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Workshop 2:
ChatGPT 5.1 Best Practices &
Projekterstellung

Für BEHRINGER Beratende Ingenieure

19. November 2025

Präsentiert von

MADISON HOFER

Design & Automation

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Grundlagen

Prompting

Workflows

Features

Zusammenfassung

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Wann welches Modell verwenden?

Für Behringer Beratende Ingenieure

Modell	Aufgabentyp	BBiG Anwendungsfall
Instant	Schnelle Antworten, sofortige Ausgabe	Bauvorschriften nachschlagen, schnelle Compliance-Checks, initiale Entwurfsbriefings, E-Mail-Entwürfe
Thinking	Komplexe Analysen, Problemlösung, tiefgreifende Überlegungen	Statische Analysen verifizieren, Lastberechnungen prüfen, komplexe Norminterpretationen, architektonische Randbedingungen lösen
Pro	Lang-Kontext Workflows, agentische Automatisierung	256K Token Kontext für vollständige Projektdokumentations-Reviews, automatisierte technische Berichtserstellung, mehrstufige Projekt-Workflows

Kernbotschaft: Geschwindigkeit vs. Tiefe: Lass die Aufgabe entscheiden.

Praktische Beispiele für euer Team:

✅ Instant: "Was sind die deutschen Bauvorschriften für Windlasten an Fassaden?"
✅ Thinking: "Prüfe diesen Fundamententwurf für Tonboden und schlage Lastverteilungsoptionen vor"
✅ Pro: "Analysiere alle 200 Seiten Projektdokumentation und identifiziere statische Konflikte"

Das Kontextfenster

Was passt rein?

Instant Mode

128K Tokens

~96.000 Wörter

~300-350 PDF-Seiten

Thinking Mode

196K Tokens

~147.000 Wörter

~450-500 PDF-Seiten

Für BEHRINGER bedeutet das:

✓ Komplettes Bodengutachten (50+ Seiten)
✓ Mehrere Pläne gleichzeitig
✓ Statik-Berechnungen + Normen + Datenblätter
✓ Gesamtes Projekt-Dossier

Problem: Context füllt sich → Alte Nachrichten fallen raus

Lösung: ChatGPT-Projekte → Hinweise & Dateien bleiben dauerhaft!

Kontext-Aufbau

Wie das Kontextfenster sich füllt

SCHRITT 1

Erster Prompt

Du: "Analysiere dieses Gutachten..."

GPT: "Ich habe das Dokument analysiert..."

→

SCHRITT 2

Kontext wächst

Prompt 1 + Antwort 1

Du: "Fasse die Ergebnisse zusammen..."

GPT: "Die wichtigsten Punkte..."

→

SCHRITT N

Kontext voll!

❌ Frühere Nachrichten

Prompt N-2 + Antwort

Prompt N-1 + Antwort

Neuer Prompt...

Kontextfenster-Füllstand

Start

Mitte

Voll!

Was passiert bei "voll"?

Älteste Nachrichten werden "vergessen" – GPT sieht nur noch die neuesten Teile des Gesprächs.

Lösung: Wichtige Infos in Projekt-Dateien speichern – die bleiben immer verfügbar!

Das Baukasten-Prinzip

ChatGPT-Projekt als 3-Ebenen-System

Aufbau: Grundlagen → Anleitungen → Aufgabe. Je vollständiger, desto besser.

ChatGPT-Projekt anlegen

3 Komponenten für dauerhaften Kontext

HINWEISE

• Bleiben über alle Chats erhalten
• Steuern Verhalten von ChatGPT
• Max. 40 Files pro Projekt

DATEIEN

• 10GB Speicher
• Für alle Projekt-Chats verfügbar
• Normen, Vorlagen, Muster

CHATS

• Alle Gespräche im Projekt
• Greifen auf Hinweise + Dateien zu
• Bleiben dauerhaft gespeichert

Benefits:

Kontext bleibt erhalten (auch bei vollem Window!)
Für ganzes Team nutzbar (bis 100 Personen)
Einmal aufbauen → immer verfügbar

LIVE-DEMO: Projekt jetzt gemeinsam anlegen!

