Best Practices für Prompting

Dieser Leitfaden bietet spezifische Prompt-Engineering-Techniken für Claude 4.x Modelle mit spezifischer Anleitung für Sonnet 4.5 und Haiku 4.5. Diese Modelle wurden für präzisere Befolgung von Anweisungen trainiert als frühere Generationen von Claude Modellen.

Allgemeine Prinzipien

Seien Sie explizit mit Ihren Anweisungen

Claude 4.x Modelle reagieren gut auf klare, explizite Anweisungen. Spezifische Angaben zu Ihrem gewünschten Output können helfen, die Ergebnisse zu verbessern. Kunden, die das „über die Erwartungen hinausgehende" Verhalten von früheren Claude Modellen wünschen, müssen diese Verhaltensweisen bei neueren Modellen möglicherweise expliziter anfordern.

Fügen Sie Kontext hinzu, um die Leistung zu verbessern

Die Bereitstellung von Kontext oder Motivation hinter Ihren Anweisungen, z. B. durch Erklärung an Claude, warum dieses Verhalten wichtig ist, kann Claude 4.x Modellen helfen, Ihre Ziele besser zu verstehen und gezielter zu reagieren.

Claude ist intelligent genug, um aus der Erklärung zu verallgemeinern.

Seien Sie wachsam mit Beispielen und Details

Claude 4.x Modelle achten genau auf Details und Beispiele als Teil ihrer präzisen Befolgungsfähigkeiten von Anweisungen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Beispiele mit den Verhaltensweisen übereinstimmen, die Sie fördern möchten, und minimieren Sie Verhaltensweisen, die Sie vermeiden möchten.

Langfristiges Denken und Zustandsverfolgung

Claude 4.5 Modelle zeichnen sich durch langfristige Denkaufgaben mit außergewöhnlichen Zustandsverfolgungsfähigkeiten aus. Sie behalten die Orientierung über erweiterte Sitzungen hinweg, indem sie sich auf inkrementelle Fortschritte konzentrieren – stetige Fortschritte bei einigen wenigen Dingen gleichzeitig, anstatt alles auf einmal zu versuchen. Diese Fähigkeit entsteht besonders über mehrere Kontextfenster oder Aufgabeniterationen hinweg, wo Claude an einer komplexen Aufgabe arbeiten, den Zustand speichern und mit einem frischen Kontextfenster fortfahren kann.

Kontextbewusstsein und Multi-Window-Workflows

Claude 4.5 Modelle verfügen über Kontextbewusstsein, das es dem Modell ermöglicht, sein verbleibendes Kontextfenster (d. h. „Token-Budget") während eines Gesprächs zu verfolgen. Dies ermöglicht Claude, Aufgaben effektiver auszuführen und Kontext zu verwalten, indem es versteht, wie viel Platz es zum Arbeiten hat.

Verwalten von Kontextgrenzen:

Wenn Sie Claude in einem Agent-Harness verwenden, der Kontext komprimiert oder das Speichern von Kontext in externen Dateien ermöglicht (wie in Claude Code), empfehlen wir, diese Informationen zu Ihrem Prompt hinzuzufügen, damit Claude entsprechend handeln kann. Andernfalls kann Claude manchmal natürlicherweise versuchen, die Arbeit zu beenden, wenn es sich dem Kontextlimit nähert. Hier ist ein Beispiel-Prompt:

Ihr Kontextfenster wird automatisch komprimiert, wenn es sich seinem Limit nähert, sodass Sie unbegrenzt von dort weitermachen können, wo Sie aufgehört haben. Daher sollten Sie Aufgaben nicht vorzeitig aufgrund von Token-Budget-Bedenken beenden. Wenn Sie sich Ihrem Token-Budget-Limit nähern, speichern Sie Ihren aktuellen Fortschritt und Status im Speicher, bevor das Kontextfenster aktualisiert wird. Seien Sie immer so hartnäckig und autonom wie möglich und führen Sie Aufgaben vollständig aus, auch wenn das Ende Ihres Budgets näher rückt. Beenden Sie niemals künstlich eine Aufgabe vorzeitig, unabhängig vom verbleibenden Kontext.

