Ich habe sowohl das „Schreiben“ als auch das „Suchen“ von Prompts eingestellt.
Stattdessen habe ich 100 häufig verwendete Prompts in NotebookLM registriert. Wenn ich eine Aufgabe starte, sage ich einfach zur KI: „Wähle den besten Prompt für dieses Thema aus.“ Sie wählt dann die perfekte Anweisung aus meiner registrierten Liste. Ich schreibe keinen einzigen Buchstaben eines Prompts mehr. Ich wähle nur noch aus.
Wenn man das einmal erlebt hat, gibt es kein Zurück mehr.
Sich jedes Mal einen neuen Prompt von Grund auf auszudenken, im Internet nach „perfekten Prompts“ zu suchen oder zu vergessen, in welcher Datei man diesen einen perfekten Satz gespeichert hat – ich kenne diese Erschöpfung. Früher habe ich jedes Mal 5 bis 10 Minuten nur mit dem Schreiben eines Prompts verschwendet.
Aber wenn man darüber nachdenkt, ist es seltsam. Obwohl wir ähnliche Aufgaben immer wieder wiederholen, schreiben wir jedes Mal neue Prompts. Es ist, als würde man jeden Morgen im Büro seinen Schreibtisch neu aufbauen. Man sollte ihn einfach einmal bauen und dort stehen lassen. Das ist alles, was nötig ist.
Also habe ich meine Denkweise geändert: von Prompts als etwas, das man „schreibt“, zu Prompts als etwas, das man „aus dem Bestand auswählt“. Die Methode ist einfach: Registriere häufig verwendete Prompts kategorisiert, um NotebookLM in eine „Prompt-Bibliothek“ zu verwandeln. Verbinde sie dann mit Gemini und stelle einen „Bibliothekar“ ein, der dir das beste Buch bringt.
Das allein hat die Zeit, die ich mir Gedanken um Prompts mache, eliminiert. Es ist eine enorme Zeitersparnis.
In diesem Artikel zeige ich dir alles – vom Aufbau und Betrieb dieser „Prompt-Bibliothek“ über fortgeschrittene Techniken zur Integration in deinen täglichen Workflow bis hin zu kopierbaren Prompts. Nach ein paar Minuten Einrichtung betrittst du eine Welt, in der du nur noch „auswählen“ musst.
Kapitel 1: Jedes Mal Prompts schreiben und suchen ist Zeitverschwendung
Warum ist dieses System so effektiv? Das jedesmalige Schreiben von Prompts von Grund auf verursacht zwei Hauptprobleme.
Erstens ist da die inkonsistente Qualität. An einem guten Tag schreibst du großartige Prompts, aber wenn du müde bist oder es eilig hast, werden die Anweisungen schlampig. Die KI-Ausgabe ist direkt proportional zur Qualität unserer Anweisungen. Wenn der Prompt inkonsistent ist, ist das Ergebnis inkonsistent. Es wird jedes Mal zu einem Glücksspiel.
Zweitens ist da der Zeitaufwand. Rollen festlegen, Prämissen schreiben und die Ausgabe formatieren dauert mehrere Minuten. Wenn du das mehrmals täglich machst, verlierst du täglich 30 Minuten oder 15 Stunden im Monat.
Gute Prompts akkumulieren nicht als „Assets“
Das ist der verschwenderischste Teil. Die großartigen Prompts, die du mühsam geschrieben hast, werden als Wegwerfartikel behandelt.
Du schreibst am Ende einen Prompt neu, der schonmal gut funktioniert hat, oder findest ihn nicht, wenn du ihn brauchst. Das ist, als würde man ein hochwertiges Werkzeug jedes Mal nach Gebrauch herstellen und wegwerfen. Gute Prompts sollten „Assets“ sein, die du wiederverwenden kannst, aber sie akkumulieren nie.
Die Lösung ist einfach: Konzentriere das „Schreiben“ auf das erste Mal.
Alle diese Probleme werden mit einer Idee gelöst: Konzentriere die Aufgabe des Prompt-Schreibens auf das „erste Mal“.
Erstelle und registriere gute Prompts am Anfang in großen Mengen. Wähle dann einfach aus, was du aus diesem Bestand brauchst. Kein Schreiben mehr. Die Qualität ist bei der Registrierung garantiert, also schwankt sie nicht. Gute Prompts akkumulieren weiterhin als Assets.
Vorher: 10 Minuten damit verbringen, für jede Aufgabe einen Prompt zu schreiben. Nachher: Ein Ein-Wort-Thema nennen und aus den Kandidaten wählen. Dieser Unterschied summiert sich jeden Tag.
Kapitel 2: 100 Prompts in eine „Bibliothek“ in NotebookLM verwandeln
Jetzt geht es an die Arbeit. Wir registrieren Prompts in NotebookLM, um eine „Bibliothek“ zu erstellen, die die KI leicht durchsuchen kann.
Mach dir keine Sorgen, gleich 100 Prompts zu haben. Die Zahl 100 dient der Veranschaulichung; das Wesentliche ist, deine häufigen Anwendungsfälle abzudecken.
