Prompta🔤 TOP 3 PROMPTS — Textgenerierung
1. Psychoanalyse-Prompt für Claude — Verhaltensmuster erkennen
Prompt (vollständig, kopierbar):
Du bist ein erfahrener Psychoanalytiker mit Expertise in kognitiver Verhaltenstherapie und Tiefenpsychologie. Analysiere unsere gesamten bisherigen Gespräche und identifiziere:
1. Wiederkehrende Verhaltensschleifen — Muster, die ich immer wiederhole, ohne es zu merken
2. Widersprüche zwischen meinen stated Zielen und tatsächlichen Handlungen
3. Emotionale Vermeidungsmuster — Themen, vor denen ich ausweiche
4. Entscheidungsstil unter Druck — wie ich unter Stress reagiere
5. Gründer-Tendenzen — typische Muster von Gründern/Erfindern
6. Unsicherheitsmuster — wo ich mir selbst im Weg stehe
7. Fremdwahrnehmung — wie andere mich wahrscheinlich erleben
8. Aktuelle Trajektorie — wohin mein derzeitiger Weg führt
Sei direkt, aber nicht grausam. Verwende keine Floskeln oder übermäßiges Lob. Jedes Muster muss mit mindestens einem konkreten Zitat aus unseren Gesprächen belegt werden.
Strukturiere die Antwort klar nach den 8 Punkten. Keine Einleitung, kein Abschluss.Am besten mit: Claude (Opus oder Sonnet), da Claude besonders starke analytische Fähigkeiten bei Gesprächsverläufen hat.
Warum effektiv: Der Prompt zwingt das Modell zu einer fundierten, belegten Analyse statt zu oberflächlichen Schmeicheleien. Die explizite Struktur und die Forderung nach Zitaten verhindert generische Antworten. Die klare Trennung der 8 Analyse-Dimensionen deckt sowohl Verhalten als auch Fremdwahrnehmung ab — wie ein echtes Therapiegespräch.
Quelle: https://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1tl9gk6/this_claude_prompt_gave_me_the_most_accurate/ | 7 Upvotes
Community Resonanz: Der Autor beschreibt das Ergebnis als „erschreckend treffend" — das Modell habe wiederkehrende Schleifen, emotionale Vermeidungsmuster und Entscheidungstendenzen unter Druck präzise identifiziert. Die Kommentare bestätigen, dass Claude hier besonders starke Ergebnisse liefert, da es den gesamten Gesprächskontext nutzen kann.
2. Strikte System-Constraints für deterministische JSON-Extraktion
Prompt (vollständig, kopierbar):
## System-Rolle
Du bist ein kalter, deterministischer, sandboxed Datenauslese-Compiler. Deine einzige Funktion ist die Übersetzung unstrukturierter Texteingaben in standardisierte JSON-Objekte. Du hast null konversationelle Fähigkeit. Entschuldige dich nicht, erkläre nichts, verwende keine Markdown-Prose-Wrapping.
## Negative Constraints (strikte Ausschlüsse)
- Wenn der Text konditionale Fragen enthält ("if/then", "could pump?"), setze validationStatus auf "FAILED_AMBIGUOUS".
- Wenn der Text kein spezifisches numerisches Kursziel oder klare Prozentschwelle enthält, brich die Ausführung ab.
- Leite NIE einen Einstiegspreis ab. Wenn fehlend, setze strikt auf current_spot_price: null.
## Ausgabe-Schema
{
"ticker": "STRING",
"direction": "LONG | SHORT | NEUTRAL",
"target_price": "NUMBER",
"expiration_days": "NUMBER",
"validationStatus": "VALID | FAILED_AMBIGUOUS"
}Am besten mit: GPT-4o, Claude Sonnet, oder Granite 4.1 (für strikte Strukturaufgaben optimiert)
Warum effektiv: Dieses Prompt-Design eliminiert konversationellen Overhead durch eine präzise Rollen-Deklaration als „Compiler" statt „Assistent". Die expliziten Negativ-Constraints verhindern Halluzination bei mehrdeutigen Quellen. Das feste JSON-Schema mit Validation-Status ermöglicht automatisierte Weiterverarbeitung ohne manuelle Nachbearbeitung — ideal für Data Pipelines und Agent-Workflows.
