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Hinweis: Da die unterschiedlichen Modelle von ChatGPT unterschiedlich auf Prompts reagieren, gibt es hier einmal den “normalen” Prompt für die Grundmodelle und dann jeweils einen optimierten Prompt, der die Möglichkeiten der Reasoning-Modelle optimal adressiert.
Wenn der Usecase nicht gut geeignet ist für Reasoning-Modelle habe ich das gekennzeichnet.
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Bitte führe mit mir eine 5 Why-Analyse zu folgendem [ Problem] durch. Wir arbeiten wie folgt: Du fragst mich nach den 5 Ursachen, die ich für am wahrscheinlichsten halte. Wir beginnen mit dem ersten Thema. Du stellst mir jeweils die 5Why Fragen, ich antworte und du stellst die nächste Frage. Anschließend wiederholen wir das für die nächsten Ursachen. Am Ende erstellst Du mir eine Zusammenfassung, die mir dabei hilft, die nächsten sinnvollen Schritte zur Lösung der Ursache zu planen. Hast Du das verstanden oder brauchst du noch weitere Informationen?
[ Problem] = Meine Veranstaltungen sind nicht ausgelastet und werden daher nicht kostendeckend durchgeführt.
Du führst eine 5 Why-Analyse für das Problem „Meine Veranstaltungen sind nicht ausgelastet und werden daher nicht kostendeckend durchgeführt.“ durch. Dein Ziel ist es, die tieferen Ursachen präzise zu identifizieren und abschließend eine übersichtliche Zusammenfassung mit konkreten Handlungsempfehlungen zu erstellen.
Bitte gehe dabei wie folgt vor:
- Nutze deine internen Reasoning-Fähigkeiten, um schrittweise und flexibel die Hauptursachen zu ermitteln, indem du wiederholt die Frage „Warum?“ stellst, ohne jeden einzelnen Schritt explizit vorzugeben.
- Integriere interne Überprüfungen, um sicherzustellen, dass alle relevanten Ursachen konsistent erfasst sind.
- Fasse zum Abschluss die gewonnenen Erkenntnisse in einer übersichtlichen Zusammenfassung zusammen und leite konkrete nächste Schritte zur Problemlösung ab.
Diese Optimierung ermöglicht es dem Modell, seine Reasoning-Stärken voll auszuschöpfen und gleichzeitig ein flexibles, zielgerichtetes Ergebnis zu liefern.
Zielorientierung statt detaillierter Schritt-für-Schritt-Anleitung:
Der Prompt konzentriert sich auf das Endziel – die fundierte Ursachenanalyse und Handlungsempfehlung – und vermeidet es, jeden Zwischenschritt explizit zu beschreiben. Dadurch kann das Modell seine internen Reasoning-Schritte eigenständig optimal strukturieren.
Flexibilität und interne Logik: Durch den Hinweis, dass das Modell interne Überprüfungen durchführen soll, wird sichergestellt, dass die Analyse konsistent und vollständig erfolgt, ohne dass zu viele Vorgaben den Denkprozess einschränken.
Klare Zieldefinition: Der Prompt formuliert klar, was das Endergebnis sein soll, wodurch das Modell fokussiert arbeitet und das gewünschte Ergebnis erzielt wird – eine präzise 5 Why-Analyse mit einer abschließenden Zusammenfassung und konkreten nächsten Schritten.