Ein guter Ansatz sind 10 Prompts pro Kategorie. Zum Beispiel:
10 für Meetings, 10 für Aufgabenmanagement, 10 für Wettbewerbsrecherche, 10 für E-Mails, 10 für Dokumentenanalyse. Indem du die Kategorien erhöhst, erreichst du ganz natürlich 100. Beginne mit 10 Prompts für deine am häufigsten genutzte Kategorie.
Die Kategorisierung hilft dir, den Überblick zu behalten und verbessert die Genauigkeit der KI, indem sie Labels bereitstellt.
Alles in einer Notiz konsolidieren
Erstelle eine Notiz mit dem Namen „Prompt-Bibliothek“ und packe alles dort hinein. Verteile sie nicht auf mehrere Notizen. Wenn alles in einer Notiz ist, kann die KI die gesamte Bibliothek sehen und die beste auswählen. Eine Aufteilung fügt den Aufwand hinzu, angeben zu müssen, welche Notiz durchsucht werden soll.
Trenne innerhalb der Notiz die Quellen nach Kategorie, z. B. „Meeting-Prompts“ oder „Aufgaben-Prompts“.
Registrierungsformat: Immer das „3-Teile-Set“ verwenden
Das ist der Schlüssel zu einer funktionalen Bibliothek. Liste sie nicht einfach auf, sondern verwende für jeden dieses Format:
[Titel] Name des Prompts [Anwendungsfall] Wann er verwendet wird (der Leitfaden für die Auswahl) [Prompt] Der eigentliche Text zum Kopieren und Einfügen
Der [Anwendungsfall] ist entscheidend. Er hilft der KI zu entscheiden, welcher Prompt zu deiner Anfrage passt. Sei spezifisch, wie „Bei der Analyse von Wettbewerbern in sozialen Netzwerken“ oder „Bei der Bearbeitung einer abgelehnten Verkaufspräsentation“.
Drei Wege, Prompts zu sammeln
- Deine „perfekten Prompts“: Registriere Prompts, die du verwendet hast und die gut funktioniert haben.
- Schnelle Recherche: Nutze die Recherchefunktion von NotebookLM, um online qualitativ hochwertige Prompts zu finden.
- KI-Massenproduktion: Bitte die KI, 10 Prompts für eine Kategorie mit diesem Prompt zu generieren:
Du bist ein Experte für Prompt-Engineering. Erstelle 10 praktische Prompts für die Kategorie „(Kategoriename)“. Verwende dieses Format: [Titel] [Anwendungsfall] [Prompt] Stelle sicher, dass sie eine breite Palette von Aufgaben abdecken und Rolle, Prämisse und Ausgabeformat enthalten.
Kapitel 3: Gemini verbinden, um den „besten Prompt vorzuschlagen“
Jetzt stellen wir einen „Bibliothekar“ ein. Indem du deine Bibliothek mit Gemini verknüpfst, gibst du nur ein Thema vor, und Gemini wählt den besten Prompt für dich aus.
- Öffne Gemini (Webversion).
- Klicke auf die „+“-Schaltfläche im Eingabefeld.
- Wähle „NotebookLM“ aus.
- Wähle deine „Prompt-Bibliothek“-Notiz aus.
Verwende nun diesen „Bibliothekar-Prompt“:
Du bist der „Bibliothekar“ meiner Prompt-Bibliothek. Ich gebe dir ein Thema vor. Wähle die 3 am besten geeignetsten Prompts aus der Bibliothek aus und präsentiere sie als: 1. Titel, 2. Warum er passt, 3. Prompt-Text. Wenn es keine perfekte Übereinstimmung gibt, schlage den nächstgelegenen und eine verfeinerte Version vor.
Wenn du jetzt sagst „Ich möchte die Social-Media-Präsenz von Wettbewerbern analysieren“, wird der Bibliothekar drei Optionen präsentieren. Du wählst einfach eine aus. Du kannst Gemini sogar sagen: „Verfeinere Option 1 für Wettbewerber X und führe sie aus“, und es wird die Arbeit für dich erledigen.
Kapitel 4: [Fortgeschritten] Der Prompt-Concierge
Um es noch schneller zu machen, nutze die Gem-Funktion von Gemini. Erstelle eine benutzerdefinierte Gem, verknüpfe deine NotebookLM-Bibliothek als „Wissen“ und gib ihr die Anweisung, immer als dein „Prompt-Concierge“ zu agieren. Auf diese Weise musst du nicht jedes Mal die Notiz verknüpfen oder den Bibliothekar-Prompt senden. Öffne einfach die Gem und nenne deine Aufgabe.
Fazit: Sich nie wieder Gedanken um Prompts machen
Prompts sind nichts mehr, was man schreibt oder sucht; sie sind etwas, das man auswählt. Beginne noch heute damit, nur 10 Prompts für deine häufigste Aufgabe zu registrieren. Sobald du die Leichtigkeit spürst, den perfekten Prompt nur durch die Nennung eines Themas zu erhalten, wirst du nie wieder zurückgehen.
