Claude-Prompt-Generator

Claude ist nicht ChatGPT mit anderem Logo. Es liest lange Eingaben anders, es reagiert auf Struktur wie kaum ein anderes Modell, und es folgt einem gut organisierten Briefing beinahe wörtlich. Genau darin liegt der Haken: Ein vager Prompt bekommt eine vage Antwort, ein schlampiger eine selbstbewusst falsche. Dieser kostenlose Claude-Prompt-Generator auf GetEasyPrompt nimmt deine grobe Idee und baut sie in die Form um, die Claude gut liest – Rolle, Kontext, Aufgabe, Vorgaben und Ausgabeformat, in dieser Reihenfolge. Alles läuft in deinem Browser. Nichts wird hochgeladen, es gibt kein Konto und keine Nutzungsgrenze.

Was dieser Claude-Prompt-Generator tatsächlich tut

Du fügst eine hingeworfene Anfrage ein. Das Tool – dieselbe Prompt-Optimierer-Engine, die den Rest der Seite antreibt, hier auf Claude voreingestellt – baut daraus ein strukturiertes Briefing. Es ergänzt, was alle vergessen: wer Claude für diese Aufgabe sein soll, wer die Zielgruppe ist, wie „fertig“ aussieht und was wegbleiben soll. Danach kopierst du das Ergebnis nach claude.ai, in die Claude-Desktop-App oder in die API.

Das Claude-Preset unterscheidet sich in mehreren Punkten von der ChatGPT-Variante. Es setzt stärker auf klare Abschnitte, schlägt XML-Tags vor, sobald dein Prompt eingefügtes Material enthält, und stellt Referenzdokumente vor die Anweisung statt dahinter. Wenn du lieber einen modellneutralen Startpunkt willst, liefert der allgemeine KI-Prompt-Generator etwas, das überall vernünftig funktioniert.

Claude belohnt sichtbare Struktur

Die meisten Modelle ertragen eine Textwand. Claude erträgt Struktur nicht nur – es nutzt sie. Gib ihm beschriftete Abschnitte, und es respektiert die Grenzen dazwischen: Es behandelt deine Vorgaben als Vorgaben und nicht als Vorschläge, und es mischt deine Beispieldaten nicht mehr in die Antwort.

Ein brauchbares Grundgerüst:

• Rolle – welche Expertise Claude einbringen soll
• Kontext – für wen das ist, was schon existiert, was auf dem Spiel steht
• Aufgabe – eine klare Anweisung, formuliert als Verb
• Vorgaben – Länge, Ton, was zu vermeiden ist, was nicht verhandelbar ist
• Ausgabeformat – Stichpunkte, Tabelle, JSON, fünf Absätze, was auch immer du wirklich brauchst

Das ist der ganze Trick, er ist langweilig, und er funktioniert.

Trenne Daten von Befehlen mit XML-Tags

Das ist die Claude-spezifischste Technik überhaupt, und Anthropic empfiehlt sie in der offiziellen Prompt-Engineering-Dokumentation direkt. Wenn dein Prompt Material enthält, an dem Claude *arbeiten* soll – ein Transkript, einen Vertrag, einen E-Mail-Verlauf, den Text eines Wettbewerbers –, pack es in Tags, damit die Grenze unmissverständlich ist.

Ohne Tags kann ein Dokument, in dem zufällig „fass das in drei Punkten zusammen“ steht, deine eigentliche Anweisung kapern. Mit Tags weiß Claude, welcher Text der Befehl ist und welcher die Nutzlast.

Die Tag-Namen erfindest du selbst – <example>, <draft>, <style_guide>, <previous_version> funktionieren alle. Konsistenz zählt mehr als die konkreten Wörter. Wenn du im Prompt <document> benutzt, sprich in deiner Anweisung auch von „dem Dokument“ und nicht von „dem Text oben“.

