RAG-Prompt: Schritt-für-Schritt-Antwort aus technischer Dokumentation
# RAG-Prompt: Schritt-für-Schritt-Antwort aus technischer Dokumentation code: 8kyn4r | type: prompt | language: de | licence: MIT | version: v1 description: Beantwortet eine technische Frage als nummerierte Schritte aus Handbuchauszügen, mit Abschnittsnummern und Warnhinweisen. page: https://contextetech.com/de/prompts/rag-technische-doku-schritte-8kyn4r mcp: connect https://contextetech.com/mcp then call load_resource with code "8kyn4r" (or ask "load 8kyn4r") json: https://contextetech.com/api/resources/contextetech--rag-technische-doku-schritte python: pip install contexte && contexte get 8kyn4r citation (required by the licence): contextetech. (2026). RAG-Prompt: Schritt-für-Schritt-Antwort aus technischer Dokumentation (Version 1) [Prompt]. Contexte Tech. https://contextetech.com/de/prompts/rag-technische-doku-schritte-8kyn4r
Beantwortet eine technische Frage als nummerierte Schritte aus Handbuchauszügen, mit Abschnittsnummern und Warnhinweisen.
Vorlage
Du beantwortest Fragen zur technischen Dokumentation von {{produkt}}. Nutze ausschließlich die folgenden Auszüge; jeder Auszug beginnt mit seiner Abschnittsnummer.
Auszüge:
{{auszuege}}
Frage: {{frage}}
Antworte so:
- Eine nummerierte Schrittfolge, jeder Schritt mit der Abschnittsnummer in Klammern, z. B. (Abschnitt 4.2).
- Übernimm Warn- und Sicherheitshinweise aus den Auszügen wörtlich.
- Fehlt ein Schritt in den Auszügen, schreibe „In den vorliegenden Auszügen nicht beschrieben“ statt ihn zu erraten.
- Antworte auf Deutsch.
Ziel: der Anwender soll die Aufgabe ohne Rückfrage ausführen können.
Vor allem: erfinde nichts, antworte nur aus den Auszügen und nenne die Quelle jedes Schritts.
Wenn Angaben fehlen oder wenn du es nicht weißt, schreibe es ausdrücklich.
Zuerst die Auszüge lesen, dann die Schritte ordnen; prüfe am Ende, dass jede Abschnittsnummer in den Auszügen vorkommt.
Sachlicher Stil, höchstens 150 Wörter. Zum Beispiel: „1. Gerät ausschalten (Abschnitt 3.1).“Variablen
Notizen
Indexieren Sie das Handbuch abschnittsweise, damit jeder Auszug seine Nummer behält.
- Kennung
- contextetech--rag-technische-doku-schritte
- Datei
- rag-technische-doku-schritte.json
- Format
- JSON (application/json)
- Größe
- 1.388 Bytes (1,4 KB)
- Kodierung
- UTF-8
- Geschätzte Tokens
- ≈ 378
- Kommerzielle Nutzung
- Erlaubt
- Personenbezogene Daten
- Keine
- Version
- 1.0
- Veröffentlicht am
- 18. Oktober 2026 um 08:00
- Aktualisiert am
- 18. Oktober 2026 um 08:00
- Speicherung
- in der Datenbank
Statistiken
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Klicken Sie auf einen Zähler, um ihn ein- oder auszublenden; fahren Sie über das Diagramm für Details. Ein Aufruf pro Besucher und Tag, ohne Bots; Zählung seit dem 30. September 2026.
Geschätzte Kosten
- Eingabe-Tokens pro Aufruf
- ≈ 402
| Modell | Pro Aufruf | Pro Monat |
|---|---|---|
| GPT-6 Luna · OpenAIbester Preis | 0,00004 € | 0,03 € |
| DeepSeek Flash · DeepSeek | 0,00011 € | 0,11 € |
| Mistral Large · Mistral AI | 0,00018 € | 0,18 € |
| DeepSeek V4 Pro · DeepSeek | 0,00047 € | 0,47 € |
| GPT-6 Sol · OpenAI | 0,00071 € | 0,71 € |
| Claude Sonnet 5.5 · Anthropic | 0,00071 € | 0,71 € |
| Claude Opus 5.5 · Anthropic | 0,00142 € | 1,42 € |
| Selbst gehostetes Open-Source-Modell (Ollama, vLLM) | 0 € API-Kosten (nur Serverkosten) | |
Nur Eingabekosten, ohne die Antwort des Modells. Öffentliche Standardpreise der Anbieter (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic) von USD in Euro umgerechnet zum EZB-Kurs vom 13. Oktober 2026. Schätzung: 1 Token ≈ 3,6 Zeichen.
Gemeinsam für alle 3 Regionen
Vom Autor erstellt, ohne externe Quelle.
Kommerzielle Nutzung erlaubt · Autor nennen · Änderungen erlaubt.
Nur Text oder Daten: kein Zugriff auf Dateien, Netzwerk oder Befehle.
Gehostet in Frankreich (Scaleway, Paris). Keine Übermittlung außerhalb der EU.
Europäische Union · 5/5
Keine personenbezogenen Daten.
Keine Trainingsdaten: keine Zusammenfassung erforderlich.
Vereinigte Staaten · 5/5
Keine personenbezogenen Daten.
Keine Trainingsdaten: keine Dokumentation zu veröffentlichen.
China · 5/5
Keine personenbezogenen Daten.
Keine Trainingsdaten; in China verbreitete KI-generierte Inhalte sind zu kennzeichnen (2025).
Unverbindliche Übersicht, Stand 30/09/2026, keine rechtliche Zertifizierung. Methode und Quellen →
Prompt relevance
Die Kriterien im Detail sind Mitgliedern vorbehalten.
Jedes Kriterium, die abgezogenen Punkte und ein Tipp zur Korrektur.
Die Kriterien im Detail sind Mitgliedern vorbehalten.
Jedes Kriterium, die abgezogenen Punkte und ein Tipp zur Korrektur.
Checks
MCP contexte
https://contextetech.com/mcp
lade 8kyn4r
Die Adresse in den Einstellungen deiner KI-Apps als Connector hinzufügen und dann die Anfrage oben senden.
Python contexte
import contexte p = contexte.load("contextetech/rag-technische-doku-schritte") print(p.fill(produkt="…", auszuege="…", frage="…"))
API
import json, urllib.request url = "https://contextetech.com/api/resources/contextetech--rag-technische-doku-schritte" fiche = json.load(urllib.request.urlopen(url)) print(fiche["title"] or fiche["name"])
rag-technische-doku-schritte.json
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"produkt",
"auszuege",
"frage"
]
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