uster

Wohnstadt am Wasser

KI-Lernportal

Bitte gib das Passwort ein, um fortzufahren.

← Zurück zur Übersicht

uster

Wohnstadt am Wasser
Reifegrad 2 — KI-Power-User

Dein KI-Lernpfad

3 Lern-Loops · Je 3 Wochen · Alle Materialien an einem Ort

Freigeschaltete Loops

lock_open Loop 1
lock Loop 2
lock Loop 3

Loop 1 von 3 freigeschaltet

1 Zerlegen
arrow_forward
2 Skalieren
arrow_forward
3 Automatisieren
1

Komplexe Aufgaben lösen — Denken in Teilschritten

Wie zerlege ich eine mehrstufige Aufgabe so, dass KI mir dabei helfen kann?

expand_more
flag

Lernziele dieses Loops

Die Teilnehmenden zerlegen eine eigene komplexe Aufgabe in Teilschritte, wenden Chain-of-Thought und Few-Shot an einem realen Beispiel an und erleben Workflow-Handover im Duo.

check_circleKomplexe Aufgaben brauchen mehrere Schritte — nicht einen einzelnen Prompt
check_circleTask Decomposition: Erst zerlegen, dann prompten
check_circleCoT für Analyse, Few-Shot für gleichartige Texte — beides gezielt einsetzen
check_circleImmer den Output prüfen — besonders Zahlen und Fakten
lightbulb

1. Lernimpuls

— selbstständig, 15–20 Min.
Warum ein einzelner Prompt bei komplexen Aufgaben nicht reicht — und wie Task Decomposition hilft, sie in handhabbare Teilschritte zu zerlegen. Dazu zwei Werkzeuge: Chain-of-Thought (Schritt für Schritt denken lassen) und Few-Shot (mit Beispielen steuern). Ausserdem lernt ihr, Output-Formate gezielt zu wählen (Tabelle, Matrix, Fliesstext, Stichpunktliste).
slideshow

Lernimpuls Loop 1

PPTX · Task Decomposition, Chain-of-Thought, Few-Shot

download
description

Lernimpuls (Textversion)

DOCX · Zum Nachlesen

download
groups

2. Inhalte Lerngruppe

— gemeinsam, 45 Min.
calendar_today
a) Agenda Treffen
0–5'Einstieg: Komplexe Aufgabe vorstellen
5–12'Erfahrungsaustausch: Mehrstufiger Workflow
12–30'Praxisübung: «Zerleg & Prompt»
30–40'Workflow-Handover im Duo
40–45'Abschluss & Erkenntnis teilen
Leitfaden herunterladen
edit_note
b) Arbeitsblatt

«Task Decomposition» — Komplexe Aufgabe in 5 Schritte zerlegen. 3 Regeln: Ein Ziel pro Schritt, konkretes Zwischenergebnis, Output = Input für nächsten Schritt.

Download .docx
task_alt
c) Praxistransfer

2 Wochen im Arbeitsalltag — Stufe frei wählbar:

BasisKomplexe Aufgabe zerlegen und 2 Teilschritte mit RKAF prompten. Dokumentieren: Was hat funktioniert?
VertiefungCoT und Few-Shot bewusst vergleichen: Analyseaufgabe mit CoT, Textproduktion mit Few-Shot. Je 1 Learning notieren.
ChallengeEnd-to-End Workflow (4–5 Schritte) dokumentieren. 3-Minuten-Kurzpräsentation für die nächste Lerngruppe vorbereiten.
Download .docx
library_books

3. Weiterführendes Material

psychology

Spickzettel «2 Techniken»

CoT & Few-Shot — Wann nutze ich was?

 add_circle

RKAF+ Referenz

Erweitertes Framework mit 3 Anreicherungen

 shield

Datenschutz-Briefing

Few-Shot mit internen Dokumenten, grosse Kontextmengen
warning Geisterzahlen-Warnung: Wenn du alte Dokumente als Few-Shot-Beispiele nutzt, prüfe alle Zahlen im neuen Output. Die KI kann Werte aus dem Beispiel «übernehmen» und in den neuen Output einschmuggeln — auch wenn sie dort nicht hingehören.
2

