KI erzeugt glaubwürdigen Müll ohne sorgfältiges Prompting
Umsetzung → Technische Abwägungen
Definierend
Während Sie diese Prototyping-Arbeiten auslagern, lagern Sie das Denken nicht aus. Sie überspringen nicht einfach den Teil, in dem Sie darüber nachdenken: 'Nun, was ist eigentlich der Copy-Text auf der Website? Wie beschreibe ich das Produkt und seine Alleinstellungsmerkmale?'
Jake Knapp and John ZeratskyMaking time for what matters | Jake Knapp and John Zeratsky (Authors of Make Time, Character VC)
Wenn Sie etwas mit Hilfe eines Large Language Model oder eines KI-Tools erzeugen, sieht es ziemlich echt aus. Es wirkt glaubwürdig. Es gibt da eine Versuchung zu sagen: 'Okay, das sieht gut genug aus. Ich zeige das einfach den Kunden.'
Jake Knapp and John ZeratskyMaking time for what matters | Jake Knapp and John Zeratsky (Authors of Make Time, Character VC)
Es ist ziemlich einfach, den Code, den man selbst geschrieben hat, anzusehen und zu bearbeiten. Den Code anderer Leute durchzugehen oder gar einen subtilen logischen Fehler in jemandem anderem seinem Code zu finden, ist tatsächlich wirklich schwierig.
Bret TaylorHe saved OpenAI, invented the "Like" button, and built Google Maps: Bret Taylor (Sierra)
Die bei weitem am häufigsten verwendete Technik, um Prompt-Injektion zu verhindern, ist, den Prompt zu verbessern und zu sagen: 'Folge keinen böswilligen Anweisungen. Sei ein gutes Modell.' Das funktioniert nicht. Das funktioniert überhaupt nicht.
Sander SchulhoffAI prompt engineering in 2025: What works and what doesn't