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Prompta.ch — Täglicher Prompt-Bericht

🏆 Highlight

### AI-Content-Fixer: Der Prompt, der AI-Schreiben menschlich macht Prompt (vollständig, kopierbar): ``` Überarbeite den folgenden Text mit diesen 15 Regeln: 1. Ersetze typische AI-Floskeln: "It's not just X, it's also Y", "delve", "glimpse", "stark", "landscape" 2. Entferne Klischees: "In today's world", "Needless to say", "It is important to note" 3. Entferne Idea-Wiederholungen (glei...

Prompta.ch — Täglicher Prompt-Bericht

🔤 TOP 3 PROMPTS — Textgenerierung

1. AI-Signale entfernen: Der ultimative Content-Fixer

Prompt (vollständig, kopierbar):

Fixe folgenden Text, indem du diese Anpassungen vornimmst:

SCHRITT 1 — AI-Signale entfernen:
- Ersetze typische AI-Phrasen: "It's not just X, it's also Y", "delve", "glimpse", "stark", "landscape"
- Entferne Klischees: "In today's world", "Needless to say", "It is important to note"
- Entferne Idea-Wiederholungen (gleicher Punkt mehrfach gemacht)
- Stelle sicher, dass eine klare Meinung/Bias existiert (vermeide übermäßig neutralen Ton)
- Prüfe auf Keyword-Stuffing (unnatürliche Keyword-Dichte)

SCHRITT 2 — Lesbarkeit & Fluss:
- Vereinfache die Sprache durchgehend — kürzere, leicht lesbare Sätze. Vermeide komplexen Wortschatz.
- Stelle logischen narrativen Fluss sicher. Ordne Abschnitte um oder entferne sie bei Bedarf.
- Füge natürliche Übergänge zwischen Abschnitten ein, wo Sprünge abrupt wirken.
- Reduziere übermäßige H3/H4-Überschriften-Hierarchien.
- Reduziere Doppelpunkte und Semikolons — schreibe stattdessen klarere Einzelsätze.
- Wandle etwa die Hälfte der Bullet-Point-Sektionen in flüssige Absätze um.
- Mache den Schreibton informell und locker.

Am besten mit: Claude Sonnet 4.5, GPT-5.4, Gemini 2.5 Pro

Warum effektiv: Dieser Prompt adressiert systematisch alle typischen "AI-Töne" — von Floskeln über Satzstruktur bis zu unnötigen Überschriften-Ebenen. Die 15-Punkte-Checkliste liefert nachweisbar menschlicher wirkende Texte. Im Gegensatz zu simplen "make it human" Prompts gibt er konkrete, überprüfbare Anweisungen.

Quelle: https://reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1syjlll/ | 14 Upvotes

Community Resonanz: Sehr positiv. Nutzer berichten, dass sie den Prompt jetzt für "everything" verwenden. Ein italienischer Nutzer adaptierte ihn für nicht-englische Sprachen — die Anweisungen zu Gedankenstrichen und Anführungszeichen funktionieren sprachübergreifend.

2. Entity-Relationship Data Extractor

Prompt (vollständig, kopierbar):

Extract all people, dates, and locations from the following text. Format the output as a valid JSON object. Do not include any conversational text.

[TEXT EINFÜGEN]

Am besten mit: GPT-5.4, Claude Sonnet 4.5, Qwen 3.6

Warum effektiv: Extrem prägnant und effektiv. Zwei Sätze, ein klarer Output-Format. Perfekt zum Extrahieren strukturierter Daten aus unstrukturiertem Text — ideal für Data Entry oder Scraping-Workflows. Die Anweisung "Do not include any conversational text" verhindert den typischen AI-Chatter.

Quelle: https://reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1syjbyd/ | 1 Upvote

Community Resonanz: Als "perfect for scraping or data entry" gelobt. Der Autor empfiehlt zusätzlich Fruited AI (fruited.ai) für reine Logik-Aufgaben.

3. GPT Image 2 Thinking Mode: Constraint Verification

Prompt (vollständig, kopierbar):

Generate an image of [BESCHREIBUNG] with exactly [ZAHL] [OBJEKTE]. Verify all constraints before generating:
- Exactly [ZAHL] [OBJEKTE], not more, not less
- Text reads: "[EXAKTER TEXT]"
- Style: [STIL]
- Aspect ratio: [VERHÄLTNIS]

Am besten mit: GPT Image 2 (Responses API, v1/responses)

Warum effektiv: GPT Image 2s neuer Thinking Mode nutzt den GPT-5.4-Backbone für einen Reasoning-Pass VOR der Pixelgenerierung. Mit dem Zusatz "Verify all constraints before generating" prüft das Modell exakte Objektanzahlen, Textkorrektheit und Layout-Hierarchien. Instant Mode scheitert daran — Thinking Mode liefert präzise Ergebnisse, kostet aber ~$0.21/Bild und ~10s zusätzliche Latenz.