Lange Dokumente gehören vor die Frage

Die Reihenfolge zählt bei Claude mehr, als die meisten erwarten. Bei langen Eingaben gehört das Referenzmaterial nach oben und die eigentliche Frage ans Ende. Anthropics eigene Empfehlung ist an diesem Punkt eindeutig, sobald ein Dokument etwa 20.000 Wörter überschreitet, und der Effekt lässt sich leicht nachstellen: Dasselbe Dokument mit der Frage am Schluss liefert spürbar bessere Trefferquoten als dieselbe Frage vorneweg.

Die praktische Regel: erst das Dokument, dann die Anweisung. Bei mehreren Dokumenten taggst du jedes und gibst ihm eine kurze Kennung, damit du später darauf verweisen kannst („vergleiche die Preise in <doc_a> mit denen in <doc_b>“).

Das Kontextfenster ist groß – nutz es bewusst

Aktuelle Claude-Modelle tragen sehr große Kontextfenster – Hunderttausende Tokens bei Haiku und bis zu einer Million in den Opus- und Sonnet-Stufen. Du kannst also ein ganzes Code-Verzeichnis, ein komplettes Vertragswerk oder ein Jahr Besprechungsnotizen einfügen und quer darüber Fragen stellen.

Groß heißt aber nicht sorglos. Zwei Gewohnheiten halten die Qualität oben:

• Gib Claude einen Grund, sich für jedes Dokument zu interessieren. Eine Zeile über jedem getaggten Block („das ist die veraltete Fassung“) ist mehr wert als weitere 5.000 Wörter Rohtext.
• Eine Frage pro Runde. Langer Kontext plus fünfteilige Sammelfrage ist genau der Punkt, an dem Antworten dünn werden. Zerleg sie.

Wenn du viel einfügst und wissen willst, wie viel du tatsächlich schickst, liefert dir der Token-Zähler vorab eine schnelle Schätzung.

System-Prompts und Projekte

Rolle und Dauerregeln gehören nicht in jede Nachricht. Leg sie einmal in einen System-Prompt (API) oder in die Projekt- und Custom-Anweisungen (claude.ai) und halte die Prompts pro Nachricht kurz und aufgabenbezogen.

Gutes System-Prompt-Material: die Persona, die Zielgruppe, der Hausstil, harte Vorgaben und was Claude tun soll, wenn es etwas nicht weiß. Schlechtes System-Prompt-Material: die konkrete Aufgabe dieser Woche. Unser System-Prompt-Generator baut so etwas aus einer kurzen Beschreibung, und der Guide zu System-Prompts erklärt, was in welche Ebene gehört.

Lass Claude erst denken – und sag klar, was du willst

Bei allem, was Analyse, Vergleich oder mehrstufiges Denken erfordert, fordere die Begründung vor dem Ergebnis an. Eine Zeile reicht:

Und dann sei direkt. Claude folgt positiven Anweisungen („schreib in kurzen Aussagesätzen“) deutlich zuverlässiger als negativen („sei nicht so wortreich“). Sag, was du willst, statt zu beschreiben, was du vermeiden möchtest. Brauchst du maschinenlesbare Ausgabe, bitte nicht höflich um JSON – gib das Schema vor, und genau das erledigt der JSON-Prompt-Builder für dich.

Wo sich das auszahlt

Drei Aufgaben, bei denen ein strukturierter Claude-Prompt einen beiläufigen mit Abstand schlägt:

• Analyse langer Dokumente. Verträge, Studien, Akten, Support-Ticket-Exporte. Tagg das Dokument, stell eine präzise Frage und verlange Belegstellen aus der Quelle.
• Schreiben und Umschreiben. Gib Claude die Zielgruppe, die Vorgaben und ein Beispiel der Stimme, die du willst. Das Beispiel leistet mehr als drei Absätze voller Adjektive.
• Code-Review. Füg den Diff in <diff>-Tags ein, die umliegende Datei in <context>, und lass dir die Probleme nach Schweregrad sortiert samt einzeiligem Fix ausgeben.

Wirf deine grobe Idee in den Generator oben und lies, was zurückkommt – die ergänzte Struktur ist die eigentliche Lektion. Ausführlicher wird es im Claude-Prompting-Guide, und Anthropics eigene Dokumentation ist eine Stunde Lesezeit wert.