Microsoft CoPilot ist gar nicht sooo schlimm

Es hilft ja nichts: 10 Hacks für CoPilot

Willkommen zu TextHacks! Heute mit einer Folge zum Thema: So verzweifle ich weniger an Microsoft CoPilot. Die meisten würden gerne mit ChatGPT oder Claude arbeiten, dürfen das aber nicht. Mein Gefühl ist auch: Microsoft CoPilot muss viel strenger gepromptet werden und die Ergebnisse kommen an Claude nicht ran.

Mein KI-Selbsthilfegruppe-Kollege Martin Trockner hat sich wochenlang reingefuchst und herausgefunden, wie ihr CoPilot möglichst effektiv nutzen könnt. Ihr könnt ihm ewig dankbar sein ODER diese Folge auf LinkedIn teilen und ihn dabei taggen, ich möchte Martin zum CoPilot-Influencer machen. Oder ihr bucht ihn gleich für eure ganze Firma, dann könnt ihr ihn hier kennenlernen. Ich übergebe an Martin:

Tipp 1: Klar sagen, woher die Infos kommen

Wer ohne klare Quellenangabe promptet, bekommt als Ergebnis generisches Blabla. Besonders bei Copilot ist es wichtig, exakt zu sagen, welchen Text oder welche Quelle er nutzen soll. Das gilt nicht nur, wenn das LLM auf Sharepoint oder OneDrive zugreifen kann, sondern auch, wenn du eine Datei in den Chat hochlädtst oder einen Text dort direkt rein kopierst.

Ohne diese Angabe halluziniert Copilot gerne oder greift auf allgemeines Trainingswissen zurück.

Am besten funktioniert der Hinweis auf die Quelle, wenn du ihn etwa so aufschreibst: [Datei: xyz.docx].
Mit den eckigen Klammern und dem Hinweis “Datei:” weiß das LLM genau, was von ihm erwartet wird: nämlich eine Datei zu untersuchen.

Es funktioniert zwar auch, wenn man die Klammern und den Hinweis auf die Datei weglässt, aber es erhöht die Fehlerquote. Wenn du im Prompt nur schreibst „Nutze die Datei xyz.docx“, ist das für Copilot erstmal nur ein weiterer Begriff im Satz. Erst durch die klare Kennzeichnung [Datei: …] erkennt das Modell zuverlässig, dass es sich um eine konkrete Quelle handelt, die es tatsächlich öffnen und auswerten soll.

Beispiel:

„Nutze [Datei: Entwurf_v1.docx] als Grundlage und erstelle eine überarbeitete Version. Integriere dabei alle relevanten Anmerkungen aus [Datei: Notizen_Meeting.docx] und achte darauf, dass der Text am Ende konsistent und final abgestimmt ist.

Tipp 2: Nutz das RIFT-Framework

Copilot liefert nur dann richtig gute Ergebnisse, wenn er klare Anweisungen bekommt. Das gilt natürlich bei allen LLMs, ist aber beim Microsoft-Modell noch wichtiger, weil es vor allem auf klassische Office-Tätigkeiten optimiert ist.

Für den Anfang funktioniert dabei das RIFT-Framework gut und zuverlässig, weil es dem LLM sagt, was es tun soll und wie es seine Aufgabe zu erledigen hat.

RIFT steht für:

• Rolle (Wer soll Copilot sein?)

• Input (Womit soll er arbeiten?)

• Format (Wie soll das Ergebnis aussehen?)

• Ton (Wie soll es klingen?)

Beispiel:

Rolle: Pressesprecher eines Unternehmens
Input: Diese interne Info zum neuen Standort
Format: Offizielle Pressemitteilung, max. 200 Wörter
Ton: sachlich, professionell, ohne Marketing-Floskeln

Ausformuliert in einem Prompt würde das so aussehen:

Du bist der Pressesprecher eines Unternehmens. Hier sind interne Informationen zu unserem neuen Standort: [Text einfügen] Bitte schreibe daraus eine offizielle Pressemitteilung mit maximal 200 Wörtern. Ton: sachlich, professionell, ohne Marketing-Floskeln oder übertriebene Formulierungen.

Noch besser (und präziser) wird das Ganze, wenn du ihm noch mehr Kontext gibst. So weiß Copilot, in welchem Szenario er sich befindet und wie er antworten soll. In unserem Beispiel könnte das so aussehen:

Rolle: Du bist ein Pressesprecher.

Input: Hier sind interne Informationen zu unserem neuen Standort: [Text einfügen] Bitte schreibe daraus eine offizielle Pressemitteilung mit maximal 200 Wörtern.

Format: Fließtext, klar strukturiert, ohne Bullet Points.

Ton: sachlich, professionell, ohne Marketing-Floskeln oder übertriebene Formulierungen.”