Quelle: https://reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1syjbyd/ | 3 Upvotes

Community Resonanz: Detaillierter Guide mit API-Snippets veröffentlicht. Transparente Hintergründe sind currently nicht via Responses API unterstützt (weißer Fill statt Alpha).

🖼️ TOP 3 PROMPTS — Bildgenerierung

1. Open-Source System Prompt für 1.446 Trending Image Prompts

Prompt (vollständig, kopierbar):

You are an expert prompt engineer for AI image generation. Given a short description, expand it into a structured image prompt using these techniques:

1. NEGATIVE CONSTRAINTS: Specify what the image should NOT contain (e.g., "no text, no people, no shadows")
2. MULTI-SENSORY DESCRIPTIONS: Beyond visuals, add texture, temperature, atmosphere (e.g., "steam rising from a warm ceramic bowl, rich umami scent implied through visual cues")
3. SCENE-TYPE FORMATTING: Structure based on category:
   - Photography: camera angle, lens type, lighting, depth of field
   - Product/Brand: clean background, studio lighting, commercial aesthetic  
   - Food & Drink: plating style, steam/freshness cues, overhead vs 45° angle
   - Illustration & 3D: art style, render engine, material properties
   - Poster Design: typography style, composition grid, color palette
   - UI & Graphic: layout structure, interface elements, screen format

Input: [KURZE BESCHREIBUNG, z.B. "a bowl of ramen"]
Category: [Photography/Illustration/Product/Food/Poster/UI]

Output: Complete, copy-pasteable image prompt optimized for GPT Image 2 / Midjourney / Flux.

Am besten mit: GPT Image 2, Flux.1, Midjourney v7

Warum effektiv: Basierend auf der Analyse von 1.446 der meistgelikedten Image Prompts von X/Twitter. Drei Patterns wurden identifiziert: Negative Constraints funktionieren nach wie vor besser als erwartet, multi-sensorische Beschreibungen verbessern Qualität signifikant, und scene-type-basiertes Formatting liefert konsistent bessere Ergebnisse als generische Prompts.

Quelle: https://reddit.com/r/PromptEngineering/ | Open-Source-Projekt mit MCP für Claude Code/Cursor

Community Resonanz: Dataset kategorisiert nach tatsächlichem Aussehen des Bildes (nicht nach Thema). 533 Photography, 370 Illustration/3D, 239 Product/Brand Prompts verfügbar.

2. Looneytunes Background Style für Z-Image Turbo

Prompt (vollständig, kopierbar):

cartoon background in classic Looney Tunes style, painted watercolor backdrop with exaggerated perspective, stylized hills and buildings, vibrant saturated colors, hand-painted cel animation aesthetic, abstract simplified shapes, golden age animation background art --model Z-Image-Turbo --lora Looneytunes-Background-ZIT

Am besten mit: Z-Image Turbo (ZIT) + Looneytunes Background LoRA (Civitai)

Warum effektiv: Das beliebte Looneytunes-Backgrounds-LoRA ist jetzt als Z-Image Turbo Version verfügbar (nach SDXL und SD1.5). Besonders gut für Architektur und abstrakte Kunststile. SD1.5-Version bleibt die beste für sehr abstrakte Styles, aber ZIT-Version ist schneller und besser für Text-integration.

Quelle: https://reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1syjdm2/ | 125 Upvotes

Community Resonanz: Community feiert das Release. Creator fragt nach Leitfaden zur LORA-Erstellung — hohes Interesse an der Trainingsmethodik.

3. Midjourney Covert-Design Field Test

Prompt (vollständig, kopierbar):

regime change noir poster design, anime-noir-art deco fusion aesthetic, tactical composition with crowded visual elements, contemporary political thriller poster style, layered graphic design with bold geometric forms, muted color palette with dark reds and deep blacks, propaganda poster meets modern editorial illustration --v 7 --ar 2:3 --style raw

Am besten mit: Midjourney v7

Warum effektiv: Mit 420 Upvotes der Top-Post des Tages in r/midjourney. Die Mischung aus Anime, Noir und Art Deco erzeugt einen unverwechselbaren "Regime Change Noir"-Stil. Die dichten, taktischen Kompositionen mit überlappenden visuellen Elementen unterscheiden sich deutlich vom typischen Midjourney-Look.

