Prompt Engineering ist die systematische Praxis des Entwerfens, Testens und Versionierens von Anweisungen, die das Verhalten von LLMs in Produktionssystemen zuverlässig steuern. Es geht nicht um magische Phrasen – es geht um das Verständnis von Token-Budgets, Context-Window-Mechanik, Fehlermodi und beobachtbaren Ergebnissen. Die meisten Teams geben auf, wenn ihre Produktions-App 2,3 Sekunden bei einem LLM-Endpunkt wartet und Unsinn zurückgibt. Sie tweaken einmal, fügen "Think step-by-step" hinzu, sehen es die Kontobilanz eines Kunden halluzinieren und behandeln die ganze Domain dann wie okkultes Wissen. Nach zwei Jahren, in denen ich Prompts schreibe, die echte Geschäftslogik antreiben und Millionen von Anfragen verarbeiten, habe ich die testbaren Muster kartografiert, die ChatGPT Power User von Produktionsingenieuren unterscheiden. Der Unterschied liegt nicht im Vokabular – es ist das Wissen, welche Fehlermodi bei 3.000 Tokens versus 8.000 auftreten, warum Embedding Drift Retrieval bricht und wie Version Drift deine Outputs stillschweigend korrumpiert, wenn sich das Modell unter dir aktualisiert.

Prompt Engineering ist die Praxis des Entwerfens von Eingaben für Large Language Models (LLMs), um zuverlässige, nützliche und genaue Ausgaben zu erhalten. Aber diese Definition wird dem Konzept nicht gerecht. 2026 hat sich Prompt Engineering von einer neuartigen Fähigkeit zu einer echten Disziplin mit Mustern, Anti-Mustern, Testmethodologien und messbarem ROI entwickelt. Wenn du etwas baust, das KI berührt – und in der Webentwicklung ist das zunehmend alles – musst du das verstehen.

Lassen Sie uns das ordnungsgemäß aufschlüsseln.

Inhaltsverzeichnis

Was ist Prompt Engineering? Ein praktischer Leitfaden für 2026

Prompt Engineering definiert (ohne Buzzwords)

Im Kern geht es bei Prompt Engineering um Kommunikation. Du sagst einer Maschine, was du willst, mit genug Kontext und Struktur, damit sie es tatsächlich liefern kann. Stell dir vor, du schreibst ein wirklich gutes Briefing für einen Auftragnehmer – außer dass der Auftragnehmer das meiste Internet gelesen hat und null Menschenverstand hat.

Ein LLM "versteht" deine Anfrage nicht wie ein Mensch. Es sagt die wahrscheinlichsten nächsten Tokens basierend auf deiner Eingabe und seinen Trainingsdaten voraus. Prompt Engineering ist die Kunst und Wissenschaft, diese Vorhersage auf dein gewünschtes Ergebnis auszurichten.

Hier ein einfaches Beispiel. Schlechter Prompt:

Schreibe mir Code für eine Website.

Besserer Prompt:

Schreibe eine Next.js 15 API Route, die eine POST-Anfrage mit einem JSON-Body mit den Feldern `email` und `message` akzeptiert. Validiere beide Felder, gebe einen 400-Fehler mit spezifischen Meldungen für fehlende Felder zurück und gebe bei Erfolg eine 200-Antwort mit der Message-ID zurück. Verwende TypeScript mit strikter Typisierung.

Der Unterschied liegt nicht nur in der Länge – es ist die Spezifität. Der zweite Prompt grenzt den Ausgaberaum ein. Er teilt dem Modell mit, welches Framework, welche Sprache, welches Verhalten, welche Fehlerbehandlung. Jede Einschränkung, die du hinzufügst, reduziert die Anzahl der möglichen "korrekten" Antworten und macht es wahrscheinlicher, dass du bekommst, was du brauchst.

Die drei Säulen eines guten Prompts

Jeder effektive Prompt ruht auf drei Dingen:

  1. Kontext – Wer ist das Modell? Was weiß es? Wie ist die Situation?
  2. Anweisung – Was genau sollte es tun? Sei spezifisch über Format, Länge und Inhalt.
  3. Einschränkungen – Was sollte es NICHT tun? Welche Grenzen bestehen?

Fehlst du eine davon, würfelst du.

