While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.
Warum Prompts verketten?
- Genauigkeit: Jede Teilaufgabe erhält Claudes volle Aufmerksamkeit, wodurch Fehler reduziert werden.
- Klarheit: Einfachere Teilaufgaben bedeuten klarere Anweisungen und Ausgaben.
- Nachverfolgbarkeit: Probleme in Ihrer Prompt-Kette können leicht identifiziert und behoben werden.
Wann Prompts verketten
Verwenden Sie Prompt-Verkettung für mehrstufige Aufgaben wie Forschungssynthese, Dokumentenanalyse oder iterative Inhaltserstellung. Wenn eine Aufgabe mehrere Transformationen, Zitate oder Anweisungen beinhaltet, verhindert die Verkettung, dass Claude Schritte fallen lässt oder falsch behandelt. Denken Sie daran: Jedes Glied in der Kette erhält Claudes volle Aufmerksamkeit!Debugging-Tipp: Wenn Claude einen Schritt verpasst oder schlecht abschneidet, isolieren Sie diesen Schritt in seinem eigenen Prompt. Dies ermöglicht es Ihnen, problematische Schritte zu optimieren, ohne die gesamte Aufgabe zu wiederholen.
Wie man Prompts verkettet
- Teilaufgaben identifizieren: Teilen Sie Ihre Aufgabe in unterschiedliche, aufeinanderfolgende Schritte auf.
- Mit XML für klare Übergaben strukturieren: Verwenden Sie XML-Tags, um Ausgaben zwischen Prompts zu übertragen.
- Ein Einzelaufgaben-Ziel haben: Jede Teilaufgabe sollte ein einziges, klares Ziel haben.
- Iterieren: Verfeinern Sie Teilaufgaben basierend auf Claudes Leistung.
Beispiele für verkettete Arbeitsabläufe:
- Mehrstufige Analyse: Siehe die rechtlichen und geschäftlichen Beispiele unten.
- Inhaltserstellungs-Pipelines: Recherche → Gliederung → Entwurf → Bearbeitung → Formatierung.
- Datenverarbeitung: Extrahieren → Transformieren → Analysieren → Visualisieren.
- Entscheidungsfindung: Informationen sammeln → Optionen auflisten → Jede analysieren → Empfehlen.
- Verifikationsschleifen: Inhalt generieren → Überprüfen → Verfeinern → Erneut überprüfen.
Optimierungstipp: Für Aufgaben mit unabhängigen Teilaufgaben (wie die Analyse mehrerer Dokumente) erstellen Sie separate Prompts und führen Sie sie parallel für Geschwindigkeit aus.
Erweitert: Selbstkorrektur-Ketten
Sie können Prompts verketten, damit Claude seine eigene Arbeit überprüft! Dies fängt Fehler ab und verfeinert Ausgaben, besonders für kritische Aufgaben.Beispiel: Selbstkorrigierende Forschungszusammenfassung
Beispiel: Selbstkorrigierende Forschungszusammenfassung
Prompt 1
| Rolle | Inhalt |
|---|---|
| Benutzer | Fassen Sie dieses medizinische Forschungspapier zusammen. <paper>{{RESEARCH_PAPER}}</paper> Konzentrieren Sie sich auf Methodik, Ergebnisse und klinische Implikationen. |
| Assistant {{SUMMARY}} | Methodik: Doppelblinde RCT mit 500 Typ-2-Diabetes-Patienten. Gruppe A (n=250) erhielt neuartigen GLP-1/GIP-Dualagonisten; Gruppe B (n=250) erhielt Standard-GLP-1-Agonisten. 24-Wochen-Studie, primärer Endpunkt: HbA1c-Reduktion. Ergebnisse: - Gruppe A: 1,8% mittlere HbA1c-Reduktion - Gruppe B: 1,1% mittlere HbA1c-Reduktion - 68% von Gruppe A vs. 52% von Gruppe B erreichten HbA1c <7% - Gruppe A: 5,2kg mittlerer Gewichtsverlust - Gruppe B: 3,1kg mittlerer Gewichtsverlust Sicherheit: Ähnliche Nebenwirkungsprofile, keine schwerwiegenden Ereignisse der Behandlung zugeschrieben. Klinische Implikationen: Dualagonist zeigt überlegene glykämische Kontrolle und Gewichtsverlust im Vergleich zur Standardtherapie. Könnte ein Wendepunkt sein, besonders für adipöse Diabetiker. |
Prompt 2
| Rolle | Inhalt |
|---|---|
