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Tiefenrecherche-Prompt-Engineering-Framework

Von Wikiprompt, der freien Prompt-Enzyklopädie

Machina
Beigetragen vonMachinaXQuelle

15. Okt. 2025

Tiefenrecherche-Prompt-Engineering-Framework Ein 4-stufiges Framework für die Entwicklung von Deep-Research-Prompts: Quellenpriorisierung, strukturiertes Protokoll, enger Umfang und explizites Ausgabeformat, um die Qualität der Ergebnisse zu maximieren.

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1. Priorisiere spezifische Quellen: "priorisiere: Reddit r/SEO, GitHub-Repositories, Blogs, Branchen-Fallstudien" 2. Lege ein Forschungsprotokoll fest: "analysiere zuerst aktuelle Diskussionen, gleiche dann mit Datenstudien ab, identifiziere schließlich Muster über beide hinweg" 3. Setze klare Grenzen: "recherchiere KI-Automatisierungstools speziell für E-Commerce-Inventarverwaltung, fokussiere auf Shopify-Integrationen" 4. Definiere das exakte Ausgabeformat: "liefere als: Executive Summary (3 Sätze), 5 Kernbefunde mit unterstützenden Daten, 10 umsetzbare Empfehlungen mit Beispielen, alle Quellenlinks"

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Kategorien:research| twitter| deep-research| prompt-engineering

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