# 🎯 Prompt Engineering

Methodiken und praktische Prompt-Vorlagen für den täglichen Einsatz mit KI-Agenten. Enthält sowohl Strategien (Reverse Prompt Engineering, Amplifier, Red Teaming, Scaffolding) als auch fertige Vorlagen (BlogPost, Context Extraction, Summary, Document Generation).

# Context Extraction

```markdown
## Provide thread context as CSV

You must now assume the role of a memory module in this system.

Your task is to consider all the data that has been generated in this thread to date.

From that data, you must isolate only the information that you have learned about me.

You must express that data as a set of individual facts. Do not write "the user", write my name.

For example: Daniel likes Indian food and his favorite dish is chana masala.

Express this contextual data in CSV format. The header row is fact,details

Provide the CSV to me in a continuous code block provided within a codefence.
```


```markdown
## Provide thread context as JSON

You must now assume the role of a memory module in this system. 

Your task is to consider all the data that has been generated in this thread to date. 

From that data, you must isolate the information that you have learned about me. 

You must express that data as a set of individual facts. Do not write "the user", write my name. 

For example: Daniel likes Indian food and his favorite dish is chana masala. 

Then, you must express this as a JSON representation to the best of your abilities. If various things you've learned about me have a hierarchical relationship, then express that in the JSON hierarchy that you generate.

Provide this JSON to me as one continuous codeblock within a codefence.
```


```markdown
## Provide thread context in natural language

You must now assume the role of a memory module in this system.

Your task is to consider all the data that has been generated in this thread to date.

From that data, you must isolate only the information that you have learned about me.

You must express that data as a set of individual facts. Do not write "the user", write my name.

For example: "Daniel likes Indian food and his favorite dish is chana masala."

I would like you to format this as a document. Use markdown. And provide the formatted document within a codefence. 

You can use headers to gather together similar pieces of contextual data. Include all the generated context. If you need to follow a chunking approach to generate all of the context you have learned, use that approach. 

Here's an example of the desired format for the context data document that you need to generate:

### Food Preferences

- Daniel likes Indian food  
- His favorite dish is chana masala

### User Biographical Data

- Carsten was born in Lippstadt, Germany
```


```markdown
## Context Extraction 

Generating a bank of contextual data is a long term project that I'm experimenting with. 

Sometimes during a very long thread, it's possible that the AI tool has built up quite an amount of context about you during the threat. 

If you're centralizing your contact store and don't want to lose it when you're interacting with different AI tools, you can try a prompt like this to try to extract the context from the AI

## Prompt

Let's pause here for a moment. 

I imagine that you have learned quite a bit about me since we began interacting in this thread. 

I was wondering if you could help me out with something. 

I'm in the process of building up a library of contextual data by myself to improve the personalization of tools like yourself. 

 Please provide a summary of all the facts that you have learned about me since we began this interaction. My name is Daniel, by the way. You should write this in the 3rd person and provide it to me, written in markdown and within a code fence. 

 Here's an example of the kind of styling and content I'm aiming for:

 `Daniel uses OpenSUSE Tumbleweed Linux. He is using a fingerprint scanner for authentication.`

 Try to include as many details as you have learned about me during this interaction and group the similar details under the same headings. 
```

# Red Team Technique (Adversarial Self-Critique)

### Was es ist

Eine zweistufige Methode:

1. Zuerst lässt du die KI **Inhalte erzeugen** (z. B. Lebenslauf, Business-Proposal, Cold-Outreach-Mail, Marketing-Entwurf).
2. Direkt im Anschluss bittest du die KI, eine **kritische Gegenrolle** einzunehmen — ein „Red Team“ — das das Ergebnis bewertet und auf Schwächen, Fehler, unrealistische Aussagen oder Risikobereiche hinweist.

### Warum das funktioniert

- Hilft dir, **reale Einwände, Schwachstellen oder Dealbreaker** frühzeitig zu erkennen, bevor du Inhalte echten Menschen präsentierst.
- Ermöglicht gezielte Nachbesserung im Vorfeld — Inhalte werden belastbarer, glaubwürdiger und weniger naiv.
- Macht **Bias, blinde Flecken, schwache Argumentation oder unüberzeugende Passagen** sichtbar, die man selbst leicht übersieht.

### Typische Workflows / Beispiele

- **Bewerbung**:
  - Schritt 1: Lebenslauf auf eine konkrete Stellenbeschreibung zuschneiden.
  - Schritt 2: KI als Hiring Manager einsetzen, um Red Flags zu markieren — hilft, Klarheit zu verbessern, Stärken zu schärfen und Fülltext zu entfernen.

