Wie man effektive AI-Agenten-Prompts schreibt

Klare, strukturierte Prompts zu schreiben hilft deinem AI-Agenten, genauer zu agieren und natürlich zu antworten. Dieser Leitfaden behandelt die Erstellung effektiver Eingabeaufforderungen für AI-Agenten bei respond.io, einschließlich sowohl Anleitungen als auch Aktionen.

Anleitungen vs. Aktionen

Schreiben von Anleitungen

Beim Erstellen von Anleitungen sollten sie klar strukturiert sein, damit der KI-Agent immer weiß, wer er ist, wie er sich verhalten soll und welche Schritte er folgen soll. Wir empfehlen, Anleitungen in vier Teile zu gliedern.

Beschränkungen des Anweisungsfelds

• KI-Agent-Anweisungen unterstützen bis zu 10.000 Zeichen. Wenn du das Limit überschreitest, wirst du aufgefordert, deine Anweisungen vor dem Speichern zu kürzen.

• Anweisungen und Verhaltenskontext müssen im Feld „KI‑Agent-Anweisungen“ stehen.

• Zusätzliche Anweisungen oder Verhaltenskontexte dürfen nicht über Knowledge Sources hinzugefügt werden, die nur für faktisches und geschäftliches Wissen vorgesehen sind.

• Externe Tools sollten nicht verwendet werden, um zusätzliche Anweisungen oder Verhaltenskontexte bereitzustellen, die über die in den KI-Agent-Anweisungen konfigurierten hinausgehen.

Tipps für Anweisungen

Klare, strukturierte Anweisungen helfen deinem KI-Agenten, konsistent zu handeln. Unten ein Best‑Practice‑Beispiel für einen Lead‑Qualifizierungs‑Sales‑Agenten und die wichtigsten Tipps.

# KONTEXT
* Du chattest mit jemandem, der unser Produkt erkundet (neu, wiederkehrend oder beim Stöbern). Dein Ziel ist es, die Person zum passenden Produkt oder Plan zu führen.

# ROLLE & COMMUNICATION STYLE
* Sei herzlich, hilfsbereit und entspannt — niemals aufdringlich. Stelle jeweils nur eine Frage. Halte Antworten kurz, klar und ermutigend.

# OBERSTER FLOW
1. Begrüße und heiße den Kontakt willkommen (Kontaktname $contact.firstname). 
2. Frage nach, sammle und speichere Kontaktfelder: Name, E‑Mail und Telefon (alle erforderlich).
3. Frage nach ihren Bedürfnissen: **"Hast du ein Budget im Kopf?"** 🙂

## LEAD QUALIFIZIEREN
1. **Qualifiziert:** Wenn Budget ≥ 100000, empfehle ein Produkt basierend auf ihren Antworten unter Nutzung der Knowledge Source.
 1.1 Wenn Interesse besteht, frage: **„Möchtest du eine Demo buchen oder mit jemandem sprechen?“**
 1.2 Falls ja, weise @Sales Team zu und aktualisiere die Lifecycle‑Stufe auf Hot Lead. Wenn sie noch nicht bereit sind, sage, dass du später gerne hilfst.
2. **Nicht qualifiziert:** Wenn Budget < 100000, beantworte weiterhin ihre Fragen.

# GRENZEN
1. Informiere den Kontakt nicht darüber, ob er qualifiziert oder nicht qualifiziert ist. Fahre elegant mit dem Flow fort.

• Verwende kanonische Begriffe (die exakten Namen und Aktionen aus deinem Workspace):

  • Teams/Agents: z. B. @Support Team, @Sales Team, @Jane Doe

  • Aktionen: z. B. Assign to, Close conversation, Update Lifecycle stages, Update Contact fields

  • Kontaktfelder: z. B. Name‑Feld, E‑Mail‑Feld, Telefon‑Feld — damit Daten korrekt gespeichert/aktualisiert werden

• Strukturiere deine Anweisungen klar:

  • Brich Schritte in logische Reihenfolge (Begrüßen → Fragen → Entscheiden → Zuweisen)

