5 ChatGPT-Tricks, die laut Studien funktionieren
Die meisten „geheimen ChatGPT-Tricks“ sind ausgedacht. Diese fünf wurden in Studien gemessen. Hier sind die zum Kopieren und zu jedem die Studie.
jeder mit Prompt zum Kopieren
zu jedem Trick eine, mit Link und Grenze
der laut Wharton nichts bringt
Getestet wurde meist mit älteren und über die Schnittstelle, nicht in der ChatGPT-App. Kein Prompt macht ChatGPT fehlerfrei. Wichtige Fakten prüfst du trotzdem selbst.
- Ein ChatGPT-Konto, der Gratis-Tarif reicht
- Keine Einstellung, die Prompts tippst du in einen normalen Chat
- Für Trick 1 zwei eigene Texte als Beispiel
Die fünf Tricks aus dem Reel
Zu jedem Trick steht der Prompt, die Studie mit Link, was sie gemessen hat und wo die Grenze liegt. Eckige Klammern ersetzt du durch deinen eigenen Text.
Zeig ein Beispiel
Hier sind zwei Beispiele, wie meine Texte klingen: [Beispiel 1] [Beispiel 2]. Schreib den neuen Text genau in diesem Stil.
- Studie
- Language Models are Few-Shot LearnersOpenAI (Brown et al.), 2020
- Was sie zeigt
- Ein Sprachmodell lernt eine Aufgabe allein aus Beispielen im Prompt, ohne zusätzliches Training.
- Grenze
- Gemessen wurden Aufgaben wie Übersetzen oder Fragen beantworten, nicht das Nachahmen eines persönlichen Schreibstils. Die Übertragung auf deinen Stil ist naheliegend, aber nicht eigens getestet.
Das Wichtige an den Anfang oder ans Ende
[langer Text]
Meine Frage zu diesem Text: …- Studie
- Lost in the Middle: How Language Models Use Long ContextsStanford, UC Berkeley und Samaya AI (Liu et al.), 2023, erschienen in TACL 2024
- Was sie zeigt
- Modelle nutzen Informationen am besten, wenn sie ganz vorne oder ganz hinten in einem langen Text stehen, in der Mitte deutlich schlechter.
- Grenze
- Verschoben wurde die Lage der wichtigen Information, die Frage stand in den Versuchen hinten. Getestet wurden Modelle von 2023, neuere kommen mit der Mitte besser zurecht.
Lass es sich selbst verbessern
Gib mir konkretes Feedback zu deiner Antwort: Was fehlt, was ist ungenau? Überarbeite sie dann auf Basis dieses Feedbacks.
Im selben Chat direkt nach der Antwort schicken, die verbessert werden soll.
- Studie
- Self-Refine: Iterative Refinement with Self-FeedbackMadaan et al., NeurIPS 2023
- Was sie zeigt
- Über sieben Aufgaben mit GPT-3.5 und GPT-4 wurden die Ergebnisse im Schnitt um rund 20 Prozentpunkte besser.
- Grenze
- Bei Matheaufgaben half es kaum. Ein Teil der Werte sind Vorlieben von Bewertern, keine Trefferquoten.
Prüffragen gegen erfundene Fakten
Schreib zu jeder Behauptung in deiner Antwort eine kurze Prüffrage. Beantworte jede Frage einzeln und korrigiere dann deine Antwort.
Am besten beantwortest du die Prüffragen in einem neuen Chat, damit es sich nicht selbst abschreibt.
Beantworte diese Prüffragen einzeln: 1. [Prüffrage 1] 2. [Prüffrage 2] 3. [Prüffrage 3]
Kopier nur die Prüffragen in den neuen Chat, nicht die Antwort.
- Studie
- Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language ModelsMeta AI und ETH Zürich (Dhuliawala et al.), 2023
- Was sie zeigt
- Bei Listen mit Fakten stieg der Anteil richtiger Einträge in einer Aufgabe von 0,17 auf 0,36, also mehr als das Doppelte.