Kontext: Wir eröffnen als Unternehmen einen neuen Standort und möchten dazu nächste Woche die Öffentlichkeit informieren. Die Pressemitteilung soll für regionale Medien und Fachpublikationen geeignet sein.

Und weil es bei Copilot so wichtig ist, ihm genau zu sagen, was er tun soll, kann es nicht schaden, “Kontext”, “Rolle”, “Input”, etc. explizit hinzuschreiben.

Tipp 3: Kurze Prompts = schlechte Ergebnisse

Die schlechte Nachricht: Wer schreibfaul promptet, kriegt nur miese Texte mit Copilot. Somit bringen dir „Mach den Text besser“-Anweisungen so gut wie nix und bestenfalls nur generisches Geschwafel. Der Sweet Spot für gute Textarbeit liegt bei zwei bis vier Sätzen.

Beispiel:

„Dieser [Text] klingt zu sehr nach Behördendeutsch. Bitte schreibe ihn komplett um. Nutze kurze Hauptsätze, sprich den Leser direkt mit ‚Du‘ an. Ersetze Substantivierungen durch Verben und vermeide Passivkonstruktionen. Hier der [Text]“

Tipp 4: Beispiele erhöhen die Trefferquote

Sprachmodelle analysieren nicht nur Wörter, sondern Muster in Texten. Um diese zu erkennen hilft es, einem LLM auch Beispiele an die Hand zu geben. Copilot ist, was das angeht, ein guter Nachahmer, wenn es ein paar kurze Vorlagen bekommt. Wenn du einen bestimmten Sound willst, erkläre ihn nicht nur, sondern zeig ihn. Ein, zwei, drei kurze Beispiele (auch “Few-Shot Prompting“ genannt) wirken hier Wunder.

Beispiel:

„Schreibe den neuen Absatz genau im gleichen Stil wie diesen Text: [Beispiel einfügen]. Achte besonders auf den erklärenden Unterton.“

Tipp 5: Sag, was du NICHT willst

Copilot reagiert sehr gut darauf, wenn man ihm negativen Einschränkungen (auch Constraints genannt) konkret mitgibt und sei es nur, um die typischen KI-Floskeln einzudämmen.

Auch Wenn Copilot keine Einleitung, keine Zusammenfassung oder ein Fazit schreiben soll, sag ihm das.

Beispiel:

Schreibe ein Intro für diesen Artikel. Wichtig: Keine rhetorischen Fragen (‚Kennen Sie das?‘) und keine Wortspiele. Komm sofort zum Punkt.

Tipp 6: Lass dir Alternativen geben (Variante A/B/C)

Copilot kann dir helfen, Varianten oder Alternativen zu finden. Die Prompts dazu sind nicht kompliziert. Mit diesen beiden Varianten kannst du entweder die Tonalität des Textes oder den Fokus ändern.

Tonalität

Erstelle 3 Teaser für den Text (je max. 30 Wörter):
Geheimnisvoll: Nutze eine offene Frage oder einen Cliffhanger.
Direkt: Klarer Fokus auf den Nutzen, ohne Umschweife.
Provokant: Fordere eine gängige Meinung heraus.
Text: [Einfügen]

Fokus

Erstelle 3 Teaser mit unterschiedlichem Fokus für diesen Text:
Zahlenbasiert: Nutze den wichtigsten Fakt oder Wert als Aufhänger.
Empathisch: Starte mit einem typischen Nutzerproblem.
Visionär: Beschreibe das ideale Endergebnis nach der Lektüre.

Text: [Einfügen]

Tipp 7: Anführungszeichen und eckige Klammern

Es ist verführerisch, einer KI einen Brocken Text reinzukippen und sie einfach mal machen zu lassen. Ein Grund, warum das scheitert: Das Modell weiß meist nicht genau, wo dein Befehl endet und der eigentliche Inhalt beginnt. Besonders Copilot hat damit Probleme. Die gute Nachricht: Du kannst dem Modell mit Trennzeichen (auch Delimiters genannt) helfen, Befehle und Inhalte zu erkennen.

Deshalb nutzt du in Zukunft Anführungszeichen, um den Inhalt (Text, E-Mail, Notizen oder Protokolle) abzugrenzen. Mit anderen Worten. Alles, was innerhalb der Anführungszeichen steht, ist das Rohmaterial, mit dem Copilot arbeiten soll.

Die eckigen Klammern setzt du ein, um deine Regeln oder Leitplanken zu definieren wie etwa Tonalität, Länge, Tabus, etc.

