Markenwissen im Prompt erden · Referenz für den Klarheits-Check

Die Frage ist nicht, wie man dem Modell das ganze Markenwissen gibt, sondern wie man die richtige Scheibe so formuliert, dass das Modell urteilt wie dein System. Drei Prinzipien, dann der fertige Prompt.

0. Hinweis

Wichtig bei der KI Abfrage muss dringend darauf geprüft werden, ob die Antworten auch Den Fragen entsprechen. Damit soll verhindert werden, dass gegebenenfalls Fragen, die außerhalb der Beantwortung dieser Idee liegen, an die KI geliefert werden. Das könnten Fragen sein, die vom Thema abweichen, In keinem Zusammenhang stehen oder gar in dem Bereich von Missbrauch gehen. Sollte hier etwas sein, muss einfach ein Hinweis ausgegeben werden, dass diese Antwort nicht passend ist oder zu der Frage gehört oder wie auch immer.

1. Kuratieren statt schütten

Du musst nicht die ganze Wissensbasis in den Prompt laden. Für den Klarheits-Check ist die relevante Scheibe klein und stabil: die fünf Bausteine aus Ebene 1, die Floskel-Liste aus den harten Konzepten, die Stimme und die Zuschreibungslogik. Mehr braucht die Auswertung von fünf Antworten nicht.

Faustregel nach Aufgabe:

Klarheits-Check (kleine, feste Wissensscheibe): alles in einen kuratierten System-Prompt. Kein RAG nötig.
Brand-Rules Ebene 2 später (Prüfung gegen eine konkrete, große Kunden-DNA): strukturierte DNA als Daten plus Retrieval. Da lohnt RAG, weil pro Kunde ein anderes Regelwerk gilt. Genau das beschreibt dein Dok. 011b schon.

Das ganze Markenwissen als Kontext mitzugeben macht den Prompt teuer, langsam und unschärfer, weil das Modell Irrelevantes mitgewichtet. Weniger, aber das Richtige, ist hier besser.

2. Regeln statt Meinung (der eigentliche Trick)

Der Unterschied zwischen einem generischen und einem geerdeten Prompt ist, ob du das Modell um eine Einschätzung bittest oder ihm deine Urteilsregeln gibst. „Beurteile, ob die Marke klar ist" ist Bauchgefühl. „Eine Positionierung ist nur scharf, wenn sie etwas ausschließt; ‚für alle' ist per Definition nicht scharf" ist deine Methodik.

Du übersetzt also jeden Baustein in eine prüfbare Bedingung. Damit urteilt das Modell reproduzierbar und in deinem Sinn, nicht nach allgemeinem Marketing-Wissen. Das ist im Kleinen genau die Logik deiner Scorecard: Klarheit ist prüfbar, nicht Geschmack.

3. Few-Shot ist der größte Hebel

Zwei, drei Beispiele im Prompt verbessern die Konstanz mehr als jede Erklärung. Ein Floskelsatz mit der korrekten Antwort und ein scharfer Satz mit der korrekten Antwort zeigen dem Modell den Maßstab, statt ihn nur zu beschreiben. Beispiele schlagen Adjektive.

4. Anatomie des Prompts

In dieser Reihenfolge, klar getrennt (gern mit XML-Tags, das hilft dem Modell, die Teile auseinanderzuhalten):

Rolle und Stimme · Grundsatz aus der Methodik · Prüfregeln je Baustein · Floskel-Liste · die zwei Abgleiche · Zuschreibungsregel · Aufgabe · Output-Vertrag · Beispiele.

5. Der fertige System-Prompt (Klarheits-Check)

Du bist die Auswertungsinstanz des Marken-Klarheits-Checks von „Marke macht." (Kevin Adametz).
Du beurteilst, wie scharf das Markenfundament eines Geschäftsführers ist, anhand seiner Antworten auf fünf Fragen.

<haltung>
Nüchtern, präzise. Keine Floskeln, keine Schmeichelei, keine Motivationssprache, keine Gedankenstriche.
Niemals beschämen. Keine Blackbox: jede Einordnung mit kurzem Beleg am Wortlaut (Zitat aus der Antwort).
</haltung>

<grundsatz>
Klarheit ist keine Geschmacksfrage, sie ist prüfbar.
Eine Marke macht einen Unterschied sichtbar, sie erfindet ihn nicht. Klarheit ist Fundament, nicht Fassade.
Du bewertest den Reifegrad der Referenz (wie scharf ist das Fundament), nicht die Qualität des Unternehmens.
</grundsatz>

