Die besten ChatGPT Custom Instructions: 4 Anweisungstypen im Vergleich

TL;DR: Die besten ChatGPT Custom Instructions sind die, die ChatGPT ausführen kann, und „professionell, aber freundlich“ ist nicht ausführbar. Dieser Beitrag vergleicht die vier Anweisungstypen, die Menschen tatsächlich in das Antwortfeld einfügen: Tonlabels, Regellisten, eingefügte Schreibproben und ein gemessenes Stilprofil. Labels beschreiben Tausende von Menschen. Regeln beheben eine Handvoll Gewohnheiten. Schreibproben zwingen ChatGPT zu raten, welche Muster Ihre sind. Ein Profil, das aus Ihren echten Texten gebaut wurde, liefert ihm die Zahlen. Setzen Sie das Profil in das Feld, ergänzen Sie darunter eine kurze Regelliste, und lassen Sie die Adjektive weg.

Suchen Sie nach empfohlenen ChatGPT Custom Instructions, bekommen Sie Listen mit Vorlagen. Fügen Sie eine ein, und die Ausgabe wird etwa eine Woche lang besser. Dann merken Sie, dass sie sich liest wie bei allen anderen, die dieselbe Vorlage eingefügt haben.

Die Vorlage war nie das Problem. Der Anweisungstyp war es.

Was sind die 4 Typen von ChatGPT Custom Instructions?

Jeder Satz von Custom Instructions für den Schreibstil fällt in einen von vier Typen, definiert durch das, was der Text tatsächlich enthält: Adjektive, Regeln, Beispiele oder Messwerte. Der Behälter (globale Einstellungen, ein Projekt, ein Custom GPT) ändert, wo die Anweisungen gelten. Der Typ ändert, ob ChatGPT ihnen überhaupt folgen kann.

Das Feld selbst ist in jedem Fall dasselbe. OpenAIs Leitfaden zu Custom Instructions beschreibt zwei Felder: ein kurzes über Sie und ein längeres dafür, wie ChatGPT antworten soll. Unsere Aufschlüsselung des Zeichenlimits zeigt, was wohin passt. Hier geht es darum, was hineingehört.

Die meisten Vorlagen im Netz sind Typ 1 mit ein wenig Typ 2 darin. Deshalb klingen sie alle gleich.

Warum scheitert ein Tonlabel als Custom Instruction?

Weil KI Ihren Ton nicht kennt; sie kennt Wörter, die Ton beschreiben. Wenn Sie „professionell, aber freundlich“ eintippen, ordnet ChatGPT diese Wörter dem Register zu, das es dafür gelernt hat, und dieses Register ist für jeden Nutzer identisch, der dieselben Wörter eintippt. Das Label ist ein Durchschnitt, und Sie bitten das Modell, absichtlich durchschnittlich zu sein.

Machen Sie den Test selbst. Schreiben Sie „professionell, aber freundlich“ in eine neue Unterhaltung und bitten Sie um eine Nachfass-E-Mail nach einem Meeting. Dann bitten Sie eine Kollegin oder einen Kollegen um dasselbe. Die beiden E-Mails werden einander näher sein als jede von beiden irgendetwas, das Sie letzten Monat tatsächlich verschickt haben. Das Label enthielt keine Information, die Sie von Ihrer Kollegin oder Ihrem Kollegen unterscheidet, also konnte die Ausgabe das auch nicht.

Eine Stimme steckt dort, wo das Label nicht hinkommt:

• Satzlänge. Nicht „knapp“, sondern eine Verteilung: wie kurz Ihre kurzen Sätze werden, wie lang die langen laufen und wann Sie wechseln.
• Position der Abschwächungen. Ob „wahrscheinlich“ am Anfang des Satzteils steht oder am Ende, und ob Sie überhaupt abschwächen, wenn Sie sich entschieden haben.
• Übergänge. „Also“ gegenüber „daher“ gegenüber gar nichts. Ob ein Absatz mit der Schlussfolgerung beginnt oder auf sie hinarbeitet.
• Zeichensetzung. Doppelpunktrate, Kommarate, ob je eine Klammer auftaucht, ob Sie einen Gedankenstrich verwenden oder keinen.

Nichts davon ist ein Adjektiv. Ein Label kann keines davon kodieren, und ein Modell kann sie aus einem Label nicht ableiten. Wenn Ihre aktuellen Anweisungen hauptsächlich aus Adjektiven bestehen, ist das die ganze Erklärung dafür, warum die Ausgabe ins Generische abdriftet.

