OpenAI & ChatGPT · Foto: Kevin Rheese, CC BY 2.0
Break Down Costs
Zuletzt aktualisiert:
Typ
Prompt
Lizenz
CC0-1.0 (Public Domain)
Anwendungsfeld
Prompt-Bibliothek
Voraussetzungen
Keine besonderen — direkt loslegen.
Strukturiert eine ehrliche Kostenaufschlüsselung für Sponsoring-Anfragen von Open-Source-Projekten.
Der Prompt
Create a transparent breakdown of how sponsor funds will be used (e.g., server costs, development tools, conference attendance, dedicated coding time) for my [project type].
Variablen & Platzhalter
Vor dem Einsatz diese Stellen durch eigene Angaben ersetzen:
project type
So nutzt du es
Den Prompt-Text kopieren (Button oben) und als System-Prompt bzw. erste Nachricht in ChatGPT, Claude oder einem lokalen Modell einfügen. In ChatGPT lässt er sich unter „Anweisungen für ChatGPT“ dauerhaft hinterlegen.
Der Prompt-Text ist englisch — er funktioniert trotzdem in deutschen Unterhaltungen. Für deutsche Antworten einfach am Ende ergänzen: „Antworte auf Deutsch.“
Im Detail
Ein kurzer, gezielter Prompt, der eine transparente Aufschlüsselung erstellt, wofür Sponsoring-Gelder eines Open-Source- oder Indie-Projekts verwendet werden sollen, etwa Serverkosten, Entwicklertools, Konferenzreisen oder bezahlte Coding-Zeit. Der Mehrwert liegt darin, dass potenzielle Sponsoren (auf GitHub Sponsors, Open Collective und Ähnlichem) eher spenden, wenn sie sehen, wohin das Geld konkret fließt. Die KI erfindet dabei keine echten Zahlen, sie strukturiert nur die Kategorien und Formulierung, die tatsächlichen Kostenpunkte müssen Sie selbst liefern. Lohnt sich für Maintainer, die eine Sponsoring-Seite oder Funding-Request formulieren wollen, aber nicht wissen, wie sie es überzeugend und ehrlich aufbauen.
Praxis-Tipp
Nennen Sie konkrete Zahlen mit, z. B. “Serverkosten 40 Dollar/Monat, ein Konferenzticket 500 Dollar pro Jahr”, damit die Aufschlüsselung nicht generisch bleibt.
Lizenz & Quelle
- Lizenz: CC0-1.0 (Public Domain)
- Quelle: awesome-chatgpt-prompts (GitHub)
Inhalt ansehen (break-down-costs.txt)
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Erfahrungen & Kommentare.
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Priorisiert GHAS-Sicherheitsalerts über mehrere Repos und trennt Dependency- von Base-Image-Ursachen.
