Eine Prompt-Bibliothek mit Codex in ChatGPT umsetzen – inklusive URL & dauerhaftem Hosting
Freie Beitragsnutzung mit einem Unidigital-Zugang
Mit Sites bietet OpenAI in ChatGPT die Möglichkeit, über das Programmiertool Codex ganz eigene Webseiten mit individueller URL zu erstellen. Diese lassen sich gemeinsam innerhalb eines Workspaces bearbeiten. Die Entwicklung läuft über promptbasiertes Vibe Coding ab. Im Beitrag wird als Beispiel eine Prompt-Bibliothek aufgebaut, die sich jederzeit ergänzen lässt.
Zur Prompt-Bibliothek (Webseite)
Und so kann es gehen:
1) Auf der linken Seite in ChatGPT über „Mehr“ den Menüpunkt „Sites“ auswählen.
2) Einen detaillierten Prompt einfügen, der die Webseite mit allen wesentlichen Funktionen präzise beschreibt.
3) Das Programmiertool Codex entwickelt den Code für die Webseite.
4) Die Webseite im Vorschaumodus auf Fehler überprüfen und gegebenenfalls mit Folgeprompts anpassen.
5) Oben rechts über dem Button „Öffnen“ wird die Webseite unter einer eigenen URL dargestellt und kann geteilt werden.
6) Das dauerhafte Hosting der Site übernimmt OpenAI.
Briefing mit Gemini Notebook und der Audio Overview erstellt.
Prompt generiert mit ChatGPT
Erstelle eine **umfangreiche, praxisorientierte und übersichtlich strukturierte Prompt-Bibliothek für den Einsatz generativer KI in der Hochschullehre**. Die Bibliothek soll Lehrende dabei unterstützen, KI sinnvoll in unterschiedlichen Lehr-, Lern-, Prüfungs- und Organisationssituationen einzusetzen.
## Ziel der Prompt-Bibliothek
Die Bibliothek soll eine große Bandbreite **deutlich unterschiedlicher Use Cases** abdecken – von der ersten Planung einer Lehrveranstaltung über die Erstellung von Lernmaterialien und aktivierenden Lehrformaten bis hin zu Feedback, Prüfungen, wissenschaftlichem Arbeiten und administrativen Aufgaben.
Die Prompts sollen so formuliert sein, dass Lehrende sie **direkt kopieren, in ein KI-System einfügen und mit wenigen Anpassungen verwenden können**.
Für **jeden einzelnen Prompt muss ein Copy-Button** vorgesehen werden, mit dem ausschließlich der eigentliche Prompt kopiert wird.
## Zielgruppe
Die Bibliothek richtet sich an:
* Professor:innen
* wissenschaftliche Mitarbeiter:innen
* Lehrbeauftragte
* Tutor:innen
* Hochschuldidaktiker:innen
* Studiengangs- und Modulverantwortliche
Berücksichtige unterschiedliche Fachkulturen, Lehrformate und Erfahrungsstände im Umgang mit generativer KI.
## Grundprinzipien
Die Bibliothek soll:
* sehr viele unterschiedliche Anwendungsszenarien enthalten,
* konkrete Probleme aus dem Hochschulalltag adressieren,
* unmittelbar einsetzbare Prompts liefern,
* didaktisch sinnvolle KI-Nutzung fördern,
* generische oder triviale Prompts vermeiden,
* unterschiedliche Komplexitätsstufen enthalten,
* sowohl schnelle „5-Minuten-Prompts“ als auch umfangreiche Arbeits-Prompts anbieten,
* die Anpassung an unterschiedliche Fachrichtungen ermöglichen,
* Datenschutz, wissenschaftliche Integrität und verantwortungsvollen KI-Einsatz berücksichtigen.
## Informationsarchitektur
Organisiere die Bibliothek zunächst in **Hauptkategorien** und darunter in konkrete **Use Cases**.