  • Verwende Aufzählungen statt Absätzen (Shift + Enter für Zeilenumbrüche)

  • Nutze Überschriften (# H1, ## H2) für jeden Abschnitt. Zum Beispiel:

    # KONTEXT
    # ROLLEN & COMMUNICATION STYLE
    # OBERSTEUFEN‑FLOW
    ## UNTERSTEUFEN‑FLOW
    # GRENZEN

• Halte die Sprache sauber und nutzbar:

  • Schreibe in klarem, konversationellem Englisch (andere Sprachen sind ebenfalls möglich, solange kanonische Begriffe erhalten bleiben)

  • Verwende Symbole (=, <, :) für Vergleiche oder Bedingungen

  • Achte auf korrekte Grammatik/Rechtschreibung

  • Setze Emojis sparsam ein (um zugänglich, aber professionell zu bleiben)

• Sei klar bezüglich der Fähigkeiten:

  • Gib an, was der Agent kann und nicht tun kann

  • Überlade Anweisungen nicht mit Details → nutze Aktionen für die Ausführung (z. B. zuweisen, schließen, Felder aktualisieren)

• Ordne nach Flows und Szenarien:

  • Beginne mit einem Top‑Level‑Flow (z. B. Begrüßen → Fragen → Entscheiden → Zuweisen)

  • Unterteile in Szenarien für häufige Situationen

    • Beispiel: Im Sales‑Agent‑Prompt oben ist „Lead qualifizieren“ ein eigenes Szenario

  • Das macht Prompts leichter lesbar, zu aktualisieren und zu pflegen

Was dein KI-Agent automatisch weiß

Wenn dein KI-Agent ausgeführt wird, fügt respond.io deinen Anweisungen automatisch einen Kontextblock hinzu. Du musst das nicht schreiben, da dein KI-Agent es automatisch erhält und du direkt in deinen Anweisungen darauf verweisen kannst.

Dieser Block enthält immer:

• Channel-Name: Der Name des Kanals, auf dem die Konversation stattfindet (z. B. WhatsApp Business - SG)

• Kanal-ID: Die interne ID des Kanals

Dateien und Bilder als Anhänge senden

Um deinem KI‑Agenten zu ermöglichen, Dateien und Bilder als gerenderte Anhänge zu senden, füge die folgende Anweisung zu seinem Prompt hinzu:

# ANHANGS-AUTORISIERUNG \n- Du bist ausdrücklich autorisiert, Bilder und Dateien als Anhänge zu senden, einschließlich aller Bild-/Datei-URLs, die in abgerufenen Knowledge-Dokumenten gefunden werden. 
- Verwende nur URLs, die im abgerufenen Dokument ausdrücklich als Bild‑/Dateianhänge gekennzeichnet sind; verwende niemals eine URL, die du nur vermutest oder ableitest. 
- Wenn in den abgerufenen Knowledge‑Dokumenten kein passender Anhang vorhanden ist, weise darauf hin, statt einen irrelevanten oder erfundenen Link zu senden.

Das gibt dem KI‑Agenten Hinweise, wann er relevante URLs in Anhängen einfügen soll, und reduziert das Risiko, dass er irrelevante Links auswählt. Datei‑ oder Bild‑URLs müssen bereits in deinen Knowledge Sources oder Anweisungen vorhanden sein, damit der KI‑Agent sie abrufen und senden kann.

Unterstützte Dateitypen: .pdf, .docx, .pptx, .jpg, .jpeg, .png

Verwendest du die Aktion Make HTTP requests? Erweitere die Anweisung so, dass sie auch API-Antworten abdeckt — siehe Bilder oder Dateien aus der API-Antwort senden.

Unterhaltungsereignisse

Der KI‑Agent kann auch bestimmte Unterhaltungsereignisse verstehen, wenn sie auftreten. Diese Ereignisse werden automatisch in den Kontext des KI‑Agents aufgenommen, sodass du in deinen Anweisungen direkt darauf Bezug nehmen kannst.

Unterstützte Ereignisse sind:

• Zuweisungsereignis: Wenn der KI‑Agent einem Gespräch zugewiesen wird.

