Prozess – genau wie Design.

Ersten Output lesen, bewerten: Was ist gut? Was fehlt? Was ist falsch? Dann den Prompt anpassen und weiterarbeiten. „Das ist gut, aber mach den Einstieg direkter" oder „Zu technisch – erkläre das so, als wäre der Leser ein Product Manager ohne technischen Hintergrund."

Ich behandle Claude wie einen sehr fähigen Junior, der genau das tut, was ich sage – nicht was ich meine. Je klarer ich kommuniziere, desto besser die Zusammenarbeit.

Was in Design-Kontexten besonders gut funktioniert

Für Microcopy: „Generiere 5 Varianten für diesen Error-State-Text. Kriterien: unter 12 Wörter, klar was passiert ist, klar was der Nutzer tun soll, kein technisches Jargon."

Für Research-Synthese: „Hier sind 8 Nutzer-Zitate aus Interviews. Fasse die drei häufigsten Pain Points zusammen – mit je einem konkreten Beispiel-Zitat pro Point."

Für Konzept-Feedback: „Hier ist mein Design-Konzept für [Feature]. Spiele den Advocatus Diaboli: Was könnte schiefgehen? Welche Nutzergruppe wird damit Probleme haben? Was habe ich übersehen?"

Der echte Skill

Das eigentliche Skill beim Prompting ist nicht, die richtigen Zauberwörter zu kennen. Es ist, präzise zu denken – bevor man tippt.

Wer das Ergebnis, das er braucht, klar in seinem Kopf hat, kann es kommunizieren. Wer selbst noch nicht weiß, was er will, bekommt keinen guten Output – egal wie gut das Modell ist.

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