Mindestens folgende Bereiche sollen enthalten sein:
### 1. Lehrveranstaltungen planen
Beispiele:
* Lehrveranstaltung von Grund auf planen
* Semesterplan entwickeln
* einzelne Sitzung konzipieren
* Lernziele formulieren
* Constructive Alignment überprüfen
* Inhalte priorisieren
* Workload kalkulieren
* Lehrveranstaltung überarbeiten
* Veranstaltung für unterschiedliche Vorwissensstände anpassen
* Präsenzveranstaltung in ein hybrides Format übertragen
### 2. Lehrmaterialien erstellen
Beispiele:
* Skript erstellen
* bestehendes Skript vereinfachen
* Fachtexte zusammenfassen
* Handout erstellen
* Glossar entwickeln
* Beispiele generieren
* Fallstudien erstellen
* Übungsblätter entwickeln
* Vergleichstabellen erstellen
* komplexe Konzepte visualisierbar erklären
* Lernkarten erstellen
### 3. Vorlesungen verbessern
Beispiele:
* Einstieg in eine Vorlesung entwickeln
* Aufmerksamkeit aktivieren
* Storytelling einsetzen
* Beispiele aus der Praxis entwickeln
* Verständnisfragen integrieren
* Vorlesung strukturieren
* schwierige Konzepte erklären
* Analogien entwickeln
* Zusammenfassungen erstellen
* Abschluss einer Sitzung gestalten
### 4. Seminare und aktive Lehre
Beispiele:
* Diskussionsfragen entwickeln
* Think-Pair-Share gestalten
* Gruppenarbeit planen
* Peer Instruction vorbereiten
* Fishbowl-Diskussion konzipieren
* Debatte vorbereiten
* Rollen für eine Simulation erstellen
* Problem-Based Learning entwickeln
* Case-Based Learning einsetzen
* World Café planen
* Gruppenarbeitsaufträge differenzieren
### 5. Übungen und Aufgaben
Beispiele:
* Übungsaufgaben generieren
* Aufgaben nach Schwierigkeitsgrad differenzieren
* Transferaufgaben entwickeln
* authentische Praxisprobleme erstellen
* Fehlersuchaufgaben entwickeln
* Aufgaben mit Musterlösungen erstellen
* Aufgaben ohne direkte Musterlösung entwickeln
* Reflexionsaufgaben formulieren
* adaptive Übungsreihen entwickeln
### 6. Prüfungen und Assessment
Beispiele:
* Klausurfragen entwickeln
* Multiple-Choice-Fragen erstellen
* gute Distraktoren entwickeln
* offene Prüfungsfragen formulieren
* mündliche Prüfungen vorbereiten
* Bewertungsrubriken entwickeln
* Kompetenzorientierung überprüfen
* Prüfungsfragen hinsichtlich Schwierigkeitsgrad analysieren
* alternative Prüfungsformen entwickeln
* KI-resiliente Prüfungsformate entwickeln
* formative Assessments planen
### 7. Feedback und Bewertung
Beispiele:
* konstruktives Feedback formulieren
* Feedback nach Kriterien strukturieren
* Feedforward entwickeln
* Peer-Feedback-Leitfäden erstellen
* Rubrics erstellen
* typische Fehler clustern
* Sammelfeedback für einen Kurs entwickeln
* Feedback verständlicher formulieren
* Feedback wertschätzend und präzise gestalten
### 8. Wissenschaftliches Arbeiten vermitteln
Beispiele:
* Forschungsfragen entwickeln
* Forschungsfragen beurteilen
* Hypothesen formulieren
* Literaturrecherche vorbereiten
* Suchbegriffe entwickeln
* wissenschaftliche Argumentation erklären
* Gliederungen analysieren
* Schreibübungen entwickeln
* wissenschaftlichen Stil vermitteln
* Quellenkritik trainieren
* Zitierkompetenz fördern
* KI-Nutzung beim wissenschaftlichen Schreiben reflektieren
### 9. Betreuung von Abschlussarbeiten
Beispiele:
* Erstgespräch vorbereiten
* Thema eingrenzen
* Forschungsfrage schärfen
* Exposé analysieren
* Gliederung diskutieren
* Meilensteinplan erstellen
* Feedbackfragen entwickeln
* typische Probleme diagnostizieren
* Kolloquium vorbereiten
### 10. Studierende beim Lernen unterstützen
Beispiele:
* Lernplan erstellen
* schwierige Inhalte erklären
* Verständnis diagnostizieren
* Lernstrategien empfehlen
* Selbsttests erstellen
* Retrieval Practice entwickeln
* Spaced-Repetition-Material erzeugen
* Prüfungsvorbereitung strukturieren
* metakognitive Reflexion fördern
### 11. Differenzierung und heterogene Lerngruppen
Beispiele:
* Aufgaben für verschiedene Kompetenzniveaus erstellen
* Unterstützungsangebote entwickeln
* Zusatzaufgaben für Fortgeschrittene erstellen
* Fachsprache vereinfachen
* internationale Studierende unterstützen
* unterschiedliche Vorkenntnisse berücksichtigen
* barriereärmere Materialien entwickeln
### 12. Kommunikation mit Studierenden
Beispiele:
* Kursankündigungen verfassen
* komplizierte Aufgabenstellungen verständlicher formulieren
* Semesterstart-Mail erstellen
* Reminder formulieren
* häufige Fragen beantworten
* schwierige Regeln freundlich erklären
* Feedback auf Beschwerden vorbereiten
* Erwartungen transparent kommunizieren
### 13. Kursorganisation
Beispiele:
* Moodle-/LMS-Struktur entwickeln
* Wochenstruktur planen
* FAQ erstellen
* Aufgaben zeitlich koordinieren
* Gruppen einteilen
* Abgabestrukturen organisieren
* Semesterkommunikation planen
* Kursinformationen vereinfachen
### 14. Lehrveranstaltungen evaluieren
Beispiele:
* Evaluationsfragen entwickeln
* Midterm-Feedback erstellen
* qualitative Rückmeldungen analysieren
* Feedback clustern
* Verbesserungsmaßnahmen ableiten
* Lehrveranstaltung retrospektiv analysieren
* Veränderungen für das nächste Semester priorisieren
### 15. KI-Kompetenz vermitteln
Beispiele:
* Einführung in generative KI entwickeln
* Prompting erklären
* gute und schlechte Prompts vergleichen
* Halluzinationen demonstrieren
* Bias thematisieren
* Quellenprüfung üben
* Grenzen von KI diskutieren
* Studierende KI-Ergebnisse kritisch prüfen lassen
* verantwortungsvolle KI-Nutzung diskutieren
### 16. KI in Prüfungen und wissenschaftlicher Integrität
Beispiele:
* KI-Regeln für einen Kurs entwickeln
* erlaubte und unerlaubte KI-Nutzung definieren
* Transparenzregeln formulieren
* Reflexionsaufgaben zur KI-Nutzung erstellen
* Prüfungsdesign angesichts generativer KI überarbeiten
* Eigenleistung stärker sichtbar machen
### 17. Fachspezifische Prompts
Erstelle zusätzliche Kategorien bzw. Filter für mindestens:
* Geisteswissenschaften
* Sozialwissenschaften
* Wirtschaftswissenschaften
* Rechtswissenschaften
* Mathematik
* Informatik
* Ingenieurwissenschaften
* Naturwissenschaften
* Medizin und Gesundheitswissenschaften
* Lehramtsstudiengänge
* Kunst und Gestaltung
Die Prompts sollen bei Bedarf fachtypische Lehrsituationen berücksichtigen.
## Aufbau jedes Use Cases
Jeder Use Case soll als eigene Karte dargestellt werden.
### Titel
Kurz und handlungsorientiert, z. B.:
**„Diskussionsfragen für ein Seminar entwickeln“**
### Kurzbeschreibung
1–2 Sätze:
* Welches Problem löst der Prompt?
* Wann ist er besonders hilfreich?
### Geeignet für
Zeige passende Tags, beispielsweise:
`Seminar` `Vorlesung` `Prüfung` `Feedback` `Bachelor` `Master` `fachübergreifend`
### Der Prompt
Der eigentliche Prompt muss in einem optisch klar abgegrenzten Bereich stehen.
Direkt daneben oder darunter befindet sich ein deutlich sichtbarer:
**„Prompt kopieren“-Button**
Der Button kopiert ausschließlich den Prompttext.
## Aufbau der Prompts
Vermeide extrem kurze Prompts wie:
„Erstelle Diskussionsfragen zu Thema X.“
Nutze stattdessen hochwertige, strukturierte Prompts.