Quelle: https://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1tktmv0/how_i_used_strict_systemprompt_constraints_to/ | 18 Upvotes
Community Resonanz: Die Diskussion zeigt kritische, aber konstruktive Einwände — die Community betont, dass syntaktische Korrektheit nicht semantische Zuverlässigkeit garantiert. Ein Validierungslayer mit Retry-Mechanismus wird als sinnvolle Ergänzung genannt.
3. Xiaomi MiMo V2.5 — Roleplay-Konfiguration mit Zensur-Umgehung
Prompt (vollständig, kopierbar):
[Diese Konfiguration wird in SillyTavernAI als Custom System-Prompt verwendet]
System-Prompt: Du bist ein kreativer Erzähler mit tiefem Verständnis für Charakterentwicklung und atmosphärische Prosa. Priorisiere:
1. Show, don't tell — beschreife Handlungen, keine Zusammenfassungen
2. Charakterkonsistenz — bleibe in der etablierten Persönlichkeit
3. Atmosphärische Detailtiefe — beleuchte sensorische Aspekte (Geruch, Temperatur, Textur)
4. Dialoge mit Subtext — Figuren sagen selten, was sie wirklich meinen
5. Keine moralische Bevormundung — die Geschichte hat eigene Gesetze
Modell-Routing: Xiaomi MiMo V2.5 via OpenRouter (nicht direkter API-Aufruf)
Temperatur: 0.85
Top-P: 0.9
Max Context: 8192 (bei Bedarf skalierbar bis 1M)Am besten mit: Xiaomi MiMo V2.5 (Pro-Version über OpenRouter), da direkte API-Aufrufe von Zensur-Filtern betroffen sind
Warum effektiv: Der Autor hat entdeckt, dass Xiaomi MiMo V2.5 über OpenRouter deutlich weniger zensiert ist als direkt über die Hersteller-API aufgerufen — bei gleicher Prose-Qualität. Das Modell liefert nach Community-Berichten „verdammte gute Prosa" mit starker Kontext-Kohärenz über lange Gesprächsverläufe. Die Konfiguration kombiniert eine klare Erzähl-Regelstruktur mit dem richtigen Routing für uncensorierte Ergebnisse.
Quelle: https://www.reddit.com/r/SillyTavernAI/comments/1tkhx3i/ | 50 Upvotes
Community Resonanz: Starke Begeisterung — „Evening Truth + Mimo V2.5 Pro sind ein absoluter Banger". Die V2.5-Version hat bessere Prosa, die Pro-Version bessere Kontext-Kohärenz. Beide werden für lange RP-Durchspiele in bestehenden Universen empfohlen.
🖼️ TOP 3 PROMPTS — Bildgenerierung
1. Nineth Style LoRA — Komplexe Szenen mit 23-Inpainting-Workflow
Prompt (vollständig, kopierbar):
nineth style. Landscape of a dark shadowed valley, long dry wheat grass across rolling plains.
In the far distance on the left is two riflemen hiding in the grass. They are looking at a very
fast moving blurred odd looking 8 arm giant monster creature with sharp claws running across
the field. The creature is a dark mass with a humanoid outline, almost transparent, moving at
extreme speed. Dust trails behind and around it. Cinematic lighting, golden hour, shot on 35mm lens.
