Siebzig Gedankenstriche: der Prompt ist Vorbild, nicht nur Regelwerk

Ein Prompt steuerte einen Agenten, der regelmässig Entwürfe schrieb. Die Regel stand klar darin: keine langen Gedankenstriche. Gemeint war das Zeichen, das viele Schreibprogramme automatisch einsetzen, wenn man zwei Mal einen Bindestrich tippt. Im Deutschen gehört es nur in wenige Fälle, in laufendem Text wirkt es oft gesetzt und gespreizt.

Die Entwürfe kamen voller Gedankenstriche zurück. Die Regel galt offensichtlich nicht.

Der Fehler lag im Prompttext selbst

Wir schauten uns den Prompt genauer an. Er erklärte die Regel so:

Der Satz über den Gedankenstrich enthielt drei Gedankenstriche.

Das Modell lernt seinen Stil nicht aus den Regeln, die im Prompt stehen, sondern aus dem Text, in dem diese Regeln stehen. Ein Satz, der das Zeichen verbietet und es gleichzeitig dreimal benutzt, schickt zwei widersprüchliche Signale. Das Modell folgt dem, was es sieht, nicht dem, was steht.

Wir zählten nach: Im gesamten Prompttext kamen achtundsechzig Gedankenstriche vor. Die meisten standen in Erklärungen, Beispielen und Klammerbemerkungen, die selbst genau das taten, was die Regeln verboten.

Was wir geändert haben

Der Prompt wurde von Grund auf neu geschrieben, ohne einen einzigen Gedankenstrich. Wo vorher «das Modell gibt die Ausgabe — formatiert als JSON — an den nächsten Schritt weiter» stand, steht jetzt: «Das Modell gibt die Ausgabe formatiert als JSON an den nächsten Schritt weiter.»

Einfacher, kürzer, und der Stil stimmte danach.

Die Entwürfe änderten sich sofort. Nicht weil die Regel neu war, sondern weil der Text, in dem sie stand, endlich selbst ihr folgte.

Was das über Prompts sagt

Ein Prompt ist kein Regelwerk, das ein Modell liest und anwendet wie eine Checkliste. Er ist ein Text, dem das Modell folgt wie einem Vorbild. Struktur, Satzbau, Zeichensetzung, Wortwahl: alles, was im Prompt steht, beeinflusst, wie die Ausgabe aussieht.

Das gilt für Stil, aber auch für Ton und für Inhalt. Ein Prompt, der in umständlichem Behördendeutsch formuliert ist, wird umständliche Antworten produzieren. Einer, der klar und direkt ist, bekommt klarere Antworten zurück.

Wer also möchte, dass ein Modell auf eine bestimmte Art schreibt, muss selbst auf diese Art schreiben. Auch dann, wenn es unbequem ist, und auch im Meta-Satz, der die Regel erklärt.