Wie ich KI-Modelle im Jahr 2026 im Vergleich zu vor einem Jahr prompte: 3 wesentliche Änderungen
Ein regelmäßiger Nutzer von Claude und Codex teilt drei konkrete Änderungen, die seine Art, KI-Modelle zu prompten, im letzten Jahr transformiert haben. Die Ratschläge sind praktisch, direkt und richten sich an Entwickler, die regelmäßig KI-Coding-Agenten einsetzen.
1. Von Prompt-Vorlagen zu Skills wechseln
Prompt-Vorlagen sind statisch und schwer zu teilen. Stattdessen verwendet der Autor nun Skills – formalisierte Prompt-Vorlagen, die in Claude, Codex oder auf GitHub leben. Ein Skill wird einmal geschrieben, projektübergreifend wiederverwendet und einfach mit Teammitgliedern geteilt. Das ersetzt den alten Ansatz, bei dem jeder sein eigenes Prompt-Dokument pflegte.
2. Ziele über Schritt-für-Schritt-Anleitungen stellen
Die zweite Änderung: Hören Sie auf, starre Schritt-für-Schritt-Anleitungen zu schreiben. Beschreiben Sie stattdessen den Skill oder das Pflichtenheft so, wie Sie es für einen Senior-Entwickler tun würden: Formulieren Sie klar das Ziel, wie Erfolg aussieht, und liefern Sie alle nötigen Informationen. Moderne Modelle zerlegen Schritte besser selbstständig. Da die Modelle besser werden, bleibt dieser Ansatz gültig, ohne dass Sie bei jedem neuen Modell die Skills umschreiben müssen.
3. Loops statt interaktivem Prompting nutzen
Bei komplexen, langlaufenden Projekten (z. B. Softwareentwicklung, Websites oder lange Analysen) schreiben Sie ein solides Pflichtenheft und lassen das Modell eine Schleife dagegen laufen. In Claude Code führt der Befehl /loop dazu, dass das Modell stundenlang kontinuierlich gegen das Pflichtenheft selbst promptert. Codex hat dieselbe Funktion. Das ersetzt den manuellen Prompt-Review-Wiederholungszyklus.
Der Autor merkt an, dass Skills plus Ziel-vor-Schritte den größten Unterschied gemacht haben, und empfiehlt, damit anzufangen, wenn Sie nur eine Sache ändern.
📖 Vollständige Quelle lesen: r/ClaudeAI
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