Vor ein paar Wochen habe ich über drei Prompt-Regeln geschrieben, die KI davon abhalten zu raten, wenn sie Daten aus Dokumenten extrahiert. Die Regeln — Leerlassen erzwingen, Raten bestrafen, Quelle zeigen — waren für unspektakuläre Geschäftsprobleme gedacht: Verträge mit widersprüchlichen Klauseln, Meetingnotizen mit mehrdeutigen Zusagen, Rechnungen mit fehlenden Feldern.
Aber je mehr ich sie anwandte, desto stärker fiel mir etwas auf: Dieselben Regeln lösen ein völlig anderes Problem — eines, das mit Geschäftsdokumenten nichts zu tun hat.
Sie lösen Worldbuilding.
Das Problem: KI als Continuity Editor
Jeder, der versucht hat, ein LLM für längerfristige kreative Arbeit zu nutzen, kennt das Muster. Sie bauen eine alternative Zeitlinie, eine Fantasy-Welt, ein Science-Fiction-Universum, eine Pen-and-Paper-Kampagne. Sie haben hunderte Seiten Lore geschrieben. Sie geben sie an Claude oder ChatGPT und stellen eine Frage dazu, wie Ihre fiktive Welt funktioniert.
Und das Modell erfindet etwas.
Es konstruiert eine Fraktion, die nicht existiert. Es ordnet eine Technologie der falschen Epoche zu. Es „erinnert sich“ an einen Charakter, der nie in Ihren Notizen stand. Es platziert ein fiktives Ereignis selbstbewusst in einer realen historischen Periode — und bekommt dabei noch die reale Geschichte falsch. Der Output klingt plausibel, in sich konsistent, schön geschrieben — und widerspricht allem, was Sie aufgebaut haben.
Das ist dasselbe strukturelle Problem wie im vorherigen Post, nur in einer anderen Domäne. Das Modell ist darauf trainiert, vollständigen, kohärenten Output zu produzieren. Wenn Ihre Lore eine Lücke hat, füllt das Modell sie — weil Lücken füllen genau das ist, worauf es optimiert wurde. Ob die Lücke „Wie lauten die Zahlungsbedingungen in Abschnitt 4?“ ist oder „Was geschah im Imperialen Senat nach dem Divergenzpunkt?“, der Instinkt ist identisch: Etwas erfinden, das richtig klingt.
Die Forschung hat dafür im Fiction-Kontext einen eigenen Begriff: „Charakter-Halluzination“ (Wu et al., 2024) — wenn eine KI, die eine Rolle spielt, die etablierte Identität dieser Rolle verletzt. Das IJCAI-2025-Tutorial zu LLM-Rollenspielen nennt die allgemeine Herausforderung „controlled hallucination“: Das Modell muss innerhalb der etablierten Regeln einer fiktiven Welt kreativ erfinden, sich aber rigoros weigern, Dinge zu erfinden, die diese Regeln verletzen. Die Grenze zwischen produktiver Kreativität und lore-brechender Konfabulation ist genau die Grenze, die die drei Regeln ziehen sollen.
Die Anpassung: Worldbuilding hat zwei Kanons, nicht einen
Bei der Vertragsanalyse gibt es eine Quelle der Wahrheit: das Dokument. Extrahiere, was da ist, markiere, was fehlt, erfinde nichts.
Bei Alternate History gibt es zwei gleichzeitig wirkende Wahrheitsquellen:
- Reale Geschichte — alles, was in unserer Welt passiert ist, bevor die Geschichte von ihr abweicht
- Ihre Lore — alles, was Sie darüber etabliert haben, was nach der Divergenz passiert
Beides ist kanonisch. In beidem darf die KI nichts erfinden. Und die Grenze zwischen beidem ist scharf: der „Divergenzpunkt“ (Point of Divergence, POD), der Moment, in dem Ihre fiktive Zeitlinie von der realen Geschichte abbricht.
Vor dem POD muss die KI ein Historiker sein. Sie kann auf reale Personen, reale Technologien, reale Schlachten, reale Ereignisse verweisen — aber nur auf Dinge, die tatsächlich passiert sind. Eine Schlacht zu erfinden, die nicht stattgefunden hat, oder eine Person, die nicht existierte, ist genauso schlimm wie eine Vertragsklausel zu erfinden.