Warum Prompt Engineering 2026 wichtig ist

Vor einigen Jahren fühlte sich Prompt Engineering wie ein Hack an. Du würdest "think step by step" hinzufügen und es beim Namen nennen. 2026 hat sich die Landschaft dramatisch verändert.

OpenAIs GPT-4o, Anthropics Claude 4, Googles Gemini 2.0 und Metas Llama 4 sind alle deutlich fähiger als ihre Vorgänger. Aber "fähiger" bedeutet nicht "einfacher zu verwenden". In vielerlei Hinsicht macht die erhöhte Fähigkeit gutes Prompting wichtiger, da sich die Lücke zwischen mittelmäßiger und ausgezeichneter Ausgabe vergrößert hat.

Hier ist, was sich geändert hat:

  • KI ist in Produktionssoftware eingebettet. Wenn dein Prompt schlampig ist, ist dein Produkt schlampig. Wir sind über die Prototypphase hinaus.
  • Kosten skalieren mit Tokens. Ein schlecht strukturierter Prompt, der drei Versuche erfordert, kostet das 4-fache eines gut strukturierten. Im großen Maßstab ist das echtes Geld.
  • Multimodale Modelle brauchen multimodale Prompts. Du schreibst nicht mehr nur Text – du kombinierst Text, Bilder und strukturierte Daten.
  • Agents und Tool Use erfordern präzise Anweisungen. Wenn ein LLM entscheidet, welche API aufzurufen ist, verursachen vage Prompts echten Schaden.

Eine 2025er Studie von Anthropic ergab, dass strukturierte Prompts mit klarer Formatierung die Aufgabengenauigkeit um 30-40% im Vergleich zu natürlichsprachigen Anfragen über ihre Benchmark-Suite hinweg verbesserten. Das ist keine marginale Verbesserung – das ist der Unterschied zwischen einem nützlichen Werkzeug und einem frustrierenden.

Kerntechniken, die wirklich funktionieren

Lasst mich die Techniken durchgehen, die ich täglich nutze, grob nach Komplexität sortiert.

Zero-Shot Prompting

Du gibst dem Modell eine Aufgabe ohne Beispiele. Das funktioniert für einfache, gut definierte Aufgaben.

Klassifiziere die folgende Kundennachricht als "billing", "technical" oder "general":

"Ich kann mich nach dem Passwortänderung nicht in mein Konto einloggen."

Für einfache Klassifizierung und Extraktion ist Zero-Shot oft alles, was du mit Modellen aus 2026 brauchst.

Few-Shot Prompting

Du stellst Beispiele des Input-Output-Musters bereit, das du möchtest. Das ist wahrscheinlich die einzeln nützlichste Technik.

Konvertiere die folgenden Produktbeschreibungen in strukturiertes JSON.

Beispiel-Eingabe: "Rotes Baumwoll-T-Shirt, Herrengröße L, 29,99 €"
Beispiel-Ausgabe: {"color": "red", "material": "cotton", "type": "t-shirt", "gender": "men", "size": "large", "price": 29.99}

Beispiel-Eingabe: "Blaue Denim-Jacke, Damengröße M, 89,00 €"
Beispiel-Ausgabe: {"color": "blue", "material": "denim", "type": "jacket", "gender": "women", "size": "medium", "price": 89.00}

Jetzt konvertiere: "Schwarze Lederstiefel, unisex Größe 42, 149,50 €"

Few-Shot Prompting ist unglaublich mächtig, weil es zeigt statt zu erzählen. Das Modell erfasst Muster in deinen Beispielen – Formatierung, Benennungskonventionen, Datentypen – ohne dass du jede Regel explizit beschreiben musst.

Chain-of-Thought (CoT) Prompting

Du bittest das Modell, das Problem Schritt für Schritt durchzudenken, bevor es eine Antwort gibt. Dies verbessert die Leistung bei Math-, Logik- und mehrstufigen Reasoning-Aufgaben dramatisch.

Eine Webanwendung empfängt 50.000 Anfragen pro Stunde. Jede Anfrage generiert durchschnittlich 3 Datenbankabfragen. Die Datenbank kann 200.000 Abfragen pro Stunde verarbeiten. Sollten wir einen Caching-Layer hinzufügen?

Denke dies Schritt für Schritt durch, bevor du deine Empfehlung gibst.