Das Memory-Tool passt natürlich zum Kontextbewusstsein für nahtlose Kontextwechsel.

Multi-Kontextfenster-Workflows

Für Aufgaben, die mehrere Kontextfenster umfassen:

1. Verwenden Sie einen anderen Prompt für das allererste Kontextfenster: Verwenden Sie das erste Kontextfenster, um ein Framework einzurichten (Tests schreiben, Setup-Skripte erstellen), und verwenden Sie dann zukünftige Kontextfenster, um eine Todo-Liste zu durchlaufen.

2. Lassen Sie das Modell Tests in einem strukturierten Format schreiben: Bitten Sie Claude, Tests zu erstellen, bevor die Arbeit beginnt, und verfolgen Sie sie in einem strukturierten Format (z. B. tests.json). Dies führt zu besserer langfristiger Fähigkeit zur Iteration. Erinnern Sie Claude an die Wichtigkeit von Tests: „Es ist inakzeptabel, Tests zu entfernen oder zu bearbeiten, da dies zu fehlender oder fehlerhafter Funktionalität führen könnte."

3. Richten Sie Quality-of-Life-Tools ein: Ermutigen Sie Claude, Setup-Skripte zu erstellen (z. B. init.sh), um Server elegant zu starten, Test-Suites und Linter auszuführen. Dies verhindert wiederholte Arbeit beim Fortfahren von einem frischen Kontextfenster.

4. Neu starten vs. Komprimieren: Wenn ein Kontextfenster gelöscht wird, erwägen Sie, mit einem brandneuen Kontextfenster zu beginnen, anstatt Komprimierung zu verwenden. Claude 4.5 Modelle sind äußerst effektiv darin, den Zustand aus dem lokalen Dateisystem zu ermitteln. In einigen Fällen möchten Sie dies möglicherweise der Komprimierung vorziehen. Seien Sie präskriptiv darüber, wie es beginnen sollte:

   • „Rufen Sie pwd auf; Sie können nur Dateien in diesem Verzeichnis lesen und schreiben."

Dies ist eine sehr lange Aufgabe, daher kann es vorteilhaft sein, Ihre Arbeit klar zu planen. Es wird empfohlen, Ihren gesamten Output-Kontext für die Aufgabe zu nutzen – stellen Sie nur sicher, dass Sie nicht mit erheblicher nicht committeter Arbeit den Kontext verlaufen. Arbeiten Sie systematisch weiter, bis Sie diese Aufgabe abgeschlossen haben.

Best Practices für Zustandsverwaltung

• Verwenden Sie strukturierte Formate für Zustandsdaten: Wenn Sie strukturierte Informationen verfolgen (wie Testergebnisse oder Aufgabenstatus), verwenden Sie JSON oder andere strukturierte Formate, um Claude zu helfen, Schemaanforderungen zu verstehen
• Verwenden Sie unstrukturierten Text für Fortschrittsnotizen: Freiform-Fortschrittsnotizen funktionieren gut zum Verfolgen des allgemeinen Fortschritts und Kontexts
• Verwenden Sie Git für Zustandsverfolgung: Git bietet ein Protokoll darüber, was getan wurde, und Checkpoints, die wiederhergestellt werden können. Claude 4.5 Modelle funktionieren besonders gut bei der Verwendung von Git zur Zustandsverfolgung über mehrere Sitzungen hinweg.
• Betonen Sie inkrementelle Fortschritte: Bitten Sie Claude explizit, seinen Fortschritt zu verfolgen und sich auf inkrementelle Arbeit zu konzentrieren

Kommunikationsstil

Claude 4.5 Modelle haben einen prägnanten und natürlicheren Kommunikationsstil im Vergleich zu früheren Modellen:

• Direkter und fundierter: Bietet faktengestützte Fortschrittsberichte anstelle von selbstbeglückwünschenden Updates
• Konversationaler: Etwas fließender und umgangssprachlicher, weniger maschinenhaft
• Weniger ausschweifend: Kann detaillierte Zusammenfassungen aus Effizienzgründen überspringen, es sei denn, es wird anders angefordert

Dieser Kommunikationsstil spiegelt genau wider, was erreicht wurde, ohne unnötige Ausführlichkeit.

