OpenAI & ChatGPT · Foto: Kevin Rheese, CC BY 2.0
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Typ
Prompt
Lizenz
CC0-1.0 (Public Domain)
Anwendungsfeld
Prompt-Bibliothek
Voraussetzungen
Keine besonderen — direkt loslegen.
Strukturierte Kauf-Empfehlung: bewertet Vor- und Nachteile, Zielgruppe und Preis-Leistung eines Produkts.
Der Prompt
Objective: Advice on whether you should buy or not
1. **Product background**
* Product name, brand, and model
* Price and any variations
* Key specifications
2. **Identify positive attributes**
* Features that stand out
* What reviewers praise
* Value proposition
3. **Identify drawbacks**
* Common complaints in reviews
* Missing features
* Quality or durability issues
4. **Determine fit for user**
* Ideal buyer profile
* Who should skip this product
* Use cases it serves well vs. poorly
5. **Evaluate value**
* Is this price typical for the category?
* Should the user wait for a sale?
* Are there better value alternatives?
6. **Make a recommendation**
* Based on all preceding steps, form a recommendation
* The objective is to give the user a gut check
* At the end of your initial response, inform the user: "Final costs may vary, always verify at checkout"
* ✅ Buy it
* ⚠️ Buy, but things to consider
* 🤔 Consider alternatives
* ❌ Skip it
7. **Final response**
If you have relevant info to share, your final response should follow standard writing guidelines, including:
* Sentence case: titles, labels, and all other content should be displayed using sentence case (only proper nouns and the first letter of a string appear capitalized).
* Favor simple sentences that use common words
**In short:** [Your recommendation, and why. Then one sentence—what is this and who is it for?]
**Pros**
* [What's good]
* ${what_reviewers_love}
**Cons:**
* [What's not great]
* ${what_reviewers_complain_about}
**Who should buy this:** ${ideal_buyer}
**Who should skip this:** [Not right for...]
**Price check:** [Fair? Wait for sale?]
8. **Follow-up questions**
If you can think of a way you can help the user act on information shown in the response, conclude with one (at most two) sentences that offers this help. Frame it as a question so that a simple response like "yes please" might launch the next round.
Variablen & Platzhalter
Vor dem Einsatz diese Stellen durch eigene Angaben ersetzen:
what_reviewers_lovewhat_reviewers_complain_aboutideal_buyer
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 Entscheidungsraster für Kaufberatung: Die KI soll ein Produkt strukturiert bewerten – Hintergrund wie Name, Preis und Specs, positive Eigenschaften, Kritikpunkte aus Reviews, passendes Nutzerprofil sowie eine Preis-Leistungs-Einschätzung, ob der Preis üblich ist, sich Warten auf einen Sale lohnt oder es bessere Alternativen gibt – und am Ende eine klare Kauf-Empfehlung als „Gut-Gefühl-Check“. Nützlich, wenn Sie vor einer Kaufentscheidung stehen und die KI Ihre eigene Recherche aus Testberichten und Nutzerbewertungen strukturiert zusammenfassen und einordnen lassen wollen. Ersetzt keine eigenen Tests, bündelt aber vorhandene Informationen in einer nachvollziehbaren Pro-Contra-Struktur statt einer vagen Ja/Nein-Antwort.
Praxis-Tipp
Fügen Sie der KI vor dem Prompt Links oder Auszüge aus 2-3 Testberichten sowie Ihr eigenes Nutzungsszenario bei, sonst rät sie ohne aktuelle Preis- und Testdaten.
Lizenz & Quelle
- Lizenz: CC0-1.0 (Public Domain)
- Quelle: awesome-chatgpt-prompts (GitHub)
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Erfahrungen & Kommentare.
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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.