So könnte ein Delimiter-Prompt aussehen
Beispiel:

Schreib einen Newsletter-Text basierend auf diesen Infos: “Infos”

Regeln: [Betreffzeile: Kurz und neugierig machend] 
[Stil: Locker, direkt, Du-Anrede] 
[Call-to-Action: Am Ende klar zum Klicken auffordern] 
[Länge: Maximal 150 Wörter]

Tipp 8: Erstens, zweitens, drittens

Während ChatGPT, Gemini oder Claude kaum Probleme haben, Anweisungen Schritt für Schritt auszuführen, kommt Copilot bei solchen Aufgaben schnell an seine Grenzen. Komplett verwirrungsfrei für das LLM ist es, wenn du diese zwei Methoden nutzt:

1. Du nummerierst jeden Arbeitsschritt

2. Und jeder Arbeitsschritt bekommt seinen eigenen Absatz.

Sowohl die Nummerierung als auch die Absätze machen es für Copilot beinahe unmöglich einen Fehler zu begehen.

Beispiel:

Du bist ein strenger Lektor in einer Redaktion. Bitte bearbeite diesen [Text] in 3 Schritten:
Prüfe auf Logikfehler.
Streiche alle Füllwörter (eigentlich, quasi, sozusagen).
Füge sinnvolle Zwischenüberschriften ein.“

Tipp 9: Sei still, Copilot

Copilot neigt zum Schwafeln („Hier ist der überarbeitete Text, ich hoffe er gefällt dir …“) oder zu schleimen (“Das ist eine gute Idee …). Das nervt nicht nur, wenn man den Output am Ende kopieren will, sondern lenkt auch unnötig beim Arbeiten ab.

Anti‑Schwafel‑Prompt
Gib NUR das Ergebnis zurück. Keine Einleitung, keine Erklärungen, keine Meta‑Kommentare, kein Fazit, keine Anführungszeichen, keine Höflichkeitsfloskeln. Keine Hinweise auf den Prompt. Keine Selbstreferenzen. Einfach nur das Ergebnis.

Tipp 10: Unsicherheiten markieren

Wie jedes Large Language Model ist auch Copilot nicht frei von Halluzinationen. Zwar kann man dieses Erfinden von falschen Fakten nicht zu 100 Prozent unterbinden, aber immerhin einschränken. Dazu reicht bei Copilot meistens schon die Anweisung:

Beispiel

Kennzeichne in deiner Antwort drei Dinge klar:

Fakten, die direkt aus gefundenen Quellen stammen,
Schlussfolgerungen, die sich logisch aus diesen Quellen ableiten, und
Ergänzungen oder Vermutungen, die nicht eindeutig belegt sind.**

Format:
Fakten: Fakt:
Schlussfolgerungen: Interpretation:
Ergänzungen/Vermutungen: ⚠️ Vermutung/Ergänzung:

Dieser Zusatzbefehl bei deinem Prompt empfiehlt sich vor allem, wenn Copilot auch auf die Websearch, also für die Recherche auf das Internet zugreift.

Wenn du nur mit Quellen, also hochgeladenen Dateien arbeitest, funktioniert dieser Prompt am besten:

Markiere alle Aussagen, die nicht direkt aus dem Ausgangstext oder einer Quelle stammen, sondern nur Vermutungen sind.

Ich hoffe, meine 10 Tipps bringen dich bei der Arbeit mit Copilot weiter. Ich arbeite seit einigen Jahren intensiv mit Künstlicher Intelligenz – und seit 2023 ist GenAI mein beruflicher Schwerpunkt. Das bedeutet: Ich unterstütze als TÜV-zertifizierter AI Trainer und AI Strategist Unternehmen, Agenturen und Teams dabei, KI nicht nur zu verstehen, sondern sie produktiv, sinnvoll und sicher in den Arbeitsalltag zu integrieren.

Ein besonderer Fokus liegt neben ChatGPT, Gemini und Langdock dabe auch auf Copilot-Trainings. Ich zeige, wie Microsoft Copilot wirklich genutzt werden kann, als Werkzeug, das Prozesse beschleunigt, Kommunikation verbessert und Teams entlastet. Ob Workshop, Training oder strategische Einführung von GenAI-Tools: Mein Ziel ist immer, dass KI am Ende nicht beeindruckt, sondern funktioniert. Und Menschen unterstützt. Schreib mir gerne an mt@martintrockner.de

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Vielen Dank, Martin! Ich werde die Nummerierungen und die Klammern direkt ausprobieren. Und ich habe schon Ideen für eine Fortsetzungsfolge, nachdem ich selber mit CoPilot rumgespielt habe. Wäre das nützlich? Dann antwortet einfach mit “JA” auf diese Folge oder kommentiert hier, welche Fragen ihr habt:

Liebe Grüße, Anne-Kathrin

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Kleine News von meinem Anzeigenkunden blinq: Es gibt neue Features und neue Analysen: Welche Unternehmen werden in ChatGPT gefunden?. Und diese stylische Grafik, die sie mir geschickt haben mit eigenem Hashtag!? #blinqgoestexthacks

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Keine Sorge, ihr müsst nicht solche Grafiken bauen, um Anzeigenkunde werden zu können. Mail schreiben reicht an mail@akgerstlauer.de.

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