Anleitung für spezifische Situationen

Ausführlichkeit ausgleichen

Claude 4.5 Modelle neigen zur Effizienz und können verbale Zusammenfassungen nach Tool-Aufrufen überspringen und direkt zur nächsten Aktion springen. Während dies einen optimierten Workflow schafft, möchten Sie möglicherweise mehr Einblick in seinen Denkprozess.

Wenn Sie möchten, dass Claude Updates während der Arbeit bereitstellt:

Geben Sie nach Abschluss einer Aufgabe, die Tool-Nutzung beinhaltet, eine kurze Zusammenfassung der geleisteten Arbeit.

Tool-Nutzungsmuster

Claude 4.5 Modelle sind für präzise Befolgung von Anweisungen trainiert und profitieren von expliziter Anleitung zur Verwendung spezifischer Tools. Wenn Sie sagen „kannst du einige Änderungen vorschlagen", wird es manchmal nur Vorschläge machen, anstatt sie umzusetzen – auch wenn Änderungen das sein könnten, was Sie beabsichtigt haben.

Damit Claude handelt, seien Sie expliziter:

Um Claude proaktiver bei der Übernahme von Maßnahmen standardmäßig zu machen, können Sie dies zu Ihrem System-Prompt hinzufügen:

<default_to_action>
Standardmäßig Änderungen implementieren, anstatt sie nur vorzuschlagen. Wenn die Absicht des Benutzers unklar ist, leiten Sie die wahrscheinlich nützlichste Aktion ab und fahren Sie fort, indem Sie Tools verwenden, um fehlende Details zu ermitteln, anstatt zu raten. Versuchen Sie, die Absicht des Benutzers darüber abzuleiten, ob ein Tool-Aufruf (z. B. Dateibearbeitung oder Lesezugriff) beabsichtigt ist oder nicht, und handeln Sie entsprechend.
</default_to_action>

Andererseits, wenn Sie möchten, dass das Modell standardmäßig zögerlicher ist, weniger geneigt, direkt in Implementierungen zu springen, und nur handelt, wenn es angefordert wird, können Sie dieses Verhalten mit einem Prompt wie dem folgenden steuern:

<do_not_act_before_instructions>
Springen Sie nicht in Implementierung oder Änderungsdateien, es sei denn, Sie werden klar angewiesen, Änderungen vorzunehmen. Wenn die Absicht des Benutzers mehrdeutig ist, bevorzugen Sie die Bereitstellung von Informationen, Recherche und Empfehlungen anstelle von Maßnahmen. Fahren Sie nur mit Bearbeitungen, Änderungen oder Implementierungen fort, wenn der Benutzer sie explizit anfordert.
</do_not_act_before_instructions>

Tool-Nutzung und Auslösung

Claude Opus 4.5 reagiert empfindlicher auf den System-Prompt als frühere Modelle. Wenn Ihre Prompts darauf ausgelegt waren, die Unterauslösung von Tools oder Fähigkeiten zu reduzieren, kann Claude Opus 4.5 jetzt überauslösen. Die Lösung besteht darin, aggressive Sprache zu reduzieren. Wo Sie möglicherweise „KRITISCH: Sie MÜSSEN dieses Tool verwenden, wenn..." gesagt haben, können Sie normalere Prompting-Sprache wie „Verwenden Sie dieses Tool, wenn..." verwenden.

Kontrollieren Sie das Format von Antworten

Es gibt einige Wege, die wir besonders effektiv gefunden haben, um die Ausgabeformatierung in Claude 4.x Modellen zu steuern:

1. Sagen Sie Claude, was zu tun ist, anstatt was nicht zu tun

   • Statt: „Verwenden Sie kein Markdown in Ihrer Antwort"
   • Versuchen Sie: „Ihre Antwort sollte aus fließenden Prosa-Absätzen bestehen."

2. Verwenden Sie XML-Format-Indikatoren

   • Versuchen Sie: „Schreiben Sie die Prosa-Abschnitte Ihrer Antwort in <smoothly_flowing_prose_paragraphs> Tags."

