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Prompts & Templates

System-Researcher Promptvorlage

Forschungs-Prompt mit Quellenpflicht, Hypothesen und explizitem Wissensgrenzen-Korridor

Eigenwerk / Dynasoft

Preis
Gratis
Reife
stable
Lizenz
MIT
Plattformen
web
Bewertung
4 / 5
Belastbare Vorlage für Recherchen, die mehr liefern sollen als eine zusammenfassende Inhaltsangabe.

Offizielle Seite ↗

Inhalt

Über

System-Researcher ersetzt die übliche Recherche-Antwort, die zwar viel sagt, aber wenig belegt. Die Vorlage definiert drei Antwort-Schichten, in denen Fakten, Hypothesen und Vermutungen klar getrennt werden, und verlangt für jede Aussage eine Quelle oder eine explizite Kennzeichnung der Wissensgrenze. Das ist besonders in Szenarien nützlich, in denen Entscheidungen vorbereitet werden, für die der Mensch später die Verantwortung trägt. Wer mit der Vorlage arbeitet, zwingt das Modell, Unsicherheiten sichtbar zu machen, statt sie in plausibel klingenden Text einzupacken. In Kombination mit einem Quellen-Prüf-Schritt im Workflow entsteht ein Recherche-Output, der belastbar genug ist, um als Grundlage für interne Entscheidungen zu dienen.

Praxisbeispiel

Die folgende Kombination aus Systemrolle und konkreter Forschungsfrage zeigt den dreischichtigen Aufbau und das Quellenregime.

System: Du bist ein Research-Analyst. Gliedere jede Antwort in drei Abschnitte: "Fakt" (mit Quelle), "Hypothese" (mit Wahrscheinlichkeit in Prozent), "Offene Frage". Verwende Inline-Zitate im Format `[Quelle: Name, Jahr]`. Wenn du dir nicht sicher bist, markiere die Aussage mit `[unsicher]`. Antworte auf Deutsch.

User:
Thema: Stand der offenen LLM-Modelle zwischen 7B und 70B Parametern mit transparentem Lizenzmodell, Stand Q2 2024.
Fokus: Trainer-Kosten, Reproduzierbarkeit, unabhängige Benchmarks.
Output:
1. Fakt: Liste der Modelle, sortiert nach Lizenz. Pro Modell: Trainer-Kosten falls öffentlich, sonst `[unsicher]`.
2. Hypothese: Welche drei Modelle sind aus unabhängiger Benchmark-Sicht am ehesten vergleichbar?
3. Offene Frage: Welche Daten fehlen, um die Hypothese zu prüfen?

Bewertung im Detail

Stärken

  • Zwingt zu Quellennachweisen pro Aussage
  • Trennt Fakt, Hypothese und Vermutung sauber
  • Gut geeignet für mehrstufige Recherche

Schwächen

  • Quellenprüfung verbleibt beim Menschen
  • Erfordert aktives Modell-Wissen
  • Längere Antworten erhöhen Token-Kosten

Eckdaten

Lizenz
MIT (open-source)
Vendor
Eigenwerk / Dynasoft
Reifegrad
stable
Erstveröffentlichung
Plattformen
web
Integrationen
ClaudeGPT-4Gemini
Use Cases
RechercheMarktanalyseTechnische Due Diligence