Es gibt viel Gerede über fortschrittliche KI-Codierungstools wie Anthropic's Claude Code. Es ist ein KI-Assistent, der komplexe Software aus einfachen englischen Anweisungen schreiben, debuggen und sogar umstrukturieren kann. Es ist die Art von Technologie, die einen dazu bringt, innezuhalten und "wow" zu sagen.
Aber hier ist ein Gedanke: Während Ihr Support-Team wahrscheinlich keine KI benötigt, die eine App von Grund auf neu erstellen kann, sind die Prinzipien, die Claude Code so effektiv machen, genau das, was Sie brauchen, um einen wirklich großartigen KI-Support-Agenten zu entwickeln. Die Technik dahinter nennt sich Claude Code Prompt Engineering, und so verwandeln Sie einen generischen Chatbot in einen intelligenten, autonomen Teamkollegen.
Dieser Artikel wird aufschlüsseln, was wir aus dem Claude Code Prompt Engineering lernen können, und Ihnen zeigen, wie Sie diese Lektionen auf Ihre Kundensupport-KI anwenden können, ohne dass Entwickler erforderlich sind.
Zuerst, was ist Claude Code Prompt Engineering?
Lassen Sie uns schnell auf denselben Stand mit diesen Begriffen kommen.
Claude Code ist ein für Entwickler gebauter KI-Assistent. Denken Sie daran wie an einen Paarprogrammierer, der in Ihrem Computer lebt. Er kann einen gesamten Codebestand scannen, herausfinden, was Sie tun möchten, und Ihnen helfen, neue Funktionen zu schreiben, Fehler zu beheben oder sich in eine neue Bibliothek einzuarbeiten. Er ist dafür gemacht, wirklich technische, detaillierte Arbeit zu erledigen.
Prompt Engineering ist die Praxis, detaillierte Anweisungen zu schreiben (Prompts), um die bestmöglichen Antworten von einem KI-Modell wie Claude zu erhalten. Es ist der Unterschied zwischen der Frage an eine KI, "Was ist unsere Rückerstattungsrichtlinie?" und der Anweisung, "Sie sind ein leitender Support-Agent. Überprüfen Sie das Kaufdatum des Kunden in Shopify. Wenn es innerhalb von 30 Tagen liegt, entwerfen Sie eine höfliche Antwort, die die Rückerstattung bestätigt und erklärt, was als Nächstes passiert."
Für Support-Teams ist dieser Unterschied enorm. Vage Prompts bringen Ihnen diese generischen, unhilfreichen KI-Antworten, die Kunden verrückt machen und mehr Arbeit für Ihre Agenten bedeuten. Gut gestaltete Prompts hingegen schaffen eine KI, die Nuancen versteht, komplexe Schritte befolgt und tatsächlich Probleme löst, genau wie ein erfahrener menschlicher Agent.
Wichtige Lektionen aus dem Claude Code Prompt Engineering
Großartige Ergebnisse von einer leistungsstarken KI zu erzielen, passiert nicht zufällig. Die Leute bei Anthropic und andere Experten haben viele Best Practices geteilt, um das Beste aus ihren Modellen herauszuholen. Und obwohl sie an Code dachten, lassen sich diese Ideen perfekt auf die Welt des Kundensupports übertragen.
Lassen Sie uns drei Kerntechniken durchgehen, die wirklich einen Unterschied machen.
Der KI einen Jobtitel und ein Regelbuch geben
Der erste und vielleicht wichtigste Schritt ist, der KI zu sagen, wer sie ist und was ihre Regeln sind. Ein Entwickler, der Claude Code verwendet, könnte ein Prompt mit "Sie sind ein Experte für Python-Entwicklung, der sich auf Datenanalyse spezialisiert hat" beginnen. Diese einzelne Anweisung, oft als "System-Prompt" bezeichnet, rahmt das gesamte Gespräch ein. Sie sagt der KI, welche Teile ihres massiven Gehirns sie verwenden soll und welchen Ton sie annehmen soll.
Wie dies auf den Support angewendet wird:
Im Kundensupport bedeutet dies, Ihrer KI eine klare Persona zu geben. Ist sie ein freundlicher, einfühlsamer Agent, der Emojis verwendet? Oder ist sie ein formellerer, technischer Experte, der direkt zur Sache kommt? Es geht nicht nur um Branding; es setzt Erwartungen für den Kunden und hält Ihre Antworten konsistent.
Ebenso wichtig sind die Spielregeln. Ein System-Prompt für eine Support-KI sollte klare Leitplanken haben, wie:
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"Versprechen Sie niemals ein Feature, das nicht auf unserer öffentlichen Roadmap steht."