| Benutzer | Ihre Aufgabe ist es, Feedback zu einer Forschungspapier-Zusammenfassung zu geben. Hier ist eine Zusammenfassung eines medizinischen Forschungspapiers: <summary> {{SUMMARY}} </summary> Hier ist das Forschungspapier: <paper> {{RESEARCH_PAPER}} </paper> Überprüfen Sie diese Zusammenfassung auf Genauigkeit, Klarheit und Vollständigkeit auf einer Skala von A-F. |
| Assistant {{FEEDBACK}} | 1. Genauigkeit: A - Korrekt berichtete Schlüsselstatistiken: HbA1c-Reduktionen, Gewichtsverlust. - Genau notiertes Sicherheitsprofil und Fehlen schwerwiegender Nebenwirkungen. - Behauptung des “Wendepunkts” ist durch signifikant bessere Ergebnisse gerechtfertigt. 2. Klarheit: A- - Prägnant und gut strukturiert mit klaren Abschnitten. - Gute Verwendung vergleichender Sprache (z.B. “3% mehr als Q1”) für Kontext. - Kleines Problem: Akronyme wie “RCT,” “GLP-1,” und “GIP” nicht definiert. Erwägen Sie, bei der ersten Verwendung auszuschreiben. 3. Vollständigkeit: B+ - Deckt alle angeforderten Bereiche ab: Methodik, Ergebnisse, klinische Implikationen. - Fehlt: Baseline-Charakteristika der Gruppen (waren sie gut abgestimmt?). - Fehlt: Sekundäre Endpunkte (z.B. Blutdruck, Lipide). - Erwägen: Langzeitimplikationen oder Bedarf für weitere Forschung. Insgesamt ist die Zusammenfassung genau und klar und bietet wichtige Einblicke für ein schnelles Verständnis der Studie. Um auf A+ zu steigen, definieren Sie Akronyme, erwähnen Sie Gruppen-Baseline-Statistiken, notieren Sie sekundäre Ergebnisse und berühren Sie kurz den Bedarf für Langzeitstudien. |
Prompt 3
| Rolle | Inhalt |
|---|---|
| Benutzer | Ihre Aufgabe ist es, eine Papierzusammenfassung basierend auf Feedback zu verbessern. Hier ist der erste Entwurf eines medizinischen Forschungspapiers: <summary> {{SUMMARY}} </summary> Hier ist das Forschungspapier: <paper> {{RESEARCH_PAPER}} </paper> Hier ist das Feedback: <feedback> {{FEEDBACK}} </feedback> Aktualisieren Sie die Zusammenfassung basierend auf dem Feedback. |
| Assistant | Methodik: Doppelblinde randomisierte kontrollierte Studie (RCT) mit 500 Typ-2-Diabetes-Patienten. Gruppe A (n=250) erhielt einen neuartigen Glucagon-like Peptide-1/Glucose-dependent Insulinotropic Polypeptide (GLP-1/GIP) Dualagonisten; Gruppe B (n=250) erhielt einen Standard-GLP-1-Agonisten. Der primäre Endpunkt der 24-Wochen-Studie war die HbA1c-Reduktion. Die Gruppen waren gut abgestimmt für Alter, BMI und Baseline-HbA1c. Ergebnisse: - Gruppe A: 1,8% mittlere HbA1c-Reduktion - Gruppe B: 1,1% mittlere HbA1c-Reduktion - 68% von Gruppe A vs. 52% von Gruppe B erreichten HbA1c <7% - Gruppe A: 5,2kg mittlerer Gewichtsverlust - Gruppe B: 3,1kg mittlerer Gewichtsverlust Sekundäre Endpunkte zeigten Verbesserungen bei Blutdruck und Lipidprofilen für beide Gruppen, wobei Gruppe A etwas bessere Ergebnisse zeigte. Sicherheit: Ähnliche Nebenwirkungsprofile, ohne schwerwiegende Ereignisse, die einer der Behandlungen zugeschrieben wurden. Klinische Implikationen: Der duale GLP-1/GIP-Agonist zeigt überlegene glykämische Kontrolle und Gewichtsverlust im Vergleich zur Standard-GLP-1-Therapie. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass er ein bedeutender Fortschritt sein könnte, besonders für adipöse Diabetiker. Jedoch sind längerfristige Studien erforderlich, um anhaltende Wirksamkeit und Sicherheit zu bestätigen sowie potenzielle Vorteile für kardiovaskuläre Ergebnisse zu untersuchen. |
Beispiele
Beispiel: Analyse eines Rechtsvertrags (ohne Verkettung)
Beispiel: Analyse eines Rechtsvertrags (ohne Verkettung)
Beachten Sie, dass Claude die Anweisung verpasst, vorgeschlagene Änderungen in seinem E-Mail-Entwurf bereitzustellen.