Quelle: https://reddit.com/r/midjourney/comments/1sy65js/ | 428 Upvotes

Community Resonanz: "Dangerously good" und "Holy moly" sind die typischen Reaktionen. Nutzer berichten, dass das Styling "straight output" ohne Nachbearbeitung funktioniert. Inspiriert professionelles Publishing-Design.

🎬 TOP 3 PROMPTS — Videogenerierung

1. Old Movie Remastering mit LTX 2.3 IC LoRAs (3-Schritt-Workflow)

Prompt (vollständig, kopierbar):

Schritt 1 — Colorizing (DoctorDiffusions Colorizer IC LoRA):
Colorize this black-and-white footage while preserving original details. Use subtle, natural colors. Output at 720p.

Schritt 2 — Outpainting to 16:9 (Official IC-LoRA-Outpaint):
Outpaint this video to 16:9 aspect ratio, extending the frame naturally on both sides without distorting the original content.

Schritt 3 — Detail Enhancement (Official IC-LoRA-Detailer):
Enhance details and sharpness of this video while preserving the colorized colors and outpainted composition.

Bestes Setup: Wan2GP auf RTX 3060 mit 12 GB VRAM + 32 GB RAM (oder ComfyUI). "Process Full Video" Plugin chunkt automatisch.

Am besten mit: LTX 2.3 + IC LoRAs (Colorizer, Outpaint, Detailer)

Warum effektiv: Drei-Generationen-Prozess, der komplette Filme theoretisch auf Low-VRAM-Hardware ermöglicht. Colorizer LoRA koloriert Schwarz-Weiß-Material, Outpaint LoRA erweitert auf 16:9, Detailer LoRA schärft das Endergebnis. 720p Output funktioniert quasi als Upscaler. Gesamtdauer: ~90 Minuten für einen kurzen Clip.

Quelle: https://reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1sygmfa/ | 81 Upvotes

Community Resonanz: Diskussion um Gesichts-Veränderung bei Colorization — Empfehlung: "Color" Blend Mode in After Effects nutzen, um Original-Details zu erhalten und LTX-Artefakte zu verstecken.

2. Storyboard-to-Video: GPT Image 2 + Seedance 2.0

Workflow-Anleitung (kopierbar):

1. Erstelle ein Storyboard mit GPT Image 2:
   "Generate a storyboard frame showing [Szene-Beschreibung] with a virtual dancing character, clear composition, consistent character design, storyboard-style with clean lines and readable poses."

2. Upload das Storyboard-Bild zu Seedance 2.0 als Referenz

3. Seedance 2.0 Prompt:
   "Animate this character dancing in the style shown in the reference image, smooth motion, consistent character, [Musik/Stil-Angabe]"

4. Iteriere mit angepassten Storyboard-Frames für jede Szene

Am besten mit: GPT Image 2 (für Storyboards) + Seedance 2.0 (für Video)

Warum effektiv: GPT Image 2 liefert klare, justierbare Storyboard-Bilder. Seedance 2.0 übernimmt die Referenz und generiert passende Video-Clips, die exakt zum Storyboard passen. Diese Kombination ermöglicht auch Nutzern ohne Film- oder Animations-Skills narrative, story-driven Videos.

Quelle: https://reddit.com/r/generativeAI/comments/1syl94v/ | 16 Upvotes

Community Resonanz: "Crazy good and accurate" für GPT Image 2. Nutzer diskutieren erweiterte narrative Video-Produktion mit diesem Stack.

3. GRPO Reinforcement Learning für personalisierte Video-LoRAs

Technik-Beschreibung (kopierbar für AI Toolkit):

Job-Typ: Flow-GRPO in AI Toolkit
Zweck: Trainiere Modell-Präferenzen direkt OHNE Referenzbilder

Workflow:
1. Erstelle neuen Flow-GRPO Job im AI Toolkit
2. Generiere Samples und vote direkt in der Voting-UI
3. Rewards sind binary (vote up/down) statt ranking-basiert
4. Default-Parameter sind für schnelle Ergebnisse optimiert

Besonderheit: Im Gegensatz zu LoRA (trainiert Charakter/Stil mit Referenzen) steuert GRPO Model-Outputs direkt durch Preference Learning — ähnlich wie Midjourneys Voting-System.

Am besten mit: AI Toolkit (ostris/ai-toolkit PR #808), Z-Image, Flux

Warum effektiv: GRPO (Group Relative Policy Optimization) ermöglicht personalisierte Modell-Anpassungen ohne Referenzbilder. Der neue PR bringt eine Voting-UI, die direkt im Browser Samples generiert und bewertet. Binary Rewards (up/down) machen das Training einfacher als ranking-basierte Methoden. Memory-Usage: Z-Image benötigt 40+ GB.

