Findest du GPT-5 enttäuschend oder zu kompliziert?


Ich gebe dir die richtigen Prompts für GPT-5



Denn es liegt nicht am Modell, sondern an deinem Kontext und am Prompt.

Kontext ist essenziell für GPT-5, deutlich mehr als bei früheren Modellen: ohne relevanten Kontext produziert GPT-5 nicht die gewünschte Qualität, weil seine Stärken wirkungslos bleiben.

Das Ergebnis:

Die KI bleibt generisch, riskiert sachliche Fehler, produziert öfters Halluzinationen und du musst viel häufiger nachbessern.
Die Antworten wirken schnell langweilig oder kalt.

💡Im Carousel (PDF zum Download) zeige ich Dir:

—> wie du relevanten Kontext für gute Ergebnisse lieferst
—> woher Kontext kommt,
—> was passiert, wenn er fehlt
—> warum vorherige Modelle scheinbar besser mit fehlendem Kontext umgehen konnten

➕ Prompt-Templates für GPT-5 für perfekten Kontext

Guter Kontext verbessert natürlich auch die Ergebnisse bei älteren Modellen, die ja seit gestern wieder zur Verfügung stehen.

In meinem LinkedIn Beitrag kannst Du das komplette PDF mit Prompt-Templates herunterladen: GPT-5 Kontext und Prompts

Nur so bekommst du bessere Ergebnisse mit GPT-5:

Die Qualität der Ergebnisse hängt vom Prompt ab, denn GPT-5 folgt Anweisungen absolut präzise.

—> Fehlerfreie Prompts sind daher wichtiger als je zuvor.

Diese zwei Ressourcen helfen dabei immens:


📖 GPT-5 Prompting Guide

(Link im Download unten)
Der umfassende Guide zeigt, wie du das Beste aus GPT-5 herausholst.

Du möchtest nicht den ganzen Guide lesen?
Die wichtigsten Regeln gibt es in meinem → GTP-5 Cheat Sheet Prompting (download im PDF unten).

Mein persönlicher Top Tipp:

🛠️ Prompt Optimizer Tool


Du gibst deinen Prompt ein und er wird automatisch optimiert.

Das neue Tool setzt best practices aus dem Prompt Guide um und entfernt automatisch Prompting-Fehler.

Und das Beste: du musst bei mir kein magisches Wort kommentieren, sondern ich gebe dir die Links einfach so, denn es ist ein ganz normaler öffentlicher Link 🤣

Im Download:
✔️ Details und Link zum Prompt Optimizer Tool
✔️ Cheat Sheet GPT-5 Prompting

Alle Details und Links in meinem LinkedIn Beitrag: GPT-5 Prompt Optimizer

NEIN, das ist nicht der nächste KI-generierte Post zum Thema “ChatGPT-5 ist da. Und alles hat sich geändert”.

Ich habe zusammengestellt, was das neue Modell für deinen Arbeitsalltag KONKRET zu bieten hat.

Keine Tech-Details, sondern praktische Änderungen und konkrete Anwendungsfälle.
Im Carousel findest du die wichtigsten Neuerungen und ihre Bedeutung für dich als Anwender im Überblick.

–> Wie kann ich trotz automatischer Modellwahl Reasoning erzwingen?
–> Versteckte Funktionen wie ein detaillierter Einblick in GPT-5s Denkprozess
–> wie stelle ich die neuen Möglichkeiten zur Personalisierung ein?


❓Welche Neuerung ist dein Favorit?

❓Auf welche Funktionalität hast du bereits gewartet oder bist du eher enttäuscht von den Neuerungen?


Anmerkung: Die vorgestellten Funktionen beziehen sich auf das Plus-Abonnement, bei einem anderen Account können die Funktionen evt. abweichen.

Alle wichtigen Neuerungen von ChatGPT-5 ausführlich in meinem LinkedIn Beitrag: ChatGPT-5: Alle wichtigen Neuerungen


Es gibt Menschen, die sammeln Tools wie andere Briefmarken. Ich gehöre definitiv nicht dazu.

