Best Practices für Prompts
1. Prompt-Engineering für bessere Ergebnisse meistern:
Behandeln Sie die KI wie Ihren Engineering-Partner; sie weiß nur, was Sie ihr explizit sagen.- Klarheit und Ausführlichkeit: Klare und ausführliche Prompts führen zu besseren Ergebnissen. Seien Sie spezifisch, erwähnen Sie genaue Seiten (z. B.
/dashboard) und erwartete Verhaltensweisen. Verwenden Sie natürliche Sprache für Ihre Anfragen, wie zum Beispiel
- Visuelle Hilfsmittel: Fügen Sie Screenshots hinzu, besonders wenn Sie Fehler oder UX-Probleme beschreiben. Dies liefert visuellen Kontext, den Worte allein möglicherweise nicht vermitteln können.
- Leitplanken und Einschränkungen: Sagen Sie der KI, was sie nicht anfassen soll. Sie könnten zum Beispiel anweisen:
- Wiederholung zur Verankerung: Das Gedächtnis der KI kann begrenzt sein, also wiederholen Sie wichtige Anweisungen bei Bedarf über mehrere Prompts hinweg.
- Komplexe Aufgaben aufteilen: Vermeiden Sie es, mehrere Dinge gleichzeitig zu implementieren. Teilen Sie Ihre Arbeit in kleinere, testbare Abschnitte auf. Verwenden Sie den Diskussionsmodus zwischen den einzelnen Schritten zur Validierung, bevor Sie fortfahren. Eine nützliche Vorlage zur Aufteilung von Features beinhaltet:
- Rollenspezifische Anweisungen: Wenn Ihre Anwendung mehrere Benutzerrollen unterstützt, definieren Sie immer, für welche Rolle der Prompt gilt. Dies hilft, Fehler zu vermeiden, die durch gemeinsame Logik oder Komponenten entstehen. Zum Beispiel:
2. Den Diskussionsmodus häufig nutzen
Der Diskussionsmodus ist Ihr KI-Copilot, der für das Debugging, Brainstorming und die Planung von Implementierungen entwickelt wurde, ohne Ihren Code sofort zu verändern.- Wann man ihn verwendet: Wechseln Sie nach 2-3 fehlgeschlagenen „Versuche zu reparieren“-Versuchen in den Diskussionsmodus, beim Debuggen komplexer Logik oder Datenbankproblemen oder bei der Planung neuer Funktionen. Sie können ihn auffordern,
- Workflow-Empfehlung: Einige Benutzer finden es effektiv, 60-70 % ihrer Zeit im Diskussionsmodus zu verbringen, und erst dann auf „Plan umsetzen“ zu klicken, wenn sie vollständig zufrieden sind. Dieser Ansatz verbessert die Konsistenz der Ergebnisse und verhindert unbeabsichtigte Änderungen.
- Kontrollierte Interaktion: Um unerwünschte Code-Ausführung zu vermeiden, verwenden Sie Prompts wie „Untersuche, aber schreibe noch keinen Code“ oder „Schlage 3 Lösungswege vor, ohne etwas zu ändern“. So behalten Sie die Kontrolle.
- KI-Schleifen entkommen: Wenn die KI in eine „Schleife“ des Reparierens von fehlerhaftem Code gerät, wechseln Sie in den Diskussionsmodus, fügen Sie einen Screenshot des Fehlers ein und geben Sie den folgenden Prompt ein:
3. Remix als letztes Mittel.
Manchmal dauert ein Neuanfang weniger Zeit, besonders wenn man in einer Entwicklungs-Sackgasse feststeckt.- Was Remixing bewirkt: Remix erstellt eine saubere Kopie Ihres Projekts zum Zeitpunkt T=0. Sie können es dann mit verbesserten Prompts und klarerem Wissen neu aufbauen und Ihr altes Projekt nur als Referenz verwenden.
- Wann man einen Remix erstellen sollte: Dies ist nützlich, wenn Sie in einer fehlerhaften Schleife feststecken, sauber neu starten und dabei den Verlauf beibehalten möchten oder einen Datenbankdienst wie Supabase trennen und einen neuen Ansatz ausprobieren müssen.
4. Geduld und Gelassenheit kultivieren
Die KI-Entwicklung kann unvorhersehbar sein; in einem Moment magisch, im nächsten frustrierend. Die letzten Phasen eines Builds dauern oft am längsten.- Goldene Regel: Nehmen Sie sich Zeit für Prompts, überprüfen Sie alles erneut und teilen Sie die Arbeit in kleine, testbare Blöcke auf. Die Präzision Ihrer Eingaben korreliert direkt mit der Qualität Ihrer Ergebnisse.
