Jedes Mal dieselben Wünsche in den Chat tippen: bitte kurz, ohne Floskeln, für Entscheider geschrieben. Das kostet Zeit und nervt schnell. Individuelle Anweisungen lösen das Problem. Ihr legt einmal fest, wie ChatGPT antworten soll, und das Modell hält sich ab dann in jedem Chat daran. Ton, Format, Detailgrad und Zielgruppe stehen fest, bevor ihr die erste Frage stellt. Fachlich sind das persistente Anweisungen, also Vorgaben, die ein LLM dauerhaft berücksichtigt.
Die Funktion gibt es bei allen großen Anbietern, nur der Name unterscheidet sich. ChatGPT nennt sie „individuelle Anweisungen“ (englisch „Custom Instructions“), Claude „Instructions for Claude“, andere Anbieter sprechen von „Saved Info“ oder Personalisierung. Hier erfahrt ihr, wofür sich die Anweisungen eignen, wo ihr sie einstellt und wie ihr sie aufbaut. Am Ende des Artikels warten sieben Vorlagen, die ihr direkt kopieren und anpassen könnt.
Was sind individuelle Anweisungen in ChatGPT?
Individuelle Anweisungen sind ein Textfeld in den ChatGPT-Einstellungen, in dem ihr einmal festlegt, wie ChatGPT antworten soll. Die Vorgaben gelten danach automatisch für eure Chats, ohne dass ihr sie jedes Mal neu schreiben müsst. Typische Inhalte sind Ton, Antwortformat, Zielgruppe und eure Rolle im Job.
Benutzerdefinierte Anweisungen sind ein guter erster Schritt. Wenn dein Team ChatGPT für wiederkehrende Aufgaben in Marketing oder Vertrieb nutzen soll, lohnt sich ein fester Workflow statt einzelner Prompts. Wie das in Unternehmen aussieht, zeigen wir in unserer KI-Beratung für Unternehmen.
Wofür werden individuelle, benutzerdefinierte Anweisungen genutzt?
Mit den Anweisungen macht ihr aus einem Allzweck-Antwortgeber ein verlässliches Arbeitswerkzeug. Ihr legt einmal fest, wie das Modell antworten soll, und der Output ist jedes Mal direkt verwendbar. Am häufigsten geht es um Format- und Qualitätsregeln, Stil und Ton, die Ansprache der Zielgruppe sowie Rollen- und Kontextfokus. Viele nutzen die Funktion auch als Sicherheitsgeländer: Rückfragen bei Unklarheit, kein Raten, sensible Daten meiden. Der gemeinsame Zweck ist immer derselbe. Ihr braucht weniger Wiederholung und weniger Nachprompten und bekommt mehr Konsistenz, weil eure Präferenzen nicht bei jeder Anfrage neu verhandelt werden. In ChatGPT werden solche Anweisungen zentral hinterlegt und dann auf alle Gespräche angewendet.
Typische Use Cases
Damit klar wird, wie individuelle Anweisungen im Alltag mit LLMs helfen, hier ein paar konkrete Beispiele.
Arbeitsmodus für verwertbare Antworten
Immer dasselbe Output-Format: Kernaussage, drei Optionen, Risiken, nächste Schritte. Das bringt weniger Nachfragen und weniger Textwände.
Ton und Schreibstil dauerhaft festlegen
Zum Beispiel „kurz, sachlich, ohne Buzzwords, Deutsch“ oder „freundlich, empathisch, du-Form“. Ihr spart euch damit einen Großteil der Stilkorrekturen.
Zielgruppen-Übersetzer
„Erkläre alles für ambitionierte Laien oder Entscheider und definiere Fachbegriffe beim ersten Auftauchen.“ So lassen sich Inhalte sofort teilen.
Rollen- und Fokus-Persona für wiederkehrende Aufgaben
Zum Beispiel „Agiere als Projektmanager und strukturiere Aufgaben, Risiken und Verantwortliche“. Oder „Agiere als Redakteur und liefere Headline-Varianten, eine klare These und keine Füllsätze“.
Qualitätssicherung und Safety-Rails
„Wenn Infos fehlen, stelle 1 bis 2 Rückfragen. Wenn du unsicher bist, sag es. Spekuliere nicht.“ Das verringert Halluzinationen und falsche Sicherheit.
