OpenAI & ChatGPT · Foto: Kevin Rheese, CC BY 2.0
Step 2: Outline Creation
Typ
Prompt
Lizenz
CC0-1.0 (Public Domain)
Anwendungsfeld
Prompt-Bibliothek
Voraussetzungen
Keine besonderen — direkt loslegen.
Zweiter Schritt einer Multi-Prompt-Kette: baut aus gesammelten Ideen eine strukturierte Gliederung.
Der Prompt
Based on the ideas generated in the previous step, create a detailed outline.
Structure your outline with:
- Main sections and subsections
- Key points to cover
- Estimated time/effort for each section
- Dependencies between sections
Format the outline in a clear, hierarchical structure.
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
Dies ist der zweite Schritt einer mehrteiligen Prompt-Kette für Content- oder Projektplanung: Er nimmt die in einem vorherigen Ideensammlungs-Schritt erzeugten Ideen und verdichtet sie zu einer strukturierten Gliederung mit Haupt- und Unterabschnitten, Kernpunkten, Zeitschätzungen und Abhängigkeiten. Sinnvoll für alle, die größere Vorhaben (Artikel, Kurse, Projekte) nicht in einem Rutsch, sondern in nachvollziehbaren Etappen mit der KI erarbeiten wollen. Funktioniert nur zuverlässig, wenn die Ergebnisse des vorangegangenen Schritts als Kontext im selben Chat vorliegen – der Prompt allein ohne Vorarbeit liefert nur eine generische Gliederung.
Praxis-Tipp
Direkt im Anschluss an den Ideensammlungs-Schritt im selben Chat einsetzen, damit die KI die vorherigen Ideen als Grundlage nutzt.
Lizenz & Quelle
- Lizenz: CC0-1.0 (Public Domain)
- Quelle: awesome-chatgpt-prompts (GitHub)
Inhalt ansehen (step-2-outline-creation.txt)
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Erfahrungen & Kommentare.
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Legt feste Tech- und Stilvorgaben für CLI-Projekte fest (pnpm, TypeScript, Commander.js, klare Ordnerstruktur).
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Lässt die KI als Accessibility-Experte auf WCAG-2.2- und Section-508-Konformität prüfen.
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Priorisiert GHAS-Sicherheitsalerts über mehrere Repos und trennt Dependency- von Base-Image-Ursachen.