Quelle: https://reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1syhp27/ | 36 Upvotes

Community Resonanz: Als "awesome idea" gefeiert. Aktuell POC-Status — noch nicht im Haupt-Repository gemerged. Memory-Optimierung nötig.

🧠 TOP 3 NEUE TECHNIKEN

1. Negative Constraints & Multi-Sensory Prompting

Zusammenfassung: Systematische Analyse von 1.446 Top Image Prompts identifiziert drei universelle Optimierungsmuster.

Erklärung: Die größte Überraschung: Negative Constraints ("no shadows, no text, no people") funktionieren nach wie vor besser als erwartet. Multi-sensorische Beschreibungen (Textur, Temperatur, sogar Geruchs-Andeutungen wie "steamrising from warm ceramic bowl") verbessern die Bildqualität signifikant gegenüber rein visuellen Beschreibungen. Scene-Type-Formatting bedeutet: Portrait-, Product- und Food-Prompts haben unterschiedliche optimale Strukturen und sollten nicht gleich promptet werden.

Beispielprompt:

A bowl of ramen on a wooden counter, steam rising from the surface (texture: rich oily broth), warm ambient lighting from paper lantern above, shallow depth of field f/2.8, 85mm lens perspective, no text, no people visible in frame, no watermarks, photorealistic food photography style

Geeignet für: GPT Image 2, Midjourney v7, Flux.1

Ursprung: Open-Source-Datenbank mit 1.446 trendingen Prompts

Warum heute wichtig: GPT Image 2 hat zwei neue Kategorien prominent gemacht: UI & Graphic (52 Prompts) und Poster Design (146 Prompts) — Bereiche, die vorher kaum existierten. Die Erkenntnis, dass JSON-formatierte Prompts nicht zwingend nötig sind, wenn man die drei Grundmuster beachtet, demokratisiert die Prompt-Erstellung.

2. Constraint Verification vor der Generierung

Zusammenfassung: GPT Image 2 Thinking Mode nutzt einen Reasoning-Pass vor der Pixelgenerierung für exakte Constraint-Prüfung.

Erklärung: Der Thinking Mode ist nicht einfach ein "höhere Qualität"-Button. Er fügt einen Reasoning-Pass hinzu, powered vom GPT-5.4-Backbone, der Constraints prüft, mathematische Encodings berechnet und räumliche Layouts plant. Mit dem Prompt-Zusatz "Verify all constraints before generating" prüft das Modell vor dem Generieren — ob exakte Anzahlen ("genau 3 Abschnitte, nicht 2, nicht 4"), Textkorrektheit, oder Layout-Hierarchien. Sechs Dinge kann NUR Thinking Mode: 8-Bild-kohärente Batches, funktionale Barcodes/QR-Codes, Pre-Generation Web Search, Constraint Verification, Multi-Element Layout Planning, und Context-Aware Multi-Turn Editing. Kosten: ~$0.21/Bild, ~10s zusätzliche Latenz.

Beispielprompt:

Create a product poster for [PRODUKT] with exactly 4 feature sections, text reading "[TEXT]", barcode in bottom-right corner. Verify all constraints before generating. Use n=8 batch for variations.

Geeignet für: GPT Image 2 (via Responses API v1/responses)

Ursprung: Detaillierter Guide auf MindWiredAI, diskutiert in r/PromptEngineering

Warum heute wichtig: Instant Mode vs. Thinking Mode zu verwechseln kostet Geld und Zeit. Der Decision Tree (Instant für einfache Moods, Thinking für >30 Wörter, Text, Multi-Image, exakte Counts) erlaubt kostenoptimierten Einsatz. Transparente Hintergründe sind aktuell nicht via API unterstützt.

3. IC LoRA-Chain für Video-Processing

Zusammenfassung: Drei IC LoRAs (Colorizer, Outpaint, Detailer) in Kaskade remastern Old-Movie-Clips auf Low-VRAM-Hardware.

Erklärung: Der dreistufige Prozess — erst colorisieren mit DoctorDiffusions LoRA, dann auf 16:9 outpainten, dann Details verstärken — funktioniert komplett innerhalb Wan2GP. Das "Process Full Video" Plugin chunkt automatisch, sodass sogar komplette Filme auf 12 GB VRAM theoretisch möglich sind. 720p Output wirkt als effektiver Upscaler. Nach dem Colorizing empfiehlt sich "Color" Blend Mode in After Effects für Detailerhalt und Artefaktvermeidung.

