Verkettete Workflows (Chaining) mögen auf den ersten Blick offensichtlich erscheinen, aber sie sind tatsächlich eines der nützlichsten Muster, denen du bei der Arbeit mit Claude begegnen wirst. Dieser Ansatz wird besonders wertvoll, wenn du komplexe Aufgaben bearbeitest oder wenn Claude nicht durchgängig alle deine Einschränkungen befolgt.
Was ist Chaining?
Ein Chaining-Workflow zerlegt eine große Aufgabe in kleinere, aufeinanderfolgende Teilaufgaben. Anstatt Claude zu bitten, alles auf einmal zu erledigen, teilst du die Arbeit auf mehrere fokussierte Anfragen auf.
Hier ist ein praktisches Beispiel: Stell dir vor, du baust ein Social-Media-Marketing-Tool, das Videos erstellt und veröffentlicht. Anstatt eines einzigen riesigen Prompts könntest du diese Schritte verketten:
- Verwandte Trendthemen auf Twitter finden
- Das interessanteste Thema auswählen (mit Claude)
- Das Thema recherchieren (mit Claude)
- Ein Skript für ein Kurzvideo schreiben (mit Claude)
- Einen KI-Avatar und Text-to-Speech verwenden, um ein Video zu erstellen
- Das Video in sozialen Medien veröffentlichen
Die wichtigsten Vorteile dieses Ansatzes:
- Große Aufgaben in kleinere, nicht parallelisierbare Teilaufgaben aufteilen
- Optional nicht-LLM-Verarbeitung zwischen den einzelnen Aufgaben durchführen
- Claude auf einen Aspekt der Gesamtaufgabe fokussiert halten
Das reale Problem, das Chaining löst
Hier wird Chaining unverzichtbar: beim Umgang mit Verstößen gegen Einschränkungen in komplexen Prompts.
Stell dir folgendes Szenario vor: Du verwendest Claude, um technische Artikel zu schreiben. Du beginnst mit einem einfachen Prompt, aber die Ausgabe ist nicht ganz richtig. Claude erwähnt vielleicht, dass es eine KI ist, verwendet zu viele Emojis oder schreibt in einem peinlichen Ton. Also fügst du deinem Prompt Einschränkungen hinzu.
Mit der Zeit wächst dein Prompt zu einer langen Liste von „NICHT TUN"-Anweisungen heran. Aber egal, wie viele Einschränkungen du hinzufügst, Claude verstößt manchmal trotzdem dagegen - verwendet Emojis, erwähnt, dass es eine KI ist, oder behält diesen unprofessionellen Ton bei.
Die Chaining-Lösung
Anstatt dies in einem einzigen riesigen Prompt zu bekämpfen, verwende einen zweistufigen Chaining-Ansatz:
- Erste Anfrage: Sende deinen ursprünglichen Prompt mit allen Einschränkungen und akzeptiere, dass du einen unvollkommenen Artikel erhältst
- Zweite Anfrage: Bitte Claude, den Artikel mit spezifischen, fokussierten Anweisungen zu überarbeiten
Dein Folge-Prompt könnte so aussehen:
Überarbeite den unten angegebenen Artikel. Befolge diese Schritte, um den Artikel neu zu schreiben: 1. Identifiziere alle Stellen, an denen der Text den Autor als KI kennzeichnet, und entferne sie 2. Finde und entferne alle Emojis 3. Finde jede peinliche Formulierung und ersetze sie durch Text, der von einem technischen Redakteur geschrieben worden wäre
Dieser Ansatz funktioniert, weil er Claude erlaubt, sich jeweils auf einen bestimmten Aspekt zu konzentrieren. Selbst wenn die erste Antwort nicht alle deine Anforderungen erfüllt, gibt der Folge-Prompt Claude eine klare, fokussierte Aufgabe zur Verbesserung.
Wann du Chaining verwenden solltest
Chaining-Workflows sind besonders nützlich, wenn:
- Du eine komplexe Aufgabe mit vielen Einschränkungen hast
- Claude nicht durchgängig alle deine Anforderungen befolgt
- Du Ausgaben zwischen den Schritten verarbeiten oder validieren möchtest
- Du den Fokus auf bestimmte Aspekte einer größeren Aufgabe beibehalten musst
Auch wenn es wie zusätzliche Arbeit erscheinen mag, liefert Chaining oft zuverlässigere Ergebnisse, als zu versuchen, alles in einen einzigen, komplexen Prompt zu pressen. Es ist ein Muster, auf das du regelmäßig zurückgreifen wirst, wenn du ausgefeiltere, Claude-gestützte Anwendungen entwickelst.