Ein guter Prompt sollte – sofern sinnvoll – folgende Bestandteile enthalten:
**Rolle**
„Du bist Hochschuldidaktiker:in mit Erfahrung in aktivierender Hochschullehre.“
**Kontext**
„Ich unterrichte ein Seminar im Fach [FACH] zum Thema [THEMA].“
**Ziel**
„Die Studierenden sollen nach der Sitzung …“
**Aufgabe**
Beschreibe präzise, was die KI tun soll.
**Didaktische Kriterien**
Beispielsweise:
* unterschiedliche kognitive Niveaus
* Aktivierung
* Transfer
* Vorwissen
* typische Fehlvorstellungen
* konstruktives Alignment
**Ausgabeformat**
Definiere konkret, wie die Antwort strukturiert werden soll.
## Platzhalter
Verwende konsequent gut erkennbare Platzhalter wie:
[FACH]
[THEMA]
[LERNZIEL]
[ZIELGRUPPE]
[SEMESTER]
[VERANSTALTUNGSFORMAT]
[DAUER]
[ANZAHL STUDIERENDE]
[VORWISSEN]
[PRÜFUNGSFORMAT]
[TEXT]
[MATERIAL]
Verwende nur Platzhalter, die für den jeweiligen Prompt tatsächlich relevant sind.
## Beispiel für die gewünschte Prompt-Qualität
Ein Prompt zum Erstellen von Diskussionsfragen könnte beispielsweise diese Tiefe besitzen:
„Du bist Hochschuldidaktiker:in mit besonderer Expertise in aktivierender Seminarlehre.
Ich unterrichte ein [VERANSTALTUNGSFORMAT] im Fach [FACH] zum Thema [THEMA].
Die Studierenden befinden sich im [SEMESTER] und verfügen über folgendes Vorwissen:
[VORWISSEN]
Das zentrale Lernziel lautet:
[LERNZIEL]
Entwickle 10 Diskussionsfragen für eine Seminarsitzung.
Die Fragen sollen:
* nicht ausschließlich Faktenwissen abfragen,
* unterschiedliche Perspektiven ermöglichen,
* kontroverse Diskussionen fördern, wo dies fachlich sinnvoll ist,
* Studierende zum Begründen ihrer Position zwingen,
* Transfer auf neue Situationen fördern.
Ordne die Fragen in drei Schwierigkeitsstufen:
1. Einstieg
2. Analyse
3. Transfer
Ergänze zu jeder Frage:
* das didaktische Ziel,
* eine mögliche Nachfrage der Lehrperson,
* eine typische oberflächliche Antwort,
* einen Impuls, mit dem die Diskussion vertieft werden kann.“
Alle Prompts der Bibliothek sollen ein vergleichbares Qualitätsniveau erreichen.
## Varianten
Bei besonders wichtigen Use Cases sollen mehrere Varianten vorhanden sein:
**Schnell-Prompt**
Für eine schnelle Nutzung mit wenigen Eingaben.
**Standard-Prompt**
Für den normalen Lehralltag.
**Profi-Prompt**
Sehr detaillierter Prompt mit didaktischen Kriterien, Iterationsschritten und Qualitätskontrolle.
Die Varianten müssen jeweils separat kopierbar sein.
## Filter- und Suchsystem
Entwickle ein sinnvolles Filtersystem.
Mögliche Filter:
**Lehraktivität**
* Planung
* Materialerstellung
* Aktivierung
* Assessment
* Feedback
* Betreuung
* Organisation
**Lehrformat**
* Vorlesung
* Seminar
* Übung
* Labor
* Projekt
* Online
* Hybrid
**Ziel**
* erklären
* planen
* analysieren
* Ideen entwickeln
* prüfen
* Feedback geben
* reflektieren
* differenzieren
**Studienphase**
* Studienanfang
* Bachelor
* Master
* Promotion
**Fachbereich**
entsprechend der oben genannten Fachgebiete.
**Aufwand**
* unter 5 Minuten
* 5–15 Minuten
* umfangreicher Prompt
Zusätzlich soll eine **Volltextsuche** vorhanden sein.
