Google Prompt Engineering: Was wirklich universell ist
Braucht Gemini andere Prompts als ChatGPT oder Claude? Der Vergleich der offiziellen Leitfäden zeigt, was überall gilt und was tatsächlich unterschiedlich ist.
Wer „Google Prompt Engineering" sucht, will meistens eine von zwei Fragen beantwortet haben: Gibt es einen offiziellen Leitfaden für Gemini, und muss ich für Google anders formulieren als für ChatGPT oder Claude? Die kurze Antwort: Alle drei Anbieter veröffentlichen eigene Leitfäden, und die drei Leitfäden sagen in den Grundzügen fast dasselbe. Die Unterschiede liegen nicht im Prinzip, sondern in ein paar technischen Details.
Was in allen drei offiziellen Leitfäden gleich steht
OpenAI beschreibt in seinem Leitfaden zu Prompt Engineering und Anthropic in der Dokumentation zu Claude fast identische Grundregeln: Sei konkret statt vage, gib relevante Informationen direkt mit, zeig ein Beispiel für das gewünschte Format, und zerlege eine komplexe Aufgabe in kleinere Schritte. Google formuliert dieselben Grundsätze in der Gemini-Hilfe in eigenen Worten, kommt aber zum gleichen Ergebnis.
- Kontext mitgeben statt voraussetzen: Rohdaten, Beispiele oder Hintergrundinformationen direkt in den Prompt schreiben, nicht nur die Aufgabe nennen.
- Das Format vorgeben: Länge, Struktur, Tonfall — je genauer, desto weniger musst du danach umschreiben.
- Eine Aufgabe pro Prompt: Mehrere Anliegen in einer Nachricht führen bei jedem der drei Modelle zu Antworten, die eines davon vergessen.
Das ist der eigentliche Befund: Prompt Engineering ist größtenteils modellunabhängig. Wer einmal lernt, wie man eine Aufgabe konkret formuliert, kann dieselbe Technik bei ChatGPT, Claude oder Gemini anwenden. Was genau einen Prompt aus vier Teilen zusammensetzt, zeigt ChatGPT-Prompts an mehreren Beispielen, die sich 1:1 übertragen lassen.
Ein Beispiel von Anfang bis Ende
Nimm eine Aufgabe, die in jedem der drei Chat-Assistenten gleich funktioniert: eine Produktbeschreibung aus Stichpunkten schreiben. „Hier sind die Fakten: [Stichpunkte einfügen]. Schreib daraus eine Produktbeschreibung, maximal 80 Wörter, ohne etwas zu erfinden, das nicht in den Stichpunkten steht." Dieser Prompt liefert bei ChatGPT, Claude und Gemini ein vergleichbares Ergebnis — nicht wortgleich, aber in Qualität und Treffsicherheit ähnlich, weil alle drei auf dieselbe Eingabestruktur reagieren.
Der Unterschied zeigt sich erst, wenn du den Prompt vage lässt: „Schreib mir eine Produktbeschreibung." Dann füllt jedes Modell die fehlenden Angaben mit etwas Generischem — unterschiedlich generisch, aber gleich unbrauchbar. Die Lehre daraus ist nicht „Gemini braucht andere Prompts", sondern „ein schwacher Prompt bleibt bei jedem Modell schwach".
Wo die drei Leitfäden tatsächlich auseinandergehen
Die realen Unterschiede sind technisch, nicht inhaltlich. Wie lang eine Konversation bleiben kann, bevor der Assistent frühere Angaben vergisst, unterscheidet sich zwischen den Modellen, und auch, wie ein Modell mit Bildern oder Dokumenten im selben Prompt umgeht. Welche Chat-Assistenten überhaupt zu welcher Aufgabe passen, ordnet KI-Tools in vier Kategorien ein. Wie Gemini speziell eingebunden ist und wofür es sich eignet, zeigt Wie funktioniert Gemini?.
Keiner der drei Leitfäden löst das eigentliche Problem jeder KI-Anwendung: Ein überzeugend klingendes Ergebnis ist nicht automatisch ein richtiges. Der AI Index von Stanford verfolgt Jahr für Jahr, wie groß der Abstand zwischen „klingt sicher" und „ist richtig" bei aktuellen Modellen noch ist — er schließt sich langsamer, als es die Produktankündigungen vermuten lassen.
Der Prompt entscheidet, wie gut der erste Entwurf wird. Er entscheidet nicht, ob eine Zahl darin stimmt.
Was du am Montag ausprobierst
- Schreib einen Prompt mit Rohdaten, klarer Formatvorgabe und einer Grenze, nichts zu erfinden.
- Stell denselben Prompt in zwei verschiedenen Chat-Assistenten, die du bereits nutzt oder testen kannst.
- Vergleiche nicht den Ton, sondern ob beide Antworten gegen deine Rohdaten stimmen.
- Merk dir die Formulierung, die bei beiden funktioniert hat — das ist die Technik, die sich lohnt zu üben, nicht der Name des Modells.
Wie verbreitet der produktive Einsatz solcher Werkzeuge in deutschen Unternehmen bereits ist, erhebt der Bitkom regelmäßig — unabhängig davon, für welchen Anbieter sich ein Team am Ende entscheidet. Willst du diese eine Technik an mehreren Alltagsaufgaben statt an einem Modellvergleich üben, zeigt KI-Anwendung vier Bereiche, in denen genau das zählt.
Genau diese Technik — konkret fragen, das Ergebnis richtig prüfen, unabhängig vom Modell — vermittelt Coursium in kurzen Lektionen fürs Handy, in ChatGPT Essentials ebenso wie in Claude Essentials. Bleib der KI voraus mit Übungen an echten Aufgaben. Mehr zum Ansatz steht über Coursium.