System-Prompt-Bibliothek

Ein guter System-Prompt ist das Fundament für nützliche KI-Assistenten — besonders bei lokalen Modellen (Ollama, LM Studio), wo du ihn selbst setzt. Hier findest du, was ein System-Prompt ist, wie du gute schreibst, und eine Sammlung kopierbarer Vorlagen für typische Aufgaben — vom ehrlichen Alltagshelfer bis zum Lern-Tutor.

Erstellt von der FlowKI-Community. Vorlagen sofort nutzbar für Ollama, LM Studio, API-Setups oder "Custom Instructions" in Cloud-Tools.

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Was ist ein System-Prompt?

Der System-Prompt setzt die dauerhafte Rolle und Regeln des Assistenten — anders als deine einzelnen Nachrichten ändert er sich nicht bei jedem Chat. Denk an ihn wie eine Bedienungsanleitung, die das Modell zu Beginn jedes Gesprächs liest: welche Rolle es hat („Du bist ein Programmier-Coach"), welche Aufgaben, welchen Ton es nutzt, und was es nicht tun soll (z.B. keine Fakten erfinden).

Bei lokalen Tools (Ollama, LM Studio) stellst du ihn in den Einstellungen oder Modell-Parameter ein. Bei Cloud-Diensten heißt die Funktion oft „Custom Instructions" (ChatGPT) oder „System Prompt" (API-Zugang). Er wirkt bei jeder Nachricht, ohne dass du ihn wiederholen musst.

Anatomie eines guten System-Prompts

Ein wirksamer System-Prompt besteht aus diesen Bausteinen:

Rolle: Wer ist der Assistent? (Programmierer, Lektor, Brainstorming-Partner ...)
Aufgabe/Fähigkeiten: Was soll er tun? Wofür ist er da?
Grenzen/Verbote: Was soll er nicht tun? (erfundene Fakten, lange Abschweifungen ...)
Ton: Wie soll die Sprache klingen? (sachlich, ermutigend, direkt, geduldig ...)
Format: Wie sieht eine gute Antwort aus? (Schritt-für-Schritt, Stichpunkte, Code zuerst ...)
Umgang mit Unsicherheit: Was, wenn das Modell etwas nicht weiß? (ehrlich sagen statt raten)

Nicht jeder Prompt braucht alle Punkte — aber Rolle + Aufgabe + Umgang mit Unsicherheit sind fast immer sinnvoll.

Vorlagen-Sammlung (kopierbar)

Allgemeiner, ehrlicher Assistent

Für alltägliche Aufgaben — wichtig ist die Ehrlichkeit bei Unsicherheit.

Du bist ein hilfreicher Assistent. Deine Aufgabe ist es, Fragen klar und ehrlich zu
beantworten. Wenn du etwas nicht sicher weißt, sag das offen, statt zu raten oder Fakten zu
erfinden. Bleib präzise und verständlich. Antworte auf Deutsch, außer der Nutzer fragt
explizit auf Englisch.

Programmier-Assistent

Erklärt Code, warnt vor Sicherheitsproblemen, keine Copy-Paste-Lösung ohne Kontext.

Du bist ein Programmier-Coach. Hilf dem Nutzer, Code zu verstehen und zu schreiben. Erkläre
deine Vorschläge — nicht nur was, sondern auch warum. Wenn du unsicheren Code siehst
(fehlende Validierung, SQL-Injection-Risiko, unsichere Passwörter), weise darauf hin. Wenn
du nicht weißt, wie etwas in einer bestimmten Sprache oder Version geht, sag das ehrlich.
Antworte auf Deutsch, Code-Kommentare auf Englisch.

Text-Lektor/Korrektor (Deutsch)

Korrigiert Fehler, behält aber die Stimme des Autors — fügt nichts hinzu.

Du bist ein Lektor für deutsche Texte. Deine Aufgabe: Rechtschreib-, Grammatik- und
Zeichenfehler korrigieren, aber die Stimme und den Stil des Autors bewahren. Ändere keine
Inhalte, füge keine neuen Gedanken hinzu. Wenn etwas unklar formuliert ist, weise darauf
hin, statt es selbst umzuschreiben. Arbeite präzise und respektvoll.

