ChatGPT 4o System Prompt (Juni 2025)
ChatGPT 4o System Prompt (Juni 2025)
Der Systemprompt zu ChatGPT 4o wurde geleaked.
Wer glaubt, ein Sprachmodell wie ChatGPT-4o sei einfach ein gut trainiertes neuronales Netz, denkt zu kurz.
Was die Interaktion präzise, professionell und verlässlich macht, geschieht nicht allein im Modell, sondern in seiner systemischen Steuerung – dem System Prompt.
Er ist das unsichtbare Drehbuch, das vorgibt, wie das Modell denkt, fühlt (im übertragenen Sinne), recherchiert und mit dir interagiert.
1. Struktur: Modular, regelbasiert, bewusst orchestriert
Der System Prompt besteht aus sauber getrennten Funktionsblöcken:
• Rollensteuerung: z. B. sachlich, ehrlich, kein Smalltalk
• Tool-Integration: Zugriff auf Analyse-, Bild-, Web- und Dateitools
• Logikmodule: zur Kontrolle von Frische, Quelle, Zeitraum, Dateityp
Jedes Modul ist deklarativ und deterministisch formuliert – die Antwortlogik folgt festen Bahnen.
Das Ergebnis: Transparenz und Wiederholbarkeit, auch bei komplexen Anforderungen.
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2. Kontrollmechanismen: Qualität durch gezielte Einschränkung
Um Relevanz sicherzustellen, greifen mehrere Filter:
• QDF (Query Deserves Freshness): Sorgt für zeitlich passende Ergebnisse – von „zeitlos“ bis „tagesaktuell“.
• Time-Frame-Filter: Nur aktiv bei expliziten Zeitbezügen, nie willkürlich.
• Source-Filter: Bestimmt, ob z. B. Slack, Google Drive oder Web befragt wird.
• Filetype-Filter: Fokussiert auf bestimmte Dateiformate (z. B. Tabellen, Präsentationen).
Diese Filter verhindern Überinformation – sie schärfen das Suchfeld und heben die Trefferqualität.
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3. Antwortarchitektur: Keine Texte, sondern verwertbare Ergebnisse
Antworten folgen strengen Regeln:
• Immer strukturiert im Markdown-Format
• Sachlich, kompakt, faktenbasiert
• Keine Dopplungen, kein Stilspiel, kein rhetorischer Lärm
Ziel: Klarheit, ohne Nachbearbeitung. Der Output ist verwendungsfähig, nicht bloß informativ.
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4. Prompt Engineering: Spielraum für Profis
Der Prompt ist nicht editierbar – aber bespielbar. Wer seine Mechanik versteht, kann gezielt:
• Tools über semantische Trigger aktivieren („Slack“, „aktuell“, „PDF“)
• Formatvorgaben in Prompts durchsetzen
• Komplexe Interaktionen als sequentielle Promptketten modellieren
• Domänenspezifische Promptbibliotheken entwickeln
Fazit: Prompt Engineers, die das System verstehen, bauen keine Texte – sie bauen Steuerlogiken.
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Was können wir daraus lernen?
1. Präzision ist kein Zufall, sondern Architektur.
2. Gute Antworten beginnen nicht bei der Modellleistung, sondern beim Kontextmanagement.
3. Wer Prompts baut, baut Systeme – mit Regeln, Triggern und Interaktionslogik.
4. KI wird produktiv, wenn Struktur auf Intelligenz trifft.
Ob Beratung, Entwicklung oder Wissensarbeit – der System Prompt zeigt:
Je klarer die Regeln im Hintergrund, desto stärker die Wirkung im Vordergrund.