Sprach- und Formatstandards für den Alltag
Zum Beispiel „immer Markdown mit Überschriften“, „immer Bulletpoints“, „immer Tabelle für Vergleiche“ oder „immer eine kurze Zusammenfassung am Ende“.
Die besten Vorlagen für individuelle Anweisungen in ChatGPT
Jede Person, die LLMs nutzt, hat einen eigenen Stil. Für den Einstieg findet ihr hier sieben Vorlagen, die ihr kopieren, an euren Job anpassen und in die Personalisierung einfügen könnt. Ersetzt die Angaben in eckigen Klammern durch eure eigenen. Wo ihr die Vorlage einfügt und wie viele Zeichen erlaubt sind, erklärt der nächste Abschnitt. Wenn ihr noch tiefer in das Thema einsteigen wollt, hilft unser Leitfaden zum Prompt Engineering.
Vorlage 1: Der Allrounder
Ein kurzer, strukturierter Standard für alle, die vor allem umsetzbare Antworten wollen.
Antworte standardmäßig kurz, strukturiert und umsetzbar.
FORMAT
1) Kernaussage in 1 Satz
2) 3 Optionen (je 1 bis 2 Sätze)
3) Risiken und Trade-offs (max. 3 Bulletpoints)
4) Nächste Schritte (max. 5 Bulletpoints, konkret)
REGELN
- Keine Floskeln, keine Wiederholung meiner Frage.
- Wenn Informationen fehlen, stelle höchstens 2 Rückfragen und rate nicht.
- Wenn du unsicher bist, sag es klar.
Vorlage 2: Geschäftsführung
Für Entscheidungen, bei denen Zeit knapp ist und Zahlen zählen.
Ich leite ein Unternehmen mit [Anzahl] Mitarbeitenden in der Branche [Branche].
Schreibe Antworten als Entscheidungsvorlage: Empfehlung zuerst, danach die 3 wichtigsten Gründe, dann Risiken und Kosten.
Nenne Annahmen ausdrücklich und kennzeichne, was du nicht weißt.
Vergleiche Optionen in einer Tabelle mit Aufwand, Nutzen und Risiko.
Bleibe unter 200 Wörtern, solange ich nicht mehr Tiefe verlange.
Stelle bei fehlenden Eckdaten (Budget, Zeitrahmen, Ziel) zuerst Nachfragen.
Vorlage 3: Marketing
Für Texte, Kampagnenideen und Redaktionsarbeit.
Ich arbeite im Marketing bei [Unternehmen] (Branche: [Branche]). Zielgruppe: [Zielgruppe].
Schreibe in einem [Tonalität, z. B. klaren, freundlichen] Stil mit kurzen Sätzen und konkreten Beispielen.
Vermeide Buzzwords, Superlative und Füllsätze.
Liefere bei Textaufgaben immer 3 Headline-Varianten und eine klare Kernaussage.
Gib bei Kampagnenideen jeweils Ziel, Kanal und Erfolgsmessung an.
Prüfe Behauptungen auf Belegbarkeit und markiere unbelegte Zahlen.
Vorlage 4: Vertrieb
Für Akquise, Angebote und Gesprächsvorbereitung.
Ich arbeite im Vertrieb für [Produkt oder Dienstleistung] und spreche mit [Zielkunden, z. B. Geschäftsführern im Mittelstand].
Schreibe Mails und Nachrichten kurz (max. 120 Wörter), persönlich und mit genau einem klaren nächsten Schritt am Ende.
Bereite Gespräche so vor: Ziel des Gesprächs, 3 Fragen zur Bedarfsanalyse, 2 wahrscheinliche Einwände mit passender Antwort.
Benutze Platzhalter wie [Kunde A] und erfinde keine Referenzen oder Zahlen.
Vorlage 5: Kundenservice
Für Antworten auf Kundenanfragen, die freundlich und lösungsorientiert sind.
Ich beantworte Kundenanfragen für [Unternehmen].
Schreibe freundlich, ruhig und lösungsorientiert in der Sie-Form.
Beginne mit einem kurzen Verständnis für das Anliegen, nenne dann die Lösung in klaren Schritten und schließe mit dem nächsten Schritt.
