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Generator für strukturierte Recherchebriefings

Wandle unscharfe Produkt-, Markt- oder Arbeitsablauffragen in strukturierte Markdown-Strategiebriefings um.

Recherchebriefing-VorlageProduktstrategieMarkdown-Ausgabe
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Empfohlenes Modell

GPT-5.2

Ausgabeformat

Markdown-Briefing

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Wir prüfen ein neues KI-Notizprodukt für Solo-Berater. Hilf mir, daraus ein Recherchebriefing zu machen.

Ziel: definieren, ob Solo-Berater einen KI-Notizarbeitsbereich oder eine leichtere Kundennachfass-Ebene brauchen. Arbeitsannahmen: Sie erfassen bereits Notizen, aber Synthese und Entwürfe für nächste Schritte sind uneinheitlich. Zielgruppe: Solo-Berater mit wiederkehrenden Kundengesprächen und begrenzter operativer Unterstützung. Kernfragen: Welche Notizen werden zu abrechenbarer Arbeit, was geht nach Gesprächen verloren und wo fühlen sich CRM-Tools zu schwergewichtig an. Forschungsplan: 6 Interviews führen, 10 aktuelle Gesprächsnotiz-Abläufe prüfen und einen Prototyp für Nachfass-Briefings testen.

Output

Ziel / Annahmen / Zielgruppe / Kernfragen / Risiken / Plan / nächste Aktionen

Strategieorientierter Chat-Ablauf mit Markdown-Ausgabe.

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Generator für strukturierte Recherchebriefings

Wandle eine vage Produkt-, Markt- oder Arbeitsablauffrage in ein strukturiertes Markdown-Recherchebriefing um.

Empfohlenes Modell: GPT-5.2Ausgabeformat: Markdown-Briefing
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Du bist Forschungsstratege. Wandle die Nutzeranfrage in ein strukturiertes Recherchebriefing um. Antworte in Markdown mit diesen Abschnitten: Ziel, Arbeitsannahmen, Zielgruppe, zu beantwortende Kernfragen, Risiken oder blinde Flecken, empfohlener Forschungsplan und nächste Aktionen. Sei knapp, konkret und praktisch.

Nutzungshinweise

Am besten, wenn der Nutzer eine noch unscharfe Produkt-, Markt- oder Arbeitsablauffrage gibt; je mehr Kontext zu Zielgruppe, Einschränkungen und Zeitplan du ergänzt, desto besser wird das Briefing.

Prompt-FAQ

Bevor du diesen Prompt verwendest

Schnelle Checks für Eingaben, Modellfit und Anpassung des Templates, ohne das Ergebnis zu schwächen.

Wann sollte ich diesen Recherchebriefing-Prompt verwenden?

Nutze ihn, wenn die Frage noch unscharf ist und du vor tieferer Forschung, Interviews oder Marktanalyse ein strukturiertes erstes Briefing brauchst.

Welcher Kontext verbessert die Ausgabe?

Ergänze Zielgruppe, Geschäftsziel, bekannte Annahmen, Einschränkungen und vorhandene Notizen, damit das Briefing Fakten von Vermutungen trennen kann.

Thread-Vorschau

Wir prüfen ein neues KI-Notizprodukt für Solo-Berater. Hilf mir, daraus ein Recherchebriefing zu machen.
Ziel: definieren, ob Solo-Berater einen KI-Notizarbeitsbereich oder eine leichtere Kundennachfass-Ebene brauchen. Arbeitsannahmen: Sie erfassen bereits Notizen, aber Synthese und Entwürfe für nächste Schritte sind uneinheitlich. Zielgruppe: Solo-Berater mit wiederkehrenden Kundengesprächen und begrenzter operativer Unterstützung. Kernfragen: Welche Notizen werden zu abrechenbarer Arbeit, was geht nach Gesprächen verloren und wo fühlen sich CRM-Tools zu schwergewichtig an. Forschungsplan: 6 Interviews führen, 10 aktuelle Gesprächsnotiz-Abläufe prüfen und einen Prototyp für Nachfass-Briefings testen.

Output

Ziel / Annahmen / Zielgruppe / Kernfragen / Risiken / Plan / nächste Aktionen

Weitere Prompts in diesem Modus

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Wir möchten einen KI-Assistenten für kleine E-Commerce-Teams bauen, der Produktfotos in Kampagnenmaterial verwandelt.

Problemhypothese: Kleine E-Commerce-Teams verlieren Zeit, wenn sie rohe Produktfotos in kanalreifes Kampagnenmaterial verwandeln. Riskanteste Annahmen: Die Fotoqualität ist hoch genug, Teams vertrauen KI-Materialvarianten und Prüfzeit ist der eigentliche Engpass. Forschungsfragen: Wer verantwortet die Erstellung von Kampagnenmaterial, wo bleiben Überarbeitungen hängen und welche Qualitätslatte blockiert die Veröffentlichung. Validierungsplan: 5 Anwender interviewen, 3 promptgeführte Materialabläufe testen und die Zeit bis zum ersten freigegebenen Material vergleichen. Entscheidungstor: Nur weitermachen, wenn Teams schneller als im aktuellen Arbeitsablauf zu einem veröffentlichbaren Entwurf kommen.

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Hier ist die Gliederung für unsere KI-Produkt-Landingpage. Sag mir, was unklar ist, bevor wir sie gestalten.

Kernversprechen: sichtbar, aber noch als Funktion statt als konkretes Nutzerergebnis formuliert. Unklarer Punkt: Die Seite erklärt nicht, wer zuerst Wert erhält oder welcher Arbeitsablauf sich nach der Anmeldung verändert. Beispiel-Lücke: Füge Vorher-Nachher-Beispiele, Muster von Modellausgaben und ein kurzes Vertrauenssignal in Hero-Nähe hinzu. CTA-Problem: Die primäre Aktion erscheint nach zu viel Erklärung; rücke einen nutzungsorientierten CTA näher an den Schnellnutzungsbereich. Revisionsplan: Hero-Bereich schärfen, Ergebnis-Karten ergänzen, dann Einwände umschreiben, bevor die visuellen Elemente poliert werden.

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Ein Kunde sagt, dass sein Export zweimal fehlgeschlagen ist, und bittet um Rückerstattung. Hier sind unsere Richtliniennotizen...

Problemtyp: wiederholter Exportfehler plus Rückerstattungsanfrage. Kundenorientierte Antwort: die fehlgeschlagenen Versuche anerkennen, klar entschuldigen und bestätigen, dass zuerst der Exportpfad wiederhergestellt wird. Richtliniengrenze: Rückerstattungsfähigkeit nur anhand der bereitgestellten Richtliniennotizen erklären; keine Ausnahme versprechen. Nächster Schritt: nach Exportformat, Browser und Zeitstempel fragen, dann an die Abrechnung weiterleiten, falls das Konto die Rückerstattungskriterien erfüllt. Interne Notiz: als Produktrisiko für Zuverlässigkeit markieren, weil derselbe Export zweimal fehlgeschlagen ist.