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Live AI / LLM Claude Opus 4.6

Raw Prompt → Production-Ready

Paste einen beliebigen Prompt — vom Einzeiler bis zum ausführlichen Brief — und erhalte einen strukturierten, XML-getaggten, modellspezifischen Prompt, engineered für Claude Opus 4.6. 10 kodifizierte Regeln, ein 10-Komponenten-Framework und Komplexitäts-basiertes Routing — alles basierend auf Anthropics offiziellen Best Practices.

❌ Raw Prompt
Write me a Python script that analyzes CSV files and finds anomalies
✅ Optimized Prompt
<role>
You are a senior data engineer specializing in anomaly detection and statistical analysis with Python.
</role>

<task>
Analyze the provided CSV dataset...
</task>

Features

📐

10-Komponenten-Architektur

Systematischer Prompt-Aufbau: Role, Context, Task, Instructions, Output Format, Constraints, Examples, Edge Cases, Quality, Meta.

📏

10 Optimierungs-Regeln

Kodifizierte Regeln basierend auf Anthropics Dokumentation und realen Tests für maximale Prompt-Qualität.

🔀

Komplexitäts-Routing

Automatische Erkennung der Prompt-Komplexität — einfache Aufgaben werden nicht überoptimiert, komplexe erhalten volle Struktur.

🏷️

XML-Strukturierung

Alle Prompts werden in Claudes bevorzugtem XML-Format strukturiert für optimale Verarbeitung.

🎯

Claude Opus 4.6 Optimiert

Speziell auf die Stärken und Eigenheiten von Claude Opus 4.6 zugeschnitten — nicht generisch.

📋

Copy & Paste Ready

Ergebnisse sind direkt einsetzbar — einfach den optimierten Prompt kopieren und in Claude verwenden.

Die 10 Optimierungs-Regeln

#1

Klare Rollenanweisung mit Kontext und Expertise-Level

#2

Strukturierte XML-Tags für jeden Prompt-Bestandteil

#3

Explizite Aufgabendefinition mit messbaren Zielen

#4

Positive und negative Beispiele (Few-Shot)

#5

Chain-of-Thought Reasoning wo sinnvoll

#6

Definiertes Output-Format mit Constraints

#7

Edge Cases und Fehlerbehandlung antizipieren

#8

Qualitäts-Checkpoints und Validierung

#9

Komplexitäts-basierte Tiefe des Prompts

#10

Meta-Anweisungen für Self-Reflection

Verwendung

1

Repository klonen

Code via GitHub holen: git clone https://github.com/CheswickDEV/claude-opus-4.6-prompt-optimizer.git

2

System-Prompt kopieren

Den Meta-Prompt aus dem Repository als System-Prompt in Claude einfügen — in einem neuen Chat oder als Custom Instruction.

3

Raw Prompt eingeben

Einen beliebigen Prompt eingeben — der Optimizer transformiert ihn automatisch in einen strukturierten, optimierten Prompt.