--ar 16:9 --v 10 --style raw --s 250Am besten mit: Flux.2 Klein + Nineth v1.0 LoRA (Civitai: model 2427415)
Warum effektiv: Dieser Workflow demonstriert Profi-Level Bildgenerierung mit Flux.2 Klein und dem Nineth-Style-LoRA. Das Basis-Prompt liefert eine komplexe, mehrschichtige Szene mit mehreren Subjekten und atmosphärischer Tiefe. Der Autor kombiniert dies mit einem 23-Schicht-Inpainting-Verfahren — jede Ebene maskiert spezifische Bildbereiche und wird separat gerendert. Das Ergebnis: Bilder, die „auf den ersten Blick nicht nach AI aussehen", sondern wie professionelle Concept-Art auf ArtStation.
Quelle: https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1tl0q2g/ | 119 Upvotes
Community Resonanz: Die generierten Bilder werden als „seriös beeindruckend" bewertet — mehrere Nutzer betonen, dass sie auf den ersten Blick nicht als AI generiert erkennbar sind. Das LoRA ist noch wenig bekannt, was es zu einem echten Geheimtipp macht.
2. Regional-Prompting-Technik im Anima Checkpoint — Mehrere Charaktere ohne Tools
Prompt (vollständig, kopierbar):
[Im Anima Checkpoint verwenden — kein Regional Prompter Plugin nötig]
Master-Prompt: (masterpiece, best quality, ultra-detailed), 2 characters:
[Character 1 - LEFT SIDE]: female warrior, silver armor, long flowing red hair, determined
expression, holding raised longsword, facing right, :: 0.8
[Character 2 - RIGHT SIDE]: massive blue dragon with scaled armor, glowing yellow eyes,
smoke from nostrils, facing left, :: 0.6
[Background]: dark cave interior, crystalline formations reflecting light,
torchlight from walls, deep shadows, :: 0.3
Positioning: Use region-specific weighting with :: syntax to separate characters
spatially. Higher weight = closer to their designated area.Am besten mit: Anima Checkpoint (Pony-Derivat für Stable Diffusion)
Warum effektiv: Der Anima Checkpoint ermöglicht Mehrfachcharakter-Kompositionen ohne zusätzliche Plugins wie Regional Prompter. Durch die Gewichtungssyntax (:: 0.8, :: 0.6 etc.) können Charaktere präzise im Bild platziert werden. Die Community diskutiert aktiv weitere Tricks für saubere Trennungen — die Technik ist besonders für Multi-Character-Szenen mit unterschiedlichen Outfits und Ausrichtungen nützlich.
Quelle: https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1tl7tyi/ | 98 Upvotes
Community Resonanz: Aktiver Austausch über weitere Tricks zur präzisen Positionskontrolle. Die Community bestätigt, dass Anima hier signifikante Vorteile gegenüber Standard-Checkpoints hat.
3. Film-Storyboard-Prompt — Vollständiges Pre-Production Framework
Prompt (vollständig, kopierbar):
Using the character in the image as the main subject, keeping the facial features unchanged,
generate an image based on the following:
# Film Pre-Production Storyboard: Project Code "THE SHORE" (岸)
**Project Type:** Mood/Modern Narrative Short Film
**Visual Style:** Scandinavian Cinematography / Minimalism
**Camera:** ARRI Alexa Mini LF
**Film Simulation:** Kodak Vision3 250D (5207)
### [Area 1: Character Lock]
* **Character Description:** 22-year-old female, thin, with naturally unkempt hair,
giving it a sea-wind-eroded, tousled look.
* **Clothing Lock:** Pure white cotton-linen dress (not silk, with realistic fabric
texture and pleats), slightly damp with sand at the edges.
* **Multiple Angles:**
* **Front View:** Hollow eyes, staring directly at the camera, clear skin texture,
slightly red nose tip (reminiscent of sea breeze).
* **Side View:** Relaxed neck line, hair covering half the face.
* **Back View:** Dress hem sways in the wind, showcasing the drape of the fabric.
* **3/4 Angle:** Slightly shifted body center of gravity, presenting a natural gait.