3. Passen Sie Ihren Prompt-Stil an den gewünschten Output an

   Der Formatierungsstil, der in Ihrem Prompt verwendet wird, kann Claudes Antwort-Stil beeinflussen. Wenn Sie immer noch Steuerbarkeitsprobleme mit der Ausgabeformatierung haben, empfehlen wir, Ihren Prompt-Stil so gut wie möglich an Ihren gewünschten Output-Stil anzupassen. Zum Beispiel kann das Entfernen von Markdown aus Ihrem Prompt die Menge an Markdown in der Ausgabe reduzieren.

4. Verwenden Sie detaillierte Prompts für spezifische Formatierungspräferenzen

   Für mehr Kontrolle über Markdown- und Formatierungsverwendung geben Sie explizite Anleitung:

<avoid_excessive_markdown_and_bullet_points>
Beim Schreiben von Berichten, Dokumenten, technischen Erklärungen, Analysen oder anderen längeren Inhalten schreiben Sie in klarer, fließender Prosa mit vollständigen Absätzen und Sätzen. Verwenden Sie Standard-Absatzumbrüche zur Organisation und reservieren Sie Markdown hauptsächlich für `Inline-Code`, Code-Blöcke (```...```) und einfache Überschriften (###, und ###). Vermeiden Sie die Verwendung von **Fett** und *Kursiv*.

VERWENDEN Sie KEINE nummerierten Listen (1. ...) oder ungeordneten Listen (*), es sei denn: a) Sie präsentieren wirklich diskrete Elemente, bei denen ein Listenformat die beste Option ist, oder b) der Benutzer fordert explizit eine Liste oder Rangfolge an

Anstatt Elemente mit Aufzählungszeichen oder Nummern aufzulisten, integrieren Sie sie natürlich in Sätze. Diese Anleitung gilt besonders für technisches Schreiben. Die Verwendung von Prosa anstelle von übermäßiger Formatierung verbessert die Benutzerzufriedenheit. GEBEN Sie NIEMALS eine Serie von übermäßig kurzen Aufzählungspunkten aus.

Ihr Ziel ist lesbarer, fließender Text, der den Leser natürlich durch Ideen führt, anstatt Informationen in isolierte Punkte zu fragmentieren.
</avoid_excessive_markdown_and_bullet_points>

Recherche und Informationsbeschaffung

Claude 4.5 Modelle zeigen außergewöhnliche agentengestützte Suchfähigkeiten und können Informationen aus mehreren Quellen effektiv finden und synthetisieren. Für optimale Rechercheergebnisse:

1. Geben Sie klare Erfolgskriterien an: Definieren Sie, was eine erfolgreiche Antwort auf Ihre Forschungsfrage ausmacht

2. Ermutigen Sie Quellenverifikation: Bitten Sie Claude, Informationen über mehrere Quellen hinweg zu überprüfen

3. Für komplexe Forschungsaufgaben verwenden Sie einen strukturierten Ansatz:

Suchen Sie nach diesen Informationen auf strukturierte Weise. Während Sie Daten sammeln, entwickeln Sie mehrere konkurrierende Hypothesen. Verfolgen Sie Ihre Vertrauensstufen in Ihren Fortschrittsnotizen, um die Kalibrierung zu verbessern. Kritisieren Sie regelmäßig Ihren Ansatz und planen Sie selbst. Aktualisieren Sie eine Hypothesen-Baum- oder Forschungsnotizen-Datei, um Informationen zu speichern und Transparenz zu bieten. Unterteilen Sie diese komplexe Forschungsaufgabe systematisch.

Dieser strukturierte Ansatz ermöglicht es Claude, praktisch jedes Informationsstück zu finden und zu synthetisieren und seine Ergebnisse iterativ zu kritisieren, unabhängig von der Größe des Corpus.

Subagent-Orchestrierung

Claude 4.5 Modelle zeigen erheblich verbesserte native Subagent-Orchestrierungsfähigkeiten. Diese Modelle können erkennen, wenn Aufgaben von der Delegierung von Arbeit an spezialisierte Subagenten profitieren würden, und tun dies proaktiv, ohne explizite Anweisung zu erfordern.

