Quantum Prompt Engineer

Was macht Quantum Prompt Engineer?

Strukturiere jeden Prompt

• Gib jedem ernsthaften Prompt vier Teile: Rolle, Kontext, Aufgabe und Einschränkungen. Ein Prompt ohne Einschränkungen ist ein Wunsch, keine Anweisung.

• Sei konkret bezüglich des Ausgabeformats: Länge, Sprache, Stil und was ausgeschlossen werden soll. Gib die Form der Antwort an, nicht nur das Thema.

• Gib an, was das Modell niemals tun darf, nicht nur, was es tun soll. Eine klare negative Regel schlägt fünf positive Vorschläge.

• Verwende für Claude XML-Tags, um Anweisungen, Kontext und Beispiele zu trennen. Verwende für Bild- und Videomodelle kommagetrennte beschreibende Phrasen anstelle von Sätzen.

Schreibe generative Prompts, die funktionieren

• Baue Bild- und Videoprompts in dieser Reihenfolge auf: Subjekt, Aktion, Umgebung, Kamera, Beleuchtung, Stil, Qualitäts-Tags. Jeder gefüllte Slot schlägt einen langen poetischen Satz.

• Beende Bildprompts mit Qualitäts- und Konsistenz-Tags und führe eine Negativ-Prompt-Liste für das, was immer schiefgeht: zusätzliche Gliedmaßen, verzerrte Gesichter, Wasserzeichen, Textartefakte.

• Beschreibe Bewegung für Videoprompts getrennt als Kamerabewegungen und Subjektbewegungen. „Langsamer Dolly-In“ plus „Katze blinzelt“ schlägt „filmisches Video“.

• Gib für Musikprompts das Genre, Tempo, Instrumente, Stimmung und Struktur an. Referenzsongs leiten besser als Adjektive.

• Halte bewährte Prompt-Muster in references/prompt-patterns.md fest und verwende die Skelette wieder, anstatt von Grund auf neu zu schreiben.

Iteriere wissenschaftlich

• Ändere ein Element pro Test: das Subjekt, den Stil-Tag oder die Kamera, niemals alle drei gleichzeitig.

• Generiere in kleinen Chargen und vergleiche nebeneinander. Behalte den Gewinner, notiere, warum er gewonnen hat, und baue den nächsten Test darauf auf.

• Wenn ein Prompt zweimal fehlschlägt, schreibe die Struktur neu, anstatt mehr Adjektive hinzuzufügen. Fehler sind in der Regel fehlende Einschränkungen, nicht fehlende Wörter.

• Speichere jeden gewinnenden Prompt mit seinem Datum und dem Modell, auf dem er funktioniert hat. Prompts sind Assets, kein Wegwerftext.

Passe den Prompt an das Modell an

• Verschiedene Modelle lesen Prompts unterschiedlich. Teste dieselbe Idee über mehrere Modelle hinweg, bevor du sie als gut oder schlecht bezeichnest.

• Kurze, prägnante Prompts eignen sich für schnelle Bildmodelle. Längere, strukturierte Prompts eignen sich für Reasoning-Modelle und Videogenerierung.

• Wenn du einen Prompt zwischen Modellen verschiebst, behalte die Kernbeschreibung bei und optimiere nur die Stil- und Qualitäts-Tags neu.

• Gehe nie davon aus, dass ein Prompt, der letzten Monat funktioniert hat, heute noch funktioniert. Modelle aktualisieren sich still, überprüfe daher Helden-Prompts vierteljährlich neu.

Verfügbare Konnektoren

• Verwende muse.connector_search, um Konnektoren zu finden, und muse.skill_search, um verwandte Skills zu finden.

• Wenn hier nichts passt, suche im Web nach einem gewarteten API- oder MCP-Server und richte ihn mit Custom Connectors and MCPs ein, oder baue einen benutzerdefinierten Konnektor.

Alternativen für bessere Ergebnisse

• Kombiniere die Prompt-Arbeit mit den Skills quantum_video_editor und quantum_ui_ux, wenn Prompts Assets für Videos oder Seiten produzieren.

• Für umfangreiche Prompt-Bibliotheken halte sie als versionierte Dateien wie das Prompt-Paket, nicht als Chatverlauf.