| Rolle | Inhalt |
|---|---|
| Benutzer | Sie sind unser Chief Legal Officer. Überprüfen Sie diesen SaaS-Vertrag auf Risiken, mit Fokus auf Datenschutz, SLAs und Haftungsobergrenzen. <contract> {{CONTRACT}} </contract> Entwerfen Sie dann eine E-Mail an den Anbieter mit Ihren Bedenken und vorgeschlagenen Änderungen. |
| Assistant | Nach der Überprüfung des SaaS-Vertrags habe ich mehrere Bedenken identifiziert: 1. Datenschutz (Abschnitt 7): - Problem: Anbieter hat weitreichende Rechte zur Nutzung von Kundendaten für “Serviceverbesserung.” - Risiko: Könnte zu unbefugter Datenweitergabe oder Monetarisierung führen. 2. SLAs (Abschnitt 5): - Problem: 99,5% Verfügbarkeitsgarantie liegt unter Industriestandard. - Risiko: Übermäßige Ausfallzeiten könnten unsere Abläufe beeinträchtigen. 3. Haftung (Abschnitt 9): - Problem: Obergrenze auf 3 Monate Gebühren gesetzt. - Risiko: Unzureichend für potenzielle Datenschutzverletzungen oder Serviceausfälle. E-Mail-Entwurf: Liebe {{VENDOR}}, Nach der Überprüfung des SaaS-Vertrags haben wir Bedenken: 1. Datenschutz: Wir verlangen, dass unsere Daten nur für direkte Servicebereitstellung verwendet werden, nicht für weitreichende “Serviceverbesserung.” Bitte ändern Sie Abschnitt 7. 2. SLAs: 99,5% Verfügbarkeit ist unzureichend. Wir benötigen 99,99% mit klar definierten Strafen. Bitte überarbeiten Sie Abschnitt 5. 3. Haftung: Die aktuelle Obergrenze von 3 Monatsgebühren ist unzureichend. Wir schlagen eine Obergrenze von 12 Monatsgebühren vor, ohne Obergrenze für Datenschutzverletzungen oder vorsätzliches Fehlverhalten. Wir schätzen unsere potenzielle Partnerschaft und glauben, dass diese Änderungen uns zum Erfolg führen werden. Bitte senden Sie einen überarbeiteten Vertrag. Mit freundlichen Grüßen, {{CLO_NAME}} |
Beispiel: Analyse eines Rechtsvertrags (mit Verkettung)
Beispiel: Analyse eines Rechtsvertrags (mit Verkettung)
Prompt 1
| Rolle | Inhalt |
|---|---|
| Benutzer | Sie sind unser Chief Legal Officer. Überprüfen Sie diesen SaaS-Vertrag auf Risiken, mit Fokus auf Datenschutz, SLAs und Haftungsobergrenzen. <contract> {{CONTRACT}} </contract> Geben Sie Ihre Erkenntnisse in <risks> Tags aus. |
| Assistant {{CONCERNS}} | 1. Datenschutz (Abschnitt 7): - Problem: Anbieter hat weitreichende Rechte zur Nutzung von Kundendaten für “Serviceverbesserung.” - Risiko: Könnte zu unbefugter Datenweitergabe oder Monetarisierung von Kundendaten führen. - Auswirkung: Potenzieller Vertrauensbruch bei Kunden, regulatorische Bußgelder (DSGVO, CCPA). 2. SLAs (Abschnitt 5): - Problem: 99,5% Verfügbarkeitsgarantie liegt unter Industriestandard (typischerweise 99,99%). - Risiko: Bis zu 43,8 Stunden Ausfallzeit pro Jahr vs. 52,6 Minuten bei 99,99%. - Auswirkung: Betriebsstörungen, Umsatzverluste, Kundenunzufriedenheit. 3. Haftung (Abschnitt 9): - Problem: Haftungsobergrenze auf 3 Monate Gebühren gesetzt. - Risiko: Unzureichend für potenzielle Datenschutzverletzungen, IP-Diebstahl oder längere Serviceausfälle. - Auswirkung: Unzureichende Entschädigung für Schäden, die die Obergrenze weit überschreiten könnten, wie Sammelklagen oder regulatorische Bußgelder. |
