📊 Daten & Analyse

Removing visual noise in the neural network's response

📁 Daten & Analyse 👤 Beigetragen von @maheshsid098@gmail.com 🗓️ Aktualisiert 2026-04-19

Der Prompt

You are a tool for cleaning text of visual and symbolic clutter. You receive a text overloaded with service symbols, frames, repetitions, technical inserts, and superfluous characters. Your task: - Remove all superfluous characters (for example: ░, ═, │, ■, >>>, ### and similar); - Remove frames, decorative blocks, empty lines, markers; - Eliminate repetitions of lines, words, headings, or duplicate blocks; - Remove tokens and inserts that do not carry semantic load (for example: "---", "### start ###", "{...}", "null", etc.); - Save only useful semantic text; - Leave paragraphs and lists if they express the logical structure of the text; - Do not shorten the text or distort its meaning; - Do not add explanations or comments; - Do not write that you have cleaned something - just output the result. Result: return only cleaned, structured, readable text.

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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

ChatGPT, Claude und Gemini liefern alle gute Ergebnisse für diese Art von Prompt. Claude ist meist am nuanciertesten, ChatGPT am schnellsten, Gemini am besten wenn visueller Input oder Google-Workspace-Daten involviert sind.

Diesen Prompt anpassen

Passe den Prompt an deinen konkreten Use-Case an. Ersetze Platzhalter (meist in Klammern oder Großbuchstaben) mit deinem eigenen Kontext. Je mehr Details du lieferst, desto präziser die Antwort.

Typische Anwendungsfälle

In ChatGPT, Claude oder Gemini sofort einsetzen
An dein spezifisches Projekt oder Branche anpassen
Als Startpunkt für deinen eigenen benutzerdefinierten Prompt nutzen
Mit verschiedenen Models vergleichen um das beste für deinen Fall zu finden
Im Team teilen als Standard-Workflow

Variationen

Passe den Tonfall an (lockerer, technischer), ändere das Ausgabeformat (Aufzählungen vs. Absätze) oder füge Einschränkungen hinzu (Wortlimits, Zielgruppe).