CoT funktioniert, weil es das Modell zwingt, Rechenleistung dem Reasoning zuzuordnen, statt zu einer Schlussfolgerung zu springen. Das ursprüngliche Chain-of-Thought-Paper von Google 2022 zeigte massive Verbesserungen bei Arithmetic- und Logic-Benchmarks, und die Technik ist nur noch effektiver mit neueren Modellen geworden.

System Prompts und Role Setting

Die meisten API-basierten LLM-Interaktionen lassen dich einen System Prompt setzen, der das gesamte Gespräch rahmt. Hier definierst du die Rolle, Persönlichkeit, Einschränkungen und das Ausgabeformat des Modells.

Du bist ein Senior-Frontend-Entwickler, spezialisiert auf Next.js und React. Du schreibst sauberes, typisiertes TypeScript. Du bevorzugst Server Components gegenüber Client Components, wenn möglich. Du schließt immer Fehlerbehandlung ein. Wenn du dir über etwas unsicher bist, sagst du das, statt zu raten.

Ich habe festgestellt, dass spezifische Rollenbeschreibungen generische um ein Vielfaches übertreffen. "Du bist ein hilfreicher Assistent" tut fast nichts. "Du bist ein Senior Developer, der 50+ Production Next.js Anwendungen ausgeliefert hat" formt tatsächlich die Ausgabe.

Structured Output Prompting

2026 brauchen die meisten ernsthaften Anwendungen strukturierte Ausgabe – JSON, YAML, XML oder spezifische Markdown-Formate. So bekommst du zuverlässige strukturierte Ausgabe:

Gebe deine Antwort als JSON-Objekt mit genau diesem Schema zurück:
{
  "summary": "string (max 100 Wörter)",
  "sentiment": "positive" | "negative" | "neutral",
  "key_topics": ["string"],
  "confidence": Zahl zwischen 0 und 1
}

Gebe NUR das JSON zurück. Keine Markdown-Klammern, keine Erklärung.

OpenAI und Anthropic bieten jetzt beide Structured Output Modi in ihren APIs an, was noch besser ist. Aber der Prompt ist immer noch wichtig – er sagt dem Modell, was die Felder bedeuten.

Was ist Prompt Engineering? Ein praktischer Leitfaden für 2026 - Architektur

Prompt Engineering vs Fine-Tuning vs RAG

Eine der häufigsten Fragen, die ich bekomme: Wann solltest du Prompt Engineering gegenüber Fine-Tuning gegenüber Retrieval-Augmented Generation (RAG) verwenden?

Ansatz Beste Für Kosten Komplexität Flexibilität
Prompt Engineering Die meisten Aufgaben, schnelle Iteration, Formatsteuerung Niedrig (pro Token bezahlen) Niedrig-Mittel Hoch – ändere den Prompt, ändere das Verhalten
Fine-Tuning Konsistenter Ton/Stil, domänenspezifisches Wissen, Prompt-Längereduktion Mittel-Hoch (Trainingskosten + Inferenz) Hoch Niedrig – Retraining ist teuer
RAG Antworten in spezifischen Dokumenten verankern, aktuelle Informationen Mittel Mittel-Hoch Mittel – aktualisiere deine Knowledge Base
Prompt Eng + RAG Produktions-Apps, die Genauigkeit und aktuelle Daten brauchen Mittel Mittel-Hoch Hoch

Meine Daumenregel: Beginne immer mit Prompt Engineering. Es ist der schnellste Feedback Loop. Wenn du mit guten Prompts keine akzeptablen Ergebnisse bekommst, erwäge dann, ob RAG oder Fine-Tuning die spezifische Lücke adressiert.

Für die meisten Web-Entwicklungs-Anwendungsfälle – Komponenten generieren, Content schreiben, Daten analysieren, CMS-Integrationen bauen – Prompt Engineering allein oder kombiniert mit RAG funktioniert gut. Wir verwenden diese Kombination ausgiebig beim Bauen von KI-gestützten Features in Headless-CMS-Projekten.

Tools und Frameworks für Prompt Engineering

Das Tooling ist erheblich gereift. Hier ist, worauf es sich 2026 zu konzentrieren lohnt:

Prompt Management

  • LangSmith – Wahrscheinlich die vollständigste Prompt-Management- und Evaluierungsplattform. Verfolgt Prompt-Versionen, führt Evaluierungen aus, zeigt Kosten pro Call. Preisgestaltung beginnt um etwa 39 $/Monat für Teams.
  • PromptLayer – Gut zum Protokollieren und Versionieren. Kostenlose Stufe ist großzügig.
  • Humanloop – Fokussiert auf Zusammenarbeit zwischen technischen und nicht-technischen Teamkollegen.