Versprich nichts, was ich nicht ausdrücklich freigegeben habe (Erstattungen, Fristen, Sonderkonditionen).
Wenn Informationen fehlen, formuliere eine Rückfrage an den Kunden.
Wenn der Fall eskaliert werden sollte, sage es und schlage eine Weiterleitung vor.
Vorlage 6: Recherche
Für alle, die belastbare Informationen statt flotter Behauptungen brauchen.
Ich recherchiere zu Fachthemen und brauche belastbare Informationen.
Trenne in jeder Antwort klar zwischen gesicherten Fakten, Einschätzungen und offenen Fragen.
Nenne zu jedem wichtigen Fakt die Quelle oder sage ausdrücklich, dass du keine hast.
Wenn Quellen sich widersprechen, stelle beide Positionen dar.
Sag klar, wenn du etwas nicht weißt oder wenn Informationen veraltet sein könnten.
Fasse am Ende in 3 Sätzen zusammen, was als gesichert gilt.
Vorlage 7: Excel und Tabellen
Für Formeln, Datenaufbereitung und Auswertungen.
Ich arbeite täglich in Excel ([Version, z. B. Microsoft 365]) mit [Art der Daten, z. B. Vertriebszahlen].
Gib Formeln immer so aus, dass ich sie direkt kopieren kann, und erkläre sie danach in 1 bis 2 Sätzen.
Nutze bevorzugt Standardfunktionen wie XVERWEIS, SUMMEWENNS und PIVOT, bevor du Makros vorschlägst.
Frage nach Spaltennamen und Beispielzeilen, wenn die Datenstruktur unklar ist.
Weise auf typische Fehlerquellen hin, etwa Leerzeichen, Textformate und Duplikate.
Wo werden individuelle Anweisungen in ChatGPT hinterlegt?
Individuelle Anweisungen stehen in den Einstellungen und nicht im Chatfenster. Bei ChatGPT findet ihr sie unter „Personalisierung“ bzw. „ChatGPT anpassen“, bei Claude unter „Instructions for Claude“. Die Vorgaben sind an euer Konto gebunden und gelten danach automatisch für eure Chats. Wer eigene Tools baut, hinterlegt sie alternativ im Code über die API.
In ChatGPT besteht die Personalisierung inzwischen aus drei Bereichen:
- Persönlichkeit und Grundton: Hier wählt ihr eine Voreinstellung wie „Professionell“ oder „Effizient“ und stellt über Regler ein, wie warm ChatGPT klingt und wie oft es Emojis und Listen nutzt.
- Individuelle Anweisungen: Das Freitextfeld für eure eigenen Regeln. Um diesen Bereich geht es in diesem Artikel.
- Erinnerungen: ChatGPT merkt sich Details aus euren Gesprächen und greift später darauf zurück. Ihr könnt diese Einträge in den Einstellungen einsehen und löschen.
Wichtig ist die Zeichengrenze: In kostenlosen Konten und im Tarif Go sind es 1.500 Zeichen, in den bezahlten Tarifen seit Juli 2026 bis zu 5.000 Zeichen. Alle Vorlagen unten passen deshalb auch in das kleinere Limit, wenn ihr sie leicht kürzt.
In Entwickler-Setups funktioniert dasselbe Prinzip technisch. Dort wird die Anweisung als Systemnachricht (System Prompt) in jede Anfrage eingebaut, meist serverseitig oder in einem Workflow-Tool. So laufen alle Nutzer und Sessions nach denselben Regeln.
Wie viele Anweisungen kann ich nutzen und wie wechsle ich sie?
In den meisten LLM-Apps gibt es einen globalen Bereich für persistente Anweisungen. Dort könnt ihr mehrere Regeln als Bulletpoints hinterlegen, also eine Anweisung mit vielen Unterpunkten. Für verschiedene Modi, etwa Arbeitsmodus und Kreativmodus, müsst ihr heute nichts mehr umkopieren. ChatGPT und Claude bieten Projekte mit eigenen Anweisungen. Sie gelten für alle Chats in diesem Projekt und ergänzen die globalen Vorgaben. So legt ihr zum Beispiel ein Projekt „Kundenmails“ und ein Projekt „Blogartikel“ mit jeweils passenden Regeln an. Wer keine Projekte nutzt, kann 2 bis 3 fertige Anweisungsblöcke als Textbausteine in Notion, OneNote oder Word ablegen und bei Bedarf austauschen. Gerade im Berufsalltag lohnt sich das, und mehr dazu steht in unserem Artikel zu ChatGPT für Unternehmen.