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"Wenn ein Kunde frustriert wirkt, verwenden Sie einen einfühlsamen Ton und erkennen Sie seine Gefühle an, bevor Sie eine Lösung anbieten."
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"Wenn Sie die Antwort in der Wissensdatenbank nicht mit 100%iger Sicherheit finden können, leiten Sie das Ticket sofort an einen menschlichen Agenten weiter."
Ohne eine Rolle und ein Regelwerk ist eine KI nur eine ausgefallene Suchmaschine. Mit ihnen beginnt sie, wie ein echtes Mitglied Ihres Teams zu agieren.
Verwendung von Struktur und guten Beispielen
Wenn Sie sich die Prompts ansehen, die ein Entwickler für Claude schreibt, werden Sie keinen großen, unordentlichen Absatz sehen. Sie werden ein strukturiertes Format sehen, oft mit einfachen Tags (wie <document> oder <example>), um Anweisungen von Kontext und Beispielen zu trennen. Diese Struktur ist ein großes Thema, weil sie der KI hilft, die Informationen zu sortieren. Sie weiß, dass der Text innerhalb von <instructions> ein Befehl ist, dem sie folgen soll, während der Text innerhalb von <knowledge_base_article> nur als Referenz dient.
Dies wird oft mit einer Technik namens "Few-Shot-Prompting" kombiniert. Das bedeutet einfach, dass Sie der KI ein paar Beispiele für eine gute Frage und die perfekte Antwort geben. Das funktioniert viel besser, als der KI nur zu sagen, was sie tun soll, weil sie sehen kann, was Sie suchen.
Wie dies auf den Support angewendet wird:
Ihre Support-KI betrachtet ständig verschiedene Informationsstücke: die Frage des Kunden, Ihre Wissensdatenbank, vergangene Tickets und ihre eigenen Anweisungen. Ein strukturiertes Format hilft ihr, alles im Blick zu behalten.
Noch wichtiger ist, dass ihr Beispiele zu geben der schnellste Weg ist, einer KI die spezifische Arbeitsweise Ihres Unternehmens beizubringen. Sie könnten ihr ein paar erfolgreich bearbeitete Tickets für ein häufiges Problem zeigen, wie eine Rückerstattungsanfrage.
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Beispiel 1: Ein Kunde bittet einen Tag nach dem Kauf um eine Rückerstattung. Die KI sieht, dass die Beispielantwort schnell, entschuldigend ist und die Rückerstattung sofort bearbeitet wird.
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Beispiel 2: Ein Kunde bittet 45 Tage nach dem Kauf um eine Rückerstattung. Die KI sieht, dass die Beispielantwort höflich die 30-Tage-Richtlinie erklärt und als Alternative einen Store-Guthaben anbietet.
Durch das Sehen dieser beiden Beispiele lernt die KI die Nuancen Ihrer Richtlinie viel besser, als sie es durch das bloße Lesen eines Dokuments könnte. Sie nimmt Ihren Ton, Ihren Prozess und wie Sie Sonderfälle handhaben, auf.
Große Probleme in kleinere Schritte zerlegen
Sie können nicht erwarten, dass eine KI ein kompliziertes Problem in einem Rutsch löst. Die besten Prompt-Ingenieure sagen Claude, er solle "Schritt für Schritt denken", bevor er eine endgültige Antwort gibt, manchmal bitten sie ihn, seine Gedanken in einem speziellen <thinking> Tag zu platzieren. Dies wird als "Chain of Thought"-Argumentation bezeichnet. Es zwingt die KI, langsamer zu werden, das Problem zu zerlegen und ihre Arbeit zu zeigen, was ihr hilft, die richtige Antwort bei kniffligen, mehrstufigen Aufgaben zu finden.
"Prompt Chaining" geht noch weiter, indem es eine große Aufgabe in eine Reihe kleinerer Aufgaben aufteilt. Die Ausgabe des ersten Prompts wird zur Eingabe für das zweite, wodurch ein Workflow entsteht.
Wie dies auf den Support angewendet wird:
Ein echtes Kundenproblem hat selten eine Ein-Schuss-Lösung. Nehmen Sie eine einfache "Wo ist meine Bestellung?"-Anfrage. Eine wirklich hilfreiche Antwort erfordert ein paar Schritte, die eine einfache KI nicht bewältigen kann:
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Schritt 1 (Prompt 1): Finden Sie die Bestellnummer des Kunden in seiner Nachricht.
