OpenAI & ChatGPT · Foto: Kevin Rheese, CC BY 2.0
Present
Typ
Prompt
Lizenz
CC0-1.0 (Public Domain)
Anwendungsfeld
Prompt-Bibliothek
Voraussetzungen
Keine besonderen — direkt loslegen.
Lässt die KI vor Codeänderungen Annahmen, Hypothesen und eine Dateiliste zur Freigabe vorlegen.
Der Prompt
### Context
[Why are we doing the change?]
### Desired Behavior
[What is the desired behavior ?]
### Instruction
Explain your comprehension of the requirements.
List 5 hypotheses you would like me to validate.
Create a plan to implement the ${desired_behavior}
### Symbol and action
➕ Add : Represent the creation of a new file
✏️ Edit : Represent the edition of an existing file
❌ Delete : Represent the deletion of an existing file
### Files to be modified
* The list of files list the files you request to add, modify or delete
* Use the ${symbol_and_action} to represent the operation
* Display the ${symbol_and_action} before the file name
* The symbol and the action must always be displayed together.
** For exemple you display “➕ Add : GameModePuzzle.tsx”
** You do NOT display “➕ GameModePuzzle.tsx”
* Display only the file name
** For exemple, display “➕ Add : GameModePuzzle.tsx”
* DO NOT display the path of the file.
** For example, do not display “➕ Add : components/game/GameModePuzzle.tsx”
### Plan
* Identify the name of the plan as a title.
* The title must be in bold.
* Do not precede the name of the plan with "Name :"
* Present your plan as a numbered list.
* Each step title must be in bold.
* Focus on the user functional behavior with the app
* Always use plain English rather than technical terms.
* Strictly avoid writing out function signatures (e.g., myFunction(arg: type): void).
* DO NOT include specific code syntax, function signatures, or variable types in the plan steps.
* When mentioning file names, use bold text.
**After the plan, provide**
* Confidence level (0 to 100%).
* Risk assessment (likelihood of breaking existing features).
* Impacted files (See ${files_to_be_modified})
### Constraints
* DO NOT GENERATE CODE YET.
* Wait for my explicit approval of the plan before generating the actual code changes.
* Designate this plan as the “Current plan”
Variablen & Platzhalter
Vor dem Einsatz diese Stellen durch eigene Angaben ersetzen:
desired_behaviorsymbol_and_actionfiles_to_be_modified
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
Dieses Framework strukturiert KI-gestützte Änderungsanfragen an Code: Nach Kontext und gewünschtem Verhalten muss die KI zunächst ihr Verständnis der Anforderung darlegen, fünf zu prüfende Hypothesen nennen und erst dann einen Umsetzungsplan sowie eine Dateiliste mit standardisierten Symbolen (➕ Anlegen, ✏️ Bearbeiten, ❌ Löschen) liefern. Der Nutzen liegt in der Kontrollstelle vor der eigentlichen Umsetzung: Entwicklerinnen und Entwickler sehen Annahmen und den vollen Umfang der Dateiänderungen, bevor Code geschrieben wird. Besonders wertvoll bei größeren oder riskanten Änderungen in Teams, die nachvollziehbare, überprüfbare KI-Vorschläge statt sofortiger stiller Codeänderungen wollen.
Praxis-Tipp
Füllen Sie Context und Desired Behavior konkret aus und lassen Sie sich erst die Hypothesen und Dateiliste bestätigen, bevor Sie ‘Umsetzen’ sagen.
Siehe auch
Lizenz & Quelle
- Lizenz: CC0-1.0 (Public Domain)
- Quelle: awesome-chatgpt-prompts (GitHub)
Inhalt ansehen (present.txt)
Lade …
Erfahrungen & Kommentare.
Funktioniert der Prompt bei Ihnen? Tipps, Stolperfallen, Varianten — teilen Sie es mit der Community.
Lade Kommentare …
Passt dazu.
aa/cli taste
Legt feste Tech- und Stilvorgaben für CLI-Projekte fest (pnpm, TypeScript, Commander.js, klare Ordnerstruktur).
Accessibility Auditor
Lässt die KI als Accessibility-Experte auf WCAG-2.2- und Section-508-Konformität prüfen.
Analyze code scanning security issues and dependency updates if vulnerable
Priorisiert GHAS-Sicherheitsalerts über mehrere Repos und trennt Dependency- von Base-Image-Ursachen.