Meine simple Regel ist: Ein Tool muss nicht nur gut sein, es muss unverzichtbar sein.
Mein Arsenal umfasst wenige Werkzeuge und jedes davon hat sich seinen Platz hart erkämpft: Sie ergänzen sich nicht nur, sie verstärken einander:

–> Notion sammelt die Gedanken
–> LLMs formen sie
–> Gamma macht sie sichtbar
–> Napkin erklärt sie
–> NotebookLM haucht ihnen Leben ein
–> n8n verknüpft sie und bringt Bewegung ins System

𝗜𝗺 𝗖𝗮𝗿𝗼𝘂𝘀𝗲𝗹:
Detaillierte Ausführungen zu den einzelnen Tools
➕ Entscheidungshilfe: Pro oder Free?

Jedes dieser Tools hat sich bei mir täglich neu beweisen müssen. Andere sind still und leise verschwunden.

Mitten im Tool-FOMO ist „Weniger ist mehr“ mein Mantra: als Effizienzstrategie.
Denn wenn ich meine gewonnene KI-Zeit in Tool-Hopping stecke, ist der Sinn von KI irgendwie verfehlt.

Alle Details und meine Empfehlungen hier in meinem LinkedIn Post: Welche KI Tools braucht man wirklich?

Warum liefert ChatGPT unterschiedliche Antworten auf denselben Prompt?
🔧 Die Lösung: Instructions und Memory richtig nutzen

Diese beiden Stellschrauben entscheiden darüber, wie ChatGPT deine Anfragen interpretiert und beantwortet.
Wer sie gezielt einsetzt, bekommt konsistente, präzise und kontextgerechte Antworten.

Denn was wie ein Modellproblem aussieht, ist meist eine Konfigurationsfrage.

Im Carusel erfährst du:

+ Welche Instruction-Typen es gibt
+ Wann welche Einstellung sinnvoll ist
+ Wie sich verschiedene Instructions auf die Antwortqualität auswirken
+ Welche Rolle die Memory-Funktion für konsistente Ergebnisse spielt
+ Praxiserprobte Empfehlungen für den gezielten Einsatz

Das Ergebnis:
Statt zufälliger Variationen: Antworten, die genau das liefern, was du brauchst.

👉 Alle Slides durchklicken und Instructions gezielt einsetzen: Hier in meinem LinkedIn Beitrag ChatGPT Turorial Instructions & Memory

Study Mode: ChatGPT mit neuer „Studieren und Lernen“ Funktion:
Tutorial für den beruflichen Einsatz.

Denn ich musste die neue Funktion natürlich sofort testen…
… und bin begeistert: ChatGPT hat mein Konzept der Lernprompts umgesetzt 😉

Die Funktion ist ganz viel mehr als eine Abkürzung für Schüler und Studenten, sie macht ChatGPT zu deinem privaten Wissens-Coach auch für den beruflichen Wissensaufbau.

Damit du gleich loslegen kannst habe ich ein ausführliches Tutorial erstellt (Carusel unten).

➕ Konkrete Use Cases aus dem beruflichen Kontext
➕ Erprobte Prompts zum sofortigen Start
➕ Profi-Tipps für maximalen Lernerfolg

📥Lade das PDF herunter, dann kannst du die Prompts direkt kopieren.

Warum „Studieren und Lernen“ keine Lösungen vorsagt (und das ist gut so):

Echtes Verstehen entsteht nur durch eigenes Denken. Die Funktion zwingt dich dazu und das ist ihr größter Vorteil.

Lernen heißt:

mitdenken,
scheitern,
korrigieren,

NICHT: abschreiben.

Genau dafür ist dieser Modus gemacht.

Statt fertige Antworten zu liefern, wird ChatGPT zum intelligenten Lernbegleiter:

✓ Stellt Rückfragen, statt Lösungen vorzusagen
✓ Führt durch den Denkprozess
✓ Korrigiert gezielt, ohne die Lösung zu verraten

Also leg los und gib mir Feedback, wie dir die neue Funktion gefällt, ich bin sehr gespannt auf deine Erfahrungen.