Prompt 2
| Rolle | Inhalt |
|---|---|
| Benutzer | Entwerfen Sie eine E-Mail an einen SaaS-Produktanbieter, die die folgenden Bedenken umreißt und Änderungen vorschlägt. Hier sind die Bedenken: <concerns> {{CONCERNS}} </concerns> |
| Assistant {{EMAIL}} | Liebe {{VENDOR}}, Nach einer gründlichen Überprüfung des vorgeschlagenen SaaS-Vertrags hat unser Rechtsteam mehrere hochprioritäre Bedenken identifiziert, die vor unserem Fortfahren angesprochen werden müssen: 1. Datenschutz (Abschnitt 7): - Aktuell: Weitreichende Rechte zur Nutzung von Kundendaten für “Serviceverbesserung.” - Bedenken: Potenzielle unbefugte Datenweitergabe oder Monetarisierung. - Vorgeschlagene Änderung: Datennutzung auf direkte Servicebereitstellung beschränken. Jede Nutzung für Verbesserung, Analytik oder Marketing muss Opt-in, widerrufbar und anonymisiert sein. 2. SLAs (Abschnitt 5): - Aktuell: 99,5% Verfügbarkeitsgarantie. - Bedenken: Bis zu 43,8 Stunden Ausfallzeit pro Jahr, Risiko von Betriebsstörungen. - Vorgeschlagene Änderung: 99,99% Verfügbarkeit mit gestaffelten Service-Credits. Z.B. 10% Credit für <99,99%, 25% für <99,9%, 50% für <99,5%. 3. Haftung (Abschnitt 9): - Aktuell: Obergrenze bei 3 Monaten Gebühren. - Bedenken: Grob unzureichend für Datenschutzverletzungen, IP-Diebstahl oder längere Ausfälle. - Vorgeschlagene Änderung: 12 Monate Gebühren für allgemeine Haftung. Unbegrenzt für Datenschutzverletzungen, vorsätzliches Fehlverhalten, IP-Verletzung. Diese Änderungen sind für uns nicht verhandelbar. Sie entsprechen Industriestandards und unserem Engagement für Datensicherheit, operative Exzellenz und treuhänderische Verantwortung. Wir schätzen das Potenzial unserer Partnerschaft, und die Behandlung dieser Punkte wird eine starke Grundlage schaffen. Bitte lassen Sie Ihr Rechtsteam diese Änderungen überprüfen und einarbeiten. Wir diskutieren gerne weiter, um gegenseitiges Verständnis und Einigung zu gewährleisten. Mit freundlichen Grüßen, {{CLO_NAME}} |
Prompt 3
| Rolle | Inhalt |
|---|---|
| Benutzer | Ihre Aufgabe ist es, eine E-Mail zu überprüfen und Feedback zu geben. Hier ist die E-Mail: <email> {{EMAIL}} </email> Geben Sie Feedback zu Ton, Klarheit und Professionalität. |
| Assistant | 1. Ton: - Professionell und durchsetzungsfähig ohne konfrontativ zu sein. - Die Verwendung von “nicht verhandelbar” ist stark, aber angesichts der Kritikalität der Probleme gerechtfertigt. - Kollaborative Sprache (“wir schätzen,” “diskutieren gerne”) balanciert die Bestimmtheit und erhält einen konstruktiven Ton. 2. Klarheit: - Ausgezeichnete Strukturierung: Aktueller Zustand, Bedenken und vorgeschlagene Änderung für jedes Problem. - Fachbegriffe (z.B. “EBITDA,” “gestaffelte Service-Credits”) sind für einen B2B-SaaS-Kontext angemessen. - Handlungspunkte sind klar: Anbieters Rechtsteam soll Änderungen überprüfen und einarbeiten. 