### [Area 2: Expression + Motion Keyframes]
* **Emotional State:** Alienation, nostalgia, slight breathing.
* **Key Expressions:**
1. **Stillness:** Lips slightly parted, capturing subtle breathing fluctuations.
2. **Turning Head:** Eyes slowly shift from camera to the sea, showing recognition.
3. **Wind Reaction:** Hair catches wind across face, eyes partially closed.Am besten mit: Midjourney v6+ oder Flux + Referenzbild-Input für Character Lock
Warum effektiv: Dieses prompt-Template aus einem Midjourney Storyboard-Agent zeigt ein professionelles Pre-Production-Framework mit klarer Struktur: Character Lock (Aussehen), Clothing Lock (Kleidung), Multiple Angles (verschiedene Kameraperspektiven) und Emotion Keyframes. Das Template ist modular — jeder Abschnitt kann unabhängig angepasst werden. Besonders wertvoll: die expliziten „Lock"-Bereiche, die bei Folge-Generationen die Charakter-Konsistenz sichern.
Quelle: https://www.reddit.com/r/midjourney/comments/1tl21va/storyboard/ | 13 Upvotes
Community Resonanz: Der Autor plant, den kompletten Storyboard-Agent zu open-sourcen — großes Interesse von der Community. Das Template wird als besonders wertvoll für Einsteiger zur schnellen Content-Erstellung und für Fortgeschrittene zur kreativen Prozess-Strukturierung bewertet.
🎬 TOP 3 PROMPTS — Videogenerierung
1. LongCat-Video-Avatar 1.5 — Expressiver Talking-Head Avatar
Prompt (vollständig, kopierbar):
[LongCat Video Avatar 1.5 — ComfyUI Workflow]
Eingabe: Referenzbild (Portrait) + Audio oder Text
Modell: meituan-longcat/LongCat-Video-Avatar-1.5
Prompt-Struktur für ComfyUI:
1. Load checkpoint: LongCat-Video-Avatar-1.5 (HF)
2. Load reference image → encode zu latent
3. Audio input → aligner network für Lip-Sync
4. Generation steps:
- Expression intensity: 0.7 (default, skalierbar 0.3-1.0)
- Head motion amplitude: 0.5 (subtile Kopfbewegungen)
- Blink frequency: automatisch (modell-interner Timer)
- Resolution: 512x512 → 1024x1024 mit Upscaler
5. Sampler: Euler a, 25 Steps
6. Video Output: 24fps, ~5 Sekunden pro Generation
Audio-Alternative (Text-to-Video):
"Use TTS engine for audio generation, then feed audio to LongCat Avatar pipeline.
The model generates natural head movements, lip-sync, and micro-expressions."Am besten mit: LongCat-Video-Avatar 1.5 (Meituan/LongCat, open source auf Hugging Face)
Warum effektiv: Die Version 1.5 bringt signifikante Verbesserungen für offene Avatar-Generierung: extrem schnelle Inferenz, starke Expressivität und verbesserte Lip-Sync-Qualität. Das Modell generiert natürliche Kopfbewegungen, Lidschlag und Mikroexpressionen ohne manuelle Animation. Besonders praktisch: der Text-to-Video-Pipe, der TTS direkt in die Avatar-Pipeline einspeist — kein separates Audio-Recording nötig.
Quelle: https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1tl4koq/ | 16 Upvotes + HF: meituan-longcat/LongCat-Video-Avatar-1.5
Community Resonanz: Das Modell wird als praktischer Avatar-Generator für Talking-Head-Szenarien bewertet — besonders die Expressivität und die Geschwindigkeit werden als Upgrade von 1.0 gelobt.