Entwicklungs-Frameworks

  • LangChain / LangGraph – Das De-facto-Framework für den Bau von LLM-gestützten Anwendungen. Großartig für Agents und kettenbasierte Workflows.
  • Vercel AI SDK – Wenn du mit Next.js baust (und wir machen es oft), ist das der schnellste Weg zu Streaming-KI-Antworten in deiner UI.
  • Instructor – Ausgezeichnete Python-Bibliothek zum Abrufen strukturierter, validierter Ausgabe von LLMs. Passt gut zu Pydantic.

Evaluierung und Testen

  • Promptfoo – Open-Source-Tool zum Testen von Prompts gegen Datensätze. Denk Unit Tests für deine Prompts. Ich liebe dieses Tool wirklich.
  • Braintrust – Protokollierung, Evaluierung und Prompt Playground in einer Plattform.

Preisüberlegungen

Die Kosten der Prompts addieren sich schneller als Leute erwarten. Hier ist eine grobe Aufschlüsselung der 2026 API-Preisgestaltung für die großen Modelle:

Modell Input (pro 1M Tokens) Output (pro 1M Tokens)
GPT-4o $2,50 $10,00
Claude 4 Sonnet $3,00 $15,00
Gemini 2.0 Pro $1,25 $5,00
Llama 4 (self-hosted) Infrastrukturkosten Infrastrukturkosten
GPT-4o Mini $0,15 $0,60

Gutes Prompt Engineering verbessert nicht nur die Qualität – es reduziert Kosten, indem es die richtige Antwort beim ersten Versuch bekommt und die minimale notwendige Anzahl von Tokens verwendet.

Prompt Engineering für Webentwicklung

Hier verbringe ich die meiste Zeit, also lass mich spezifisch werden.

Komponenten generieren

Wenn du KI zum Generieren von React oder Astro Komponenten verwendest, bestimmt die Prompt-Qualität direkt, ob du brauchbaren Code oder Müll bekommst. Hier ist ein funktionierendes Muster:

Erstelle eine React Server Component für eine Pricing Card mit den folgenden Spezifikationen:

**Props:**
- title: string
- price: number
- period: "monthly" | "yearly"
- features: string[]
- isPopular: boolean (optional, Standard false)
- ctaText: string
- ctaHref: string

**Styling:** Verwende Tailwind CSS. Die Card sollte weißen Hintergrund, abgerundete Ecken (lg) und subtilen Schatten haben. Die populäre Variante sollte einen Blue-600-Border und ein "Most Popular" Badge haben.

**Barrierefreiheit:** Schließe richtige Heading-Hierarchie, sr-only Text für die Price Period und den CTA als Link, gestylt als Button ein.

**Nicht:** Verwende Client-seitige State, externe Component Libraries oder Inline Styles.

Beachte, wie das fast wie ein Jira-Ticket liest? Das ist kein Zufall. Die gleichen Skills, die dich gut im Schreiben von Specs machen, machen dich gut im Prompt Engineering.

Wir verwenden Muster wie dieses ständig beim Bau von Astro Sites und Next.js Anwendungen. Es ersetzt nicht Developer-Skill – es verstärkt ihn.

Content-Generierung für Headless CMS

Wenn du Content generierst, um einen Headless CMS zu füllen, müssen deine Prompts das Content-Modell einschließen. Sag dem KI, welche Felder es gibt, wie ihre Zeichenlimitierungen sind, wie die Beziehungen zwischen Content Types aussehen.

Generiere einen Blog Post Eintrag für unser Sanity CMS mit diesen Feldern:
- title (string, max 70 Zeichen)
- slug (auto-generiert aus Title, kebab-case)
- excerpt (text, 120-160 Zeichen)
- body (portable text / markdown, 800-1200 Wörter)
- category (reference: muss einer von "Engineering", "Design", "Business" sein)
- tags (array of strings, 3-5 tags)

Thema: Wie Server Components clientseitige JavaScript reduzieren
Ton: Technisch aber zugänglich. Setz voraus, dass der Leser React kennt.