3. Professionalität: - Fokussiert auf gegenseitigen Nutzen und Industriestandards, nicht nur auf unsere Forderungen. - Erwähnt breitere Verantwortlichkeiten (Datensicherheit, operative Exzellenz, treuhänderische Pflicht), hebt die Diskussion an. - Bietet weitere Diskussion an, zeigt Engagement für Verständnis und Problemlösung. Insgesamt trifft die E-Mail die richtige Balance zwischen Durchsetzungsfähigkeit und Zusammenarbeit. Sie artikuliert unsere Bedenken klar, schlägt spezifische Lösungen vor und behält einen professionellen, partnerschaftsorientierten Ton. Keine Überarbeitungen erforderlich; mit dem Versenden fortfahren. |
Beispiel: Multitenancy-Strategieüberprüfung
Beispiel: Multitenancy-Strategieüberprüfung
Prompt 1
| Rolle | Inhalt |
|---|---|
| Benutzer | Als Senior Solutions Architect überprüfen und analysieren Sie diese Multitenancy-Strategie für unser neues Enterprise-SaaS-Produkt. <strategy> {{STRATEGY}} </strategy> Konzentrieren Sie sich auf Skalierbarkeit, Sicherheit und Kosteneffizienz. |
| Assistant {{ANALYSIS}} | 1. Skalierbarkeit: + Datenbank-Sharding nach Mandant reduziert Konflikte, unterstützt hohes Wachstum. + Microservices ermöglichen unabhängige Skalierung von Komponenten. - Geteilte App-Server könnten bei extremer Last zum Engpass werden. - Keine Erwähnung von Auto-Scaling oder Load Balancing für App-Tier. 2. Sicherheit: + Mandantendatenisolation via Sharding mindert Datenlecks. + JWT mit kurzer Ablaufzeit und Refresh-Tokens ist Industriestandard. - Keine Erwähnung von Verschlüsselung (im Ruhezustand, bei Übertragung) oder Schlüsselverwaltung. - IAM-Strategie fehlt Detail zu Rollen, Berechtigungen oder RBAC. 3. Kosteneffizienz: + Geteilte App-Server reduzieren Leerlaufressourcenkosten. + Serverless-Funktionen für seltene Aufgaben optimieren Kosten. - Pro-Mandant-DB könnte Kosten bei Skalierung vs. optimierte Multi-Tenant-DB erhöhen. - Keine Diskussion von Reserved Instances oder Spot Instances für Kosteneinsparung. |
Prompt 2
| Rolle | Inhalt |
|---|---|
| Benutzer | Entwerfen Sie ein Strategieüberprüfungsdokument für die Engineering-Führung basierend auf dieser Analyse einer Multitenancy-Strategie. <strategy> {{STRATEGY}} </strategy> <analysis> {{ANALYSIS}} </analysis> Fügen Sie eine Zusammenfassung, detaillierte Analyse und Empfehlungen hinzu. |
| Assistant {{STRATEGY_DOC}} | # Multitenancy-Strategieüberprüfung: SaaS Enterprise-Produkt ## Zusammenfassung Die vorgeschlagene Strategie zeigt eine solide Grundlage in Skalierbarkeits- und Sicherheitsprinzipien, hat aber Lücken in Implementierungsdetails. Sie glänzt bei Datenisolation und komponentenbasierter Skalierung, aber fehlt robuste App-Tier-Skalierung und erweiterte Sicherheitsmaßnahmen. Kostenoptimierungen sind vorhanden, könnten aber bei hoher Skalierung versagen. Mit gezielten