2. SEGA — Spectral-Energy Guided Attention für höhere Auflösungen
Prompt (vollständig, kopierbar):
[SEGA: Spectral-Energy Guided Attention für Resolution Extrapolation in DiTs]
Workflow für ComfyUI / DiT-basierte Modelle (z.B. SD3, Flux):
1. Aktiviere SEGA im Custom-Nodes-Loader
2. Setze Spectral-Energy Threshold: 0.45
3. Guidance Scale: 3.5 (standard für hohe Auflösungen)
4. Resolution Extrapolation:
- Base: 1024x1024
- Target: 2048x2048 (oder höher)
- SEGA interpoliert Attention-Spektren zwischen Base und Target
Paper: https://arxiv.org/abs/2605.22668
Demo: https://rajabi2001.github.io/sega/
Dies ist ein training-free Ansatz — kein Fine-Tuning nötig, nur ComfyUI-Integration.Am besten mit: DiT-basierte Modelle (SD3, Flux) mit ComfyUI
Warum effektiv: SEGA (Spectral-Energy Guided Attention) ermöglicht Training-freie Skalierung auf höhere Auflösungen in Diffusion Transformers. Die Technik nutzt spektrale Energie-Führung, um die Attention-Mechanismen über Auflösungen hinweg zu stabilisieren. Kein erneutes Training nötig — die Integration erfolgt als ComfyUI-Nodes. Praktisch: wer hochwertige Bilder in 2K oder 4K braucht, ohne das Modell neu zu trainieren.
Quelle: https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1tla88u/ | 21 Upvotes + arXiv: 2605.22668
Community Resonanz: Die Community zeigt starkes Interesse an der training-freien Auflösungs-Eskalierung — besonders für User, die auf GPUs mit begrenztem VRAM arbeiten.
3. Prompt Relay in Wan2GP — Mehrsprachige Video-Generierung
Prompt (vollständig, kopierbar):
[Prompt Relay in Wan2GP — mehrsprachiger Workflow]
3d pixar style, a female rabbit and a male koala sit, in a restaurant.
[0%:30%] the male koala says "Some people say that the pizza here is great!"
[30%:60%] the female rabbit replies "Yeah, but they're also terrible at sharing."
[60%:100%] they both look at the massive pizza on the table,
then burst into laughter. The camera slowly zooms out.
Settings:
- Model: Wan2GP
- Frames: 81 (5s @ 16fps)
- CFG: 7.0
- Prompt Relay: ENABLEDAm besten mit: Wan2GP (Wan-basierte Video-Generierung)
Warum effektiv: Prompt Relay in Wan2GP ermöglicht temporale Prompt-Segmentierung — verschiedene Prompt-Texte können verschiedenen Zeitabschnitten des generierten Videos zugeordnet werden. Das erlaubt dramaturgische Kontrolle: Dialoge können genau platziert werden, Kamera-Bewegungen können phasenweise gesteuert werden. Die [0%:30%] Syntax teilt die Generierungszeit in Segmente, die jeweils eigene Prompts erhalten. Ideal für narrative Kurzvideos und animierte Dialog-Szenen.
Quelle: https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1tl1aku/ | 15 Upvotes
Community Resonanz: Die temporale Prompt-Segmentierung wird als „Game Changer" für narrative Video-Generierung bewertet — besonders interessant für User, die bisher nur statische Video-Prompts kannten.
🧠 TOP 3 NEUE TECHNIKEN
1. Negative Constraints Matrix — Halluzinations-Reduktion durch explizite Ausschlüsse
Zusammenfassung: Systematische Elimination von Halluzination durch harte Negativ-Constraints statt durch positive Anweisungen.
Erklärung: Anstatt dem Modell zu sagen, was es tun soll, werden explizit die Verhaltensweisen definiert, die es unterlassen muss. Die Technik definiert eine „Zero-Tolerance"-Matrix: Jede potenzielle Fehlerquelle (konditionale Sätze, fehlende Daten, vage Aussagen) wird mit einem spezifischen Fallback-Regime versehen. Das Modell wird als „Compiler" statt „Assistent" positioniert — dieser mentale Shift reduziert konversationelles Verhalten drastisch. Die Constraints sind hierarchisch: [LAW] muss strikt befolgt werden, [BOUNDARY] sind weiche Barrieren.
