Da KI-Agenten von Demos zur Produktion übergehen, wird Prompt-Engineering zu einer kritischen Disziplin. Dieser Beitrag skizziert eine Methodik, die mit einer klaren Rollendefinition beginnt, dann wiederverwendbare Fähigkeiten kapselt und schließlich die Ausgabequalität durch strukturierte Bewertung sicherstellt. Der Ansatz ist framework-agnostisch und kann auf Claude, GPT oder Open-Source-Modelle angewendet werden. Zu den wichtigsten Erkenntnissen gehört die Bedeutung der Trennung von statischem Rollenkontext und dynamischer Skill-Logik sowie die Verwendung iterativer Tests zur Verfeinerung von Prompts. Für Teams, die kundenorientierte Agenten entwickeln, bietet diese Methodik einen praktischen Weg zu konsistenteren und zuverlässigeren Ausgaben.
Eine strukturierte Prompt-Engineering-Methodik für KI-Agenten, die sich auf Rollendefinition, Skill-Kapselung und Ausgabequalitätskontrolle konzentriert.