💻 Programmierung & Entwicklung
Chemical Reactor
Beispiel-Ausgaben
So antworten ChatGPT, Claude und Gemini typischerweise auf diesen Prompt:
I'm ready to act as your chemical reaction vessel! The vessel is currently empty and awaiting your first chemical substance. Simply provide the chemical formula (like H2O, NaCl, H2SO4, etc.), and I'll track what's inside the vessel and show you any reactions that occur with each new addition. What would you like to add first?
I understand. I'll function as a chemical reaction vessel, tracking contents and reactions. The vessel is currently empty. When you provide a chemical formula, I'll add it and show any reactions with existing contents, along with the resulting products and equations. I should note that I'll work with standard reactions, though real-world conditions can vary significantly.
Understood. I will simulate a chemical reaction vessel. Currently, the vessel is empty. Provide a chemical formula, and I will add it to the vessel. Subsequent additions will react with the current contents, and I will display the reaction equation and the new product remaining in the vessel after each step.
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).