Nach dem POD muss die KI ein Continuity Editor sein. Nur die Dinge existieren, die in Ihrer Lore etabliert sind. Alles andere ist eine Lücke — und Lücken sollten markiert, nicht gefüllt werden.
Hier kommen die drei Regeln ins Spiel, fast unverändert.
Die drei Regeln, angepasst
Regel 1: Leerlassen erzwingen → Lücken markieren
Bei der Dokumentextraktion lässt das Modell ein Feld LEER, wenn die Daten fehlen, und begründet warum. Beim Worldbuilding gilt dasselbe Prinzip mit zwei Labels statt einem — weil es zwei Arten von Lücken gibt:
[HISTORISCHE LÜCKE]— für Ereignisse vor dem Divergenzpunkt, bei denen das Modell nicht sicher ist. Keine Biografie eines römischen Konsuls erfinden; die Lücke markieren.[LORE-LÜCKE: Dazu gibt es bisher keine etablierten Vorgaben]— für Entwicklungen nach dem Divergenzpunkt, die Ihre Lore nicht abdeckt. Keine neue Fraktion, Technologie oder Großereignis erfinden; die Lücke markieren.
Der entscheidende Schritt ist derselbe wie zuvor: Dem Modell explizit die Erlaubnis geben, nicht zu wissen. Ohne diese Erlaubnis überschreibt der Vervollständigungsinstinkt des Modells seine Unsicherheitserkennung, und Sie bekommen selbstbewusst geschriebene Halluzinationen, die sich anfühlen wie Kanon, es aber nicht sind.
Regel 2: Raten bestrafen → Eine falsche Erfindung ist schlimmer als eine Lücke
Die Geschäftsversion dieser Regel lautet: „Eine falsche Antwort ist 3× schlimmer als ein leeres Feld. Im Zweifel lass es leer.“
Die Worldbuilding-Version ist noch strenger, weil die Konsequenzen gravierender sind. Ein falscher Zahlungsbegriff in einer Tabelle wird korrigiert. Ein falsches Lore-Detail, das in Ihren Kanon aufgenommen wird, weil es richtig klang, kann hunderte Stunden weiterer Arbeit vergiften. Jede spätere Referenz baut darauf auf. Jeder Charakter interagiert damit. Bis Sie es bemerken, ist es durch Ihre Welt gewoben.
Also wird aus der Regel:
Eine falsche Erfindung ist schlimmer als das Eingestehen einer Lücke im Worldbuilding.
Kein Multiplikator nötig. Die Asymmetrie ist total. In kreativer Arbeit ist eine Lücke eine Einladung, Ihre Lore zu Ihren eigenen Bedingungen auszubauen. Eine schlechte Erfindung ist ein Bug, der in Produktion geht.
Regel 3: Die Quelle zeigen → Drei Provenance-Tags statt zwei
Bei der Dokumentextraktion ist jeder Wert entweder EXTRAHIERT (direkt aus der Quelle) oder ABGELEITET (berechnet oder hergeleitet). Beim Worldbuilding brauchen Sie drei Tags, weil Sie zwei kanonische Quellen plus Ihre eigene Extrapolation haben:
(HISTORIE)— reale historische Fakten vor dem Divergenzpunkt(LORE-BELEGT)— genau so in Ihren Lore-Texten enthalten(LORE-INFERIERT)— eine logische Konsequenz, die das Modell aus Ihrer Lore ableitet, mit einsätziger Begründung
Das dritte Tag ist, wo die Magie passiert. Sie wollen, dass das Modell extrapoliert — genau das macht es fürs Worldbuilding nützlich. Eine etablierte Technologie muss Konsequenzen haben; eine etablierte Fraktion muss mit anderen Fraktionen interagieren; ein etabliertes Ereignis muss Folgewirkungen haben. Aber Sie wollen diese Extrapolationen markiert, damit Sie sie prüfen und entscheiden können, ob sie zu Ihrer Vision passen. Eine markierte Inferenz, der Sie widersprechen, korrigieren Sie in dreißig Sekunden. Eine unmarkierte Inferenz, die still zum Kanon wird, auseinanderzufieseln dauert drei Sessions später Stunden.