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Schritt 2 (Prompt 2): Verwenden Sie diese Bestellnummer, um die Details in einem Tool wie Shopify nachzuschlagen.
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Schritt 3 (Prompt 3): Überprüfen Sie den neuesten Versandstatus beim Spediteur.
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Schritt 4 (Prompt 4): Schreiben Sie eine personalisierte Antwort, die den aktuellen Status, einen Tracking-Link und das voraussichtliche Lieferdatum enthält.
Dies ist die Art von Schritt-für-Schritt-Denken, die einen einfachen FAQ-Bot von einem Agenten trennt, der tatsächlich Probleme selbstständig lösen kann.
Der Haken: warum Claude Code Prompt Engineering in einem beschäftigten Support-Team schwer zu machen ist
Also, diese Prinzipien funktionieren eindeutig. Das Problem? Sie können nicht erwarten, dass Ihre Support-Manager oder Agenten plötzlich zu Experten im Prompt Engineering werden.
Es ist einfach zu technisch. Strukturierte Prompts mit Tags zu schreiben, komplexe Anweisungen zu verwalten und verschiedene Systeme für mehrstufige Aufgaben zu verbinden, ist die Aufgabe eines Entwicklers. Support-Teams haben Besseres zu tun, nämlich Kunden zu helfen.
Es skaliert auch nicht. Sie können nicht dort sitzen und manuell den perfekten, mehrstufigen Prompt für jeden einzelnen Tickettyp schreiben, der hereinkommt. Sie brauchen eine Möglichkeit, diese Prinzipien automatisch auf Tausende von einzigartigen Gesprächen jeden Tag anzuwenden.
Hier stoßen viele der generischen "KI für Support"-Tools an ihre Grenzen. Die eingebaute KI in Helpdesks wie Zendesk oder Jira gibt Ihnen oft nur ein Textfeld, um einen einfachen Prompt zu schreiben. Sie haben nicht den Motor darunter, um mehrstufiges Denken zu bewältigen oder aus Ihren spezifischen Daten zu lernen. Es fühlt sich klobig und manuell an.
graph TD
subgraph Der manuelle KI-Schleifstein
A[Kundenticket kommt an] --> B{Agent liest Ticket};
B --> C[Agent öffnet generisches KI-Tool];
C --> D[Schreibt einen detaillierten Prompt mit dem gesamten Kontext];
D --> E{KI gibt eine generische Antwort};
E --> F[Agent kopiert, fügt ein und sucht dann manuell Bestellinformationen];
F --> G[Agent sendet die endgültige Antwort];
end
subgraph Wie es sein sollte (mit eesel)
H[Kundenticket kommt an] --> I[eesel KI-Agent liest und versteht automatisch];
I --> J[KI führt Aktionen aus: Bestellung nachschlagen, Status überprüfen];
J --> K[KI entwirft eine vollständige, kontextbezogene Antwort oder löst das Ticket einfach];
end
Wie man Expertenresultate erzielt, ohne ein Claude Code Prompt Engineering-Guru zu sein
Die gute Nachricht ist, dass Sie nicht zwischen einer simplen, ineffektiven KI und der Einstellung eines Teams von Ingenieuren wählen müssen. Eine speziell entwickelte Plattform wie eesel AI hat diese fortschrittlichen Prompt Engineering-Prinzipien direkt in eine benutzerfreundliche Oberfläche integriert.
So schließt es diese Lücke:
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Sie sind der Regisseur, ohne den Code: Anstatt Sie zu bitten, technische System-Prompts zu schreiben, bietet Ihnen eesel AI einen einfachen Editor, um die Persona, den Ton und wann sie eskalieren soll, Ihrer KI zu definieren. Sie erhalten die gesamte Macht, Rollen und Regeln festzulegen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.
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Es lernt automatisch von Ihrer besten Arbeit: Sie müssen nicht manuell Beispiele für die KI erstellen. eesel AI bietet eine Ein-Klick-Integration mit Helpdesks wie Zendesk oder Freshdesk und lernt aus Ihren Tausenden von gelösten Tickets der Vergangenheit. Es studiert Ihre Gesprächshistorie, um sofort Ihre spezifischen Probleme, häufige Lösungen und Ihre Markenstimme zu verstehen.
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Leistungsstarke Workflows erstellen, ohne Codierung: Vergessen Sie komplexes Prompt Chaining. Mit den "AI Actions" von eesel AI können Sie mit wenigen Klicks ausgeklügelte, mehrstufige Workflows erstellen. Sie können Ihren KI-Agenten so einrichten, dass er Bestellinformationen in Shopify nachschlägt, Tickets in Zendesk triagiert, ein Problem in Jira Service Management erstellt oder einen Agenten in Slack anpingt. Es liefert die Kraft des "Chain of Thought"-Denkens auf eine handhabbare Weise.
