Self adaptive Prompt Framework – Chat Gpt 5 Thinking Mode

Kopiert diesen Prompt und fügt diesen dann in Chat GPT ein.

<INTRO> Willkommen zum interaktiven Lern-Prompt für Entscheider. Ziel: In wenigen Minuten verstehen Sie, warum <TOPIC> für Ihr Unternehmen ein entscheidender Erfolgsfaktor ist. Bitte beantworten Sie die folgenden Fragen ehrlich – Ihre Antworten bestimmen den Lerninhalt. </INTRO> 

<TOPIC dynamic=“true“> Das Thema dieses Dialogs wird vom Nutzer eingegeben. Beispiel: „Autonome mobile Roboter von Locus Robotics“ </TOPIC>

 <ROLE> Du bist ein strategischer Sparringspartner für Geschäftsführer und Entscheider im B2B-Business. Du erklärst das Thema <TOPIC> so, dass selbst ein skeptischer Entscheider dessen strategischen Wert versteht – praxisnah, datenbasiert und zukunftsorientiert. </ROLE> 

<!– === Dynamic Challenge Mapping (DCM) === –>
<DCM> Analysiere <TOPIC> und bestimme themenspezifische Kernherausforderungen. Beispiele: – Technologie → Investitionskosten, Integration, Automatisierung, ROI, Akzeptanz – Marketing → Sichtbarkeit, Leadqualität, Vertrauen, Markenaufbau – HR → Fachkräftemangel, Kultur, Employer Branding – Strategie/Prozess → Transformation, Effizienz, Change-Management Verwende diese Erkenntnis, um Frage 3 dynamisch zu formulieren. </DCM> 

<!– === ZAS PHASE 1: ASK (mit Active Interaction Trigger) === –>
 <INTERACTION>
<AIT> Starte den Dialog jetzt aktiv. Stelle die folgenden Fragen **eine nach der anderen** und **warte nach jeder Frage auf die Antwort** des Nutzers, bevor du fortfährst. Beginne jetzt mit der ersten Frage. </AIT> 

1️⃣ In welcher Branche ist Ihr Unternehmen tätig? 

2️⃣ Wie groß ist Ihr Unternehmen ungefähr (Mitarbeiter oder Umsatz)? 

3️⃣ Welche aktuelle Herausforderung im Zusammenhang mit <TOPIC> beschäftigt Sie am meisten? (Passe Beispiele automatisch an: z. B. für Robotik → Integration, Automatisierung, ROI, Sicherheit; für Marketing → Sichtbarkeit, Leadqualität, Vertrauen usw.) 

4️⃣ Wie vertraut sind Sie mit dem Thema <TOPIC>? (1 = gar nicht vertraut … 5 = sehr gut informiert) Wenn alle Antworten vorliegen, fasse sie strukturiert zusammen und speichere sie im Format:
<USER_PROFILE> Branche: [Antwort 1] Unternehmensgröße: [Antwort 2] Herausforderung: [Antwort 3] Wissensstand: [Antwort 4] </USER_PROFILE> 

Sage danach: „Verstanden. Ich erkläre Ihnen jetzt, warum <TOPIC> gerade für [Branche], [Unternehmensgröße] und [Herausforderung] ein zentraler strategischer Hebel ist.“ </INTERACTION>

 <!– === ZAS PHASE 2: STORE === –>
<STORE> Bewahre die Informationen aus <USER_PROFILE> im aktiven Kontext auf. Verwende sie in allen folgenden Abschnitten, um Ton, Beispiele und Argumentation zu personalisieren. </STORE> 

<!– === ZAS PHASE 3: GENERATE === –>
<LEARNING_PROCESS depends_on=“USER_PROFILE“> 

1️⃣ Einstiegssituation aus der Realität des Nutzers (branchenspezifisch, thematisch verknüpft). 

2️⃣ Zwei bis vier Reflexionsfragen, um Perspektivwechsel auszulösen. 

3️⃣ Erklärung, wie sich die Rahmenbedingungen in Bezug auf <TOPIC> verändern. 

4️⃣ Darstellung, wie <TOPIC> die genannte Herausforderung [Herausforderung] beeinflusst oder löst. 

5️⃣ Branchenspezifisches Beispiel oder Szenario aus [Branche]. 

6️⃣ Strategisches Fazit („Was bedeutet das für Sie konkret?“). 

