Wer mit ChatGPT arbeitet, kennt den Ping-Pong: „Mach dies“, „Nein, anders“, „Filtere XYZ heraus“, „Sortiere bitte nach Datum“ – bis endlich ein sauberes Ergebnis entsteht. Genau dieser Weg enthält jedoch Gold. Wenn wir die vollständige Unterhaltung rückwärts analysieren, wird daraus ein präziser Prompt, den du beim nächsten Mal direkt einsetzen kannst.
Beispiel: Freelancerin mit Social-Media-Report
Stell dir Mara vor, eine Freelance-Marketerin. Jede Woche erstellt sie einen Report mit Post-Ideen für Kund:innen. Ihr ursprünglicher Chat läuft so ab:
- Start: „Gib mir Ideen für Instagram-Posts im Bereich nachhaltige Mode.“
- Präzisierung: „Nimm bitte nur Themen für November, Fokus auf Geschenktipps.“
- Filter: „Entferne Posts, die Rabattaktionen enthalten.“
- Struktur: „Sortiere nach Relevanz und füge eine Spalte mit Hook-Zitat hinzu.“
- Output: „Exportiere alles als CSV.“
Das Endresultat passt perfekt – nur brauchte sie dafür fünf Iterationen. Würde Mara diesen Prozess als Vorlage speichern, könnte sie künftig direkt zur Idealantwort springen.
Reverse Engineering als Prompt-Generator
Der Trick: Am Ende der Unterhaltung sendet Mara einen letzten Prompt:
Reverse engineer this entire chat and generate a single prompt that would have produced this final response the first time.
ChatGPT analysiert alle Nachrichten, destilliert Constraints und liefert einen Master-Prompt, der später in einem Rutsch zur gewünschten Tabelle führt. Für deutschsprachige Workflows funktioniert derselbe Ansatz:
Reverse-Engineere diesen gesamten Chat und formuliere einen einzigen Prompt, der diese finale Antwort beim ersten Versuch erzeugt hätte.
Damit erhält Mara zwei Dinge:
- einen einsatzbereiten Prompt für Folgeaufträge
- eine Lernhilfe, weil sie genau sieht, welche Bedingungen im finalen Prompt wichtig sind
Praktische Umsetzung
- Story dokumentieren: Speichere den gesamten Chatverlauf (Screenshot, Markdown, n8n-Log).
- Reverse Prompt nutzen: Sende die englische oder deutsche Version – je nach gewünschter Zielsprache.
- Template testen: Starte eine neue Konversation, füge den generierten Prompt ein, passe Variablen wie Zeitraum oder Produkt an.
- Sammlung aufbauen: Lege eine Bibliothek mit Prompts für Reports, Onboardings, Content-Briefs usw. an.
Warum das funktioniert
- Kognitive Entlastung: Du musst nicht mehr überlegen, welche Filter oder Sortierungen wichtig waren – der Reverse Prompt erledigt das.
- Konsistenz: Wiederkehrende Aufgaben liefern identische Ergebnisse, was z. B. für Agentur-Kunden wichtig ist.
- Schulungseffekt: Indem du siehst, wie das Modell deine Schritte zusammenfasst, lernst du selbst strukturierter zu denken und zu formulieren.
Fazit
Reverse Prompt Engineering macht iterative Chats zum Rohstoff für produktive Templates. Statt jeden Workflow neu zu erfinden, speicherst du ihn als perfektionierten Prompt. So sparst du Zeit, lieferst reproduzierbare Ergebnisse und entwickelst ganz nebenbei deine Prompting-Skills weiter.