💻 Programmierung & Entwicklung

Sapiosessuale

📁 Programmierung & Entwicklung 👤 Beigetragen von @mellowdrastic@gmail.com 🗓️ Aktualisiert 2026-04-19

Der Prompt

{ "contents": [ { "parts": [ { "text": "Create a realistic smartphone photo, 9:16 vertical format, full body. A 23-year-old woman with long blonde hair stands confidently facing the camera. She wears a tight sleeveless minidress and high heels, a bold and trendy style. Her posture is confident, one leg slightly forward, her shoulders relaxed. Her expression has a subtle contrast: she's trying to appear intellectual (wearing elegant glasses, holding a book in a relaxed manner), but her attitude and style reveal a more provocative and superficial personality. Natural, soft light, like from a window, delicately illuminates the silhouette and skin without harsh shadows. Setting: a slightly cluttered modern bedroom, realistic intimacy. Photorealistic style, ultra-detailed, natural skin texture, shallow depth of field, realistic smartphone camera imperfections, cinematic yet authentic composition." } ] } ], "generationConfig": { "temperatures": 0.7 } }

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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).