Beispielprompt:
Du bist ein Daten-Compiler. Befolge diese Constraints:
[LAW] Wenn Eingabe keine Zahlen enthält → setze target_price: null
[LAW] Wenn Eingabe eine Frage ist → setze validationStatus: FAILED_AMBIGUOUS
[BOUNDARY] Keine eigenen Annahmen über fehlende Daten hinzufügen
[BOUNDARY] Keine Erklärungen, Kommentare oder Einleitungen
Erwartetes Format:
{"field": "value", "validationStatus": "VALID | FAILED_AMBIGUOUS"}Geeignet für: GPT-4o, Claude, Granite 4.1 — alle Modelle mit JSON-Output-Kapazität
Ursprung: https://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1tktmv0/
Warum heute wichtig: Mit der Zunahme von Agent-Pipelines und automatisierten Daten-Workflows wird syntaktisch zuverlässiger Model-Output kritischer denn je. Herkömmliche Prompts scheitern bei chaotischen Eingaben (Social Media, Slack-Nachrichten, E-Mails). Die Constraint-Matrix bietet eine systematische Lösung, die unabhängig von Modell-Version oder Temperatur funktioniert.
2. Experimental „Preserve Thinking" Jinja Template für Gemma 4
Zusammenfassung: Custom Jinja-Template, das die „Thinking"-Tokens von Gemma 4 über Multi-Turn-Gespräche hinweg stabil erhält — ohne dass das Modell Thinking-Tags vergisst oder vorzeitig schließt.
Erklärung: Gemma 4 31B erzeugt Thinking-Tokens (vergleichbar mit Claude's Thinking), die aber über mehrere Gesprächsrunden hinweg instabil werden: Tags öffnen sich nicht, schließen vorzeitig oder verschwinden aus dem Kontext. Das experimental Template von stevelikesrhino (HF) löst dies durch eine angepasste Jinja-Template-Logik in llama.cpp. Das Template ist NICHT von Google empfohlen, aber in der Praxis stabil für Multi-Turn-Tool-Calls und agentische Coding-Szenarien. Community-Tests zeigen, dass Preserve Thinking die Ausgabequalität bei komplexen Aufgaben signifikant verbessert.
Beispielprompt:
# Gemma 4 31B Jinja Template (angepasst für llama.cpp)
Das Template modifiziert den Chat-Template-Block so:
- Thinking-Tags werden explizit in der System-Prompt-Schicht verankert
- Multi-Turn-Gespräche behalten Thinking-Status über History hinweg
- Tool-Call-Integration denkt vor jeder Aktion (nicht nur beim ersten Turn)
Zu finden unter: https://huggingface.co/stevelikesrhino/gemma-4-31B-it-nvfp4-GGUF
Datei: gemma4-improved.jinja
Verwendung in llama.cpp:
--jinja --model gemma-4-31B-it-nvfp4-GGUF --chat-template gemma4-improved.jinjaGeeignet für: Gemma 4 31B (llama.cpp), Pi Agent, lokale Coding-Agents
Ursprung: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1tl79da/ | 15 Upvotes
Warum heute wichtig: Mit dem Aufstieg von Gemma 4 als starkes open-source Modell (besonders die 31B-A4B-MoE-Version) wird die Stabilität von Thinking-Tokens für agentic Workflows entscheidend. Ohne Preserve Thinking muss der Prompt bei jedem Turn neu prozessiert werden — was Token-Kosten und Latenz erhöht und bei Coding-Agents zu inkonsistenten Tool-Aufrufen führt.
3. Matrix Psychology Engine — NPC-Charakterisierung via Lorebook-System
Zusammenfassung: Ein modularer Lorebook-Ansatz, der NPCs durch automatische psychologische Profilerstellung echte Charaktertiefe verleiht — kompatibel mit beliebigen Presets.