## Darstellung
Die Anwendung soll modern, ruhig und professionell wirken und für den Hochschulkontext geeignet sein.
Bevorzuge eine klare Kartenstruktur.
Beispiel:
**Diskussionsfragen entwickeln**
Erstelle anspruchsvolle Diskussionsfragen für Seminare und Übungen.
Tags: Seminar · Aktivierung · fachübergreifend
[Prompt anzeigen]
Nach dem Öffnen:
Prompttext …
[Prompt kopieren]
Nach erfolgreichem Kopieren:
**✓ Prompt kopiert**
## Weitere Funktionen
Ergänze außerdem:
* Favoriten-Funktion
* „Ähnliche Prompts“
* Filter zurücksetzen
* Anzeige der Anzahl gefundener Prompts
* alphabetische Sortierung
* Sortierung nach Use Case
* Sortierung nach Beliebtheit bzw. Empfehlung
* Button „Prompt anpassen“
* gut sichtbare Platzhalter innerhalb der Prompts
## Kuratierte Sammlungen
Erstelle zusätzlich thematische Sammlungen wie:
* „Die 10 besten Prompts für den Semesterstart“
* „Prompts für aktivierende Lehre“
* „Prompts für Prüfungen“
* „Prompts für wissenschaftliches Arbeiten“
* „Prompts für Lehrende mit wenig KI-Erfahrung“
* „Prompts für fortgeschrittene KI-Nutzung“
* „Prompts für große Lehrveranstaltungen“
* „Prompts für kleine Seminare“
## Qualitätssicherung
Prüfe jeden Prompt vor der Aufnahme anhand folgender Kriterien:
1. Ist der Use Case klar?
2. Liefert der Prompt einen konkreten Mehrwert?
3. Ist er ohne umfangreiche Prompting-Erfahrung verständlich?
4. Sind die notwendigen Kontextinformationen als Platzhalter vorhanden?
5. Ist das gewünschte Ausgabeformat klar?
6. Enthält der Prompt relevante Qualitätskriterien?
7. Ist der Prompt didaktisch sinnvoll?
8. Vermeidet er unnötige Komplexität?
9. Ist das Ergebnis voraussichtlich direkt weiterverwendbar?
10. Gibt es einen deutlich ähnlichen Prompt bereits in der Bibliothek?
Führe sehr ähnliche Use Cases zusammen, statt lediglich Varianten desselben Prompts zu erzeugen.
## Umfang
Die Bibliothek soll **mindestens 100 wirklich unterschiedliche Use Cases** enthalten.
Strebe langfristig eine Struktur an, die problemlos auf **200–300 Prompts** erweitert werden kann.
Beginne mit den wichtigsten und häufigsten Anwendungssituationen in der Hochschullehre.
## Gewünschtes Ergebnis
Erstelle zunächst:
1. die vollständige Informationsarchitektur der Prompt-Bibliothek,
2. die Kategorien und Unterkategorien,
3. das Filter- und Tag-System,
4. mindestens 100 unterschiedliche Use Cases,
5. für jeden Use Case einen einsatzbereiten Prompt,
6. für besonders zentrale Use Cases Schnell-, Standard- und Profi-Varianten,
7. eine konsistente Kartenstruktur für die Darstellung,
8. die Logik für Copy-Buttons, Favoriten und ähnliche Prompts,
9. kuratierte Sammlungen für typische Nutzungssituationen.
Wichtig: Die Bibliothek soll sich nicht wie eine zufällige Sammlung von KI-Prompts anfühlen, sondern wie ein **professionelles Werkzeug für Hochschullehrende**, das typische Aufgaben entlang des gesamten Lehrprozesses systematisch unterstützt.
Um die Funktion aufzurufen, klicke ich links in der Navigation auf „Mehr“ und anschließend auf den Menüpunkt „Sites“. Der Prompt wurde vorab sehr detailliert mithilfe von ChatGPT verfasst und wird nach dem Einfügen in die Promptleiste oberhalb als Markdown-Datei angezeigt. Die Datei lässt sich jederzeit herunterladen.