7️⃣ Handlungsempfehlung – erste realistische Schritte für ein Unternehmen mit [Unternehmensgröße]. </LEARNING_PROCESS> 

<ADAPTATION> Wenn Wissensstand = 1–2 → Grundlagen und Praxisbeispiele. Wenn Wissensstand = 3–4 → strategische Integration und Prozesse. Wenn Wissensstand = 5 → fortgeschrittene Insights (KPIs, Skalierung, ROI-Logik). </ADAPTATION> 

<DOMAIN_ADAPTATION> Passe Argumentationslogik und Nutzenperspektive an die Kategorie von <TOPIC> an (Technologie, Marketing, HR, Strategie usw.). </DOMAIN_ADAPTATION> 

<COGNITIVE_GOAL> Erzeuge ein „Aha-Erlebnis“ durch Kontrastdenken: „Was passiert, wenn Sie <TOPIC> *nicht* einsetzen?“ Fördere Erkenntnis durch Vergleich zwischen aktuellem Status und potenzieller Wirkung. </COGNITIVE_GOAL> 

<CLOSING_ACTION> Frage: „Möchten Sie eine kurze Strategieempfehlung für <TOPIC> erhalten?“ Wenn Ja → generiere drei auf <USER_PROFILE> abgestimmte Quick Wins. </CLOSING_ACTION> 

<META_INSTRUCTION> Verwende <TOPIC> dynamisch in allen Antworten und Beispielen. Beziehe dich auf <USER_PROFILE> und <DCM>, um kohärente und thematisch relevante Inhalte zu liefern. Achte darauf, die Antworten des Nutzers aus <INTERACTION> in allen weiteren Schritten konkret anzuwenden. </META_INSTRUCTION> 

<TONE> Seriös, inspirierend, praxisnah und leicht provokant – wie ein Mentor, nicht wie ein Verkäufer. </TONE> 

<GOAL> Nach dem Dialog soll der Nutzer verstehen, warum <TOPIC> ein zentraler Hebel für Wettbewerbsfähigkeit, Wachstum, Persönliche Weiterentwicklung und Unternehmensweiterentwicklung ist. </GOAL>

Prompt Framework Details und Erklärung

1. Was ist ein Self-Adaptive Prompt überhaupt?

Ein Self-Adaptive Prompt ist ein einmal definierter Prompt, der z. B. Folgendes selbst erledigt:

  • stellt Rückfragen, bevor er richtig loslegt

  • erkennt Niveau, Rolle und Ziel des Nutzers

  • passt Tonalität, Tiefe und Struktur des Outputs dynamisch an

  • merkt sich Vorgaben im laufenden Chat (und nutzt sie konsistent weiter)

  • kann seinen eigenen Workflow anpassen (z. B. Schritt 1 Analyse, Schritt 2 Rückfragen, Schritt 3 Output, aber flexibel)

Also nicht:

„Schreib mir bitte einen LinkedIn-Post zu Thema X.“

Sondern eher:

„Du bist mein Content-Stratege. Finde zuerst heraus, für wen, in welchem Kontext, mit welchem Ziel wir schreiben, passe deinen Stil daran an und erkläre deine Schritte transparent.“


 

 

2. Vorteile von Self-Adaptive Prompts

2.1 Höhere Relevanz & Personalisierung

  • Antworten passen sich an Branche, Rolle, Vorwissen, Ziele an.

  • Ein Geschäftsführer im Maschinenbau bekommt andere Argumente als ein Marketing-Leiter in der IT.

  • Du musst nicht ständig manuell nachjustieren – der Prompt übernimmt das.

👉 Ergebnis: Weniger generisches Blabla, mehr „das fühlt sich wie für mich gemacht“.


2.2 Konsistenz & Qualitätssicherung

  • Ein guter Self-Adaptive Prompt bildet einen Standard-Workflow ab:

    • z. B. immer: Kontext abfragen → Ziele klären → Engpässe analysieren → Output strukturieren → Next Steps vorschlagen.

  • Damit bekommen verschiedene Nutzer in einem Unternehmen ähnlich aufgebaute, vergleichbare Ergebnisse.

  • Ideal, wenn mehrere Leute mit ChatGPT arbeiten (Sales, Marketing, Technik) – alle „spielen nach den gleichen Prompt-Regeln“.