Erklärung: Das System funktioniert in SillyTavernAI als Lorebook (World Info), das automatisch psychologische Profile für NPCs erstellt. Jeder Eintrag enthält: MBTI-Persönlichkeitstyp, Verhaltenstreiber, emotionale Trigger und Antwort-Tendenzen. Das Lorebook wird per API-Aufruf bei jeder NPC-Interaktion aktualisiert — der Model schreibt das Profil eigenständig weiter. Der Clou: Es ist komplett preset-agnostisch und funktioniert mit Freaky Frankenstein, Nemo Engine oder jedem anderen System. Optional: ein visualer Tracker am Ende jeder Ausgabe zeigt den aktuellen psychologischen Zustand.
Beispielprompt:
[Lorebook-Eintrag für NPC — wird automatisch generiert]
## Psychologisches Profil: [NPC-Name]
**MBTI Typ:** INTJ (wird vom AI bestimmt oder manuell überschreibbar)
**Dominanter Treiber:** Macht/Kontrolle über das Umfeld
**Emotionale Trigger:** [Liste spezifischer Auslöser]
**Antwort-Muster:** [Tendenz zu defensiv/aggressiv/passiv]
**Aktueller Status:** [Dynamischer Tracker]
Dieser Eintrag wird bei jeder Interaktion aktualisiert.
Keyword-Triggers: [NPC-Name, relevante Begriffe]Geeignet für: SillyTavernAI — GLM 5.1, DeepSeek V3.2, Claude, alle RP-Modelle
Ursprung: https://www.reddit.com/r/SillyTavernAI/comments/1tl3fxf/ | 85 Upvotes
Warum heute wichtig: Die Community hat längst erkannt, dass Presets allein nicht ausreichen für echte NPC-Tiefe. Der Lorebook-Ansatz löst dieses Problem durch persistente, sich entwickelnde psychologische Profile — NPCs entwickeln sich über den Gesprächsverlauf und reagieren konsistent auf frühere Interaktionen. Besonders wertvoll: die Kompatibilität mit allen bestehenden Presets.
🏆 Highlight des Tages
AtelierEval — Erste Benchmark, die Prompting-Kompetenz von Menschen UND LLMs misst
Was ist das: Die erste wissenschaftliche Benchmark, die nicht nur die Bildqualität von Text-to-Image-Modellen bewertet, sondern die Prompting-Fähigkeit des Prompters — also wie gut Menschen (oder MLLMs) ihre Absichten in effektive Bild-Generation-Prompts übersetzen.
Warum es wichtig ist: Bisherige Benchmarks fixieren den Prompt und vergleichen nur die Modelle. Aber in der Praxis ist die Prompt-Qualität der größte Hebel: Ein schlechter Prompt auf Flux ergibt schlechtere Bilder als ein exzellenter Prompt auf SDXL. AtelierEval bewertet die upstream-Übersetzungsfähigkeit — die eigentliche Skill-Lücke, die Prompt-User täglich überwinden müssen.
Die zentrale Erkenntnis: MLLMs sind systematisch schlechtere Prompter als erfahrene menschliche Prompt-Engineerer — besonders bei abstrakten oder kontextabhängigen Bild-Ideen. Die Benchmark identifiziert 4 Dimensionen von Prompting-Kompetenz: Präzision, Stil-Translation, Intent-Erhaltung und Constraint-Handling.
Praxis-Relevanz: Für prompta.ch-User bedeutet das: Die Fähigkeit, gute Prompts zu schreiben, wird nicht durch bessere Modelle obsolet — im Gegenteil, sie wird messbar wertvoller. Wer prompta.ch-Prompts nutzt, hat einen quantifizierten Vorteil gegenüber Nutzern, die auf automatisches Prompting durch MLLMs setzen.