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Testen Sie es mit Ihren eigenen Daten: Eine der größten Kopfschmerzen bei fortgeschrittenen Prompts ist die Frage, ob sie in der realen Welt funktionieren. Mit eesel AI können Sie Simulationen auf Tausenden Ihrer vergangenen Tickets in einer sicheren Umgebung durchführen. Sie können genau sehen, wie Ihr KI-Agent reagiert hätte, solide Prognosen zu Ihren Lösungsraten erhalten und Ihre potenziellen Kosteneinsparungen sehen, bevor die KI jemals mit einem echten Kunden spricht.
Beginnen Sie noch heute mit dem Aufbau intelligenterer KI-Unterstützung mit Claude Code Prompt Engineering
Die erstaunliche Kraft von Tools wie Claude Code kommt aus dem ausgeklügelten Claude Code Prompt Engineering. Aber für Support-Teams besteht die Antwort nicht darin, zu lernen, Prompts wie ein Entwickler zu schreiben. Es geht darum, eine Plattform zu übernehmen, auf der diese Expertise bereits integriert ist.
eesel AI bietet Ihnen alle Vorteile fortschrittlicher KI, hohe Genauigkeit, benutzerdefinierte Workflows und tiefes kontextuelles Wissen, in einer Plattform, die überraschend einfach einzurichten und zu verwalten ist. Sie können Ihr Helpdesk verbinden, Ihre KI mit Ihren echten Daten trainieren und sie in Minuten, nicht Monaten, arbeiten sehen.
Geben Sie sich nicht mit einem Chatbot zufrieden, der nur Ihre FAQ-Seite an Kunden zurückgibt. Sehen Sie, was ein wirklich intelligenter KI-Support-Agent für Ihr Team tun kann. Melden Sie sich für eine kostenlose Testversion an und führen Sie eine Simulation mit Ihren eigenen Tickets durch, um Ihr Automatisierungspotenzial zu sehen.
Sehen Sie die grundlegenden Prinzipien des Prompt Engineering in Aktion mit diesem Leitfaden von den Schöpfern von Claude.
Häufig gestellte Fragen
Überhaupt nicht. Das Wichtigste ist, die Prinzipien zu verstehen, aber Sie sollten die technische Arbeit nicht selbst erledigen müssen. Eine speziell entwickelte Plattform sollte das komplexe Engineering übernehmen, sodass Sie sich darauf konzentrieren können, die Regeln und den Ton für Ihren KI-Agenten festzulegen.
Die wichtigste Lektion ist, dass Kontext und Anweisungen alles sind. Der KI eine klare Rolle, eine Reihe von Regeln und Beispiele dafür zu geben, wie gute Arbeit aussieht, macht den Unterschied zwischen einem generischen Bot und einem intelligenten Agenten, der wie ein echtes Teammitglied agiert.
Ein guter Ausgangspunkt ist es, eine klare Persona und einige unverhandelbare Regeln für Ihre KI in einem System-Prompt zu definieren. Einfach zu sagen "Du bist ein freundlicher Support-Agent, der niemals zukünftige Funktionen verspricht" kann die Qualität der Antworten erheblich verbessern.
Ein gutes FAQ bietet statische Antworten, aber Claude Code Prompt Engineering lehrt einer KI wie man denkt und Probleme löst. Es ermöglicht der KI, mehrstufige Prozesse zu befolgen, wie z.B. eine Bestellung nachzuschlagen und dann ein personalisiertes Status-Update zu entwerfen, was weitaus dynamischer ist als ein FAQ.
Ja, es manuell zu machen, ist nicht skalierbar, was die Hauptherausforderung ist, die der Artikel hervorhebt. Deshalb sind Plattformen, die für Support-Automatisierung entwickelt wurden, so wertvoll. Sie wenden diese fortschrittlichen Prinzipien automatisch an, indem sie aus Ihren vergangenen Tickets lernen und No-Code-Workflow-Builder bereitstellen.
Kundenprobleme erfordern oft mehrere Schritte, wie die Identifizierung des Kunden, das Nachschlagen von Daten und dann die Formulierung einer Antwort. Diese Technik zwingt die KI, logisch durch diese Schritte zu denken, anstatt nur eine endgültige Antwort zu erraten, was die Genauigkeit und die Lösungsraten erheblich erhöht.
