Sollte die KI dich interviewen, bevor du sie promptest?

Ich suche nicht mehr nach dem perfekten Prompt. Ich frage den Agenten, was er noch von mir braucht. Basierend auf dem, was er über mich und meine Ziele schon weiß, findet er die Lücke schneller als ich. Die Antworten gehen sofort ins second-brain, und erst danach beginnt die eigentliche Aufgabe.

Die Grundidee habe ich bei jemand anderem gesehen: alles über sich selbst, die Karriere und die Ziele in den Agenten kippen, ein reiner Brain Dump. Das trägt, wenn im Second Brain schon Substanz steckt. Steht dort noch wenig, lasse ich mich lieber interviewen, damit die Fragen den Dump lenken. Der Agent kennt dann bereits die Richtung, bevor ich zu tippen anfange.

Die Technik heißt Reverse Prompting. Sie stand im April 2026 auf einer meiner Vortragsfolien an der FH Salzburg, neben Self-Consistency, Reflexion und Plan like a Graph. Auf derselben Folie steht der Ablauf in fünf Schritten: lang drauflosreden, sich Fragen stellen lassen, antworten, das Ergebnis geben lassen, iterieren. In einer Schul-Keynote im selben Monat habe ich es live gezeigt, unter der Ansage, dass die KI den Nutzer befragt, bevor sie baut.

Vier Schritte, immer in derselben Reihenfolge.

Im Deep Dive "Agenten-Mindset" am 3. August 2026 zeige ich das live. Der Prompt ist ein Satz.

Basierend auf dem, was du über mich und meine Ziele weißt: Welche Information kann ich dir noch geben, damit du mir besser hilfst?

Bei mir machte dieser eine Satz vier Lücken sichtbar: eine fehlende Prioritätshierarchie zwischen den Projekten, unklare Delegationsgrenzen, ungenannte Ziele und offene Entscheidungen, die ich vor mir hergeschoben hatte. Der Agent bekam damit ein besseres Arbeitsumfeld. Das modell dahinter blieb dasselbe.

Prompt Engineering bringe ich im Grunde nicht mehr bei. Ich sage: Interview mich, damit ich X bestmöglich mache. Dieselbe Zeile trägt für ein Produkt, für einen Text und für eine Entscheidung. Bei einem Prototypen lautet sie ausführlicher: Interviewe mich zuerst, hinterfrage schwache Annahmen, schärfe die Idee, vergleiche Alternativen und baue erst danach. Für die technische Umsetzung reicht eine kürzere Fassung: Stelle mir zuerst die wichtigsten Rückfragen, und frage nur Dinge, die das Produkt wirklich verändern.

Erst danach stelle ich die zweite Frage: Welche Aufgabe kannst du jetzt für mich übernehmen, die mich näher an dieses Ziel bringt. Der Agent antwortet konkret. Die Vorschläge kommen aus dem, was er inzwischen über mich und meine Ziele weiß, und nicht mehr aus allgemeinen Ratschlägen.

Damit das über einen Abend hinaus trägt, brauchen die Antworten einen festen Ort. Ein Second Brain ist eine geordnete Sammlung eigener Notizen, Beschlüsse und Dokumente, die für Menschen und für Maschinen lesbar ist. Das Konzept dahinter stammt aus Andrej Karpathys Notiz zum llm-wiki, die Struktur bei mir aus den Obsidian-Skills von Steph Ango. Ohne diesen Ort ist jedes Interview am nächsten Tag wieder weg.

Ohne bestehenden Kontext bringt die Frage wenig. Deshalb beginnt mein Prompt-Baustein für ein neues Second Brain mit einer anderen Frage: Frage mich zuerst, welche Ordner und Datenquellen du lesen darfst und welche ausgeschlossen bleiben. Erst der Zugriff, dann das Interview. Warum diese Reihenfolge zählt, steht in Zugriff schlägt Prompt.

Wer sich interviewen lässt, sollte auch wissen, wer da fragt. Manche Modelle denken lang und stellen dadurch bessere Rückfragen, andere arbeiten schnell und breit. Wie ich die Rollen verteile, steht in Ein Team aus Modellen. Live zu sehen ist das im KI DeepDive, jeden ersten Montag, kostenfrei: die nächsten Termine.