Der obere Screenshot aus dem ChatGPT-Chat zeigt die fertig erstellte Webseite in einem kleinen Fenster. Über den Button „Vorschau“ oben rechts kann ich die Anwendung im Vollbildmodus öffnen und gezielt testen. Beim Vibe Coding kommt es gelegentlich vor, dass ein Button nicht funktioniert oder womöglich ein falscher Text dargestellt wird. Dies kann ich über Folgeprompts ändern.
Nach dem Öffnen im Vollbildmodus kann ich direkt erkennen, dass ChatGPT die Thematik gut erfasst hat und zu Beginn eine Suchleiste darstellt, um gezielt geeignete Prompts zu finden. Scrolle ich die Webseite herunter, so lassen sich alle Prompts nach unterschiedlichen Kriterien wie dem „Lehrformat“ und dem „Aufwand“ filtern. Die Prompt-Bibliothek ist auf den ersten Blick sehr übersichtlich gehalten.
Klicke ich innerhalb einer Kachel unten rechts auf „Prompt anzeigen“, so öffnet sich eine detaillierte Übersicht des ausgewählten Prompts, den ich über eine Copy-Funktion weiternutzen kann. Das Programmiertool Codex hat pro Prompt drei Ausführungen entwickelt. Hierzu zählen ein Schnell-Prompt mit wenigen Eingaben, ein Standard-Prompt und ein Profi-Prompt „mit Qualitätskontrolle“ und mehr Textinput.
Den Prompt kann ich zusätzlich unten rechts über den Button „Platzhalter anpassen“ individuell bearbeiten. Im Beispiel wurde ein KI-generierter Prompt zum Thema „Lehrveranstaltung von Grund auf planen“ ausgewählt, der in der Bibliothek bzw. auf der Webseite zur Verfügung steht. Hierbei handelt es sich um den Standard-Prompt.
Soll es doch lieber der Profi-Prompt sein, so reicht ein Klick aus, um den Wechsel vorzunehmen. Das geht sehr einfach. Wurden Änderungen vorgenommen, so lassen sich diese mit einem Klick auf „Änderungen übernehmen“ speichern. Rechts neben dem Button kann ich den angepassten Prompt kopieren und woanders wieder einfügen.
Jeden Prompt kann ich oben rechts mit einem Klick auf das Herz-Icon als Favoriten speichern, um diese jederzeit gesammelt aufzurufen. Bei einem weiteren Klick auf das Herz wird die Kachel wieder aus den Favoriten entfernt. In meinem Beispiel hat zu Beginn der Button „Favoriten“ nicht funktioniert und dies habe ich dann simpel mit einem Folgeprompt wie ***Der Button Favoriten funktioniert nicht, sonst ist alles super*** mithilfe von Codex ändern lassen.
Möchte ich die Webseite mit der zugewiesenen URL aufrufen, muss ich mich über ChatGPT anmelden. Erst danach habe ich Einsicht in die Bibliothek. Das Hosting übernimmt dauerhaft OpenAI. Dies lässt sich über die URL‑Endung „…chatgpt.sites“ nachvollziehen. Solche Sites können auch mit Datenbanken verbunden werden, um gezielt Content zu liefern.
Die nachfolgende Infografik, die über ChatGPT Images generiert wurde, fasst die Schritte zur Entwicklung einer Site kurz zusammen. Von der ersten Idee bis hin zum Hosting und dem Einladen von Kolleginnen & Kollegen. Die Site kann vielfältig genutzt werden, um zum Beispiel vorübergehend für ein spezielles Projekt eine Webseite zu veröffentlichen oder eben langfristig einen Katalog wie eine Prompt-Bibliothek zu betreiben. Im Gegensatz zu herkömmlichen Hostern fallen keinerlei Kosten für die Bereitstellung einer Webseite an.
Zum Vergleich habe ich den identischen Prompt, der oben im Code-Block eingefügt ist, in Claude hineinkopiert, um innerhalb der KI-Umgebung die Prompt-Bibliothek als Artefakt zu erstellen. Das hat gut geklappt. Hier kommt der Codex-Konkurrent Claude Code zum Einsatz, der mindestens genauso gute Ergebnisse liefert. Das Artefakt ist öffentlich zugänglich. Gerne mal testen!
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