- Grenze
- Getestet mit Llama 65B, einem älteren offenen Modell. Am besten wirkte es, wenn die Prüffragen ohne die ursprüngliche Antwort beantwortet wurden, daher der Tipp mit dem neuen Chat.
Kopier deine Frage zweimal rein
[deine Frage] [deine Frage]
- Studie
- Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMsGoogle Research (Leviathan, Kalman, Matias), Dezember 2025
- Was sie zeigt
- Mit sieben Modellen (Gemini, GPT-4o, Claude, DeepSeek) wurden 47 von 70 Tests besser, kein einziger schlechter.
- Grenze
- Gilt für schnelle Antworten. Wenn das Modell länger nachdenkt, bringt es kaum etwas. Die Studie ist ein Preprint ohne Begutachtung, die größten Sprünge kamen in selbst gebauten Tests.
„Du bist ein Experte für …“
Rolle kann den Ton ändern. Nicht die Richtigkeit.
- Studie
- Playing Pretend: Expert Personas Don't Improve Factual AccuracyWharton Generative AI Labs, Prompting Science Report 4, Dezember 2025, auch bei SSRN. Wharton ist die Wirtschaftshochschule der University of Pennsylvania (USA).
- Was sie zeigt
- An sechs Modellen brachten Expertenrollen keine verlässlich richtigeren Antworten, auch nicht, wenn die Rolle zum Fachgebiet passte. Rollen wie „Laie“ machten die Antworten schlechter.
- Einordnung
- Gemessen wurde nur die Richtigkeit. Für Ton und Perspektive kann eine Rolle trotzdem sinnvoll sein.
- Bonus
- Trinkgeld versprechen oder drohen bringt laut einer zweiten Wharton-Studie im Schnitt auch nichts (Prompting Science Report 3, August 2025).
Zwei bekannte Tricks, die es nicht in die Liste geschafft haben
„Denk Schritt für Schritt“
Hilft laut Wharton Report 2 (Juni 2025) bei Modellen ohne eingebautes Nachdenken etwas, bei Modellen, die selbst nachdenken, kaum, und die Antworten dauern länger.
„Sei unhöflich zu ChatGPT“
Dazu gibt es eine kleine Studie (Penn State, 2025, 50 Fragen, ein Modell, nicht begutachtet), eine ältere kam zum Gegenteil. Zu dünn für eine Empfehlung.
Gute Ergebnisse hängen am Prompt, nicht am Tool
Die Tricks oben sind einzelne Bausteine. Wie du daraus Schritt für Schritt einen ganzen Prompt baust, steht im C.R.E.A.T.E.-Guide.
Hol dir den C.R.E.A.T.E.‑Guide
Kostenlos per Mail, zusammen mit meinem Newsletter „Kais KI-Radar“. Abmelden geht jederzeit.
Lieber gleich ausprobieren? Zum C.R.E.A.T.E. Prompt Builder
Wenn es hakt
- Die doppelte Frage bringt nichts? Sie hilft bei schnellen Antworten. Wenn ChatGPT länger nachdenkt, bringt sie kaum etwas.
- Die Prüffragen bestätigen nur die alte Antwort? Kopier nur die Prüffragen in einen neuen Chat, nicht die Antwort. So schreibt ChatGPT nicht von sich selbst ab.
- Die Selbstverbesserung ändert bei Matheaufgaben wenig? Das passt zur Studie: Bei Mathe half es kaum.
Häufig gefragt
Hat's geklappt?
Ein Klick, keine Anmeldung. Hilft mir, die Anleitung besser zu machen.
ChatGPT ist eine Marke von OpenAI. Diese Seite ist ein unabhängiges Angebot der KI Agenten Werkstatt. Die Studien sind von ihren Autorinnen und Autoren, verlinkt sind die öffentlichen Fassungen. Stand dieser Seite ist Oktober 2026.