Quellen & weiterführende Links

iQuellen geprüft: September 2026

Die Inhalte dieses Moduls wurden im Mai 2026 recherchiert; alle Quellenlinks wurden im September 2026 auf Erreichbarkeit geprüft und wo nötig aktualisiert. Da sich die KI-Welt schnell entwickelt, können einzelne Details inzwischen überholt sein.

Quellen

Wei, J. et al. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. arXiv:2201.11903. https://arxiv.org/abs/2201.11903
Yao, S. et al. (2023). Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models. arXiv:2305.10601. https://arxiv.org/abs/2305.10601
Wang, X. et al. (2023). Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models. arXiv:2203.11171. https://arxiv.org/abs/2203.11171
OpenAI (2024). Prompt Engineering Guide. https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering
Anthropic (2024). Prompt Engineering Documentation. https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/overview
OWASP (2025). OWASP Top 10 for LLM Applications. https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/

Weiterführende Links

Prompt-Techniken lernen

Learn Prompting: Umfassender Open-Source-Kurs zu Prompt-Engineering-Techniken. https://learnprompting.org/
Anthropic Prompt Library: Sammlung bewährter Prompts für verschiedene Anwendungsfälle. https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices

Sicherheit & Prompt Injection

Simon Willison – Prompt Injection: Fortlaufende Sammlung von Artikeln und Analysen zu Prompt-Injection-Angriffen. https://simonwillison.net/series/prompt-injection/
OWASP LLM Top 10: Vollständige Liste der häufigsten Sicherheitsrisiken bei LLM-Anwendungen. https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/

Vertiefung

Lilian Weng – Prompt Engineering: Ausführlicher Überblick über Prompting-Strategien und deren wissenschaftliche Grundlagen. https://lilianweng.github.io/posts/2023-03-15-prompt-engineering/