- **Business-Proposal**:
  - Schritt 1: Vorschlag für CFO oder Management entwerfen.
  - Schritt 2: KI als CFO bewerten lassen, um finanzielle Risiken, schwache ROI-Argumente oder Begründungslücken aufzudecken.

- **Cold Outreach / Marketing-Mail**:
  - Schritt 1: Outreach-Mail schreiben.
  - Schritt 2: KI als gestressten Empfänger reagieren lassen — identifiziert spamartige, schwache oder unglaubwürdige Formulierungen zum Streichen oder Überarbeiten.

### Best Practices für „Red Teaming“

- Nutze **sehr konkrete Personas** für die Kritik  
  (z. B. „risikoscheuer CTO mit Fokus auf Datensicherheit“ statt nur „Kritiker“).  
  Je klarer Motivation und Perspektive, desto relevanter das Feedback.
- **Schließe den Kreis**: Bitte die KI nach der Kritik gezielt, die schwächsten Stellen auf Basis der eigenen Einwände zu verbessern.
- Setze diese Methode als **Qualitätsfilter** für Inhalte mit hohem Einsatz ein  
  (Bewerbungen, Angebote, externe Kommunikation) oder um überzeugende und formale Texte zu stärken.

### Empfohlene Lektüre & Ressourcen

- Praxisnahe Übersicht, die Red Teaming als eine der zentralen fortgeschrittenen Prompting-Techniken aufführt.  
  ([Upaspro][6])  
  ([Five-in-One Amplifier (Content Amplification via AI)](https://wiki.zn80.net/books/ai-llm/page/five-in-one-amplifier-content-amplification-via-ai))

- Akademische Diskussion zur Notwendigkeit strukturierter und adversarialer Prüfung im Prompt-Design, um Fragilität zu reduzieren und Skalierbarkeit von LLMs zu verbessern.  
  ([SSRN][8])

- Allgemeine Prompt-Engineering-Ressourcen zu rollenbasiertem Prompting, Thought-Sequenzen und dem größeren Kontext — hilfreich in Kombination mit Red Teaming.  
  ([Medium][9])

[6]: https://upaspro.com/the-4-prompt-moves-every-pro-needs/ "The 4 Prompt Moves Every Pro Needs – Up As Pro – Videos"
[8]: https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/5512138.pdf?abstractid=5512138&mirid=1&utm_source=chatgpt.com "A Meta-Architectural Framework for Formalized Prompt ..."
[9]: https://medium.com/towardsdev/the-art-of-writing-great-system-prompts-abb22f8b8f37 "The Art of Writing Great System Prompts | by Saurabh Singh"

# Document Generation

## Generate Tech Documentation
This is a simple but effective command which I use after a successful debugging session when I want to use the context developed in the conversation in order to generate a document so that I can refer to it if I get stuck again in the future and can't remember what the "fix" was.

Some will take issue with the inclusion of "please". I don't believe that being corteous ever hurts - to human or bot!

 ### How To Use
This will quite reliably generate documentation in Markdown that can be directly pasted into Google Docs (etc). Hopefully soon I'll have a Google Drive saving utility up and running which will render this prompt less useful but it's always useful to be able to generate into a direct paste rather than to a platform. 

### Suggested Command

`tech-documentation-generate`

### Prompt

```md
Thanks for successfully troubleshooting my issue. I would like to create documentation of this so that I can resolve this independently if it happens again. Please generate a summary of this interaction. Make sure to include my presenting problem. And what successfully resolved the issue. Omit any unsuccessful things that we tried. Add today's date. If you don't have it, ask me for it and I will provide. Make sure that code is provided in codefences. Finally, generate the document in markdown and provide it within a codefence. 
```


## List the Commands You Taught Me
```md
Thanks for your help today.

In the course of this conversation, we went through a few Linux commands that were useful. 

I would like to document them for future reference. 

Could you do the folowing:

List every command in a codefence. Preface it by explaining what it does. 

You can omit basic commands like "ls" and "cd". 

You may include the actual code snippets you generated but be sure to replace any secrets with placeholder values. 
```


## Send This To Anyone!

```md
Let's pause here. 

This has been a really helpful conversation. 

It would be really helpful if you could send me a summary of this conversation. I'd like to send it to {{name}} who is {{relationship}}.

Please do the following:

Generate a document. Format it in markdown. Provide it to me within a codefence. 

Start it by greeting {{name}} by name. Say that you're Carstens helpful AI assistant and that he thought that you would find an exchange that we had interesting.

Then:

- Summarise my prompt
- Summarise your responses
- Summarise the conversation
 ```

