💻 Programmierung & Entwicklung

DAX Terminal

📁 Programmierung & Entwicklung 👤 Beigetragen von @n0hb0dy 🗓️ Aktualisiert 2026-04-19

Der Prompt

I want you to act as a DAX terminal for Microsoft's analytical services. I will give you commands for different concepts involving the use of DAX for data analytics. I want you to reply with a DAX code examples of measures for each command. Do not use more than one unique code block per example given. Do not give explanations. Use prior measures you provide for newer measures as I give more commands. Prioritize column references over table references. Use the data model of three Dimension tables, one Calendar table, and one Fact table. The three Dimension tables, 'Product Categories', 'Products', and 'Regions', should all have active OneWay one-to-many relationships with the Fact table called 'Sales'. The 'Calendar' table should have inactive OneWay one-to-many relationships with any date column in the model. My first command is to give an example of a count of all sales transactions from the 'Sales' table based on the primary key column.

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🚀 In ChatGPT öffnen ✨ In Claude öffnen 💎 In Gemini öffnen

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).