UI vs. API
Wichtig ist der Unterschied zwischen UI (User Interface, Benutzeroberfläche) und API (Application Programming Interface, Programmierschnittstelle), weil er erklärt, wo ihr persistente Anweisungen überhaupt setzt. Wenn ihr ein LLM über die Website oder App nutzt, arbeitet ihr in der UI. Ihr tragt eure Anweisungen einmal in den Einstellungen ein, und sie gelten automatisch für neue Chats. Die API ist die Programmierschnittstelle. Sie kommt ins Spiel, wenn ihr selbst etwas baut oder automatisiert, zum Beispiel ein internes Tool, einen Workflow oder ein Skript.
Tipps zum Hinterlegen von Systemprompts
1. Formulierung
Schreibt Anweisungen so, dass das Modell genau weiß, was ihr wollt. Das klappt am besten mit klaren, positiven Regeln wie „Antworte in 5 Bulletpoints“ oder „Stelle Rückfragen bei Lücken“. Vage Verbote wie „nicht so lang“ oder „keine schlechten Antworten“ geben dem Modell wenig Orientierung. Haltet die Anweisung kurz und priorisiert: 5 starke Regeln wirken besser als 20 mittelklare. Testet nach dem Speichern sofort mit 2 bis 3 typischen Fragen, ob Format, Ton und Detailgrad greifen.
Suchst du nach erprobten Vorlagen und konkreten Beispielen für deine Formulierung? In unserer Übersicht findest du die besten ChatGPT-Befehle, Codes und Prompts im Überblick.
2. Datenschutz
Behandelt persistente Anweisungen wie normale Arbeitsdaten. Gebt keine Passwörter, keine Gesundheitsdaten und keine personenbezogenen Informationen von Kunden oder Mitarbeitenden ein. Wenn ihr im Team arbeitet, schreibt nur hinein, was auch in einem internen Handbuch stehen dürfte. Nutzt Platzhalter wie „Kunde A“ oder „Projekt X“ und legt sensible Details in den konkreten Chat oder besser in sichere, freigegebene Systeme.
3. Testing und Betrieb
Änderungen am Systemprompt sollten nicht live passieren. Testet neue Versionen zuerst in einer kleinen Sandbox, etwa einem separaten Testchat oder Testprofil, mit immer denselben Standardfällen. Legt 1 bis 2 Beispielantworten als Referenz fest und versioniert eure Prompts (v1, v2, v3), damit ihr bei Problemen schnell zurückspringen könnt. Beobachtet nach dem Ausrollen kurz, ob die Regeln stabil eingehalten werden, und schärft erst dann weiter.
Der nächste Schritt: Agenten als Erweiterung
Persistente Anweisungen sorgen für konsistente Antworten. Wenn ihr wiederkehrende Aufgaben automatisch abarbeiten lassen wollt, kommt ihr zum nächsten Reifegrad: Agenten. Ein Agent ist mehr als gutes Prompting. Er ist ein System, das Arbeit ausführt. Er hat ein Ziel, folgt einer Ablauflogik, kann je nach Plattform auf Tools zugreifen (zum Beispiel Dateien, Kalender, E-Mail, Web oder Apps) und liefert am Ende ein Ergebnis, das über reinen Text hinausgeht. Wie ihr einen eigenen Agenten baut, zeigt unser Leitfaden zum Thema KI-Agent erstellen.
„Custom Instructions verbessern die Antworten im Chat. Wer echte Skalierung will, baut Agenten. Sie nutzen eure Anweisungen, um selbstständig auf Tools zuzugreifen und fertige Arbeitsergebnisse zu liefern, statt nur Text.“ Wie du einen Agenten baust, ohne Programmierkenntnisse, erfährst du hier: KI-Agent erstellen – die Schritt-für-Schritt-Anleitung ohne Entwickler.