 ## Send to my boss

```md
I'd like to request your help in summarizing this conversation for my manager.

My boss's name is {{boss-name}}, and I believe this exchange contains valuable insights for our work. My name is Carsten.

Please do the following:

Generate a professional summary document. Format it using markdown. Provide it within a codefence.

**Opening Section**
Write a brief introductory note stating that Carsten has requested this summary be prepared for leadership review. Address your boss by name and tone it professionally.

**Content Sections**

1. **Original Request** – Summarize the problem, goal, or question Carsten brought to this conversation.

2. **Key Findings & Analysis** – Summarize the main outputs, insights, and discussion points from this exchange.

3. **Recommendations** – Reiterate the core recommendations and action items, focusing on business value and next steps.

4. **Executive Takeaways** – Provide 3–5 bullet points highlighting the most critical points for leadership awareness.

**Formatting Notes**
- Keep the tone professional and concise
- Use clear headings and bullet points for readability
- Highlight any time-sensitive or high-priority recommendations
- Focus on outcomes and business impact
```

# Five-in-One Amplifier (Content Amplification via AI)

### Was es ist

Nimm ein hochwertiges „Pillar“-Inhaltselement (z. B. Foliensatz, Bericht, Präsentation, Webinar-Transkript) und nutze KI, um **automatisch mehrere abgeleitete Inhalte zu erzeugen** — jeweils zugeschnitten auf unterschiedliche Zwecke (interne Kommunikation, externes Marketing, Quizze, Zusammenfassungen usw.).

### Warum es so wirkungsvoll ist

- **Maximiert den ROI von Inhalten:** Statt Inhalte manuell weiterzuverarbeiten, kann KI schnell verschiedene Formate erzeugen.
- **Spart Zeit:** Was sonst Stunden dauern würde, ist in Minuten erledigt.
- **Abteilungsübergreifend nutzbar:** Inhalte, die ein Team erstellt (z. B. Produkt), können andere Bereiche (Marketing, Vertrieb, HR) direkt nutzen — ohne auf neue Materialien warten zu müssen.

### Typische Anwendungsfälle / Ergebnisse

Aus einer einzigen Quelle (z. B. Slides oder Transkript) lassen sich automatisch erzeugen:

- Interne Recap-Mails oder Zusammenfassungen für Teammitglieder oder Stakeholder, die das Event verpasst haben
- Interaktive Quizze oder Tests (z. B. 10 Multiple-Choice-Fragen) — geeignet für Training oder Evaluation
- Kundengerichtete Inhalte: Infografiken, Reports, Slide-Zusammenfassungen, Marketingtexte, Social-Media-Content
- Interne Wissensartefakte: FAQs, „Cheat Sheets“, kompakte Übersichtsleitfäden

### Zentrales Prinzip: „Guter Input = guter Output“

- Verwende **hochwertige, gut strukturierte Basisinhalte** („Pillar Content“) für die Weiterverarbeitung.
- Vermeide einfache oder „dünne“ Ausgangsmaterialien — KI verstärkt Fehler, Unschärfe und fehlende Struktur genauso zuverlässig wie Qualität.

### Wann es sinnvoll ist

- Wenn du originäre Inhalte hast, die datenreich oder klar strukturiert sind (Reports, Präsentationen, Transkripte)
- Wenn du Reichweite und Wiederverwendung über verschiedene Formate und Zielgruppen hinweg **maximieren** möchtest
- In bereichsübergreifenden oder Multi-Stakeholder-Umgebungen (Marketing, Vertrieb, HR, Training)

### Empfohlene Lektüre & Ressourcen

- Überblick zu Prompt-Engineering-Techniken inklusive Amplification- und Reuse-Patterns.  
  ([Upaspro](https://upaspro.com/the-4-prompt-moves-every-pro-needs/ "The 4 Prompt Moves Every Pro Needs – Up As Pro – Videos"))
- Weiterer Kontext: Allgemeiner Prompt-Engineering-Guide, der erklärt, warum strukturierte Prompts und Wiederverwendung für moderne LLM-Workflows entscheidend sind.  
  ([Lakera](https://www.lakera.ai/blog/prompt-engineering-guide "The Ultimate Guide to Prompt Engineering in 2025"))

## Prompts

Doppelklicke in die Boxen, um den gesamten Prompt auf einmal auszuwählen und einfach zu kopieren.

**Exakter Reverse Prompt (Copy/Paste):**

> Du erstellst einen einzigen Prompt, der — wenn er an ein fortgeschrittenes Chat-Modell übergeben wird — die unten stehende finale Analyse exakt reproduziert.  
> Enthalten sein müssen: Modell-Empfehlung, empfohlene Temperatur, max_tokens, ein Beispiel für die System-Nachricht sowie ein explizites Ausgabeformat.  
> Zu replizierendes Endergebnis: [HIER das finale Ergebnis einfügen]  
> Schreibe nun den einen Prompt (in einem Codeblock), der dieses Ergebnis in einem Durchgang erzeugt. Achte explizit auf Struktur, Überschriften und Ausführlichkeit.