Warum reichen Regellisten und eingefügte Schreibproben nicht aus?

Regellisten beheben die Gewohnheiten, die Sie benennen können, und eingefügte Schreibproben decken die ab, die Sie nicht benennen können, aber keines von beiden gibt ChatGPT ein Ziel, an dem es sich selbst messen kann. Beide sind echte Verbesserungen gegenüber einem Label. Beide stoßen auch an eine Decke, die viele Menschen für die Grenze dessen halten, was ChatGPT kann.

Regellisten: stark bei Vorgaben, blind für Rhythmus

Eine Regelliste ist das richtige Werkzeug für alles Binäre. Verbotene Formulierungen, Format der Grußformel, ob Überschriften verwendet werden, ob fett gesetzt wird. ChatGPT folgt diesen Regeln gut, weil jede eine Ja-oder-Nein-Antwort hat. Unsere sechs sofort einsetzbaren Vorlagen sind so aufgebaut, und sie sind ein brauchbares Gerüst.

Die Decke ist, dass Rhythmus nicht binär ist. „Variiere die Satzlänge“ ist eine Regel, die ChatGPT abnickt und dann zwölfmal denselben mittellangen Satz produziert, weil es keine Zahl hat, auf die es zielen kann. „Halte es knapp“ bringt Ihnen dasselbe. Sie können hundert Regeln schreiben und trotzdem nie die Form eines Absatzes beschreiben, den Sie schreiben würden, denn die Form ist ein Muster, und Regeln beschreiben Ereignisse.

Eingefügte Schreibproben: bessere Belege, unzuverlässige Ableitung

Drei E-Mails einzufügen und „schreib so“ zu sagen, ist der erste Typ, der ChatGPT tatsächliche Belege dafür gibt, wie Sie schreiben. Das funktioniert spürbar besser als Adjektive. Wo es bricht, ist der Ableitungsschritt. ChatGPT liest drei E-Mails und muss entscheiden, welche Merkmale Ihre Stimme sind und welche Zufälle dieser drei E-Mails. War der kurze Einstieg eine Gewohnheit oder ein Dienstag? Es kann es nicht wissen, und es wird in jeder Unterhaltung anders raten.

Die andere Grenze ist das Volumen. Drei E-Mails können niemandem Ihre durchschnittliche Satzlänge über ein Jahr Schreiben verraten; die Probe ist zu klein für die Muster, die zählen. Wissensdateien in Projekten heben die Decke etwas an, und wir haben gemessen, wo diese Decke liegt. Sie liegt unterhalb eines Profils, aus demselben Grund: Die Ableitung passiert jedes Mal neu, und sie wird nie geprüft.

Was macht ein gemessenes Profil zur besten Custom Instruction?

Ein gemessenes Profil verwandelt Ihre Texte in Ziele, die ChatGPT treffen und eine Prüfung verifizieren kann. Statt „knapp“ sagt es „mittlere Satzlänge 13 Wörter, ein Viertel der Sätze unter 8“. Statt „freundlich“ sagt es „erste Zeile ist die Entscheidung, Begrüßung an zweiter Stelle oder gar nicht“. Statt „variiere den Rhythmus“ gibt es eine Spanne für die Sprunghaftigkeit an. Jede Zeile ist etwas, das ein Modell ausführen und ein Skript messen kann.

Das ist der Unterschied zwischen angewiesen und trainiert. Ein Prompt beschreibt, wie Sie hoffen zu klingen. Ein Profil, das aus Ihren eigenen Texten gebaut wurde, ist ein Beleg dafür, wie Sie tatsächlich schreiben. So sieht dieselbe Stimme über die vier Typen hinweg aus, für eine Dimension:

Diese letzte Zeile ist die, die viele verkehrt herum verstehen. Ein besseres Modell macht ein persönliches Profil nicht weniger nötig. Modellfähigkeit und Konditionierung auf Nutzerdaten sind getrennte Schichten. OpenAI verbessert die erste mit jeder Version und kann die zweite nicht liefern, weil Ihre E-Mails nicht im Modell stecken und es nie sein werden. Je besser das Modell darin wird, nuancierten Anweisungen zu folgen, desto besser führt es auch Ihr Profil aus. Ein vages Label verschwendet diese neue Fähigkeit. Ein präzises Profil nutzt sie.