Ganze Projekte mit KI bearbeiten

Wie bearbeite ich ein ganzes Projekt mit KI — nicht nur einzelne Fragen?

expand_more
flag

Lernziele dieses Loops

Die Teilnehmenden richten einen KI-Projektraum ein, bauen Mega-Prompts für wiederkehrende Projektschritte, wenden Metaprompting an und wählen bewusst zwischen Einzel-Chat und Projektraum.

check_circleKI-Projektraum gibt deiner Arbeit Gedächtnis und Kontext
check_circleMega-Prompts bündeln Rolle, Kontext, Aufgabe und Format
check_circleMetaprompting: Lass die KI den Prompt schreiben — du steuerst das Ziel
check_circleEinzel-Chat für Schnelles, Projektraum für Mehrstufiges
lightbulb

1. Lernimpuls

— selbstständig, 15–20 Min.
Vom Einzelprompt zum Projektraum — warum ein einzelner Chat bei ganzen Projekten nicht reicht (kein Gedächtnis, kein Zusammenhang). Zwei neue Werkzeuge: Mega-Prompts (erweitertes RKAF+ Briefing mit Tonalität und Einschränkungen) und Metaprompting (die KI schreibt den Prompt, nicht die Antwort). Dazu: Projektraum in 4 Schritten einrichten — Kontext laden, Überblick verschaffen, Teilaufgaben bearbeiten, zusammenführen und prüfen.
slideshow

Lernimpuls Loop 2

PPTX · Projektraum, Mega-Prompts, Metaprompting

download
description

Lernimpuls (Textversion)

DOCX · Zum Nachlesen

download
groups

2. Inhalte Lerngruppe

— gemeinsam, 45 Min.
calendar_today
a) Agenda Treffen
0–5'Einstieg: Workflow seit Loop 1?
5–12'Erfahrungsaustausch: Projekt mit KI
12–30'Metaprompting-Werkstatt
30–40'Duo-Arbeit: Mega-Prompt prüfen
40–45'Abschluss: Projektvorhaben
Leitfaden herunterladen
edit_note
b) Arbeitsblatt

«Mein KI-Projekt» — Planungsblatt: Projekt beschreiben, Dokumente als Kontext planen (mit Ampel-Check), Teilaufgaben zerlegen, Mega-Prompt bauen.

Download .docx
task_alt
c) Praxistransfer

2 Wochen im Arbeitsalltag — Stufe frei wählbar:

BasisProjektraum einrichten und 3 Teilaufgaben mit RKAF+ bearbeiten. Dokumentieren: Welche Dokumente hochgeladen?
VertiefungMega-Prompt + Metaprompting im Projekt nutzen. Ergebnis mit normalem RKAF-Prompt vergleichen.
ChallengeGanzen Projekt-Workflow dokumentieren und auf Teams-Kanal teilen. 5-Minuten-Präsentation für die nächste Lerngruppe.
Download .docx
library_books

3. Weiterführendes Material

auto_fix_high

Spickzettel «Metaprompting»

In 3 Schritten: Ziel → Mega-Prompt → Prüfen

 folder_open

Spickzettel «Projektraum»

In 4 Schritten zum KI-Arbeitsplatz

 shield

Datenschutz-Briefing

Dokument-Uploads, Metaprompting, Projekträume
warning Kontext-Falle: Beim Metaprompting keine echten Personendaten im Meta-Prompt verwenden — Ziele generisch beschreiben. Projekträume mit sensiblem Kontext nach Abschluss löschen. Faustregel: «Wenn ich das Dokument nicht per E-Mail an eine externe Person senden würde, lade ich es auch nicht in die KI.»
3