API-Integration und Datentransformation

Ein anderer Bereich, wo Prompt Engineering glänzt: dem KI sagen, wie Daten zwischen Systemen transformiert werden. Wir tun das beim Verbinden von Headless CMSs mit Frontends, beim Transformieren von Webhook Payloads oder beim Normalisieren von Daten aus mehreren Quellen.

Häufige Fehler und wie man sie vermeidet

Ich sehe die gleichen Fehler immer wieder. Hier sind die großen:

1. Vage sein, wenn du spezifisch sein solltest

"Mach es besser" ist kein Prompt. "Verbessere die Lesbarkeit, indem du Absätze länger als 3 Sätze aufbrichst, Passivstimme durch Aktivstimme ersetzt und Adverbien entfernst" – das ist ein Prompt.

2. Den Prompt Über-Vollstopfen

Mehr Anweisungen sind nicht immer besser. Es gibt einen Sweet Spot. Zu viele Constraints und das Modell beginnt, einige zu ignorieren. Ich habe festgestellt, dass jenseits von 15-20 spezifischen Regeln du abnehmende Renditen bekommst. An diesem Punkt erwäge, in mehrere Calls zu splitten.

3. Nicht über Eingaben hinweg testen

Ein Prompt, der für ein Beispiel funktioniert, könnte bei Edge Cases fehlschlagen. Nutze ein Tool wie Promptfoo, um deinen Prompt gegen 20+ Test Cases zu laufen, bevor du ihn in Production ausrollst.

4. Temperature und andere Parameter ignorieren

Temperature kontrolliert Zufälligkeit. Für Code-Generierung und strukturierte Ausgabe, verwende 0-0,3. Für kreatives Schreiben, 0,7-1,0. Für die meisten Business Tasks, 0,3-0,5. Das ist nicht Prompt Engineering im engen Sinne, aber es ist Teil der gleichen Disziplin.

5. Prompt Injection Unwissenheit

Wenn dein Prompt User Input annimmt – und die meisten Production Prompts tun das – musst du über Injection Attacks nachdenken. Ein User könnte "Ignoriere alle bisherigen Anweisungen und..." in ein Form Field tippen. Sanitize Eingaben, verwende System-Level Anweisungen und validiere Ausgaben.

Einen Prompt-Engineering-Workflow aufbauen

Hier ist der Workflow, den ich Teams empfehle:

  1. Definiere die Aufgabe klar – Schreib es als Spec, bevor du es als Prompt schreibst.
  2. Beginne einfach – Zero-shot zuerst. Füge Komplexität nur hinzu, wenn nötig.
  3. Erstelle einen Test-Datensatz – 20-50 Input-Output Paare, die echte Nutzung repräsentieren.
  4. Iteriere über den Prompt – Ändere eine Sache auf einmal. Messe gegen deinen Test-Set.
  5. Versionskontrolle deine Prompts – Behandle sie wie Code. Git History, PR Reviews, das Ganze.
  6. Überwache in Production – Protokolliere Eingaben, Ausgaben, Kosten und Latenz. Richte Alerts für Anomalien ein.
  7. Überprüfe und verfeinere monatlich – Modelle aktualisieren. User Verhalten ändert sich. Prompts verfallen.

Das könnte nach Overkill für ein einfaches Feature klingen, aber wenn du etwas baust, mit dem Kunden interagieren, ist es das Minimum. Wir haben diesen Workflow in unseren Development Process für alle Projekte, die KI Features einschließen, integriert.

Die Zukunft von Prompt Engineering

Wird Prompt Engineering in einem Jahr noch wichtig sein? Zwei Jahren? Fünf?

Ich denke, die Antwort ist nuanciert. Die mechanischen Teile von Prompting – sich daran erinnern, "think step by step" zu sagen oder JSON-Format zu spezifizieren – die werden von den Modellen und dem Tooling aufgesogen. GPT-4o reasoned bereits standardmäßig auf Wegen, die explizites Prompting in GPT-3.5 erforderten.

Aber die höherlevelige Fähigkeit – zu verstehen, was du willst, komplexe Aufgaben zu zerlegen, das richtige Modell für den Job zu wählen, systematisch zu testen und zu iterieren – das geht nirgendwohin. Es ist nur Software Engineering, angewandt auf ein neues Werkzeug.