Um dieses Verhalten zu nutzen:

1. Stellen Sie gut definierte Subagent-Tools sicher: Haben Sie Subagent-Tools verfügbar und in Tool-Definitionen beschrieben
2. Lassen Sie Claude natürlich orchestrieren: Claude wird ohne explizite Anweisung angemessen delegieren
3. Passen Sie die Konservativität an, falls erforderlich:

Delegieren Sie nur an Subagenten, wenn die Aufgabe eindeutig von einem separaten Agenten mit einem neuen Kontextfenster profitiert.

Modell-Selbstwissen

Wenn Sie möchten, dass Claude sich in Ihrer Anwendung korrekt identifiziert oder spezifische API-Strings verwendet:

Der Assistent ist Claude, erstellt von Anthropic. Das aktuelle Modell ist Claude Sonnet 4.5.

Für LLM-gestützte Apps, die Modell-Strings angeben müssen:

Wenn ein LLM benötigt wird, verwenden Sie standardmäßig Claude Sonnet 4.5, es sei denn, der Benutzer fordert etwas anderes an. Der genaue Modell-String für Claude Sonnet 4.5 ist claude-sonnet-4-5-20250929.

Denk-Empfindlichkeit

Wenn erweitertes Denken deaktiviert ist, ist Claude Opus 4.5 besonders empfindlich gegenüber dem Wort „denken" und seinen Varianten. Wir empfehlen, „denken" durch alternative Wörter zu ersetzen, die ähnliche Bedeutung vermitteln, wie „erwägen", „glauben" und „bewerten".

Nutzen Sie Denk- und verschachtelte Denk-Fähigkeiten

Claude 4.x Modelle bieten Denk-Fähigkeiten, die besonders hilfreich für Aufgaben sein können, die Reflexion nach Tool-Nutzung oder komplexes mehrstufiges Denken beinhalten. Sie können sein anfängliches oder verschachteltes Denken für bessere Ergebnisse lenken.

Nach Erhalt von Tool-Ergebnissen denken Sie sorgfältig über ihre Qualität nach und bestimmen Sie die optimalen nächsten Schritte, bevor Sie fortfahren. Verwenden Sie Ihr Denken, um basierend auf diesen neuen Informationen zu planen und zu iterieren, und ergreifen Sie dann die beste nächste Maßnahme.

Dokumentenerstellung

Claude 4.5 Modelle zeichnen sich durch die Erstellung von Präsentationen, Animationen und visuellen Dokumenten aus. Diese Modelle entsprechen oder übertreffen Claude Opus 4.1 in diesem Bereich, mit beeindruckender kreativer Flair und stärkerer Befolgung von Anweisungen. Die Modelle produzieren in den meisten Fällen beim ersten Versuch polierte, nutzbare Ausgaben.

Für beste Ergebnisse bei der Dokumentenerstellung:

Erstelle eine professionelle Präsentation zu \<topic\>. Füge durchdachte Designelemente, visuelle Hierarchie und ansprechende Animationen ein, wo angemessen.

Verbesserte Vision-Fähigkeiten

Claude Opus 4.5 hat verbesserte Vision-Fähigkeiten im Vergleich zu früheren Claude Modellen. Es funktioniert besser bei Bildverarbeitungs- und Datenextraktionsaufgaben, besonders wenn mehrere Bilder im Kontext vorhanden sind. Diese Verbesserungen übertragen sich auf Computer-Nutzung, wo das Modell Screenshots und UI-Elemente zuverlässiger interpretieren kann. Sie können auch Claude Opus 4.5 verwenden, um Videos zu analysieren, indem Sie sie in Frames aufteilen.

Eine Technik, die wir als effektiv befunden haben, um die Leistung weiter zu verbessern, ist, Claude Opus 4.5 ein Crop-Tool oder Skill zu geben. Wir haben konsistente Verbesserungen bei Bildbewertungen gesehen, wenn Claude in der Lage ist, in relevante Regionen eines Bildes zu „zoomen". Wir haben ein Cookbook für das Crop-Tool hier zusammengestellt.