Allgemeinheits-Skala

Level 1-10: Von vage zu präzise

Level 1-3: ❌ Zu allgemein

"Hilf mir mit Excel"

→ ChatGPT rät, was du meinst

Level 4-6: ⚠️ Ok, aber verbesserungsfähig

"Erstelle Dropdown-Liste in Excel"

→ Macht was, aber nicht optimal

Level 7-10: ✅ Präzise & kontextreich

"Excel 'Rissbreitenbeschränkung': Dropdown in B5 für Betongüte, Daten aus Sheet 'Betonarten', Formeln erhalten"

→ ChatGPT liefert genau was du brauchst

REGEL: Strebe Level 7+ an!

Plan-Zuerst Vorgehen

Kontrolle behalten (Chain-of-Thought)

Der Arbeitsablauf:

PLAN ERSTELLEN

• "Erstelle ERST einen Plan"
• Wie gehst du vor?
• Welche Schritte?

ÜBERPRÜFEN

• Mensch prüft Plan
• "OK, führe aus" oder
• "Ändere..."

AUSFÜHREN

• ChatGPT führt Plan aus
• Ergebnis ist vorhersehbar
• Du behältst Kontrolle

💡 WARUM funktioniert das?

Plan erstellen = 'Reasoning'-Modus aktivieren

→ Zerlegt komplexe Aufgaben
→ Denkt über Probleme nach
→ Zeigt Denkweise transparent
→ GPT-5.1 nutzt adaptive Reasoning automatisch!

Der Schlüssel: Konkreter Zusammenhang

Vage vs. Konkret

❌ ZU VAGE:

"Erstelle eine Excel-Tabelle für Rissbreiten"

→ ChatGPT rät, was du willst

✅ MIT ZUSAMMENHANG:

"Aufgabe: Rissbreitenberechnung nach EC2 KONTEXT: - Eingabe: Bewehrung (Durchmesser, Betondeckung) - Norm: EC2, DIN EN 1992-1-1 - Ausgabe: Excel mit Formelnachweis - Prüfung: max. Rissbreite wk,max ERSTELLE ERST PLAN, DANN FORMELN"

→ ChatGPT versteht genau

🔬 Was passiert im Hintergrund?

• Konkreter Kontext = Bessere 'Embeddings'
• Reduziert Halluzinationen um 45-80% (GPT-5.1!)
• Aktiviert relevantes Trainingswissen

Prozess-Anleitungen

Die 4 Bausteine

ZUSAMMENHANG

→ Wo, wer, wofür? Welcher Arbeitsablauf?

SCHRITTFOLGE

→ Erst, dann, zuletzt. Logische Reihenfolge.

REGELN

→ Erlaubt, verboten. Qualitätskriterien.

PRÜFPUNKTE

→ Wann Mensch prüft. Was wird geprüft.

Ergebnis: Einmal gut aufbauen → Immer wieder nutzen → Für ganzes Team verfügbar

Iterativer Workflow

Der Projekt-Kreislauf

CHAT

Im Projekt arbeiten, Prompts entwickeln, Ergebnisse erhalten

DOKUMENT

Erfolgreiche Lösung als Word/PDF exportieren oder kopieren

UPLOAD

Als Knowledge File ins Projekt hochladen, Hint hinzufügen

REUSE

In nächstem Chat: Wissen ist verfügbar, Prozess wiederholbar

↻

Kontinuierlich wiederholen

Jede Iteration macht das Projekt intelligenter!

ChatGPT Projects: Best Practices

Top 5 für BEHRINGER

Iterativer Workflow-Kreislauf nutzen

Chat → Dokument exportieren → Als Knowledge File hochladen → In nächstem Chat verwenden

Hints regelmäßig updaten

Neue Regeln? → Hint hinzufügen. Neues Dokument? → Verweis im Hint. Häufiger Fehler? → Warnung im Hint.

Knowledge Files organisiert halten

Max. 40 Files pro Projekt. Beschreibende Namen nutzen. Veraltete Files löschen. 10GB Limit beachten.

