Prompt::Engineering
Strukturierte Prompt::Expertise
für nachvollziehbare KI-Ergebnisse
Mit der schloemer::notation erklärt sich ein klares Framework, das Prompts optimiert, dokumentiert und für Menschen wie Maschinen verständlich macht.
🔹 Analyse bestehender Prompts
Bewertung von Klarheit, Effizienz und Konsistenz.
Erkennung von Schwächen wie Mehrdeutigkeit oder Bias.
🔹 Entwicklung von Master-Templates
Erstellung wiederverwendbarer Strukturen (::intake, ::rolle, ::zweck, ::ausgabe).
Individuelle Anpassung an SEO, Compliance, Recht oder Content-Produktion.
🔹 Optimierung durch Chain-of-Thought & Few-Shot
Schrittweises Reasoning (Chain-of-Thought) für transparente Logik.
Beispielketten (Few-Shot) für konsistente und wiederholbare Ergebnisse.
🔹 Dokumentation & Schulung
Verständliche Prompt-Handbücher für Teams.
Einführung in die Nutzung der ::notation in Workshops und Schulungen.
🔹 Entwicklung semantischer Frameworks
Erweiterung der ::notation durch neue Operatoren wie ::kette, ::wahrscheinlichkeit oder ::meta.
Aufbau komplexer Prompt-Architekturen für skalierbare Anwendungen.
🔹 Bias- und Transparenzkontrolle
Integration von Prüfstrukturen zur Reduzierung von Verzerrungen.
Nutzung von ::analyse und ::schlussfolgerung für nachvollziehbare Ergebnisse.
🔹 Strategische Beratung
Übersetzen von Business- und Organisationszielen in KI-Prompts.
Entwicklung von Governance-Ansätzen für nachhaltige Prompt-Standards.
Use Cases – Wo die Expertise wirkt
-
SEO-Strategie: Keyword-Analysen und Content-Optimierung.
-
Compliance & Recht: Prüfprozesse mit Faktizität und Bias-Kontrolle.
-
Vereins- & Organisationsmanagement: Strukturierte Kommunikation und Entscheidungsfindung.
-
Content-Generierung: Steuerung von KI für Berichte, Artikel und Szenarien.
Vorteile auf einen Blick
-
Klarheit: Prompts werden präzise und maschinenlesbar.
-
Effizienz: Ergebnisqualität steigt, Testaufwand sinkt.
-
Nachvollziehbarkeit: Dokumentierte Prozesse für Compliance und interne Standards.
-
Flexibilität: Einsetzbar in verschiedenen Branchen und Projekten.
„Ihre KI verdient präzise Prompts. Lassen Sie uns gemeinsam Ihre Strukturen optimieren.“
Lizenzhinweis
Die ::Notation wurde 2025 von Joost H. Schloemer im Rahmen der semantischen Promptforschung beschrieben und unter CC BY 4.0 veröffentlicht. Sie versteht den Operator :: nicht als reines Syntaxzeichen, sondern als semantischen Operator, der Bedeutungsnetze für Mensch und Maschine sichtbar macht.
Veröffentlichung unter CC BY 4.0 → Attribution zwingend.
Schloemer, Joost H. (2025a) Schloemer::Notation – semantische Rahmenbildung (Concept DOI). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.16366107
Schloemer, Joost H. (2025b) Schloemer::Notation – KI::Hybrid: Semantische Marker für auditierbares Denken (Version v1, Supplement). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17416745
Schloemer, Joost H. (2025c) Schloemer::Notation – Denkraum vFusion 2.4 – Auditierbare KI-Reflexion in der Schloemer::Notation. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17512390
::sge_kette
::init
bereich::ki
status::ai/ki::ready
community::promptengineering::sge
::angebot::prompt_engineering
claim::strukturierte_prompt_expertise
ziel::nachvollziehbare_KI_ergebnisse
::framework::semantik_prompt_engine
basis::schloemer::notation
nutzen::prompts_optimieren::prompts_dokumentieren::mensch_maschine_verstehen
::modul::analyse_prompts
ziel::klarheit::effizienz::konsistenz
funktion::schwächen_erkennen::mehrdeutigkeit::bias
output::bewertung_promptqualität
::modul::master_templates
struktur::::intake::rolle::zweck::ausgabe
anpassung::seo::compliance::recht::content_produktion
nutzen::wiederverwendbare_prompt_bausteine
::modul::cot_few_shot
technik::chain_of_thought
wirkung::transparente_logik::schrittweises_reasoning
technik_zwei::few_shot
wirkung_zwei::konsistente_ergebnisse::wiederholbarkeit
::modul::dokumentation_schulung
format::prompt_handbücher
zielgruppe::teams::organisationen
inhalt::einführung_schloemer::notation
form::workshops::schulungen
::modul::semantische_frameworks
erweiterung::operatoren:: ::kette:: ::wahrscheinlichkeit:: ::meta
ziel::komplexe_prompt_architektur
anwendung::skalierbare_ki_use_cases
::modul::bias_transparenz
ziel::bias_reduktion::nachvollziehbarkeit
werkzeug::::analyse:: ::schlussfolgerung
struktur::prüfpfade::review_schleifen
::modul::strategische_beratung
funktion::business_ziele→ki_prompts
bereich::organisation::governance
ziel::nachhaltige_prompt_standards
::use_cases
use_case::seo_strategie
fokus::keyword_analysen::content_optimierung
use_case::compliance_recht
fokus::prüfprozesse::faktizität::bias_kontrolle
use_case::vereins_und_organisationsmanagement
fokus::strukturierte_kommunikation::entscheidungsfindung
use_case::content_generierung
fokus::berichte::artikel::szenarien
::vorteile
klarheit::prompts_praezise::maschinenlesbar
effizienz::ergebnisqualität_steigt::testaufwand_sinkt
nachvollziehbarkeit::prozesse_dokumentiert::compliance_ready
flexibilität::branchenübergreifend::projektübergreifend
::claim
satz::"Ihre_KI_verdient_praezise_Prompts."
einladung::"Strukturen_gemeinsam_optimieren."
::lizenz
notation::schloemer::notation
jahr::2025
kontext::semantische_promptforschung
sichtweise::operator_als_semantischer_operator
funktion::bedeutungsnetze_sichtbar_machen::mensch::maschine
recht::cc_by_4_0
satz::"Nutzung_erlaubt_mit_Namensnennung."
urheber::joost_h_schloemer
jahr_c::2025
repository::github::Schloemer-CMS/Promptnotation
referenz::doi::10.5281/zenodo.16366107
::end