Umschreib-Prompt-Generator
Erhalte einen präzisen Prompt, um jeden Text im gewünschten Ton umzuschreiben.

Läuft komplett in deinem Browser. Dein Text wird nie hochgeladen.
Umschreiben gehört zu den häufigsten KI-Aufgaben – und das Ergebnis hängt ganz davon ab, wie du fragst. Dieses Tool baut einen präzisen Umschreib-Prompt: Es legt den Zielton fest, weist das Modell an, Sinn und Fakten zu bewahren, und verlangt ein sauberes Ergebnis ohne Vorrede.
Füge deinen Text ein, wähl einen Ton und kopiere den Prompt in eine beliebige KI. Vorher-Nachher-Beispiele findest du in unserem Ratgeber zu häufigen Fehlern beim Prompting. Oder schärfe das Ergebnis mit dem Prompt-Optimierer nach.
So baust du einen Umschreib-Prompt
Füge deinen Text ein
Gib den Text ein, den du umwandeln möchtest – eine E-Mail, einen Absatz, eine Bio, was auch immer.
Wähle den Ton
Wähle einen Zielstil wie professionell, freundlich, prägnant oder überzeugend.
Kopieren und ausführen
Kopiere den erstellten Prompt in deine KI, um die umgeschriebene Version zu erhalten.
Die Anweisung ist die Obergrenze
Eine Überarbeitung ist nur so gut wie das Briefing dahinter. Gib einem Modell "mach das besser" und es rät — meistens länger, förmlicher, aufgefüllt mit Bindegewebe, das du nie bestellt hast. Das Modell versagt nicht. Es hat kein Ziel und greift deshalb auf den Durchschnitt von allem zurück, was es gesehen hat.
Alles, was eine Überarbeitung gut macht, steckt in der Anweisung. Vier Entscheidungen:
- Tonfall — wie der Text klingen soll.
- Treue — was sich nicht ändern darf.
- Form — wie lang, wie strukturiert.
- Lieferung — was zurückkommt, und sonst nichts.
Mach die explizit, und die Überarbeitung sitzt meist beim ersten Versuch. Der Guide zum Prompt-Schreiben wendet dieselbe Struktur auf das Erzeugen statt auf das Überarbeiten an.
Den Tonfall so benennen, dass das Modell etwas damit anfangen kann
"Professionell" ist kein Tonfall, das ist ein Moodboard. Es umfasst einen Schriftsatz, einen LinkedIn-Post und einen Krankenhaus-Entlassungsbrief, die nichts gemeinsam haben. Vage Tonfall-Etiketten sind die Hauptursache enttäuschender Überarbeitungen.
Benenne Verhalten statt Adjektive:
- Statt *freundlich*: "sprich den Leser mit du an, ein Gedanke pro Satz, keine Schachtelsätze".
- Statt *professionell*: "keine Ausrufezeichen, keine Weichmacher, führe jeden Absatz mit seiner Schlussfolgerung an".
- Statt *knapp*: "streiche jeden Satz ohne neue Information; Ziel sind 40 % weniger".
- Statt *selbstbewusst*: "entferne 'ich denke', 'vielleicht', 'es scheint'; formuliere Aussagen direkt".
Noch besser: zeig es. Füg zwei, drei Sätze ein, die schon richtig klingen, und sag "triff diese Stimme". Eine Kostprobe schlägt jede Adjektivliste, weshalb Few-Shot-Prompting hier gewinnt. Wenn du in einer Hausstimme schreibst, park diese Kostprobe in einem wiederverwendbaren System-Prompt, damit jede Überarbeitung von dort startet.
Fakten schützen, Länge steuern
Überarbeitungen driften. Zahlen werden gerundet, aus "bis zu 30 %" wird "30 %", und ein rechtlich tragender Vorbehalt verschwindet, weil er sich holprig las. Sagst du nichts, behandelt das Modell jedes Wort als verhandelbar.
Formuliere die Treue-Regeln direkt:
- Übernimm alle Zahlen, Daten, Namen und Einheiten exakt wie geschrieben.
- Füge keine Behauptungen, Beispiele oder Statistiken hinzu, die nicht in der Quelle stehen.
- Entferne keine Einschränkungen wie "ungefähr", "in den meisten Fällen", "kann".
- Ist etwas mehrdeutig, behalte die Originalformulierung, statt zu raten.
Die Länge braucht dieselbe Behandlung. "Kürzer" bringt dir 5 % weniger. Gib eine Zahl und eine Einheit an: "zwischen 90 und 120 Wörter", "höchstens drei Sätze". Spannen schlagen exakte Zahlen, weil das Modell sonst auffüllt, um die Vorgabe zu treffen. Prüf die Ausgabe mit dem Token-Zähler, wenn die Länge an einem harten Limit hängt.
Modelle stellen sich außerdem gern vor: "Klar! Hier ist eine überarbeitete Fassung:", dann der Text, dann "Sag Bescheid, wenn du Änderungen möchtest!". Wenn du in ein CMS einfügst, ist diese Verpackung Reibung. Riegle sie ab:
Briefings, die funktionieren, gehören in die Prompt-Bibliothek; schick neue durch den Analyzer, wenn du eine Anweisung für mehrdeutig hältst.
Für ein anderes Publikum überarbeiten
Tonfall und Publikum sind getrennte Regler. Du kannst förmlich für einen Fachmenschen schreiben oder förmlich für einen verunsicherten Erstkunden — das Vokabular ändert sich komplett.
Wenn sich das Publikum ändert, sag, wer es ist, was es weiß und was es als Nächstes tut:
Nenn das Leseniveau als Zahl oder Klassenstufe — "einfach" ist so rutschig wie "professionell". Sag auch, was mit Fachbegriffen passieren soll: erklären, ersetzen oder streichen. Das ergibt drei verschiedene Dokumente.
Vorher und nachher
Ein Quellabsatz, wie er in internen Dokumenten überall herumliegt:
Es sei angemerkt, dass die Nutzung des neuen Reporting-Dashboards mit dem heutigen Datum für sämtliche Anwender zur Verfügung gestellt wurde, und es wird davon ausgegangen, dass das vorgenannte Werkzeug eine Verbesserung der Effizienz des monatlichen Reporting-Prozesses um circa 25 % begünstigen wird, vorbehaltlich individueller Team-Arbeitsabläufe.
Briefing: direkter Ton, zweite Person, die 25 % und die Einschränkung behalten, unter 45 Wörtern, nur den Text zurückgeben.
Ergebnis:
Das neue Reporting-Dashboard ist ab heute für alle verfügbar. Es spart dir rund 25 % der Zeit für das Monats-Reporting, wobei die genaue Ersparnis davon abhängt, wie dein Team arbeitet.
Dreißig Wörter statt 56. Die 25 % haben überlebt, ebenso "circa" (jetzt "rund") und der Vorbehalt zum Arbeitsablauf — genau die zwei Dinge, die eine nachlässige Überarbeitung der Glätte opfert. Nichts wurde dazuerfunden.
Das ist der Test: Lies das Nachher, dann durchsuch das Vorher nach allem Tragenden, das verschwunden ist. Wenn du Entwürfe überarbeitest, die vom Modell stammen, kümmern sich der Optimizer und der Prompt-Generator um die Hälfte davor, und der Artikel zu Fehlern listet, was am häufigsten vergessen wird.
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