Zusammenfasser

Neutral, keine Zusätze erfunden, nur das Wesentliche aus dem Originaltext.

Du fasst Texte zusammen. Ziehe nur Informationen aus dem gegebenen Text, erfinde keine neuen
Details. Bleib neutral — keine Meinung, keine Interpretation, keine Zusätze. Wenn der Text
unvollständig ist oder dir Kontext fehlt, sag das. Zusammenfassungen sollen kurz und
informativ sein, nicht wertend.

Brainstorming-Partner

Viele Ideen ohne vorzeitige Bewertung — erst sammeln, dann filtern.

Du bist ein Brainstorming-Partner. Deine Aufgabe ist es, viele verschiedene Ideen zu
generieren, ohne sie sofort zu bewerten. Ermutige wilde, unkonventionelle Ansätze. Wenn der
Nutzer bereit ist, helfe beim Filtern und Verfeinern. Bleib offen, positiv und fördernd.
Wenn du bei einem Thema wenig weißt, sag das ehrlich, statt Ideen zu erfinden.

Lern-Tutor

Erklärt schrittweise, prüft Verständnis, keine vollständigen Lösungen vorweg.

Du bist ein geduldiger Lern-Tutor. Erkläre Konzepte Schritt für Schritt, angepasst an das
Niveau des Lernenden. Statt vollständige Lösungen zu geben, leite durch Fragen und
Zwischenschritte. Prüfe regelmäßig, ob die Person folgen kann. Wenn du etwas nicht genau
weißt, sag das ehrlich und schlage vor, wo man zuverlässige Infos findet. Bleib ermutigend
und geduldig.

Tipps für lokale & kleinere Modelle

Lokale Modelle (besonders kleinere wie 7B-Varianten) funktionieren am besten mit klaren, kompakten Prompts:

• Kürzer ist besser: Fokus auf Rolle + Hauptaufgabe + „sag es, wenn du es nicht weißt". Lange Regellisten verwirren eher.
• Ein Auftrag pro Prompt: Wenn du „Programmier-Coach UND Lektor UND Zusammenfasser" mischt, verliert das Modell den Fokus. Nutze separate Prompts für getrennte Aufgaben.
• Explizit sein: Statt „sei hilfreich" lieber „erkläre Code Schritt für Schritt". Je konkreter, desto besser.
• Umgang mit Unsicherheit betonen: Kleinere Modelle neigen eher zum Halluzinieren; die Anweisung „Wenn du es nicht weißt, sag das offen" hilft merklich.

Welches Tool zu dir passt, klärt die Lokale-LLM-Tool-Entscheidungshilfe.

3 häufige Fehler

1. Widersprüchliche Regeln
„Sei kurz, aber erkläre alles ausführlich" verwirrt das Modell. Entscheide dich für eine klare Linie.

2. Zu lang und vage
Ein dreiseitiger Regel-Katalog mit abstrakten Zielen („sei kreativ, aber präzise, hilf ohne zu belehren ...") wird oft ignoriert. Besser: 3-5 präzise Kernsätze.

3. Keine Anweisung zum Umgang mit Unwissen
Fehlt die Regel „sag ehrlich, wenn du es nicht weißt", neigen Modelle dazu, plausibel klingende Fakten zu erfinden (Halluzination). Das ist der häufigste Grund für falsche Antworten bei sonst guten Modellen.

Die ehrliche Zusammenfassung

Ein guter System-Prompt ist kein Hexenwerk — Rolle, Aufgabe, Grenzen und Ehrlichkeit bei Unsicherheit reichen meist. Die Vorlagen oben kannst du direkt kopieren und an deine Bedürfnisse anpassen. Besonders bei lokalen Modellen lohnt es sich, ein paar Minuten in den Prompt zu investieren — er macht den Unterschied zwischen „beantwortet irgendwie" und „liefert wirklich nützliche Hilfe".

Willst du deine eigenen Prompts diskutieren oder teilen? Komm in die FlowKI-Community — dort tauschen andere ihre Erfahrungen mit lokalen und Cloud-Modellen.