KI-Assistenten bauen

Wie wird aus meinem Mega-Prompt ein Assistent, den auch andere nutzen können?

expand_more
flag

Lernziele dieses Loops

Die Teilnehmenden bauen aus bewährten Mega-Prompts einen eigenen KI-Assistenten mit 5 Bausteinen, testen ihn im Stresstest und teilen ihn mit dem Team.

check_circleEin KI-Assistent ist ein strukturierter System-Prompt — keine Programmierung nötig
check_circleDie 5 Bausteine: Rolle, Kontext, Regeln, Beispiele, Format
check_circleTesten ist Pflicht — besonders mit kniffligen und unsinnigen Fragen
check_circleGeteilte Assistenten multiplizieren den Nutzen im ganzen Team
lightbulb

1. Lernimpuls

— selbstständig, 15–20 Min.
Vom Mega-Prompt zum KI-Assistenten — der Unterschied: Ein Mega-Prompt ist ein detailliertes Briefing, das du jedes Mal neu gibst. Ein KI-Assistent ist ein vorprogrammiertes Formular — einmal eingerichtet, immer einsatzbereit. Die 5 Bausteine eines System-Prompts (Rolle, Kontext, Regeln, Beispiele, Format) und der dreistufige Qualitätsworkflow: Entwurf → Test → Freigabe.
slideshow

Lernimpuls Loop 3

PPTX · 5 Bausteine, System-Prompt, Qualitätsworkflow

download
description

Lernimpuls (Textversion)

DOCX · Zum Nachlesen

download
groups

2. Inhalte Lerngruppe

— gemeinsam, 45 Min.
calendar_today
a) Agenda Treffen
0–5'Ankommen: Mega-Prompt vorstellen
5–15'Peer-Mentoring: Assistenten-Entwurf
15–25'System-Prompt schreiben (5 Bausteine)
25–40'Stresstest im Duo (Driver/Navigator)
40–45'Abschluss: Erkenntnisse teilen
Leitfaden herunterladen
edit_note
b) Arbeitsblatt

«Mein erster Assistent» — System-Prompt in 5 Bausteinen entwerfen. Inkl. Prüf-Checkliste und Testprotokoll (3 Testfragen: einfach, knifflig, unsinnig).

Download .docx
task_alt
c) Praxistransfer

Abschluss RG2 — Stufe frei wählbar:

BasisAssistenten fertigstellen und 5× testen (Mix aus einfach, knifflig, Randfall). Schwächen notieren und System-Prompt anpassen.
VertiefungPeer-Review + Live-Demo für Kolleg:in. Feedback einholen und einarbeiten. Dokumentieren: Was hat sich verbessert?
ChallengeVollständigen Qualitätsworkflow durchlaufen (Entwurf → Test → Iteration → Freigabe). Assistenten mit 2+ Kolleg:innen teilen. 10-Min-Demo in der Abteilung.
Download .docx
library_books

3. Weiterführendes Material

cycle

Spickzettel «Entwicklungszyklus»

Entwurf → Test → Iteration → Freigabe

 diversity_3

Leitfaden «KI im Team»

Peer-Coaching, Best Practices teilen, Mini-Sessions

 shield

Datenschutz-Briefing

System-Prompts, Kennzeichnung, geteilte Assistenten
warning System-Prompts = interne Dokumente! Keine Personendaten im System-Prompt. Interne Prozesslogik als «intern» kennzeichnen. Wer den Assistenten nutzt, trägt die Verantwortung für den Output — nicht die Erstellerin.
Ausblick Reifegrad 3: Du willst noch mehr bewirken? In RG3 werden erfahrene KI-Nutzer:innen zu KI-Koordinator:innen weitergebildet. Ihre Aufgabe: KI-Initiativen in der eigenen Abteilung steuern und weitere Kolleg:innen befähigen. Voraussetzung: RG2 abgeschlossen + mindestens ein geteilter Assistent im Team.