CO-STAR Framework
Context · Objective · Style · Tone · Audience · Response
Der Gewinner des Singapur-GPT-4-Wettbewerbs. Maximale Kontrolle über Stimme, Zielgruppe und Ausgabeformat.
- Definition
- Das CO-STAR-Framework (Context · Objective · Style · Tone · Audience · Response) ist eine Prompt-Engineering-Struktur, die Ihre KI-Anfrage in 6 einzelne Felder unterteilt. Es eignet sich am besten für businesskommunikation und marketingtexte.
Die 6 Felder
Context
Hintergrundinformationen, die die KI braucht, um Aufgabe und Situation zu verstehen.
Objective
Das konkrete Ziel bzw. Ergebnis, das die KI erreichen soll.
Style
Der Schreibstil — z. B. formell, gesprächsnah, journalistisch, akademisch.
Tone
Das emotionale Register — z. B. überzeugend, einfühlsam, autoritativ, freundlich.
Audience
Für wen die Ausgabe bestimmt ist. Bestimmt Wortwahl, Tiefe und Annahmen.
Response
Das exakte Ausgabeformat — z. B. Aufzählung, 500-Wörter-Artikel, JSON, Tabelle.
Echtes Beispiel
Szenario: Eine Produkt-Launch-E-Mail für ein SaaS-Tool schreiben, das sich an CTOs richtet
Context: PromptQuorum ist ein Multi-Modell-KI-Tool, das im Juli 2026 startet. Objective: Schreibe eine Produkt-Launch-E-Mail, die Anmeldungen generiert. Style: Klar und direkt, ohne Füllwörter. Tone: Selbstbewusst und professionell. Audience: CTOs bei mittelgroßen Tech-Unternehmen. Response: 200-Wörter-E-Mail mit Betreffzeile.
Wann Sie CO-STAR einsetzen sollten
- ✓Businesskommunikation und Marketingtexte
- ✓Inhalte, bei denen Stimme und Tonalität entscheidend sind (Markenkommunikation)
- ✓Professionelle Texte für eine klar definierte Zielgruppe
- ✓Aufgaben, bei denen Style und Tone getrennt gesteuert werden müssen
- ✗Kurze Einzelanfragen, bei denen Struktur keinen Mehrwert bringt
- ✗Sequenzielle Mehrschritt-Aufgaben (stattdessen RISEN verwenden)
- ✗Technische Aufgaben, bei denen Beispiele wichtiger sind (stattdessen TRACE verwenden)
Häufig gestellte Fragen
Wofür steht CO-STAR?
CO-STAR steht für Context, Objective, Style, Tone, Audience und Response — sechs Felder, die dir präzise Kontrolle über die KI-Ausgabe geben.
Warum hat CO-STAR den Singapur-GPT-4-Wettbewerb gewonnen?
CO-STAR gewann, weil es Style (Darstellung) von Tone (Emotion) trennt und dadurch präzisere Kontrolle ermöglicht als Frameworks, die beides als ein Feld behandeln.
Wann sollte ich CO-STAR statt CRAFT verwenden?
Verwende CO-STAR, wenn du feingranulare Kontrolle über Stimme und Zielgruppe brauchst. Verwende CRAFT, wenn du eine rollenbasierte Herangehensweise mit klar definierter Zielperson willst. Wie du die Qualität deiner CO-STAR-Prompts misst, erfährst du unter https://www.promptquorum.com/de/prompt-engineering/how-to-evaluate-prompt-quality.