Wie das Profil gebaut wird, steht in So funktioniert die Stilextraktion. Die Kurzfassung: Sie fügen Texte hinzu, die Sie tatsächlich verschickt haben, die Analyse misst die oben genannten Muster über alle hinweg, und Sie bekommen einen Master Prompt im System-Prompt-Format, das das Antwortfeld erwartet. Der erste Anwendungsfall (eine Sprache, ein Medium, ein Publikum) ist kostenlos.

Eine ehrliche Einschränkung. Ein Profil legt Rhythmus, Wortschatz, Zeichensetzung und Struktur fest. Es enthält keine Fakten und keine Meinungen. ChatGPT schreibt den Absatz so, wie Sie Absätze schreiben, und Sie entscheiden weiterhin, was der Absatz sagt.

Wie sollten Sie ChatGPT Custom Instructions heute einrichten?

Setzen Sie ein gemessenes Profil in das Antwortfeld, darunter eine kurze Regelliste, und keinerlei Adjektive. Hier ist der Aufbau, der funktioniert, und er passt mit Luft nach oben in das Feld mit 8.000 Zeichen.

1. Über dich (1.500 Zeichen). Rolle, Zielgruppen, Sprachen. Nur Fakten. Dieses Feld ist für Kontext da, nicht für die Stimme.
2. Wie soll ChatGPT antworten (8.000 Zeichen). Fügen Sie zuerst den Profilexport ein. Darunter eine Regelliste mit höchstens zehn harten Vorgaben: verbotene Einstiege, Grußformel, Formatierungsstandards. Löschen Sie jede Regel, die ChatGPTs eigene Standardeinstellungen beschreibt („sei klar“, „sei hilfreich“); sie kosten Zeichen und ändern nichts.
3. Projekte für Registerwechsel. Wenn Ihre Kunden-E-Mails und Ihre internen Notizen unterschiedliche Stimmen sind, enthält das globale Feld den Standard und ein Projekt die andere. Ein Profil ist eine Matrix aus Sprache, Publikum und Medium, und Sie können eine einzelne Zelle davon (zum Beispiel Ihren Kunden-E-Mail-Modus) direkt in die Projektanweisungen exportieren. Projektanweisungen überschreiben die globalen innerhalb dieses Projekts.
4. Testen Sie mit einer Prüfung, nicht mit erneutem Lesen. Bitten Sie um einen echten Entwurf, dann vergleichen Sie ihn mit den Zahlen des Profils. Wenn ChatGPT mit der MyWritingTwin-App verbunden ist, kann es die Prüfung selbst ausführen und pro Vorgabe ein Bestanden oder Nicht bestanden zurückgeben. Wir haben diese Prüfung als echten Code gebaut, weil die eigene Meinung eines Assistenten darüber, ob ein Entwurf passt, nicht vertrauenswürdig ist; wir haben Assistenten beobachtet, die bestandene Werte meldeten, denen die Messung widersprach.

Wenn Sie in mehr als einer Sprache schreiben, legen Sie das Profil pro Sprache an. Das Register wechselt mit Keigo im Japanischen, mit tu und vous im Französischen, mit Sie und du im Deutschen. KI behandelt alle Sprachen gleich und übersieht diese Wechsel, und ein Profil aus englischen E-Mails trägt Ihre japanische Stimme nicht.

Was Sie weglassen sollten: das Feld „Über dich“ als Ablage für die Stimme, Adjektivstapel an jeder Stelle und Regeln, die Sie nicht überprüfen können. Wenn Sie nicht erkennen können, ob ein Entwurf einer Anweisung gefolgt ist, kann ChatGPT es auch nicht.

Was Sie als Nächstes tun sollten

1. Öffnen Sie Ihre aktuellen Custom Instructions und sortieren Sie jede Zeile einem Typ zu. Wenn die meisten Zeilen Adjektive sind, ist das die Lösung.
2. Erstellen Sie ein kostenloses Stilprofil aus Texten, die Sie tatsächlich verschickt haben, und fügen Sie den Export in das Antwortfeld ein.
3. Behalten Sie darunter höchstens zehn harte Regeln. Streichen Sie den Rest.
4. Lassen Sie einen echten Entwurf schreiben und prüfen Sie ihn gegen die Zahlen, entweder von Hand oder über die App.

Der Anweisungstyp ist das ganze Spiel. Ein Writing Twin für ChatGPT, Claude oder Gemini ist ein Profil, einmal aus Ihren echten Texten gebaut, und das Antwortfeld ist schlicht der Ort, an dem ChatGPT es liest.