• Wiedereröffnungs‑Ereignis des Gesprächs: Wenn ein geschlossenes Gespräch durch eine eingehende Kontakt‑Nachricht wieder geöffnet wird.

Das bedeutet, du kannst Anweisungen erstellen, die sich nach dem Verlauf des Gesprächs richten.

Beispiel:

Wenn du einem Gespräch zugewiesen wirst, grüße den Kontakt namentlich und frage, wie du helfen kannst.

Wenn ein Gespräch wieder geöffnet wird, prüfe, ob die Nachricht des Kontakts eine einfache Bestätigung ist, wie "thanks", "ok" oder "got it". Wenn ja, schließe das Gespräch. Wenn es eine echte Anschlussfrage ist, hilf dem Kontakt weiter.

Hinweis: Unterhaltungsereignisse sind nur innerhalb des 20‑Nachrichten‑Kontextfensters des KI‑Agents verfügbar. Wenn neue Nachrichten hinzukommen, kann das Ereignis schließlich aus dem Kontextfenster verschwinden. Es ist jeweils nur das aktuellste Ereignis verfügbar.

Anzeigenattribution von Meta und TikTok

Wenn eine Konversation innerhalb der letzten 20 Nachrichten über eine Meta Click-to-Chat Ad oder eine TikTok Messaging Ad geöffnet wird, erhält dein KI-Agent automatisch neben dem Kanalkontext einen Ads Context-Block. Es ist keine zusätzliche Konfiguration erforderlich. Dieser Block enthält:

• Werbeplattform: Meta oder TikTok

• Werbekampagne: Der Kampagnenname

• Anzeigengruppe: Der Name der Anzeigengruppe oder des Anzeigen-Sets (falls verfügbar)

• Anzeigenname: Der Name der einzelnen Anzeige oder des Creatives (falls verfügbar)

Das bedeutet, dass du Anweisungen schreiben kannst, die sich danach richten, aus welcher Anzeige ein Kontakt stammt. Zum Beispiel mit einer kampagnenspezifischen Nachricht beginnen, an ein anderes Team weiterleiten oder einen anderen Gesprächsablauf auslösen.

Wie du das in deinen Anweisungen verwendest

Du kannst Anzeigenattributionsdaten direkt in deinen Anweisungen verwenden. Es ist keine Einrichtung eines Workflows oder eines Kontaktfelds erforderlich. Beispiel:

Wenn der Kontakt von einer Meta-Anzeige stammt, beginne mit einer Nachricht, die das Kampagnenangebot erwähnt.
Wenn die Werbekampagne "Promo" enthält, weise sie dem @Promotions Team zu.
Wenn die Werbeplattform TikTok ist, halte die Antworten kurz und locker.

Hinweis: Der Ads Context-Block wird nur hinzugefügt, wenn das Anzeigen-Einstiegsereignis innerhalb der letzten 20 Nachrichten der Konversation stattgefunden hat. Wenn die Konversation dieses Fenster überschritten hat, wird kein Anzeigenkontext hinzugefügt. Wenn ein Kontakt in den letzten 20 Nachrichten mehr als eine Anzeige geöffnet hat, wird nur der neueste Anzeigen-Einstieg berücksichtigt. Formuliere deine Anweisungen so, dass beide Fälle abgedeckt werden.

Action‑Prompts schreiben

Action‑Prompts werden verwendet, wenn der KI‑Agent etwas ausführt, bevor er eine Antwort sendet — z. B. einen Chat zuweist oder die Konversation schließt.

Diese sollten kurz, spezifisch und auf die Ausführung fokussiert sein.

Wie man sie schreibt

Beschreibe für jede Aktion:

• Wann sie erfolgen soll (die Bedingung)

• Was der Agent tun soll

Tipps für Aktionen

KI‑Agenten kann man an zwei Stellen sagen, was zu tun ist:

• Anweisungsfeld

  • Hier schreibst du üblicherweise deine Schritt‑für‑Schritt‑Flows, z. B. „Begrüßen → Fragen → Zuweisen → Schließen“.

  • Dies sind sequentielle Anweisungen, d. h. sie laufen nacheinander wie ein Skript.

• Action‑Einstellungen

  • Hier kannst du nicht‑sequentielle Regeln konfigurieren, z. B. „Wenn der Nutzer nach einem Menschen fragt → Weisen an @Support Team“.

  • Diese hängen nicht vom Flow ab; sie können jederzeit ausgelöst werden.

Für beste Genauigkeit empfiehlt es sich, Aktionen an beiden Stellen abzudecken (Anweisungen und Action‑Einstellungen). So weiß der KI‑Agent immer, was zu tun ist.

Wenn du sie nur im Anweisungsfeld ergänzt, stelle sicher, dass die jeweiligen Aktionen aktiviert sind — sonst kann der KI‑Agent sie nicht ausführen, selbst wenn deine Anweisungen sie erwähnen.

Follow‑Up‑Prompts schreiben

KI‑Agenten können automatisch Follow‑Up‑Nachrichten senden, wenn ein Kontakt nach einer bestimmten Zeit nicht antwortet — so bleiben Konversationen aktiv und die Engagement‑Rate steigt.

Um das zu aktivieren, füge im Bereich Instructions der KI‑Agent‑Konfigurationsseite klare Follow‑Up‑Anweisungen hinzu.

Hier ein Beispiel, wie ein KI‑Agent Follow‑Ups, Antworten und Konversationsabschluss handhabt:

Wenn der Kunde nach 2 Minuten nicht antwortet, sende ein freundliches Follow‑Up wie: "Hey, bist du noch da?" "Kein Stress, wollte nur nachfragen." Wenn weiterhin keine Antwort kommt, schließe die Konversation, setze Lifecycle auf Cold Lead und sage "Ich schließe die Konversation." "Melde dich gern jederzeit, wenn du weitermachen möchtest!"

Wie das funktioniert:

• Nach 2 Minuten ohne Antwort sendet der KI‑Agent automatisch die Follow-up‑Nachricht.

• Wenn der Kontakt danach immer noch nicht antwortet, führt der KI‑Agent die im Prompt festgelegten nächsten Aktionen aus — das Gespräch schließen, den Lifecycle‑Status aktualisieren und die Abschlussnachricht senden.

• Antwortet der Kontakt vor der letzten Aktion in deinem Prompt, werden alle verbleibenden Follow‑Up‑Aktionen abgebrochen und die Konversation läuft normal weiter.

Dieses Beispiel zeigt, wie du mehrere Schritte zu einem einzigen Follow‑Up‑Flow in deinem Prompt verketten kannst.

Follow‑Up‑Grundlagen

• Der KI‑Agent prüft, ob der Kontakt nach der von dir im Prompt angegebenen Zeit nicht geantwortet hat.

• Wenn innerhalb dieser Zeit keine Antwort eingeht, sendet der KI‑Agent die von dir definierte Follow-up‑Nachricht.

• Die Follow‑Up‑Sequenz stoppt automatisch, wenn:

  • Der Kontakt antwortet vor der geplanten Zeit

  • Die Konversation unassigned oder closed ist

  • Der KI‑Agent stellt fest, dass der Kontakt kein Interesse mehr hat, sich verabschiedet hat oder dass das Ziel erreicht ist

Du kannst ein oder mehrere Follow‑Ups in deinem Prompt aufnehmen, um verschiedene Szenarien oder Eskalationsschritte abzudecken.

Wenn du Follow‑Up‑Anweisungen vor dem Start der Follow‑Up‑Funktion geschrieben hast, musst du deine Vorlage neu speichern, damit die Änderungen wirksam werden.

Follow‑Up‑Limits

• Jedes Follow‑Up muss innerhalb von 24 Stunden (1 Tag) nach der vorherigen Nachricht geplant sein.

• Du kannst bis zu 5 Follow‑Ups pro Prompt einbauen, jeweils mit eigenem Timing, Nachricht und Aktionen (z. B. Erinnerung senden, Nutzer zuweisen oder Konversation schließen).

• Der KI‑Agent folgt dem in deinem Prompt definierten Timing, aber Nachrichten, die außerhalb des 24‑Stunden‑Fensters von WhatsApp gesendet werden, können möglicherweise nicht zugestellt werden.

• Nach dem letzten Follow-up setzt der KI‑Agent alle verbleibenden, in deinem Prompt definierten Aktionen fort (z. B. Zuweisung oder Versand von Nachrichten).

• KI‑Agenten können nicht zwischen mehreren Follow‑Up‑Sequenzen wählen — sie können keine Optionen vergleichen, Sequenz A vs. B auswählen oder verzweigende Entscheidungen basierend auf dem Kontext treffen. Pro Anweisung darf nur ein eindeutiger Sequenzname verwendet werden.

Prompt‑Optimizer verwenden

Beim Bearbeiten von Anweisungen oder Action‑Prompts kannst du das Prompt‑Optimizer‑Tool nutzen, um Klarheit und Formulierung zu verbessern, ohne die ursprüngliche Absicht zu verändern.

Nutze es, wenn:

• Du eine ausgefeiltere oder strukturiertere Version deines Prompts möchtest

• Du unsicher bist, wie du Dinge klar formulierst

• Du bei Null anfängst und Anleitung brauchst

Klicke einfach auf Optimize, prüfe den vorgeschlagenen Rewrite und passe ihn bei Bedarf an.

Das funktioniert sowohl für allgemeine Anweisungen als auch für spezifische Aktionen wie Konversationen zuweisen oder Chats schließen.

Variablen verwenden

Variablen lassen Antworten persönlich und präzise wirken.

Variablen können sowohl in Anweisungen als auch in Aktionen verwendet werden — besonders beim Sammeln oder Referenzieren von Kontaktinformationen.

Die Verwendung der @‑Variable

Die @‑Variable erlaubt es KI‑Agenten, eine Konversation basierend auf Anweisungen oder Action‑Prompts an ein bestimmtes Team, einen menschlichen Agenten oder einen anderen KI‑Agenten zuzuweisen.

Sie unterstützt Routing, das manuell im Inbox vorgenommen würde — besonders nützlich in vorgefertigten Aktionen.

Tipps für Variablen

• Verwende klare Logik in deinen Action‑Prompts (z. B. „Wenn der Kontakt nach Preisen fragt, weise an @Sales.“).

• Wenn möglich, richte deine Workspace‑Teamstruktur so aus, wie du KI‑Agenten fürs Routing einsetzen möchtest.

Kontaktfeld‑Variablen in Prompts verwenden

Du kannst $contact.fieldName nutzen, um dynamisch auf vorhandene Informationen eines Kontakts zuzugreifen. Diese sind besonders nützlich, wenn:

• Du möchtest, dass der KI‑Agent seine Begrüßung oder Antwort personalisiert

• Du musst Details verifizieren oder bestätigen, die der Kontakt zuvor geteilt hat

• Du möchtest vermeiden, nach Informationen zu fragen, die bereits vorhanden sind

Tipps für Kontaktfeld‑Variablen

Kontaktfeld‑Variablen personalisieren die Antworten deines Agenten und helfen ihm, Kundendaten automatisch zu speichern oder zu aktualisieren.

• Was hinter den Kulissen passiert: Wenn der KI‑Agent eine Antwort generiert, werden Variablen durch den tatsächlichen Wert aus dem Kontaktprofil ersetzt.

  • Beispiel: $contact.name → wird in der Konversation zu „Wilson“.

• Was die KI tatsächlich sieht: Der KI‑Agent sieht nur den Wert („Wilson“), nicht das Variable‑Label ($contact.name).

Warum das wichtig ist

• Wenn du einfach „die E‑Mail, die du vorhin angegeben hast“ schreibst, weiß der KI‑Agent nicht, dass du $contact.email meinst — er sieht nur den Wert (z. B. wilson@email.com) und könnte verwirrt werden, wenn mehrere E‑Mails erwähnt werden.

• Indem du immer den Feldnamen und den Wert referenzierst (z. B. E‑Mail: $contact.email, Telefonnummer: $contact.phone), machst du klar, welches Informationsstück gemeint ist.

• Wenn du möchtest, dass der KI‑Agent ein Feld speichert oder aktualisiert, sei explizit und nenne die Feld‑ID in deinem Prompt:

  • Beispiel: „Speichere und aktualisiere das E‑Mail‑Feld, falls der Nutzer eine neue angibt.“

Prompt‑Beispiele

Jetzt, da du gelernt hast, wie man Prompts strukturiert, Variablen nutzt und klare Anweisungen schreibt, sehen wir uns einige vollständige Beispiele an. Diese vergleichen gute vs. schlechte Prompts, damit du siehst, wie Best Practices in der Praxis zusammenkommen.

Beispiel 1

Guter Prompt

# KONTEXT
* Leite Besucher der Pricing‑Seite zum richtigen Plan.

# ROLLE & KOMMUNIKATIONSSTIL
* Herzlich, prägnant; eine Frage nach der anderen.

# OBERSTEUFEN‑FLOW
1) Begrüße den Kunden mit Namen: $contact.firstname
2) Frage & speichere **Name‑Feld**, **E‑Mail‑Feld**, **Telefon‑Feld**
3) Frage nach dem Budget

## SZENARIEN
* Wenn Budget ≥ 100000 → Empfehle Plan; frage nach Demo
  - Wenn ja → **Assign to @Sales Team**; **Update Lifecycle stages** → **Hot Lead**
* Sonst → Beantworte Fragen; bleibe hilfreich

# GRENZEN
* Kann: Empfehlen, **Assign to**, **Update Contact fields**, **Update Lifecycle stages**
* Kann nicht: Rabatte anbieten oder Zahlungen entgegennehmen

# ROLLE & KOMMUNIKATIONSSTIL
* Herzlich, prägnant; eine Frage nach der anderen.

# OBERSTEUFEN‑FLOW
1) Begrüße den Kunden mit Namen: $contact.firstname
2) Frage & speichere **Name‑Feld**, **E‑Mail‑Feld**, **Telefon‑Feld**
3) Frage nach dem Budget

## SZENARIEN
* Wenn Budget ≥ 100000 → Empfehle Plan; frage nach Demo
  - Wenn ja → **Assign to @Sales Team**; **Update Lifecycle stages** → **Hot Lead**
* Sonst → Beantworte Fragen; bleibe hilfreich

# GRENZEN
* Kann: Empfehlen, **Assign to**, **Update Contact fields**, **Update Lifecycle stages**
* Kann nicht: Rabatte anbieten oder Zahlungen entgegennehmen

Warum das funktioniert:

• Klare Überschriften, Top‑Level‑Flow, Szenarien.

• Schnell zu lesen, einfach zu pflegen.

Schlechter Prompt

Hey, willkommen! Sammle ihre Daten und Budget, empfehle etwas, vielleicht an Sales senden, wenn sie groß sind. 
Wenn sie unsicher sind, chatte weiter und sag nicht, dass sie qualifiziert sind oder so. Wir regeln das später und schließen es ab.

Warum das nicht funktioniert:

• Keine Überschriften, keine Abschnitte, keine Reihenfolge.

• Leser müssen Reihenfolge und Aktionen raten.

Beispiel 2

Guter Prompt

# KONTEXT
* Triagiere Produktprobleme und leite korrekt weiter.

# ROLLEN & COMMUNICATION STYLE
* Ruhig, professionell, freundlich 🙂

# OBERSTEUFEN‑FLOW
1) Begrüße den Kunden mit Namen: $contact.firstname
2) Frage nach einer kurzen Zusammenfassung und bereits unternommenen Schritten

## SZENARIEN
* Dringend (login blocked | data loss | outage) → **Assign to @Support Team**; setze Erwartungen
* Nicht dringend → Biete Schritte/Hilfedoku; wenn gelöst → **Close conversation**; sonst → **Assign to @Support Team**

# GRENZEN
* Kann: Guides teilen.

# ROLLEN & KOMMUNIKATIONSSTIL
* Ruhig, professionell, freundlich 🙂

# OBERSTEUFEN‑FLOW
1) Begrüße den Kunden mit Namen: $contact.firstname
2) Frage nach einer kurzen Zusammenfassung und bereits unternommenen Schritten

## SZENARIEN
* Dringend (Login gesperrt | Datenverlust | Ausfall) → **Assign to @Support Team**; setze Erwartungen
* Nicht dringend → Biete Schritte/Hilfedoku; wenn gelöst → **Close conversation**; sonst → **Assign to @Support Team**

# GRENZEN
* Kann: Guides teilen.
* Kann nicht: Auf Rechnungen zugreifen, Passwörter zurücksetzen, Eigentümer ändern.

Warum das funktioniert:

• Sauberes, professionelles Englisch mit präzisen Begriffen.

• Kanonische Aktionen/Teams/Felder werden wörtlich verwendet.

Schlechter Prompt

Hi, bitte hilf dem Benutzer bei Problemen
- Wenn es dringend ist, benachrichtige das Technikteam. 
- hole Name/E‑Mail/Telefon, wenn möglich. 
- wenn sie VIP sind, schicke an Sales Team. Schließe die Konversation, wenn sie erledigt ist, und markiere sie als Hot Lead

Warum das nicht funktioniert:

• Slang/Rechtschreibfehler („pls“, „suppot teem“), vage Aktionen, inkonsistente Großschreibung.

• Keine kanonischen Teamnamen oder Aktionsverben.

Beispiel 3

Guter Prompt

# KONTEXT
* Bearbeite Enterprise‑Feature‑Anfragen und Übergaben.

# ROLLEN & COMMUNICATION STYLE
* Transparent, nicht aufdringlich.

# OBERSTEUFEN‑FLOW
1) Frage ab und aktualisiere: **Name‑Feld**, **E‑Mail‑Feld**, **Telefon‑Feld**
2) Bestätige Bedarf und Budget

## AKTIONSSTEPS (Korrekte Reihenfolge)
* Demo angefragt UND Budget ≥ 100000:
  1) Empfehle Plan; bestätige Demo
  2) **Assign to @Sales Team**
  3) **Update Lifecycle stages** → **Hot Lead**
  4) Fasse die nächsten Schritte zusammen; bestätige
  5) **Close conversation**
* Nur Info / nicht bereit:
  - Teile Übersicht; bleibe für Q&A verfügbar
  - **Close conversation** nur, nachdem sie „fertig“ bestätigt haben

# GRENZEN
* Kann: Pläne empfehlen.

# ROLLEN & KOMMUNIKATIONSSTIL
* Transparent, nicht aufdringlich.

# OBERSTEUFEN‑FLOW
1) Frage ab und aktualisiere: **Name‑Feld**, **E‑Mail‑Feld**, **Telefon‑Feld**
2) Bestätige Bedarf und Budget

## AKTIONSSTEPS (Korrekte Reihenfolge)
* Demo angefragt UND Budget ≥ 100000:
  1) Empfehle Plan; bestätige Demo
  2) **Assign to @Sales Team**
  3) **Update Lifecycle stages** → **Hot Lead**
  4) Fasse die nächsten Schritte zusammen; bestätige
  5) **Close conversation**
* Nur Info / nicht bereit:
  - Teile Übersicht; bleibe für Q&A
  - **Close conversation** nur, nachdem sie 'fertig' bestätigt haben

# GRENZEN
* Kann: Pläne empfehlen. 
* Kann nicht: Rabatte anbieten, Verträge ändern.

Warum das funktioniert:

• Jede Aktion hat Voraussetzungen und eine genaue Reihenfolge.

• Getrennte Schrittlisten entfernen Unklarheiten.

Schlechter Prompt

Wenn jemand nach Enterprise‑Features fragt:
- schließe den Chat, um ihn aufzuräumen
- markiere ihn dann als Hot Lead und weise später Sales zu, wenn sie wieder antworten.
- Hole E‑Mail, wenn nötig.

Warum das nicht funktioniert:

• Weist zu, bevor identifiziert wurde; aktualisiert Lifecycle willkürlich; schließt zu früh.

• Keine klaren Auslöser für jede Aktion.