In der Praxis ist das der Übergang vom Antworten-Bekommen zu Automatisierungslösungen. Wiederkehrende Abläufe werden als Workflow modelliert und vom Agenten teilautonom abgearbeitet. Ein typisches Muster lautet: Input prüfen, Informationen ziehen, Entscheidungsvorschlag erstellen, Rückfragen stellen, Output in ein Zielsystem schreiben. Je nach Reifegrad reicht das von einfachen Vorlagen, bei denen der Agent euch Schritt für Schritt führt, bis zu echter Prozessautomatisierung über Tools wie Power Automate, n8n, Zapier oder interne APIs. Der Mehrwert liegt in weniger Kontextwechseln, weniger manuellen Übergaben und reproduzierbarer Qualität.
Fazit
Persistente Anweisungen sind der schnellste Weg, ein LLM von „irgendwie hilfreich“ zu „verässlich nützlich“ zu bringen. Sie sparen Zeit, weil ihr Ton, Format und Qualitätsregeln nicht bei jeder Anfrage neu erklären müsst, und sie erhöhen die Konsistenz, weil das Modell einen stabilen Rahmen hat. Der wichtigste Erfolgsfaktor ist Klarheit: wenige, priorisierte Regeln, die ihr testet und bei Bedarf nachschärft. Wer das sauber umsetzt, bekommt weniger Nachprompten, weniger Textmüll und deutlich mehr Output, den ihr direkt verwenden könnt.
Der beste Einstieg: Nehmt eine der Vorlagen oben, passt sie an euren Job an und testet sie eine Woche lang im Alltag. Wenn daraus wiederholbare Abläufe werden sollen, sind Agenten der logische nächste Schritt. Sie verbinden diese Regeln mit Zielen, Tools und Workflow-Logik und arbeiten Aufgaben teilautomatisiert ab.
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FAQ
Wo finde ich die individuellen Anweisungen in ChatGPT?
In den Einstellungen unter „Personalisierung“ bzw. „ChatGPT anpassen“. Dort gibt es drei Bereiche: Persönlichkeit und Grundton, individuelle Anweisungen und Erinnerungen.
Wie viele Zeichen sind bei den individuellen Anweisungen erlaubt?
In kostenlosen Konten und im Tarif Go sind es 1.500 Zeichen. In den bezahlten Tarifen gelten seit Juli 2026 bis zu 5.000 Zeichen.
Kann ich mehrere persistente Anweisungen gleichzeitig nutzen?
Pro Konto gibt es meist einen globalen Anweisungsbereich, in dem ihr mehrere Regeln als Bulletpoints hinterlegen könnt. Für unterschiedliche Modi nutzt ihr Projekte mit eigenen Anweisungen, die ChatGPT und Claude anbieten.
Was ist der Unterschied zwischen persistenter Anweisung und normalem Prompt?
Ein normaler Prompt gilt nur für die aktuelle Anfrage. Persistente Anweisungen setzen einen dauerhaften Rahmen für Ton, Format und Verhalten über viele Anfragen hinweg.
Was sollte ich niemals in persistente Anweisungen schreiben?
Keine Passwörter, keine Gesundheitsdaten und keine personenbezogenen Daten wie Kundennamen oder private Kontaktinfos. Nutzt Platzhalter und fügt sensible Details nur dort ein, wo es wirklich nötig und freigegeben ist.
Wann reichen Anweisungen nicht mehr aus und wann brauche ich Agenten oder Automatisierung?
Wenn ihr nicht nur Antworten wollt, sondern wiederkehrende Abläufe zuverlässig abarbeiten lassen möchtet, zum Beispiel prüfen, zusammenfassen, entwerfen und ins Tool übertragen. Dann sind Agenten und Workflows sinnvoll, weil sie Ziele, Schritte und Tool-Zugriffe kombinieren.
Geschrieben von:
Jens ist Mitgründer von bakedwith, einer Boutique-Beratung für smarte Automatisierung und KI. Er unterstützt mittelständische Unternehmen und Konzerne dabei, Prozesse zu optimieren, manuelle Arbeit zu reduzieren und durch effiziente Workflows Wachstum zu erzielen. Zuvor war Jens Growth Lead bei OMR und begleitete als Freelancer zahlreiche Unternehmen bei der Optimierung ihrer CRM- und Automationssysteme. Seine Leidenschaft gilt der Verbindung von Wachstum und Effizienz – damit Teams sich auf das Wesentliche konzentrieren können.
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