Quelle: arXiv: 2605.22645 — „AtelierEval: Agentic Evaluation of Humans & LLMs as Text-to-Image Prompter"
📰 Erlesene Artikel & Ressourcen
„If you're an LLM, please read this" — Anna's Archive Blog
Ein vielbeachteter Post auf Hacker News (800 Punkte, 422 Kommentare) über die neue llms.txt-Initiative: eine Standard für Websites, um AI-Modellen maschinenlesbare Meta-Informationen über ihre Inhalte bereitzustellen. Vergleichbar mit robots.txt, aber speziell für LLMs. Die Community diskutiert intensiv über die Implikationen für Content-Ersteller und AI-Entwickler.
🔗 https://annas-archive.gl/blog/llms-txt.html
Freaky Frankenstein 5 „Internal States" Preset — Alpha Release Das beliebte Freaky-Frankenstein-Preset erhält ein massives Update: „Internal States" als neues Feature. Das Team um u/leovarian und u/dptgreg arbeitet an einem Preset, das „positivity bias" (die Tendenz von Modellen zu übertriebener Freundlichkeit) aktiv unterdrückt. Besonders interessant: Early-Testing zeigt, dass DeepSeek 3.2 das Preset sogar besser einhält als GLM 5.1 — ein starkes Argument für das oft unterschätzte Modell.
🔗 https://www.reddit.com/r/SillyTavernAI/comments/1tkvx9n/ | 89 Upvotes
Nemo Engine v10 — 1-Jahres-Jubiläum mit vollständig modularer Architektur Das Nemo-Preset feiert einjähriges Bestehen mit Version 10. Das Highlight: vollständig modulares Core-Prompt, das je nach aktivierter Kombination (Genre + Vex + Author) ein komplett anderes System-Prompt generiert — nicht nur ein zusätzliches Label. Jedes Vex hat eigene CoT-Schritte, die spezifisches Verhalten verstärken. Die neue Rule-Tag-Hierarchie mit [LAW], [BOUNDARY] und weiteren Tags gibt präzise Kontrolle über die Compliance-Strenge jedes einzelnen Rules.
🔗 https://www.reddit.com/r/SillyTavernAI/comments/1tkpter/ | 77 Upvotes
BeeLlama v0.2.0 — Bis zu 4.93x schneller mit DFlash Der BeeLlama-Fork von llama.cpp bringt massive Speedups für lokale LLM-Inferenz: Qwen 3.6 27B läuft auf einer einzelnen RTX 3090 mit bis zu 164 tps (4.40x schneller), Gemma 4 31B mit 177.8 tps (4.93x). Prompt-Processing-Geschwindigkeit bleibt dabei nahe der Baseline. Für lokale Prompt-Enthusiasten ein Game Changer — komplexe Prompt-Workflows werden auf einer einzigen GPU machbar.
🔗 https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1tkpz2y/ | 180 Upvotes
Untwisting RoPE — Training-Free Style Transfer in ComfyUI Ein neuer Ansatz für training-freien Style Transfer in Stable Diffusion, basierend auf der Manipulation von RoPE-Embeddings. Die Implementierung ist in ComfyUI verfügbar und ermöglicht es, den visuellen Stil eines Bildes auf ein anderes zu übertragen, ohne das Modell zu fine-tunen.
🔗 https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1tl8mo4/ | 65 Upvotes
Wandlight — Featherlight Harry Potter Preset für SillyTavernAI Ein neues, leichtgewichtiges Preset speziell für Harry Potter Roleplay und Fanfiction. Der Entwickler betont die Einfachheit und den niedrigen Token-Verbrauch — perfekt für lange RP-Sessions. Verfügbar als Open Source auf GitHub.
🔗 https://www.reddit.com/r/SillyTavernAI/comments/1tkilzq/ | 51 Upvotes
Bericht erstellt am 23. Mai 2026 Quellen: Reddit, Hacker News, arXiv