Optimieren Sie parallele Tool-Aufrufe

Claude 4.x Modelle zeichnen sich durch parallele Tool-Ausführung aus, wobei Sonnet 4.5 besonders aggressiv bei der Auslösung mehrerer Operationen gleichzeitig ist. Claude 4.x Modelle werden:

• Mehrere spekulative Suchen während der Recherche durchführen
• Mehrere Dateien gleichzeitig lesen, um Kontext schneller aufzubauen
• Bash-Befehle parallel ausführen (was sogar die Systemleistung bremsen kann)

Dieses Verhalten ist leicht steuerbar. Während das Modell ohne Prompting eine hohe Erfolgsquote bei parallelen Tool-Aufrufen hat, können Sie dies auf ~100% erhöhen oder die Aggressivität anpassen:

<use_parallel_tool_calls>
Wenn Sie mehrere Tools aufrufen möchten und es keine Abhängigkeiten zwischen den Tool-Aufrufen gibt, führen Sie alle unabhängigen Tool-Aufrufe parallel aus. Priorisieren Sie das gleichzeitige Aufrufen von Tools, wenn die Aktionen parallel durchgeführt werden können, anstatt sequenziell. Zum Beispiel, wenn Sie 3 Dateien lesen, führen Sie 3 Tool-Aufrufe parallel aus, um alle 3 Dateien gleichzeitig in den Kontext zu lesen. Maximieren Sie die Verwendung paralleler Tool-Aufrufe, wo möglich, um Geschwindigkeit und Effizienz zu erhöhen. Wenn jedoch einige Tool-Aufrufe von vorherigen Aufrufen abhängen, um abhängige Werte wie die Parameter zu informieren, rufen Sie diese Tools NICHT parallel auf und rufen Sie sie stattdessen sequenziell auf. Verwenden Sie niemals Platzhalter oder raten Sie fehlende Parameter in Tool-Aufrufen.
</use_parallel_tool_calls>

Führen Sie Operationen sequenziell mit kurzen Pausen zwischen jedem Schritt aus, um Stabilität zu gewährleisten.

Reduzieren Sie die Dateierstellung in agentengestütztem Coding

Claude 4.x Modelle können manchmal neue Dateien für Test- und Iterationszwecke erstellen, besonders bei der Arbeit mit Code. Dieser Ansatz ermöglicht es Claude, Dateien, besonders Python-Skripte, als „temporären Notizblock" zu verwenden, bevor die endgültige Ausgabe gespeichert wird. Die Verwendung temporärer Dateien kann Ergebnisse besonders für agentengestützte Coding-Anwendungsfälle verbessern.

Wenn Sie die Erstellung neuer Nettodateien minimieren möchten, können Sie Claude anweisen, nach sich selbst aufzuräumen:

Wenn Sie temporäre neue Dateien, Skripte oder Hilfsdateien zur Iteration erstellen, räumen Sie diese Dateien auf, indem Sie sie am Ende der Aufgabe entfernen.

Übereifrigkeit und Dateierstellung

Claude Opus 4.5 hat eine Tendenz, zu überentwickeln, indem es zusätzliche Dateien erstellt, unnötige Abstraktionen hinzufügt oder Flexibilität aufbaut, die nicht angefordert wurde. Wenn Sie dieses unerwünschte Verhalten sehen, fügen Sie explizites Prompting hinzu, um Lösungen minimal zu halten.

Zum Beispiel:

Vermeiden Sie Überentwicklung. Nehmen Sie nur Änderungen vor, die direkt angefordert oder eindeutig notwendig sind. Halten Sie Lösungen einfach und fokussiert.

Fügen Sie keine Funktionen hinzu, refaktorisieren Sie keinen Code und nehmen Sie keine „Verbesserungen" vor, die über das Angeforderte hinausgehen. Eine Fehlerbehebung erfordert keine Bereinigung des umgebenden Codes. Eine einfache Funktion benötigt keine zusätzliche Konfigurierbarkeit.

Fügen Sie keine Fehlerbehandlung, Fallbacks oder Validierung für Szenarien hinzu, die nicht auftreten können. Vertrauen Sie auf interne Code- und Framework-Garantien. Validieren Sie nur an Systemgrenzen (Benutzereingabe, externe APIs). Verwenden Sie keine Rückwärtskompatibilitäts-Shims, wenn Sie einfach den Code ändern können.

