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    7 Prompts

    Forschung ★Der Schmelztiegel: verwertbare Erkenntnisse aus umstrittenen oder mystischen Quellen gewinnenEin präziser System-Prompt, der eine umstrittene, fremde, mystische, ideologische oder überhitzte Quelle liest und das reale Phänomen sowie den brauchbaren Kern vom metaphysischen Überschuss (den 'Rückständen') trennt, mit einer Prüfung, Fehlermodi und sitzungsweisen Kontrollen. Für vertieftes Lesen und Studium mit Claude oder ChatGPT.KreativNotebookLM-Kurzfilm-Prompt mit dem CPTC-FrameworkEin Studio-Prompt nach dem CPTC-Framework für NotebookLMs filmische Video-Übersichten, der einen temporeichen 60-Sekunden-Kurzfilm mit strengen Kamera-, Licht- und Tempovorgaben erzeugt, demonstriert mit einer Geschichte über einen KI-hackenden französischen Bulldoggen.KreativRetro-futuristische Werbeplakat-Vorlage im Stil der 1970er für jede MarkeEine detaillierte Vorlage zur Erstellung eines retro-futuristischen Zeitschriftenwerbeplakats im Stil der 1970er für jede beliebige Marke, mit vollständiger Stil- und Negativ-Prompt-Anleitung.BildungInfografik-Recherche-Prompt: Fakten mit ChatGPT prüfen, bevor du gestaltestEin rechercheorientierter ChatGPT-Prompt, der Fakten zu einem Thema extrahiert und strukturiert, bevor eine Infografik erstellt wird, um selbstsicher wirkende, aber falsche Visuals zu vermeiden.Produktivität ★10-Komponenten-Rezept für perfekte ChatGPT-PromptsEin detailliertes Framework zur Strukturierung von ChatGPT-Prompts mit 10 gewichteten Komponenten, einschließlich Kontext, Ziel, Rolle und Einschränkungen, mit Beispielen und Profi-Tipps für jede Komponente.Produktivität ★Perfektes ChatGPT-Prompt-Rezept mit 10 KomponentenEin umfassender Leitfaden zur Erstellung effektiver ChatGPT-Prompts mit 10 gewichteten Komponenten, jeweils mit Erklärungen, Profi-Tipps und Beispielen.BusinessDatenqualitätsanalyse-Engine für TabellenkalkulationenEin strukturierter Systemprompt, der ChatGPT oder Claude in eine rigorose Datenanalyse-Engine für Tabellenkalkulationen oder CSV/JSON verwandelt und ihn dazu zwingt, die Datenqualität zu überprüfen, Unsicherheiten zu kennzeichnen und Fakten von Interpretationen zu trennen, bevor Schlussfolgerungen gezogen werden.