Die Developer, die gedeihen werden, sind nicht diejenigen, die Prompt-Tricks auswendig lernen. Sie sind diejenigen, die klar über Probleme nachdenken, präzise kommunizieren und rigoros testen. Prompt Engineering ist eine erzwungene Funktion für diese Skills.

Wenn du KI-gestützte Features in deine Web-Anwendungen baust und mit einem Team arbeiten möchtest, das das seit 2023 in Production tut, melde dich bei uns. Wir haben die meisten Fehler gemacht, damit du das nicht tun musst.

FAQ

Was ist Prompt Engineering in einfachen Worten?

Prompt Engineering ist die Praxis, Eingaben für KI-Sprachmodelle zu erstellen, um die Ausgaben zu bekommen, die du willst. Es ist wie lernen, die richtigen Fragen zu stellen – außer dass die "Person", die du fragst, Milliarden von Dokumenten gelesen hat und sehr spezifische Anweisungen braucht, um dir eine nützliche Antwort zu geben.

Ist Prompt Engineering 2026 ein echter Job?

Ja, obwohl es selten mehr eine eigenständige Rolle ist. 2024 sah man "Prompt Engineer" als dedizierte Job-Titel. 2026 sind Prompt-Engineering-Skills in bestehende Rollen aufgesogen worden – Software Engineers, Product Manager, Content Strategist und Data Analyst nutzen das alle täglich. Gehälter für KI-fokussierte Engineer, die stark im Prompting sind, liegen typischerweise zwischen $130.000 und $220.000, je nach Seniority und Location.

Was ist der Unterschied zwischen Prompt Engineering und Fine-Tuning?

Prompt Engineering ändert, wie du die Frage stellst. Fine-Tuning ändert das Modell selbst, indem es auf zusätzliche Daten trainiert wird. Prompt Engineering ist schneller, billiger und flexibler. Fine-Tuning ist besser, wenn du konsistentes Verhalten über tausende ähnliche Anfragen hinweg brauchst und Prompt-Länge (und daher Kosten) reduzieren willst.

Muss ich codieren können, um Prompt Engineering zu tun?

Nicht für Basis-Nutzung. Jeder kann bessere Prompts für ChatGPT oder Claude schreiben. Aber für Production Anwendungen – KI Features in Websites bauen, Workflows automatisieren, Agents erstellen – ja, du brauchst Programmier-Skills, um API Calls, Datenverarbeitung und Fehlerbehandlung zu handhaben.

Was sind die besten Tools für Prompt Engineering 2026?

Für Entwicklung: Vercel AI SDK (wenn du im JavaScript Ökosystem bist), LangChain (Python) und Instructor (strukturierte Ausgabe). Zum Testen: Promptfoo ist ausgezeichnet und Open Source. Für Management: LangSmith bietet die vollständigste Plattform. Für schnelle Experimente sind die Playgrounds, die in die OpenAI und Anthropic Dashboards eingebaut sind, schwer zu schlagen.

Wie viel kostet es, KI APIs für Prompt Engineering zu verwenden?

Kosten variieren stark. GPT-4o Mini verarbeitet etwa 1 Million Input Tokens für $0,15, während mächtigere Modelle wie Claude 4 Sonnet $3,00 pro Million Input Tokens kosten. Eine typische Web-Anwendung mit 10.000 KI Calls pro Monat mit moderater Prompt-Größe könnte $50-$500/Monat ausgeben, je nach Modell und Prompt-Länge.

Kann Prompt Engineering bei Web-Entwicklung helfen?

Absout. Wir nutzen es zum Generieren von Boilerplate-Komponenten, zum Schreiben von Unit Tests, zum Transformieren von Daten zwischen CMS-Schemas, zum Erstellen von Content Drafts, zum Analysieren von Performance Logs und zum Bauen von KI-gestützten Features für End User. Der Schlüssel ist, AI-generierte Code als ersten Draft zu behandeln, der immer noch Human Review, Testen und Iteration braucht.

Welcher ist der größte Anfängerfehler mit Prompt Engineering?

Zu vage sein und dann das Modell zu beschuldigen. Wenn du nach "einer guten Website" fragst, bekommst du generisches Zeug. Wenn du das Framework spezifizierst, das Design System, die Component Struktur, die Accessibility Requirements und die Performance Constraints, bekommst du etwas wirklich Nützliches. Spezifität ist die einzeln höchstgewinnende Skill im Prompt Engineering.