Custom Instructions pflegen

Firmenkontext, Tools, Normen, Arbeitsweise festhalten. Bei neuen Standards updaten.

Team-Projekt-Hygiene: Monatlicher Review

Alle 3 Monate: Hints durchgehen, alte Files archivieren, Instructions reviewen, erfolgreiche Chats als Templates dokumentieren.

Schritt-für-Schritt-Denken

Chain-of-Thought (CoT)

= "Denkprozesse sichtbar machen"

• Bewährte Methode seit 2022
• Verbessert Reasoning um 30-50%
• GPT-5.1 nutzt es automatisch (adaptive reasoning!)

❌ OHNE CoT:

Frage: "Wie viel kostet ein 3-tägiger Trip nach Barcelona für 2 Personen?"

"Etwa 800-1200€"

→ Woher kommt diese Zahl?

✅ MIT CoT:

"Gehe Schritt für Schritt vor."

"1. Flüge: ~150€ × 2 = 300€
2. Hotel: ~100€/Nacht × 3 = 300€
3. Essen: ~50€/Tag × 3 × 2 = 300€
4. Aktivitäten: ~100€
Gesamt: ~1000€"

→ Nachvollziehbar!

Auch für BBiG-Aufgaben:

Statik: "Schritt 1: Last berechnen → Schritt 2: Sicherheitsfaktor → Schritt 3: Bemessung" — jeder Zwischenschritt ist prüfbar!

Magic Words: "Gehe Schritt für Schritt vor" oder "Erkläre jeden Schritt"

Aufgaben-Verkettung

Prompt Chaining mit Prüfpunkten

Komplexität trennen:

SCHRITT 1: Analyse
Input: PDF → Output: JSON (Daten)

↓ 📋 PRÜFPUNKT: JSON gegen PDF prüfen

SCHRITT 2: Verarbeitung
Input: JSON → Output: Excel (mit Formeln)

↓ 📋 PRÜFPUNKT: Excel-Formeln testen

SCHRITT 3: Bericht
Input: Excel → Output: Management-Zusammenfassung

↓ 📋 PRÜFPUNKT: Finale Prüfung

Regel: Nach jedem Schritt → Mensch prüft → Weiter

Meta-Prompting

ChatGPT hilft beim Prompt-Schreiben

Der 2-Schritt-Ansatz

Schritt 1: Anforderungen klären

"Welche Informationen brauchst du, um den perfekten Prompt für [Aufgabe] zu erstellen?"

Schritt 2: Prompt generieren

"Erstelle mir jetzt den optimalen Prompt basierend auf diesen Informationen."

Beispiel für BBiG:

"Ich möchte Bodenschichten aus PDFs extrahieren. Was brauchst du?"

ChatGPT fragt: Format? Ausgabe? Anwendungsfall?

Ergebnis:

ChatGPT erstellt einen maßgeschneiderten, detaillierten Prompt mit allen nötigen Parametern

💡 TIPP: "Erstelle mir einen Prompt für..." ist oft besser als den Prompt selbst zu schreiben!

Feature: Canvas Mode

Die neue Art zu Schreiben & Coden

Was ist es?

• Split View: Chat links, Dokument rechts
• Inline-Editing direkt im Dokument
• Live-Preview für Code
• Versions-Vergleich

Ideal für:

• Python-Code (direkt ausführbar!)
• Excel-Formeln entwickeln
• Lange Texte & Berichte
• E-Mails & Dokumentation

🆕 GPT-5.1 Canvas Features:

• Python: Browser-Ausführung via Pyodide (WebAssembly)
• Network Access: HTTP calls möglich (nicht wie Code Interpreter!)
• NPM Packages: Alle JavaScript-Bibliotheken verfügbar
• Auto-Debugging: "Fix bug" Button bei Fehlern

Key Benefit: Direkte Iteration ohne Copy/Paste-Chaos

Advanced Data Analysis

GPT-5.1 schreibt & führt Code aus

So funktioniert es

GPT-5.1 hat "Advanced Data Analysis" direkt integriert - kein separates Plugin mehr nötig. Das Modell schreibt Python-Code und führt ihn in einer sandboxed Umgebung aus.