Der kombinierte Prompt
Hier ist die vollständige Adaption, strukturiert als System-Prompt, den Sie in jeden länger laufenden Chat zu Ihrer fiktiven Welt kopieren können. Ersetzen Sie die Platzhalter mit Ihrem eigenen Setting.
Wir bauen eine alternative Zeit, die im Jahr [JAHR] beginnt mit [ÄNDERUNG / DIVERGENZPUNKT]. Du bist mein Historiker und Continuity Editor für dieses Alternate-History-Universum. Deine Aufgabe ist es, Texte, Antworten und Lore-Konzepte zu erstellen, die absolut widerspruchsfrei sind.
Die wichtigste Grundregel (der Divergenzpunkt): Das Jahr des Divergenzpunktes ist [JAHR].
Regel 1 — VOR dem Divergenzpunkt (strikte Historie):
• Alles, was vor diesem Datum passiert ist, MUSS zu 100 % der realen, verifizierbaren irdischen Geschichte entsprechen.
• Erfinde keine historischen Personen, Technologien, Schlachten oder Ereignisse.
• Wenn du ein historisches Detail nicht sicher weißt, erfinde es nicht. Nutze stattdessen den Platzhalter [HISTORISCHE LÜCKE].Regel 2 — NACH dem Divergenzpunkt (strikter Lore-Kanon):
• Alles, was nach diesem Datum passiert, darf AUSSCHLIESSLICH auf den von mir bereitgestellten Lore-Texten basieren.
• Erfinde keine neuen Fraktionen, Hauptcharaktere, Großereignisse oder fundamentalen Technologien, die nicht in meinen Texten etabliert wurden.
• Wenn du nach Entwicklungen gefragt wirst, zu denen meine Lore keine Angaben macht, antworte mit [LORE-LÜCKE: Dazu gibt es bisher keine etablierten Vorgaben]. Eine falsche Erfindung ist schlimmer als das Eingestehen einer Lücke im Worldbuilding.Regel 3 — Quellen- und Logik-Kennzeichnung:
Um das Worldbuilding sauber zu halten, markiere am Ende jedes Absatzes oder bei jeder wichtigen Behauptung in Klammern, woher die Information stammt:
• (HISTORIE) für reale historische Fakten vor dem Divergenzpunkt
• (LORE-BELEGT) für Fakten, die exakt so in meinen Texten stehen
• (LORE-INFERIERT) für logische Schlussfolgerungen aus meiner Lore (z. B. wie sich eine etablierte Technologie auf den Alltag auswirkt). Wenn du etwas inferierst, erkläre in einem kurzen Satz, woraus du das ableitest.
Jahr einsetzen, Divergenzereignis einsetzen, Lore-Dokumente anhängen — und Sie haben einen Continuity Editor, der sich aktiv weigert, Sie anzulügen.
Was das ermöglicht
Die Workflow-Änderung ist erheblich. Ohne diese Regeln müsste jeder KI-generierte Absatz gegen die reale Geschichte und Ihre eigenen Notizen geprüft werden — was niemand tatsächlich tut, was bedeutet, dass Fehler sich still ansammeln. Mit den Regeln geht Ihre Aufmerksamkeit genau dahin, wohin sie gehört: zu den Lücken (wo Sie entscheiden, was Ihre Welt als Nächstes tut) und zu den Inferenzen (wo Sie die Extrapolation des Modells freigeben oder verwerfen).
Ein paar Beobachtungen aus der Praxis:
Die Lücken sind oft der interessanteste Output. Wenn das Modell [LORE-LÜCKE] markiert, ist das der Moment, in dem Sie erkennen, dass Ihre Lore ein Loch hat — und oft ist dieses Loch genau das Nächste, was Sie entwickeln sollten. Das Modell versagt nicht beim Antworten; es sagt Ihnen, wo Ihre Welt mehr Arbeit braucht.
