Arbeitsweise
Effektive Prompts
Kontext, Ziel und Constraints
Spezifität ist entscheidend
Die wichtigste Erkenntnis aus Anthropics Best Practices: Je spezifischer dein Prompt, desto besser das Ergebnis.
Ein guter Prompt ist wie ein Briefing an einen neuen Kollegen. Nicht "mach mal", sondern: Was ist die Situation? Was soll passieren? Was nicht?
Drei Elemente guter Prompts
Anthropic empfiehlt drei Kernelemente für effektive Prompts:
1. Kontext geben. Welche Datei? Welches Problem? Was ist der aktuelle Zustand? Claude kann dein gesamtes Projekt lesen – aber du musst sagen, wo es anfangen soll.
2. Ziel definieren. Was genau soll passieren? Welcher Edge Case? Welches Verhalten? "Füge Tests hinzu" ist vage. "Teste den Fall, wenn der User ausgeloggt ist" ist spezifisch.
3. Constraints setzen. Was soll Claude NICHT tun? Explizite Einschränkungen verhindern Over-Engineering. "Ohne Mocks", "Keine neuen Dependencies", "Nur diese Datei ändern".
Schlecht vs. Gut
Beispiele direkt aus den Anthropic Best Practices:
"add tests for foo.py"
Zu vage. Welche Tests? Welche Edge Cases? Welcher Stil?
"add a calendar widget"
Kein Kontext. Welche Patterns existieren? Wo soll es hin?
Die Referenz-Technik
Ein besonders effektives Pattern: Verweise Claude auf existierenden Code als Referenz.
Das funktioniert, weil Claude dann:
- Bestehende Konventionen erkennt
- Konsistent mit dem Projekt-Stil bleibt
- Weniger eigene Annahmen trifft
Beispiel: Vollständiger Prompt
Dieser Prompt hat alles: Kontext (welche Datei, aktuelles Verhalten), Ziel (was soll anders sein), Referenz (bestehendes Pattern), Constraint (keine Gems).
Der häufigste Fehler
Wichtig
Cheat Sheet
Kontext: [Welche Datei? Was ist der aktuelle Zustand?]
Ziel: [Was soll konkret passieren?]
Referenz: [Welches Pattern soll Claude folgen?]
Constraint: [Was soll NICHT passieren?]
Tipp
Zusammenfassung
- Spezifität ist entscheidend – je genauer der Prompt, desto besser das Ergebnis
- Drei Elemente: Kontext, Ziel, Constraints
- Referenz-Technik: Verweise auf existierenden Code als Vorlage
- Häufigster Fehler: Zu wenig Kontext im ersten Prompt
Quelle: Claude Code: Best practices for agentic coding (Anthropic)