Input

Excel, CSV, PDF, Bilder hochladen + Aufgabe beschreiben

Output

Bereinigte Daten, Charts, Tabellen, neue Dateien zum Download

Für BBiG ideal:

• Multi-Dokument-Vergleich (5+ PDFs gleichzeitig)
• Datenbereinigung (PLZ/Ort trennen, Duplikate)
• Visualisierung (Charts, Heatmaps)
• PDF→Excel Konvertierung mit Struktur

Der Unterschied zu "nur fragen"

Ohne Code: GPT schätzt/halluziniert bei Zahlen.

Mit Code: GPT berechnet exakt, prüft Ergebnisse, liefert verifizierbare Outputs.

Key Benefit: Kein Python-Wissen nötig - ChatGPT erledigt das Coding!

Die Gesamtstrategie

Wie alles zusammenspielt

Das Dach: Prozess-Anleitungen

→ Euer Wissen für ChatGPT festhalten

Struktur & Kontrolle

• Konkreten Zusammenhang geben
• Plan-Zuerst (Chain-of-Thought)
• Meta-Prompting nutzen

Denkprozesse sichtbar

• Chain-of-Thought
• Prompt Chaining
• Prüfpunkte einbauen

Das Fundament: ChatGPT-Projekt

• HINWEISE: Prozess-Anleitungen, Firmen-Info
• DATEIEN: Max. 40 Files, 10GB Storage
• CHATS: 128K-196K Token Context Window
→ Bleibt erhalten, auch wenn Context Window voll!

Framework-Auswahl

Einfacher Workflow

Die 6 wichtigsten Erkenntnisse (1/2)

GPT-5.1: ADAPTIVE INTELLIGENCE

Instant Mode: 128K Tokens, schnell
Thinking Mode: 196K Tokens, gründlich
Wählt automatisch die beste Methode!

KONKRETER ZUSAMMENHANG = BESSERE ERGEBNISSE

Was, wo, wofür, welcher Arbeitsablauf?
Plan-Zuerst: Kontrolle behalten
Kontext aktiviert relevantes Trainingswissen

DENKPROZESSE SICHTBAR MACHEN

Schritt-für-Schritt (CoT): Nachvollziehbarkeit
Prompt Chaining: Komplexität trennen
Prüfpunkte = Fehler früh erkennen

Die 6 wichtigsten Erkenntnisse (2/2)

PROJEKTE = DAUERHAFTER KONTEXT

Max. 40 Files, 10GB Storage
Hints & Instructions bleiben erhalten
Für ganzes Team (bis 100 Personen)

ITERATIVER WORKFLOW-KREISLAUF

Chat → Dokument → Upload → Reuse
Projekt wird kontinuierlich intelligenter
Best Practices: Hints updaten, Files organisieren

MODERNE TECHNIKEN KOMBINIEREN

Meta-Prompting für bessere Prompts
Canvas Mode für Code & Dokumente
Python Execution für Datenanalyse

Dokumentation & Ressourcen

Für späteres Nachlesen

Über diese Dokumentation

Diese Folien wurden für das spätere Nachlesen optimiert. Live-Demos und interaktive Workshop-Elemente wurden entfernt und durch zusätzliche Erklärungen ersetzt.

Empfohlene Nächste Schritte

1. Ein ChatGPT-Projekt für euer Team anlegen
2. Erste Hints für eure häufigsten Aufgaben erstellen
3. Einen bestehenden Prozess mit den Frameworks optimieren
4. Erfolgreiche Chats als Knowledge Files speichern

Kontakt

Bei Fragen zur Implementierung oder für weiterführende Workshops:

Madison Hofer
Design & Automation

madison@madisonhofer.com

Workshop durchgeführt am 19. November 2025 für BEHRINGER Beratende Ingenieure

Workshop 2:ChatGPT 5.1 Best Practices &Projekterstellung