Nicht einfach „schreib mir einen Text“. Astra wird spannend, wenn Recherche, Browser, