🏆 IEEE ACDSA 2026 · Peer-Reviewed

Strukturiertes Prompt Engineering für Fachleute

MOTIVE ist das erste peer-reviewed, modellunabhängige Framework, das Prompt-Schreiben von einer Ad-hoc-Aktivität in eine systematische, wiederholbare Disziplin transformiert.

6
Komponenten
3
Stufen
5
Archetypen
10
Validierte Domänen

Sechs Komponenten

Jeder Buchstabe in MOTIVE repräsentiert eine eigenständige Prompt-Komponente, die einen spezifischen Aspekt effektiver Kommunikation mit KI-Systemen adressiert.

M

Motivation

  • ›Warum wird diese Aufgabe jetzt durchgeführt?
  • ›Welche Rolle soll die KI einnehmen?
O

Objekt

  • ›Was ist das konkrete Ergebnis?
  • ›Welches Format soll das Ergebnis haben?
T

Tool

  • ›Welche Domänen-Frameworks oder Methodologien sollen angewendet werden?
  • ›Welche professionellen Standards gelten für diese Arbeit?
I

Instruktion

  • ›Welche geordneten Schritte soll die KI befolgen?
  • ›Gibt es Entscheidungspunkte oder bedingte Verzweigungen?
V

Variablen

  • ›Welche Einschränkungen begrenzen das Ergebnis (Länge, Ton, Format)?
  • ›Was muss eingeschlossen oder ausgeschlossen werden?
E

Evaluation

  • ›Welche Kriterien bestimmen, ob das Ergebnis akzeptabel ist?
  • ›Welche Bewertungsskala und Schwellenwerte gelten?

Drei Komplexitätsstufen

Nicht jede Aufgabe benötigt jede Komponente. MOTIVEs gestufte Architektur ermöglicht es, die Prompt-Komplexität an die Anforderungen Ihrer Arbeit anzupassen.

Tier 1

Prompt-Kern

Rolle, Kontext, Ergebnis und Ablauf vor der Generierung festlegen. Die Grundlage, die jeder MOTIVE-Prompt benötigt.

MOI
Tier 2

Präzisionsebene

Professionelle Standards, methodische Frameworks und Output-Einschränkungen einbringen. Erforderlich für professionelle Qualitätsansprüche.

MOTIV
Tier 3

Governance-Ebene

Human-in-the-Loop-Bewertungskriterien, Scoring-Schwellen und Aufsichtsentscheidungen. Das vollständige MOTIVE-Framework für maximale Qualität.

MOTIVE
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Warum MOTIVE?

Dem aktuellen Prompt Engineering fehlen Struktur, Wiederholbarkeit und Bewertungskriterien. MOTIVE adressiert diese Lücke mit einer Sechs-Komponenten-Architektur, die durch peer-reviewed Forschung über mehrere professionelle Domänen validiert wurde.

Fünf Prompt-Archetypen

Häufige professionelle Aufgaben bilden sich auf wiederkehrende Prompt-Muster ab. MOTIVE identifiziert fünf Basis-Archetypen mit domänenspezifischer Anleitung.

Evidenzbasiert

MOTIVE basiert auf peer-reviewed Forschung, wurde durch systematische Evaluation über mehrere Domänen validiert und wird kontinuierlich durch Praktiker-Feedback weiterentwickelt.

📚IEEE ACDSA 2026

Peer-Reviewed · Modellunabhängig · Open Access

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Lernen

Meistern Sie das MOTIVE-Framework Schritt für Schritt. Von den Grundkomponenten bis zu fortgeschrittenen Techniken lernen Sie, effektive, strukturierte Prompts zu schreiben.
⚖

Framework-Vergleich

Wie MOTIVE im Vergleich zu anderen Prompt-Engineering-Ansätzen abschneidet, einschließlich CRISP, RISEN, CO-STAR und Chain-of-Thought-Methoden.
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Sechs Komponenten

Jeder Buchstabe in MOTIVE repräsentiert eine eigenständige Prompt-Komponente, die einen spezifischen Aspekt effektiver Kommunikation mit KI-Systemen adressiert.
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