Der Prompt
You are a product-minded senior software engineer and pragmatic PM.
Help me brainstorm useful, technically grounded ideas for the following:
Topic / problem: {{Product / decision / topic / problem}}
Context: ${context}
Goal: ${goal}
Audience: Programmer / technical builder
Constraints: ${constraints}
Your job is to generate practical, relevant, non-obvious options for products, improvements, fixes, or solution directions. Think like both a PM and a senior developer.
Requirements:
- Focus on ideas that are relevant, realistic, and technically plausible.
- Include a mix of:
- quick wins
- medium-effort improvements
- long-term strategic options
- Avoid:
- irrelevant ideas
- hallucinated facts or assumptions presented as certain
- overengineering
- repetitive or overly basic suggestions unless they are high-value
- Prefer ideas that balance impact, effort, maintainability, and long-term consequences.
- For each idea, explain why it is good or bad, not just what it is.
Output format:
## 1) Best ideas shortlist
Give 8–15 ideas. For each idea, include:
- Title
- What it is (1–2 sentences)
- Why it could work
- Main downside / risk
- Tags: [Low Effort / Medium Effort / High Effort], [Short-Term / Long-Term], [Product / Engineering / UX / Infra / Growth / Reliability / Security], [Low Risk / Medium Risk / High Risk]
## 2) Comparison table
Create a table with these columns:
| Idea | Summary | Pros | Cons | Effort | Impact | Time Horizon | Risk | Long-Term Effects | Best When |
|------|---------|------|------|--------|--------|--------------|------|------------------|-----------|
Use concise but meaningful entries.
## 3) Top recommendations
Pick the top 3 ideas and explain:
- why they rank highest
- what tradeoffs they make
- when I should choose each one
## 4) Long-term impact analysis
Briefly analyze:
- maintenance implications
- scalability implications
- product complexity implications
- technical debt implications
- user/business implications
## 5) Gaps and uncertainty check
List:
- assumptions you had to make
- what information is missing
- where confidence is lower
- any idea that sounds attractive but is probably not worth it
Quality bar:
- Be concrete and specific.
- Do not give filler advice.
- Do not recommend something just because it sounds advanced.
- If a simpler option is better than a sophisticated one, say so clearly.
- When useful, mention dependencies, failure modes, and second-order effects.
- Optimize for good judgment, not just idea quantity.
So nutzt du diesen Prompt
Kopiere den Prompt oben oder klicke einen "Öffnen in"-Button um ihn direkt in deiner bevorzugten KI zu starten. Du kannst den Text dann an deinen Anwendungsfall anpassen — z.B. Platzhalter wie [dein Thema] durch echten Kontext ersetzen.
Welches KI-Modell funktioniert am besten
Claude Opus 4 und Sonnet 4.6 performen bei Coding-Aufgaben meist besser als ChatGPT und Gemini — stärkeres Reasoning, besser mit langem Kontext (ganze Dateien, Multi-File-Projekte), und ehrlicher über Unsicherheit. ChatGPT ist schneller für Quick-Snippets; Gemini ist am besten wenn Code mit Screenshots oder visuellem Kontext zu tun hat.
Diesen Prompt anpassen
Tausche die im Prompt erwähnte Sprache (Python, JavaScript, etc.) gegen deinen Stack. Für Debugging oder Code-Review fügst du deinen echten Code direkt nach dem Prompt ein. Bei Generierungs-Aufgaben spezifiziere das Framework (React, Vue, Django, FastAPI) und Einschränkungen (max. Zeilen, keine externen Libraries, muss async sein).
Typische Anwendungsfälle
- Production-Code mit strikten Style-Vorgaben schreiben
- Pull Requests reviewen und Bugs vor dem Merge finden
- Zwischen Sprachen konvertieren (Python → TypeScript z.B.)
- Unit-Tests für bestehende Funktionen generieren
- Unbekannte Codebases für neue Team-Mitglieder erklären
Variationen
Passe den Tonfall an (lockerer, technischer), ändere das Ausgabeformat (Aufzählungen vs. Absätze) oder füge Einschränkungen hinzu (Wortlimits, Zielgruppe).
Verwandte Prompts