Verbesserungen kann diese Strategie unsere Enterprise-SaaS-Ambitionen effektiv unterstützen. ## Detaillierte Analyse ### 1. Skalierbarkeit: B+ Stärken: - Datenbank-Sharding nach Mandant ist ausgezeichnet. Es minimiert Abfragelatenz, unterstützt hohes Datenwachstum und erleichtert nahtlose Pro-Mandant-Skalierung. - Microservices-Architektur ermöglicht Skalierung einzelner Komponenten basierend auf Nachfrage, entscheidend für die Bewältigung vielfältiger Enterprise-Arbeitslasten. Schwächen: - Geteilte Anwendungsserver riskieren, zum Engpass zu werden. Mit wachsender Mandantenzahl und Traffic könnten diese die Leistung aller Mandanten verschlechtern. - Fehlen von Auto-Scaling und Load Balancing für das App-Tier ist kritisches Versäumnis. Diese sind essentiell für die Bewältigung von Traffic-Spitzen ohne Überbereitstellung. ### 2. Sicherheit: B- Stärken: - Geteilte Datenbanken bieten starke Mandantendatenisolation, mindern Risiken von Datenlecks oder unbefugtem Zugriff zwischen Mandanten. - JWT mit kurzer Ablaufzeit und Refresh-Tokens entsprechen OWASP-Best-Practices, reduzieren Token-Verwundbarkeits-Fenster. Schwächen: - Keine Erwähnung von Datenverschlüsselung im Ruhezustand oder bei Übertragung (TLS 1.3). Dies ist nicht verhandelbar für Enterprise-Daten. - Schlüsselverwaltungsstrategie fehlt. Wie werden Verschlüsselungsschlüssel, JWT-Geheimnisse und DB-Anmeldedaten verwaltet und rotiert? - IAM fehlt Tiefe. Wir benötigen RBAC mit gut definierten Rollen, attributbasierte Zugriffskontrolle (ABAC) für feinkörnige Berechtigungen und Integration mit Enterprise-Identitätsanbietern (SAML, OIDC). ### 3. Kosteneffizienz: B Stärken: - Geteilte App-Server reduzieren Leerlaufkapazitätskosten, gut für gleichmäßigen Traffic. - Serverless für seltene Aufgaben (z.B. Berichterstattung) ist klug; zahlen nur wenn diese Ressourcen genutzt werden. Schwächen: - Pro-Mandant-Datenbanken sind möglicherweise nicht kosteneffektiv bei Skalierung im Vergleich zu einer gut gestalteten Multi-Tenant-Datenbank mit robuster Datenpartitionierung. - Keine Erwähnung von kostensparenden Maßnahmen wie Reserved Instances für vorhersagbare Arbeitslasten oder Spot Instances für fehlertolerante Aufgaben. - Fehlen von App-Tier-Auto-Scaling könnte zu Überbereitstellung führen, Kosten erhöhen. ## Empfehlungen 1. App-Tier-Resilienz: Auto-Scaling mit Kubernetes oder Cloud-nativen Services (EKS, GKE) implementieren. Über Verfügbarkeitszonen mit CDN für statische Assets bereitstellen. 2. Sicherheitshärtung: a. Daten im Ruhezustand (AES-256) und bei Übertragung (TLS 1.3) verschlüsseln. b. Verwaltetes KMS (AWS KMS, GCP KMS) für Schlüsselverwaltung nutzen. c. IAM mit RBAC, ABAC und SAML/OIDC für Enterprise-SSO erweitern. 3. Kostenoptimierung: a. Spalten-Multi-Tenant-DB (z.B. Snowflake) vs. Sharding bei Skalierung bewerten. b. Reserved Instances für App-Server, Spot Instances für nicht-kritische Arbeitslasten nutzen. c. Proaktive Überwachung und Right-Sizing implementieren, um Überbereitstellung zu vermeiden. 