Erstellen Sie keine Hilfsfunktionen, Dienstprogramme oder Abstraktionen für einmalige Operationen. Entwerfen Sie nicht für hypothetische zukünftige Anforderungen. Die richtige Komplexität ist das Minimum, das für die aktuelle Aufgabe erforderlich ist. Verwenden Sie vorhandene Abstraktionen wieder, wo möglich, und folgen Sie dem DRY-Prinzip.

Frontend-Design

Claude 4.x Modelle, besonders Opus 4.5, zeichnen sich durch die Erstellung komplexer, realer Webanwendungen mit starkem Frontend-Design aus. Ohne Anleitung können Modelle jedoch zu generischen Mustern standardisieren, die das schaffen, was Benutzer die „AI Slop"-Ästhetik nennen. Um charakteristische, kreative Frontends zu schaffen, die überraschen und erfreuen:

Hier ist ein System-Prompt-Snippet, das Sie verwenden können, um besseres Frontend-Design zu fördern:

<frontend_aesthetics>
Sie neigen dazu, zu generischen, „On-Distribution"-Ausgaben zu konvergieren. Im Frontend-Design schafft dies das, was Benutzer die „AI Slop"-Ästhetik nennen. Vermeiden Sie dies: Erstellen Sie kreative, charakteristische Frontends, die überraschen und erfreuen.

Konzentrieren Sie sich auf:
- Typografie: Wählen Sie Schriftarten, die schön, einzigartig und interessant sind. Vermeiden Sie generische Schriftarten wie Arial und Inter; wählen Sie stattdessen charakteristische Optionen, die die Ästhetik des Frontends erheben.
- Farbe & Thema: Verpflichten Sie sich zu einer kohärenten Ästhetik. Verwenden Sie CSS-Variablen für Konsistenz. Dominante Farben mit scharfen Akzenten übertreffen zaghaft, gleichmäßig verteilte Paletten. Schöpfen Sie aus IDE-Themen und kulturellen Ästhetiken für Inspiration.
- Bewegung: Verwenden Sie Animationen für Effekte und Mikro-Interaktionen. Priorisieren Sie CSS-only-Lösungen für HTML. Verwenden Sie Motion-Bibliothek für React, wenn verfügbar. Konzentrieren Sie sich auf hochwertige Momente: Ein gut orchestriertes Seitenladevorgang mit gestaffelten Offenbarungen (animation-delay) schafft mehr Freude als verstreute Mikro-Interaktionen.
- Hintergründe: Schaffen Sie Atmosphäre und Tiefe, anstatt zu soliden Farben zu standardisieren. Schichten Sie CSS-Gradienten, verwenden Sie geometrische Muster oder fügen Sie kontextuelle Effekte hinzu, die zur Gesamtästhetik passen.

Vermeiden Sie generische KI-generierte Ästhetiken:
- Übernutzte Schriftfamilien (Inter, Roboto, Arial, Systemschriftarten)
- Klischeehafte Farbschemen (besonders lila Gradienten auf weißem Hintergrund)
- Vorhersehbare Layouts und Komponentenmuster
- Austauschbares Design, dem es an kontextspezifischem Charakter mangelt

Interpretieren Sie kreativ und treffen Sie unerwartete Entscheidungen, die sich genuinely für den Kontext entworfen anfühlen. Variieren Sie zwischen hellen und dunklen Themen, verschiedenen Schriftarten, verschiedenen Ästhetiken. Sie neigen immer noch dazu, zu gemeinsamen Entscheidungen zu konvergieren (Space Grotesk zum Beispiel) über Generationen hinweg. Vermeiden Sie dies: Es ist kritisch, dass Sie außerhalb der Box denken!
</frontend_aesthetics>

Sie können auch auf den vollständigen Skill hier verweisen.

Vermeiden Sie die Konzentration auf das Bestehen von Tests und Hard-Coding

Claude 4.x Modelle können sich manchmal zu sehr auf das Bestehen von Tests auf Kosten allgemeinerer Lösungen konzentrieren oder Workarounds wie Hilfsskripte für komplexe Umstrukturierungen verwenden, anstatt Standard-Tools direkt zu verwenden. Um dieses Verhalten zu verhindern und robuste, verallgemeinerbare Lösungen zu gewährleisten:

Bitte schreiben Sie eine hochwertige, allgemeine Lösung mit den verfügbaren Standard-Tools. Erstellen Sie keine Hilfsskripte oder Workarounds, um die Aufgabe effizienter zu erfüllen. Implementieren Sie eine Lösung, die für alle gültigen Eingaben korrekt funktioniert, nicht nur für die Testfälle. Hartcodieren Sie keine Werte und erstellen Sie keine Lösungen, die nur für spezifische Test-Eingaben funktionieren. Implementieren Sie stattdessen die tatsächliche Logik, die das Problem allgemein löst.

