Systemprompt-Generator
Strukturierten Systemprompt für ChatGPT, Claude oder Gemini erstellen: Rolle, Kontext, Anweisungen, Format und Regeln, als Markdown oder XML. Kostenlos.
Ihre Eingaben bleiben in Ihrem Browser – nichts wird an unsere Server gesendet.
Der Systemprompt legt fest, wie sich ein KI-Modell über ein ganzes Gespräch oder eine ganze Anwendung verhält: wer es ist, was es weiß, was es tun und was es nie tun soll. Ein vager Prompt in einem Absatz führt zu uneinheitlichen Antworten. Dieser Generator führt Sie durch die fünf entscheidenden Teile und setzt daraus einen sauberen Prompt zusammen, den Sie in ChatGPT, Claude, Gemini oder eine API-Anfrage einfügen können.
So verwenden Sie den Systemprompt-Generator
- Füllen Sie die Rolle aus: Wer ist das Modell und mit wem spricht es?
- Ergänzen Sie Kontext (was das Modell nicht erraten kann), Anweisungen (die Schritte), das Ausgabeformat und Einschränkungen. Leere Felder werden weggelassen.
- Wählen Sie die Struktur: Markdown-Überschriften oder XML-Tags.
- Kopieren Sie den Prompt oder nutzen Sie Als JSON kopieren für eine fertige
{"role": "system", …}-Nachricht für die API. Die Token-Zahl zeigt, wie viel der Prompt in jeder Anfrage belegt.
Was einen guten Systemprompt ausmacht
Gute Systemprompts sind konkret. „Du bist ein hilfreicher Assistent“ sagt dem Modell fast nichts; „Du bist der Support einer Buchhaltungs-App für Selbstständige und kleine Betriebe und sprichst mit Menschen, die keine Buchhalter sind“ gibt Wortschatz, Ton und Annahmen vor. Beim Kontext gilt dasselbe: Nennen Sie die Fakten, die das Modell nicht ableiten kann, etwa die Grenzen Ihres Produkts oder Ihre Zielgruppe.
Formulieren Sie Anweisungen als Schritte oder überprüfbare Regeln und sagen Sie, was in schwierigen Fällen zu tun ist (fehlende Daten, themenfremde Fragen, Anfragen, die abzulehnen sind). Beschreiben Sie das Ausgabeformat konkret, bei strengen Formaten mit Beispiel. Erklären Sie, warum eine Einschränkung gilt – Modelle halten Regeln zuverlässiger ein, wenn sie den Grund kennen.
Struktur hilft dem Modell, Anweisungen von Daten zu unterscheiden. Markdown-Überschriften sind gut lesbar; XML-Tags wie <instructions> und <context> machen die Grenzen eindeutig, was Anthropic für Claude empfiehlt und auch bei anderen Modellen gut funktioniert. Halten Sie die Tag-Namen englisch und einheitlich und verweisen Sie in den Anweisungen namentlich darauf.
Jedes Token des Systemprompts wird mit jeder Anfrage gesendet. Ein langer Prompt kostet also bei jedem Aufruf Geld. Behalten Sie, was das Verhalten des Modells ändert, und streichen Sie den Rest.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Systemprompt und Nutzerprompt?
Der Systemprompt legt dauerhafte Regeln für das ganze Gespräch fest und wird meist vom Entwickler geschrieben. Nutzerprompts sind die einzelnen Nachrichten. Modelle gewichten Systemanweisungen höher; Rolle, Regeln und Format gehören daher in den Systemprompt, die eigentliche Anfrage in die Nutzernachricht.
Markdown-Überschriften oder XML-Tags?
Beides funktioniert. XML-Tags machen die Grenzen zwischen Abschnitten eindeutig, was bei langen Dokumenten oder Beispielen im Prompt hilft; Anthropic empfiehlt sie für Claude. Markdown ist für Menschen leichter zu lesen und zu bearbeiten. Entscheiden Sie sich für eine Variante und bleiben Sie dabei.
Warum bleiben die XML-Tag-Namen englisch?
Tag-Namen sind Bezeichner, auf die sich Modell und Code beziehen. Stabile englische Namen vermeiden Verwechslungen. Der Inhalt innerhalb der Tags kann in jeder Sprache sein.
Wie lang sollte ein Systemprompt sein?
So lang wie nötig, nicht länger. Jedes Token wird mit jeder Anfrage gesendet und kostet Geld und Zeit. Beginnen Sie kurz, testen Sie mit echten Eingaben und ergänzen Sie Anweisungen nur dort, wo das Modell Fehler macht.
Wird mein Prompt gespeichert?
Nein. Der Prompt wird in Ihrem Browser zusammengesetzt und gezählt. Nichts von dem, was Sie eingeben, wird an unsere Server gesendet.