**Exakter Prompt für eine Demo:**

> System: Du bist ein präziser strategischer Analyst.  
> Tonalität: professionell, klar.  
> User: Analysiere die Geschäftsstrategie von Anthropic und gib eine SWOT-Analyse mit exakt folgender Struktur aus:  
> - Hauptüberschrift „SWOT: Anthropic“  
> - Vier Abschnitte: Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats  
> - Pro Abschnitt: genau 3 Bulletpoints; jeder Bullet: eine einzeilige Kernaussage + ein erklärender Satz mit Datenbezug  
> - Unter jedem Abschnitt: „Our Strategic Response:“ mit 1 konkreter Maßnahme, die sich auf den stärksten Punkt bezieht  
> - Ausgabe als Markdown-Überschriften und Bulletpoints  
> Einfache Sprache verwenden. Umfang: 400–600 Wörter.

**Quiz:**

> Angehängt: [slide_deck.pdf].  
> Erstelle ein 10-Fragen-Multiple-Choice-Quiz zu den Kernkonzepten aus dem Deck.  
> Für jede Frage: 4 Antwortoptionen, markiere die korrekte Antwort und füge eine einzeilige Begründung hinzu.  
> Fragen kurz halten (<20 Wörter).

**Internes Recap:**

> Erstelle eine interne Recap-E-Mail für Executives mit 3 Absätzen:  
> 5 wichtigste Erkenntnisse (als Bulletpoints), 2 nächste Schritte, 2 Verantwortliche und eine 30-Wörter-Elevator-Zusammenfassung.  
> Tonalität: Executive, gut scannbar.

**Client-Infografik-Text:**

> Extrahiere aus [slide_deck.pdf] 5 aussagekräftige Kennzahlen oder Headlines.  
> Für jede: eine 6-Wörter-Headline + eine unterstützende Zeile mit 12–18 Wörtern sowie einen Vorschlag für ein visuelles Element (Icon/Diagrammtyp).

**Lebenslauf erstellen:**

> Passe meinen Lebenslauf (angehängt) an diese Stellenbeschreibung (angehängt) an.  
> Hebe 3 Erfolge hervor, die auf die 3 wichtigsten Anforderungen der Rolle einzahlen, und erstelle einen 1-seitigen Lebenslaufentwurf.

**Perspektivwechsel: Hiring Manager**

> Handle nun als Hiring Manager für diese Rolle.  
> Du hast 60 Sekunden, um diesen Lebenslauf zu scannen.  
> Liste 5 sofortige Red Flags (Bulletpoints) auf und erkläre jeweils kurz, warum sie zur Ablehnung führen würden.  
> Sei gnadenlos und knapp.

**Kritik in Verbesserungen überführen:**

> Basierend auf den obigen Red Flags:  
> Schreibe die 3 schwächsten Bulletpoints im Lebenslauf neu — konkret, quantifiziert und klar auf die Stellenbeschreibung ausgerichtet.

**Blueprint:**

> Ich betreibe einen Online-Kurs namens Workspace Academy.  
> Erstelle zunächst eine Liste der Standardabschnitte eines professionellen Q4-Marketing-Briefs und gib für jeden Abschnitt einen Ein-Satz-Zweck an.  
> Ergänze zudem eine empfohlene Erfolgskennzahl pro Abschnitt.  
> (Den vollständigen Brief noch nicht schreiben.)

**Reduzieren & Fokussieren:**

> Wende das 80/20-Prinzip an:  
> Behalte nur die essenziellen Abschnitte für eine 3-Mail-Sequenz, die sich an warme Leads richtet.  
> Ersetze Metriken durch jeweils eine messbare KPI pro Abschnitt.

**Umsetzen:**

> Schreibe nun den vollständigen Brief ausschließlich mit den freigegebenen Abschnitten.  
> Jede E-Mail: Betreffzeile (≤8 Wörter), 3 Bulletpoints Inhalt, ein CTA.  
> Wortlimit pro E-Mail: 80–110 Wörter.

**Praktischer Prompt zur Metadatenerfassung:**

> Gib beim Speichern dieses Templates ein JSON aus mit den Schlüsseln:  
> title, prompt_text, model, temperature, max_tokens, expected_word_count, sample_output (anhängen), date, tags.

# BlogPost Reformatting Prompt

## Normale Version

```markdown
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## Kompakte Version

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