Hier geht´s zum LinkedIn Beitrag mit Downlaod des Tutorials: Study Mode: ChatGPT mit neuer „Studieren und Lernen

Du willst wissen, wie du mit KI das Maximum aus deinen Texten herausholst?
Mein Text-Coach gibt dir konkretes, konstruktives Feedback zu deinem Text.

Du erhältst direkt konkrete Rückmeldungen, die deinen Schreibprozess voranbringen:
Wo glänzt dein Text und wo schlummert noch Potenzial?

Du startest mit einem Lernprompt, der die Prinzipien hinter gutem Feedback erklärt.
Danach gibt’s den fertigen Prompt zum Ausprobieren + Beispieltext.

Was erwartet dich?
➕ Ein Lernprompt als Einstieg: Reflektiere, worauf es bei professionellem KI-Feedback ankommt.
➕ Ein praxiserprobter Prompt für detailliertes Text-Feedback inklusive klarer Leitplanken gegen Bias.
➕ Ein Beispieltext zum Ausprobieren.
➕ Tipps, wie du die KI als Text-Coach nutzen kannst.

🔗 Alle Inhalte unten zum Download als PDF inkl. Prompt zum direkten Loslegen.

Gerade im Bereich KI-unterstütztes Schreiben ist es mir wichtig, nicht nur Tools zu liefern, sondern auch das Verständnis für verantwortungsvollen und reflektierten KI-Einsatz zu fördern.

Hier findest Du das PDF in meinem LinkedIn Post dazu: KI als Text-Coach


Chat GPT im Wahrheitsmodus

RAG bringt Kontext ins System.

Viele KI-Modelle liefern veraltete oder unpräzise Antworten weil sie auf Trainingsdaten basieren und die sind per Definition nicht aktuell.

Genau hier setzt RAG an: Retrieval-Augmented Generation.

RAG koppelt dein LLM an externe Wissensquellen. Statt Halbwissen aus dem Modell: faktenbasierte Antworten aus Datenbanken, Dokumenten oder internen Systemen. Ein flexibler externer Kontext-Layer.

Wie das funktioniert?
👉 Daten aufbereiten
👉 Relevantes Wissen semantisch abrufen
👉 Antwort generieren, mit Quellenbezug


Das Ergebnis: Präzision statt Halluzination.
Kontextsensitive, personalisierte KI‑Anwendungen.


Im Carousel in meinem LinkedIn Beitrag zeige ich dir, wie RAG funktioniert
➡️ Jetzt durchswipen & RAG verstehen.

Die nächste Evolutionsstufe im Prompt Engineering

Auto-Prompting ist die Antwort auf mittelmäßige KI-Outputs aufgrund ungenauer Nutzereingaben. Mit Auto-Prompting analysiert das Modell selbstständig die Eingabe, erkennt Optimierungspotenziale und generiert daraus einen zielgerichteten, präzisen Prompt.
So entstehen Prompts, die auf die Aufgabe und den gewünschten Output zugeschnitten sind, unabhängig davon, wie unspezifisch die ursprüngliche Anfrage war.

So das Versprechen. Und die Realität?

Was Auto-Prompting leistet:

✅ Formulierung: KI übernimmt die richtige Wortwahl und Sprachstruktur.
✅ Konsistenz: Einheitliches Wording und Aufbau über Beiträge und Autoren hinweg.
✅ Schneller Entwurf: Aus einer groben Idee entsteht im Handumdrehen ein brauchbarer Text.

Perfekt also für:

->>  Standard-Formate
->>  Autoren-Teams, die gleiche Tonalität wahren müssen
->>  KI-Einsteiger, die mit komplexen Prompts überfordert sind

💡 Wo die Grenzen liegen

->>  Stil und Persönlichkeit:
Automatisch generierte Prompts können einheitlich und oberflächlich wirken. Authentische Kommunikation benötigt individuelle Formulierungen, feine Nuancen und einen persönliche Blickwinkel.

->>  Kontextverlust ohne Memory:
Ohne persistente Nutzer-Memory-Funktion kennt die KI weder deinen individuellen Stil noch deine Themenhistorie. Die generierten Prompts sind „gut“, aber nicht deine.

