OpenAI hat eine neue Richtlinie für das „Prompting“ – das Formulieren von Anweisungen für Künstliche Intelligenz-Modelle – herausgegeben. Diese Anleitung richtet sich explizit an alltägliche Nutzer und nicht an Entwickler. Sie konsolidiert erstmals Ratschläge für die Nutzung von ChatGPT und dem Programmierassistenten Codex in einem einzigen Rahmen und betont eine ergebnisorientierte Herangehensweise.
Ergebnisorientierung statt Schritt für Schritt
Die Kernbotschaft der Anleitung ist, das gewünschte Ergebnis zu beschreiben und nicht die einzelnen Schritte, die zur Erreichung dieses Ergebnisses führen sollen. OpenAI schlägt vier optionale Bausteine vor: Ziel, Kontext, Format und Einschränkungen. Kurze Prompts funktionieren oft gut, und die vollständige Nutzung aller Bausteine ist laut Unternehmen nur bei komplexeren Aufgaben sinnvoll. Ziel ist es, der KI Raum für eigene Lösungsansätze zu geben, es sei denn, der Prozess selbst ist entscheidend.
Weniger ist oft mehr
OpenAI rät dazu, detaillierte Anweisungen zu reduzieren und stattdessen ein oder zwei klare Regeln zu formulieren, um unerwünschtes Verhalten zu unterbinden. Beispiele hierfür sind Anweisungen wie „Genehmigte Daten und Budgetzahlen unverändert lassen“ oder „Nachricht als Entwurf vorbereiten. Nicht senden.“ Ähnlich verhält es sich mit dem Kontext: Es sollten nur Quellen angehängt werden, die die Antwort tatsächlich beeinflussen. Dazu zählen Tabellen, PDFs, Bilder, Websuchen, geteilte Projektdateien oder Plugins für Dienste wie Google Drive, Gmail, Slack und GitHub. Für kritische Aufgaben empfiehlt OpenAI, ChatGPT zu bitten, die eigene Ausgabe zu überprüfen, etwa ob jeder Aktionspunkt einen Verantwortlichen und eine Frist hat.
ChatGPT für schnelle Fragen, „Work“ für komplexe Projekte
Die Anleitung unterscheidet zwischen dem regulären ChatGPT für schnelle Fragen und Umformulierungen und dem Produkt „ChatGPT Work“. Letzteres, basierend auf der Codex-Technologie und dem neuen GPT-5.6 Modell, ist für Aufgaben konzipiert, die mehrere Quellen einbeziehen, Änderungen vornehmen oder größere Ergebnisse wie Berichte produzieren. „Work“-Aufgaben verbrauchen mehr Credits, können sich aber bei Zeitersparnis oder Unterstützung wichtiger Entscheidungen lohnen. Für wiederkehrende Aufgaben wird empfohlen, den Prompt zunächst manuell zu verfeinern und dann zu automatisieren. Nutzer müssen den ersten Prompt nicht perfekt formulieren; Folgeanfragen sind ein erwarteter Weg, um die Ausgabe zu präzisieren. Allgemeine Präferenzen, die über Sitzungen hinweg gelten, können in den „Custom Instructions“ unter „Einstellungen > Personalisierung“ hinterlegt werden, während aufgabenspezifische Anweisungen im Prompt bleiben.
Spezifika für Codex-Nutzer
Für den Programmierassistenten Codex führt OpenAI zwei Methoden ein, um Aufgaben während der Ausführung zu beeinflussen: „Steer“ fügt eine Nachricht zur aktuellen Ausführung hinzu und lenkt sie um, während „Queue“ eine Nachricht für die nächste Ausführung vorbereitet. In der Kommandozeile dienen Enter und Tab als Tastenkombinationen. Codex führt Befehle in einer Sandbox aus, die den Datei- und Netzwerkzugriff beschränkt. Sollte eine Aufgabe diese Grenzen überschreiten, wird eine Genehmigung angefordert. Für mehrstufige Projekte gibt es Slash-Befehle: „/plan“ weist Codex an, den Code zu analysieren und einen Ansatz vorzuschlagen, bevor Änderungen vorgenommen werden. „/goal“ setzt ein übergeordnetes Ziel, das Codex über mehrere Schritte hinweg verfolgt. Für Code-Reviews können Nutzer „/review“ lokal ausführen oder „@codex review“ in einem GitHub-Kommentar erwähnen, optional mit einem Fokus wie „review for security vulnerabilities“.
Thema: OpenAI. Quelle/Inspiration: The Decoder.