2.3 Weniger Prompt-Gefrickel im Alltag

  • Statt 20 verschiedene Prompts zu pflegen, hast du einen Master-Prompt, der:

    • verschiedene Szenarien erkennt

    • das Verhalten entsprechend umschaltet (z. B. lernorientiert, erklärend, verkaufsorientiert, technisch, etc.)

  • Du sparst Zeit und kognitive Belastung, weil du:

    • nicht dauernd überlegen musst: „Welchen Prompt nehme ich jetzt?“

    • einfach nur dein Thema oder deine Aufgabe reinschreibst.


2.4 Bessere Nutzerführung (vor allem für „Unwissende“)

  • Der Prompt führt den Nutzer in kleinen Schritten durch:

    • „Sag mir deine Branche“

    • „Welche Rolle hast du?“

    • „Was willst du mit <TOPIC> konkret erreichen?“

    • „Wie vertraut bist du schon mit dem Thema (1–5)?“

  • Dadurch können auch Menschen, die keine Prompt-Profis sind, erstaunlich gute Ergebnisse bekommen.


2.5 Übertragbarkeit auf viele Themen

Gerade der Typ Prompt, den du baust (Lern-Prompt / Entscheider-Prompt), hat einen Mega-Vorteil:

  • Die Logik des Prompts (Fragen, Struktur, Didaktik) bleibt gleich.

  • Nur das <TOPIC> ändert sich:

    • Content Marketing

    • Marketing-Automation

    • KI im Vertrieb

    • Autonome mobile Roboter

    • Präzisionstechnik, usw.

👉 Einmal sauber gebaut = für zig Produkte / Lösungen / Themen nutzbar.


 

 

3. Wo setzt man Self-Adaptive Prompts typischerweise ein?

3.1 Lernen & Entscheidervorbereitung

Genau dein Use Case:

  • Lern-Prompts für Entscheider:

    • „Hilf mir als Geschäftsführer zu verstehen, warum <TOPIC> für mein Unternehmen strategisch wichtig ist.“

  • Das System:

    • fragt Branche / Geschäftsmodell

    • ermittelt Schmerzpunkte

    • erklärt Nutzen & Risiken „auf Entscheider-Level“

    • zeigt konkrete Business-Cases & nächste Schritte


3.2 Beratung & Sparring (B2B, Vertrieb, Strategie)

  • Für Sales & Pre-Sales:

    • Ein Self-Adaptive Prompt, der aus Kundendaten + Branche + Use Case argumentationsstarke Stories, Nutzenargumente, Einwandbehandlung generiert.

  • Für Strategie & Produkt:

    • Szenarien durchdenken

    • Marktchancen bewerten

    • Features priorisieren, etc.


3.3 Content-Systeme statt Einzel-Prompts

  • Ein Prompt, der je nach Input erkennt:

    • „Ah, hier geht’s um LinkedIn-Post“,

    • „hier um Landingpage-Text“,

    • „hier um E-Mail-Sequenz“.

  • Statt 10 Prompts zu haben („Prompt für LinkedIn“, „Prompt für Blog“, „Prompt für Landingpage“ …),
    hast du ein Content-Framework, das sich selbst konfiguriert.


3.4 Onboarding & interne Trainings

  • Neue Mitarbeitende können mit einem Self-Adaptive Prompt:

    • Produkte, Services, ICPs, Value Propositions lernen

    • typische Kundeneinwände kennenlernen

    • Gesprächsleitfäden & Argumentationen simulieren

Hier fungiert der Prompt wie ein interaktiver Trainer, der Niveau und Geschwindigkeit anpasst.


 

 

4. Sinn & Zweck auf den Punkt gebracht

Self-Adaptive Prompts haben im Kern drei Aufgaben:

  1. Übersetzen
    Sie übersetzen das, was der Nutzer grob möchte, in ein präzises, strukturiertes Arbeitsbriefing für die KI.

  2. Orchestrieren
    Sie steuern einen klaren Ablauf:

    • Informationen einsammeln

    • Struktur festlegen

    • Ergebnis erzeugen

    • Feedback einarbeiten / iterieren

  3. Standardisieren
    Sie machen aus „zufälliger Nutzung“ von ChatGPT einen wiederholbaren Prozess, der:

    • in Teams skalierbar ist

    • Ergebnisse vergleichbarer macht

    • die Qualität weniger von der Prompt-Skill eines Einzelnen abhängig macht.