Knowledge, Context and Agentic Engineering for Knowledge Work

Begrenzter Modellaufruf

Modul 02 · Prompt Engineering

Die Spezifikation eines begrenzten Modellaufrufs durch Aufgabe, Material, Anforderungen, Einschränkungen, Ausgabeform und Abschlusskriterien.

Gegenstand und Lernfrage

Lernfrage: Wie formuliere ich einen Modellaufruf, dessen Ergebnis geprüft und verglichen werden kann?

Ein Prompt spezifiziert die unmittelbare Aufgabe und das erwartete Ergebnis. Er kann Quellenmaterial und begrenzten Context enthalten. Context Engineering steuert die weitergehende Auswahl und Pflege der für die Aufgabe verfügbaren Informationen.

Lernziele

  • Aufgabe, Material, Anforderungen, Einschränkungen, Ausgabeform und Abschlusskriterien trennen.
  • Beispiele und Schemas einsetzen, um ein angefordertes Ergebnis besser prüfbar zu machen.
  • Prompt-Varianten auf festem Material mit expliziten Quellen- und Formalprüfungen vergleichen.

Begriffslandkarte und Einstiegssequenz

  1. Aufgabe und Materialdefinieren den begrenzten Vorgang und seine Evidenz
  2. Anforderungen und Einschränkungennennen die Bedingungen für das Ergebnis
  3. Beispiele und Schemamachen Struktur und Grenzfälle explizit
  4. Ausgabe und Abschlusskriterienmachen das Ergebnis prüfbar
  5. Vergleich und Prüfungenbewerten Varianten auf einer stabilen Grundlage

Lesereihenfolge: Aufgabe und Material festlegen; geltende Regeln nennen; Beispiele oder ein Schema zur Klärung verwenden; Ergebnis und Prüfungen definieren; Ausgaben unter kontrollierten Bedingungen vergleichen.

Prompt und Context Engineering unterscheiden

Prompt Engineering entwirft und evaluiert die Anweisungen für einen konkreten Modellaufruf. Context Engineering entscheidet, welche Informationen, Repräsentationen und Ressourcen für die weiter gefasste Aufgabe verfügbar sein sollen.

Vorgang und Material benennen

Identifiziere Quelle, Datei oder Datensatz und formuliere die erforderliche Transformation oder Analyse. Erhalte die Unterscheidung zwischen Quelle, generiertem Kandidaten und akzeptiertem Forschungsartefakt.

Anforderungen, Einschränkungen und Ausgabeform festlegen

Trenne die unmittelbare Aufgabe vom Quellenkontext, den geltenden Regeln und dem Ausgabevertrag. Eine Rolle kann eine Bewertungsperspektive oder Zielgruppe festlegen; fehlendes Faktenwissen entsteht dadurch nicht.

Beispiele und Schemas gezielt ergänzen

Beispiele klären erwartete Fälle und Grenzbedingungen. Ein Schema kann syntaktische und strukturelle Validierung unterstützen. Semantische Korrektheit und wissenschaftliche Angemessenheit verlangen eigene Evidenz.

Prompt-Varianten an festen Fällen evaluieren

Prompt-Effekte unterscheiden sich nach Modell, Version, Aufgabe und Context. Halte Beispiele und Kriterien stabil, dokumentiere die geprüfte Konfiguration und untersuche Unterschiede als lokale Befunde.

Quellenprüfungen mit formalen Prüfungen verbinden

Vergleiche extrahierte oder generierte Aussagen mit ihren Quellen. Verwende deterministische Validatoren, Schemas, Tests oder arithmetische Invarianten, sofern sie verfügbar sind. Self-Revision kann einen Kandidaten verbessern; unabhängige Verifikation erfordert eine gesonderte Prüfung.

Lernrouten

  • Vertiefung · in Vorbereitung

    Prompt-Engineering-Lektion

    Eine Web-Lektion aus dem gepflegten Prompt-Engineering-Material wird vorbereitet. Eine öffentliche Route ist noch nicht verlinkt.

  • Verfügbares Workshop-Web-Modul

    Von der Quelle zu geprüften strukturierten Daten

    Wendet eine begrenzte Aufgabenspezifikation, explizite Ausgabefelder und Quellenprüfungen auf einen synthetischen Nachlassdatensatz an.

Lehrmaterial

Primär zugeordnetes Video

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Repräsentative Workshops

Alle sieben registrierten Workshops enthalten Modul 02. Diese drei Profile zeigen verschiedene Zielgruppen und Aufgabenspezifikationen.

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