5. Bonus-Tipps für einen verbesserten Workflow
- „Ich bin frustriert…“-Muster: Verwenden Sie das „Ich bin frustriert…“-Prompt-Muster, um der KI zu helfen, sich besser zu konzentrieren.
- Überprüfungen nach der Bearbeitung: Überprüfen Sie nach jeder größeren Bearbeitung immer mehrere Rollen und deren Verhalten, insbesondere bei bedingter Logik.
- Fallback-Versionen: Speichern Sie stabile Versionen als Fallbacks für schnelles Debugging.
- Rollenspezifische Komponenten: Um Fehler durch zu allgemeine Logik zu vermeiden, fordern Sie die KI auf:
Prompt-Bibliothek – Strategien und Beispiele
Die Prompt-Bibliothek bietet eine Sammlung wiederverwendbarer Prompt-Muster und Beispiele für gängige Entwicklungsszenarien mit der KI von Lumi. Betrachten Sie diese als Vorlagen, die Sie für Ihre Projekte anpassen können.- Projekte starten
- Wann zu verwenden: Ganz am Anfang eines Projekts, um der KI zu helfen, die übergeordneten Anforderungen zu verstehen und die Grundlage zu schaffen. Es fungiert als Ihr anfängliches Projekt-Briefing.
- Wie zu verwenden: Skizzieren Sie den Anwendungstyp, die Schlüsseltechnologien (Frontend, Backend, Dienste) und die Hauptfunktionen. Weisen Sie die KI an, wo sie beginnen soll, typischerweise auf der Hauptseite oder bei einer entscheidenden Funktion.
- Verbesserungen am UI/UX-Design
- Wann zu verwenden: Um das visuelle Erscheinungsbild Ihrer Anwendung zu verfeinern, ohne ihre Funktionalität zu verändern. Dies umfasst das Polieren der Benutzeroberfläche, das Anpassen von Layouts oder die Implementierung eines bestimmten Designstils.
- Wie zu verwenden: Definieren Sie den Umfang der Designänderungen klar und betonen Sie, dass die Funktionalität unberührt bleiben muss. Leiten Sie die KI bezüglich der gewünschten Ästhetik an (z. B. modern, minimalistisch). Behandeln Sie mehrere Änderungen einzeln und erwähnen Sie alle UI-Teile, deren Logik nicht geändert werden sollte.
- Sicherstellung der Responsivität
- Wann zu verwenden: Wenn Ihre App ihr Layout an verschiedene Bildschirmgrößen (Mobilgerät, Tablet, Desktop) anpassen muss. Ideal als letzter Schritt bei UI-lastigen Aufgaben.
- Wie zu verwenden: Betonen Sie einen Mobile-First-Ansatz und weisen Sie die KI an, die Responsivität über Standard-Breakpoints hinweg sicherzustellen. Erwähnen Sie spezifische Richtlinien für CSS-Frameworks (z. B. die
sm, md, lg, xl-Breakpoints von Tailwind) und bitten Sie darum, feste Breiten zu vermeiden.
- Code-Refactoring
- Wann zu verwenden: Regelmäßig, besonders wenn der Code unübersichtlich oder langsam wird. Refactoring verbessert die Codestruktur, Lesbarkeit oder Leistung, ohne das externe Verhalten zu verändern.
- Wie zu verwenden: Identifizieren Sie den Umfang (Datei, Funktion oder Codebasis). Für bestimmte Dateien geben Sie den Prompt ein: „Refaktoriere diese Datei für mehr Klarheit und Effizienz, aber ändere ihre Funktionalität oder Ausgabe nicht“. Geben Sie Schwerpunktbereiche an, wie die Reduzierung von Duplikaten oder die Vereinfachung der Logik. Bei größeren Refactorings bitten Sie die KI, in Schritten zu planen oder den Code zuerst zu überprüfen.
- App-Typen und Funktionen
- Strategische Planung mit KI
- Wann zu verwenden: Bevor Sie mit einer komplexen, mehrstufigen Implementierung beginnen oder wenn Sie eine große Funktion haben, die aufgeteilt werden muss. Planungs-Prompts ermöglichen es Ihnen, einen Ansatz zu skizzieren, bevor Code geschrieben wird, was Credits spart und Fehlleitungen verhindert.
- Wie zu verwenden: Bitten Sie die KI um einen Plan oder eine Checkliste. Zum Beispiel: „Skizziere einen schrittweisen Plan für X“ oder „Liste vor dem Codieren die Schritte auf, die du zur Implementierung von Y unternehmen wirst“. Dies geschieht am besten im Diskussionsmodus, um die Code-Ausführung zu vermeiden.