Der Bericht zur Prompt-Entwicklung Kompakt: Schnellstart-Anleitung für die Lebenswissenschaften

Die Entwicklung effektiver Prompts erfordert einen erheblichen kognitiven Aufwand, um zuverlässige, hochwertige Antworten von Large Language Models (LLMs) zu erzeugen. Durch den Einsatz fallbezogener Prompt-Engineering-Techniken, die häufig durchgeführte Workflows in den Lebenswissenschaften optimieren, könnten Forschende erhebliche Effizienzsteigerungen erreichen, die den anfänglichen Zeitaufwand zur Beherrschung dieser Techniken weit übersteigen. Der 2025 veröffentlichte Prompt Report stellte 58 verschiedene textbasierte Prompt-Engineering-Techniken vor und hob die vielfältigen Möglichkeiten hervor, wie Prompts konstruiert werden können. Um praxisorientierte Leitlinien zu bieten und die Komplexität der verschiedenen Ansätze zu reduzieren, fassen wir diesen Bericht auf 6 Kerntechniken zusammen: Zero-Shot, Few-Shot Ansätze, Gedanken-Generierung, Ensembling, Selbstkritik und Zerlegung. Wir erklären die Bedeutung jeder Methode und veranschaulichen ihre Anwendung anhand von Anwendungsfällen aus den Lebenswissenschaften, von Literaturzusammenfassungen und Datenauszügen bis hin zu redaktionellen Aufgaben. Wir geben detaillierte Empfehlungen, wie Prompts gestaltet werden sollten und was zu vermeiden ist, wobei wir gängige Probleme wie den Abbau von Mehrfachdialogen, Halluzinationen und Unterschiede zwischen reasoning- und nicht-reasoning-Modellen behandeln. Wir untersuchen die Grenzen des Kontextfensters, agentenbasierte Werkzeuge wie Claude Code und analysieren die Wirksamkeit von Deep Research Tools auf den Plattformen OpenAI, Google, Anthropic und Perplexity, wobei wir aktuelle Einschränkungen diskutieren. Wir zeigen auf, wie Prompt-Engineering bestehende etablierte individuelle Praktiken zur Datenverarbeitung und Dokumentenbearbeitung ergänzen kann, anstatt sie zu ersetzen. Unser Ziel ist es, praxisorientierte Leitlinien zu den Kernprinzipien des Prompt-Engineerings bereitzustellen und den Übergang von opportunistischem Prompting zu einer effektiven, reibungslosen systematischen Praxis zu erleichtern, die zu Forschung von höherer Qualität beiträgt.