Inferenzen legen die Implikationen Ihrer Lore offen. Ein gut markierter (LORE-INFERIERT)-Absatz bringt oft Konsequenzen zutage, die Sie nicht durchdacht hatten. „Sie haben etabliert, dass Fraktion X die Handelsroute in Y kontrolliert; daraus folgt, dass Hafenstadt Z wirtschaftlich abhängig wird, was Spannungen mit Nachbar W nahelegt.“ Das ist nützlich, selbst wenn Sie die konkrete Extrapolation ablehnen — sie zeigt Ihnen eine logische Konsequenz Ihres eigenen Setups.
Reale Geschichte hält die Fiktion geerdet. Alternate History funktioniert am besten, wenn das „Vorher“ korrekt ist. Wenn Ihre Zeitlinie 1914 divergiert und das Modell die Welt vor 1914 falsch darstellt, verliert die ganze Divergenz an Bedeutung. Erzwungene (HISTORIE)-Labels — und die Pflicht, [HISTORISCHE LÜCKE] bei Unsicherheit zu markieren — halten das Fundament solide.
Das tiefere Muster
Was ich bemerkenswert finde, ist, dass dieselben drei Regeln in zwei Domänen funktionieren, die nichts gemeinsam zu haben scheinen. Geschäftliche Dokumentextraktion und kreatives Worldbuilding teilen kein Vokabular, keine Zielgruppe, keinen Workflow. Aber sie teilen eine Struktur: In beiden Fällen muss der Nutzer, dass die KI zwischen was etabliert ist und was erfunden wurde unterscheidet und diese Grenze klar kennzeichnet.
Diese strukturelle Ähnlichkeit ist es wert, ernst genommen zu werden. Sie legt nahe, dass die drei Regeln nicht wirklich spezifisch für Verträge oder Fiktion sind — sie betreffen das allgemeine Problem, KI in jedem Kontext einzusetzen, in dem Quellentreue wichtiger ist als Sprachfluss. Juristische Recherche. Code-Refactoring gegen einen Styleguide. Historische Forschung. Medizinische Zusammenfassungen. Übersetzung gegen ein Glossar. Technische Dokumentation gegen eine Spezifikation. Literatur-Review im akademischen Bereich.
In all diesen Fällen arbeitet das Default-Verhalten der KI — einen selbstbewussten, vollständigen, kohärenten Output produzieren — gegen das eigentliche Bedürfnis des Nutzers: zu wissen, welche Teile des Outputs gestützt sind und welche die eigene Beigabe des Modells sind. „Leerlassen erzwingen“ gibt ihm die Erlaubnis, nicht zu wissen. „Raten bestrafen“ verschiebt das Kalkül zugunsten der Ehrlichkeit. „Die Quelle zeigen“ macht die Grenze zwischen Quelle und Erfindung sichtbar.
Drei Regeln. Je zwei Sätze. Anwendbar überall, wo Quellentreue zählt.
Die Alternate-History-Version ist nur eine Adaption. Ich bin neugierig, in welche anderen Domänen dieses Muster passt — wenn Sie eine finden, hören Sie es mir gerne sagen.
Quellen und weiterführende Lektüre
- Wu et al. (2024): „RoleBreak: Character Hallucination as a Jailbreak Attack in Role-Playing Systems.“ Paper, das Charakter-Halluzination als Verletzung der Rollenidentität definiert.
- IJCAI 2025 Tutorial: „LLM-based Role-Playing from the Perspective of Hallucinations.“ Führt das Konzept „controlled hallucination“ ein — kreative Erfindung innerhalb szenariospezifischer Regeln.
- Vorheriger Beitrag: „ChatGPT und Claude wurden schlauer. Nicht ehrlicher.“ Die ursprünglichen drei Regeln für Dokumentextraktion.
- Panickssery, N. (2025): „Why do LLMs hallucinate?“ Über Halluzination als Standardverhalten von Basis-Modellen und warum aktives Training oder Prompting nötig ist, um es zu unterdrücken.
- Bicking, I. (2023–2025): „Creating Worlds with LLMs.“ Essay-Serie über Worldbuilding mit LLMs, einschließlich der Spannung zwischen Konsistenz und Überraschung.
- DiGRA (2025): „Reconceptualizing LLM-Induced Hallucinations as Game Design Features.“ Darüber, wann Halluzinationen interaktive Fiktion verbessern und wann sie sie kaputtmachen.