->>  Datenschutz und Sicherheit:
Automatisierte Systeme verarbeiten Nutzerdaten, um Vorschläge zu optimieren. du brauchst klare Prozesse für DSGVO-Konformität und den Schutz sensibler Informationen.

->>  Bias und Qualität:
KI-Modelle können Verzerrungen reproduzieren. Ein automatisiertes System muss mit Prüf- und Feedback-Schleifen abgesichert werden, sonst schleichen sich unentdeckte Fehler ein.

💡 Der größte Nutzen liegt in speziellen Use Cases insbesondere für große Unternehmen: Automatisiertes Prompting bietet Effizienz- und Qualitätsvorteile, wenn es um große Mengen standardisierter Aufgaben geht. Hier sind Konsistenz und Geschwindigkeit wichtiger als Individualität.

👉 Wann du besser selbst promptest

– Kreative Originalität:
Deine persönliche Perspektive, pointierte Meinungen und Storytelling-Elemente.

– Beratung und Coaching:
Texte, die Empathie erfordern, beispielsweise bei sensiblen Themen oder persönlicher Markenführung.

– Thought-Leadership:
Langfristiger Aufbau einer unverkennbaren Stimme.

Auto-Prompting ist ein mächtiges Werkzeug für Effizienz und Konsistenz, aber kein Allheilmittel für persönliche und kreative Texte. Entscheidend ist der jeweilige Use Case und die bewusste Abwägung: Brauche ich Schnelligkeit oder meinen unverwechselbaren Stil?

Hier geht´s zum Beitrag auf LinkedIn

Automation ersetzt keine Strategie. Auch nicht mit KI.

Der Einsatz generativer KI verführt zu operativer Effizienz und kaschiert dabei häufig das Fehlen einer klaren strategischen Zielsetzung. Prozesse werden automatisiert, Content generiert, Entscheidungen getroffen. Was dabei oft fehlt, ist die konzeptionelle Einordnung:

Warum wird automatisiert?
Mit welchem Ziel?
Für welchen Wirkungskontext?

KI ersetzt keine Zielklärung, kein Geschäftsmodell, keine kohärente Customer Journey. Wer ein Sprachmodell einführt, ohne die strukturelle Passung zu prüfen, riskiert funktionale Redundanzen, widersprüchliche Kommunikationsabläufe und unklare Verantwortlichkeiten im operativen Prozess.

Prompt Engineering ohne Use Case ist kein Fortschritt, sondern technisch vermittelte Beliebigkeit.

Es ist erschreckend, wie häufig zentrale Grundsätze des Projektmanagements im KI-Kontext suspendiert werden. Anforderungsanalyse, Zieldefinition, Stakeholder-Mapping oder der Aufbau einer sauberen Zielhierarchie – bewährte Methoden zur Projektsicherung – scheinen plötzlich verzichtbar, sobald ein KI-Tool involviert ist.

Doch genau diese Grundlagen sind unverzichtbar, um KI-gestützte Vorhaben wirkungsorientiert, verantwortbar und nicht zuletzt auch skalierbar zu gestalten.

Effizienz entsteht nicht durch Tool-Nutzung, sondern durch die intelligente Kopplung von Systemen, Datenflüssen und Entscheidungslogiken. Automatisierung ist keine Antwort, sondern eine Methode!

Strategisches KI-Design beginnt daher wie jedes Projekt ohne KI mit funktionaler Analyse, nicht mit Feature-Demonstration. Es integriert technologische Möglichkeiten in eine übergeordnete Logik: Was lässt sich durch KI anders, besser oder neu denken und zwar jenseits bloßer Beschleunigung?

Die zentrale Kompetenz liegt nicht im Tool-Verständnis, sondern in der Fähigkeit, Kontexte zu differenzieren, Prozessziele zu definieren, Schnittstellen zu gestalten. Nur wenn diese Grundlagen geklärt sind, erzeugt man mit generative KI mehr als synthetische Output-Kaskaden.

Andernfalls entwickeln wir nur Effizienz darin, das Falsche zu tun.