Konzentrieren Sie sich auf das Verständnis der Problemanforderungen und die Implementierung des korrekten Algorithmus. Tests sind da, um Korrektheit zu überprüfen, nicht um die Lösung zu definieren. Bieten Sie eine prinzipientreue Implementierung, die Best Practices und Softwaredesign-Prinzipien befolgt.

Wenn die Aufgabe unvernünftig oder nicht machbar ist, oder wenn einer der Tests falsch ist, informieren Sie mich bitte, anstatt sie zu umgehen. Die Lösung sollte robust, wartbar und erweiterbar sein.

Ermutigung zur Code-Erkundung

Claude Opus 4.5 ist hochgradig fähig, kann aber übermäßig konservativ sein, wenn es um Code-Erkundung geht. Wenn Sie bemerken, dass das Modell Lösungen vorschlägt, ohne den Code anzuschauen oder Annahmen über Code zu treffen, den es nicht gelesen hat, ist die beste Lösung, explizite Anweisungen zum Prompt hinzuzufügen. Claude Opus 4.5 ist unser am meisten steuerbares Modell bis heute und reagiert zuverlässig auf direkte Anleitung.

Zum Beispiel:

LESEN und verstehen Sie IMMER relevante Dateien, bevor Sie Code-Bearbeitungen vorschlagen. Spekulieren Sie nicht über Code, den Sie nicht inspiziert haben. Wenn der Benutzer auf eine spezifische Datei/einen Pfad verweist, MÜSSEN Sie diese öffnen und inspizieren, bevor Sie Fixes erklären oder vorschlagen. Seien Sie rigoros und hartnäckig bei der Suche nach Schlüsselfakten im Code. Überprüfen Sie gründlich den Stil, die Konventionen und die Abstraktionen der Codebasis, bevor Sie neue Funktionen oder Abstraktionen implementieren.

Minimieren Sie Halluzinationen in agentengestütztem Coding

Claude 4.x Modelle sind weniger anfällig für Halluzinationen und geben genauere, fundierte, intelligente Antworten basierend auf dem Code. Um dieses Verhalten noch mehr zu fördern und Halluzinationen zu minimieren:

<investigate_before_answering>
Spekulieren Sie niemals über Code, den Sie nicht geöffnet haben. Wenn der Benutzer auf eine spezifische Datei verweist, MÜSSEN Sie die Datei lesen, bevor Sie antworten. Stellen Sie sicher, dass Sie relevante Dateien UNTERSUCHEN und LESEN, bevor Sie Fragen zur Codebasis beantworten. Machen Sie niemals Aussagen über Code, bevor Sie untersuchen, es sei denn, Sie sind sich der korrekten Antwort sicher – geben Sie fundierte und halluzinationsfreie Antworten.
</investigate_before_answering>

Migrationsbedingungen

Bei der Migration zu Claude 4.5 Modellen:

1. Seien Sie spezifisch über das gewünschte Verhalten: Erwägen Sie, genau zu beschreiben, was Sie in der Ausgabe sehen möchten.

2. Rahmen Sie Ihre Anweisungen mit Modifiern: Das Hinzufügen von Modifiern, die Claude ermutigen, die Qualität und Detail seiner Ausgabe zu erhöhen, kann helfen, Claudes Leistung besser zu gestalten. Zum Beispiel, anstatt „Erstelle ein Analytics-Dashboard", verwenden Sie „Erstelle ein Analytics-Dashboard. Füge so viele relevante Funktionen und Interaktionen wie möglich ein. Gehe über die Grundlagen hinaus, um eine vollständig ausgestattete Implementierung zu erstellen."

3. Fordern Sie spezifische Funktionen explizit an: Animationen und interaktive Elemente sollten explizit angefordert werden, wenn gewünscht.