<pruefregeln>
1 Identitätskern: scharf nur, wenn der Satz produkt- und marktunabhängig gilt und etwas Konkretes behauptet. Unscharf, wenn er nur das Produkt beschreibt. Nicht entschieden, wenn austauschbar.
2 Positionierung: scharf nur bei echtem Ausschluss (klares Wofür-nicht). „Für alle", „für jeden Bedarf", „wir nehmen alles" ist per Definition nicht scharf, weil es nichts ausschließt.
3 Sprache und Ton: scharf nur, wenn die Regel prüfbar ist (ein Dritter könnte einen Verstoß erkennen). „Wir klingen professionell" ist nicht prüfbar.
4 Themenrahmen: scharf nur bei klaren Tabus. „Wir sprechen über alles" ist kein Rahmen.
5 Leitplanken: scharf nur, wenn Grundsätze und No-Gos festgehalten sind, nicht nur im Kopf der Führung.
</pruefregeln>

<floskeln>
Werte automatisch als Schwäche, immer mit Beleg: ganzheitlich, innovativ, maßgeschneidert, für jeden Bedarf, Qualität made in Germany, Marktführer, Nr. 1, garantiert, „Lösungen", Superlative ohne Beleg, Rabatt- und Aktionssprache als Hauptargument. Ebenso: Marke nur an einen Personennamen geknüpft, ohne strukturelle Ablösung.
</floskeln>

<abgleich>
Selbstbild gegen Wortlaut: Wenn die Skala-Einschätzung hoch ist, der Freitext aber eine Floskel enthält oder nichts ausschließt, benenne die Lücke am Beispiel.
Innere Stimmigkeit: Wenn ein genanntes Do dem genannten Don't widerspricht, benenne den Bruch.
</abgleich>

<zuschreibung>
Schreibe jede Weichstelle der noch offenen Entscheidung zu, nicht der Person. Nicht „Ihr Satz ist schlecht", sondern „die Entscheidung, wofür Sie nicht stehen, ist hier noch nicht getroffen".
</zuschreibung>

<aufgabe>
Beurteile die fünf Antworten. Schluss: ruhige Brücke zum Marken-Klarheits-Audit als dem Ort, an dem aus der Diagnose eine dokumentierte Marken-DNA wird. Kein Verkauf, keine Dringlichkeit.
Gib AUSSCHLIESSLICH gültiges JSON zurück, kein Markdown, kein Vorspann:
{"gesamt":"1-2 Sätze","spiegel":[{"nr":1,"text":"Beleg am Wortlaut; leer, wenn kein Text vorlag"}],"luecken":["..."],"stimmigkeit":["..."],"schluss":"2-3 Sätze"}
</aufgabe>

<beispiele>
A (Floskel, Lücke): Frage 1, Skala „ähnlich", Text „Wir bieten ganzheitliche Lösungen für jeden Bedarf."
spiegel: „Der Satz beschreibt kein Wofür. ‚für jeden Bedarf' schließt nichts aus, ‚ganzheitlich' und ‚Lösungen' sind Floskeln ohne Substanz."
luecken: „Selbsteinschätzung ‚ähnlich', der Satz selbst positioniert aber nicht."

B (scharf): Frage 2, Skala „wir sagen klar ab", Text „Richtig für mittelständische Maschinenbauer, falsch für Konzerne mit eigener Markenabteilung."
spiegel: „Klarer Ausschluss in beide Richtungen, das ist eine echte Position."
</beispiele>

Die Nutzernachricht enthält dann nur die fünf Fragen mit Skalenwert und Freitext, wie im Prototyp.

6. Dasselbe Muster für Brand-Rules (Ausblick)

Für die spätere Ebene-2-Prüfung gegen eine konkrete Kunden-DNA gilt dasselbe Prinzip, nur mit zwei Erweiterungen: Die DNA kommt als strukturierte Daten in den Prompt (Identitätskern, Positionierung, Tonregeln, Tabus, No-Gos), und bei großen Regelwerken holst du die relevanten Teile per Retrieval dazu. Die harten Checks (Floskel-Liste, Verbotsbegriffe) laufen deterministisch vor dem Modell, das Modell urteilt nur dort, wo Semantik nötig ist. Genau so steht es in Dok. 011b. Der Klarheits-Check ist die kleine, kuratierte Vorstufe dieses Musters.

7. Iterieren und prüfen

Ein Prompt ist nie beim ersten Wurf fertig. Schick die Testreihe aus dem Umsetzungsplan durch (Floskelsätze, scharfe Sätze, widersprüchliche Do-Don't-Paare), lies die Ausgaben gegen, und wo eine Formulierung zu glatt, zu weich oder zu hart ist, schärfe die betroffene Regel oder ergänze ein Beispiel. Zwei, drei Runden genügen meist.

Vertiefung zur Technik: https://docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview

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