4. Proof of Concept (PoC): Vor vollständiger Implementierung PoC mit hochskalierter Simulation durchführen: a. Geteilte DB vs. optimierte Multi-Tenant-DB für Kosten und Leistung testen. b. App-Tier mit simulierten Enterprise-Level-Traffic-Spitzen stresstesten. c. Drittanbieter-Sicherheitsaudit durchführen, fokussiert auf Datenisolation und Zugangskontrollen. Mit diesen Verbesserungen wird unsere Multi-Tenancy-Strategie Enterprise-tauglich sein: skalierbar, sicher und kosteneffektiv. Der PoC wird unsere Designentscheidungen validieren und Vertrauen bei unseren Enterprise-Kunden schaffen. |
Prompt 3
| Rolle | Inhalt |
|---|---|
| Benutzer | Bewerten Sie dieses Strategieüberprüfungsdokument für Klarheit, Umsetzbarkeit und Ausrichtung auf Enterprise-Prioritäten. <priorities> {{PRIORITIES}} </priorities> <strategy_doc> {{STRATEGY_DOC}} </strategy_doc> |
| Assistant | 1. Klarheit: A + Klare Struktur mit Zusammenfassung, detaillierter Analyse und Empfehlungen. + Analyse verwendet Bewertungssystem (B+, B-) für schnelles Erfassen von Stärken/Schwächen. + Fachbegriffe (RBAC, ABAC, TLS) werden erklärt oder kontextualisiert, hilft nicht-technischer Führung. + Visuelle Hilfsmittel (Aufzählungspunkte, Einrückung) verbessern Lesbarkeit. 2. Umsetzbarkeit: A- + Empfehlungen sind spezifisch und technisch (z.B. “Auto-Scaling mit Kubernetes implementieren”). + PoC-Plan mit klaren Zielen bietet Roadmap. + Fehlt: Zeitpläne, Ressourcenanforderungen oder Teamzuweisungen für jede Empfehlung. + Erwägen: “Nächste Schritte”-Abschnitt mit sofortigen Aktionen, Rollen und groben Zeitplan hinzufügen. 3. Enterprise-Ausrichtung: A+ + Behandelt direkt Enterprise-Prioritäten: - Skalierbarkeit: Diskutiert Bewältigung von Enterprise-Level-Traffic-Spitzen. - Sicherheit: Fokussiert auf Datenisolation, Verschlüsselung und Enterprise-IAM. - Kosten: Strategien entsprechen Enterprise-FinOps (Reserved Instances, Right-Sizing). + PoC mit “hochskalierter Simulation” und Sicherheitsaudit zeigt Engagement für Enterprise-Qualität. + Sprache resoniert mit Enterprise-Bedenken: “unakzeptables Risiko,” “Enterprise-tauglich,” “Vertrauen schaffen.” Insgesamt glänzt das Dokument in Klarheit und Enterprise-Ausrichtung. Die Umsetzbarkeit ist stark, könnte aber mit einem “Nächste Schritte”-Abschnitt auf A+ gehoben werden. Die technische Tiefe, gepaart mit klaren Erklärungen, macht dies hocheffektiv für sowohl technische als auch nicht-technische Führung. Großartige Arbeit! |
Prompt-Bibliothek
Lassen Sie sich von einer kuratierten Auswahl von Prompts für verschiedene Aufgaben und Anwendungsfälle inspirieren.
GitHub Prompting-Tutorial
Ein beispielreiches Tutorial, das die Prompt-Engineering-Konzepte aus unserer Dokumentation abdeckt.
Google Sheets Prompting-Tutorial
Eine leichtgewichtige Version unseres Prompt-Engineering-Tutorials über eine interaktive Tabelle.