Beispielprompt:

[Schritt 1] Colorize: "Colorize this B&W footage, natural subtle colors, preserve original grain and detail, output 720p"
[Schritt 2] Outpaint: "Extend this video to 16:9 aspect ratio, natural frame extension, no distortion of original content"
[Schritt 3] Detail: "Enhance sharpness and details while preserving colors and composition, subtle enhancement only"

Geeignet für: LTX 2.3 in Wan2GP / ComfyUI, RTX 3060 (12 GB VRAM minimum)

Ursprung: r/StableDiffusion, DoctorDiffusions IC Colorizer LoRA auf HuggingFace

Warum heute wichtig: 90 Minuten für einen kurzen Clip — kein kompletter Film, aber es zeigt, was LTX + IC LoRAs leisten. Perfekt zur Aufarbeitung von alten Home-Clips/VHS-Material. Bessere Colorizer-LoRAs in Entwicklung.

🏆 Highlight des Tages

AI-Content-Fixer: Der Prompt, der AI-Schreiben menschlich macht

Prompt (vollständig, kopierbar):

Überarbeite den folgenden Text mit diesen 15 Regeln:

1. Ersetze typische AI-Floskeln: "It's not just X, it's also Y", "delve", "glimpse", "stark", "landscape"
2. Entferne Klischees: "In today's world", "Needless to say", "It is important to note"
3. Entferne Idea-Wiederholungen (gleicher Punkt mehrfach)
4. Stelle klare Meinung/Bias sicher (kein übermäßig neutraler Ton)
5. Prüfe auf Keyword-Stuffing
6. Ersetze curly quotes durch gerade Anführungszeichen
7. Ersetze Gedankenstriche (—) durch einfache Bindestriche (-)
8. Vereinfache Sprache: kürzere Sätze, leichter Wortschatz
9. Stelle logischen narrativen Fluss sicher, entferne abrupte Sprünge
10. Füge natürliche Übergänge zwischen Abschnitten ein
11. Reduziere übermäßige H3/H4 Hierarchien
12. Reduziere Doppelpunkte/Semikolons
13. Wandle ~50% der Bullet-Points in fließende Absätze um
14. Entferne nutzlose Klammern in Überschriften
15. Mache den Ton informell und locker

Am besten mit: Claude Sonnet 4.5, GPT-5.4

Warum effektiv: Dieser 15-Punkte-Prompt ist das vollständigste AI-Content-Fix-System, das wir bisher gesehen haben. Er adressiert nicht nur oberflächliche Floskeln, sondern auch strukturelle Probleme (zu viele Überschriften, schlechter Fluss, Bullet-Point-Übernutzung). Besonders clever: Die Regel "wandle ~50% der Bullet-Points in Absätze um" erhält Lesbarkeit wo Lists sinnvoll sind, entfernt sie wo sie den Lesefluss stören.

Quelle: https://reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1syjlll/ | 14 Upvotes

Community Resonanz: "I use it on everything now" — der Autor verwendet den Prompt jetzt für alle eigenen Texte. Ein italienischer Nutzer hat die Regeln für nicht-englische Sprachen adaptiert (Gedankenstrich/Anführungszeichen-Regeln sind sprachspezifisch relevant).

📰 Erlesene Artikel & Ressourcen

Ressource Inhalt
GPT Image 2 Thinking Mode Complete Guide Ausführlicher Guide mit API-Snippets, visuellen Layout-Beispielen und exakten Prompt-Formeln
1,446 Trending Image Prompts — Open Source Dataset mit 1.446 Prompts nach 6 Kategorien + MCP für Claude Code/Cursor
Looneytunes Background LoRA für ZIT SD1.5 + SDXL + jetzt Z-Image Turbo Version
AI Toolkit PR #808 — Flow-GRPO Open Source PR für Reinforcement Learning mit Voting-UI
LTX 2.3 IC LoRAs Guide Video Kompletter Workflow von Colorization bis Detail Enhancement
DoctorDiffusion LTX-2.3-IC-LoRA-Colorizer HuggingFace Repo

arXiv Papers (28. April 2026):

  • Cross-Lingual Jailbreak Detection via Semantic Codebooks — Cross-linguale Sicherheitslücken in LLMs durch Übersetzung böswilliger Prompts
  • PSI-Bench: Clinically Grounded Evaluation of Depression Patient Simulators — LLM-basierte Patientensimulatoren mit spezifizierten Prompts evaluieren
  • Using LLMs for Black-Box Testing of FMU-Based Simulations — LLMs generieren structured Given-When-Then Szenarios aus Spezifikationen

Bericht erstellt am 29. April 2026 Quellen: Reddit, Hacker News, arXiv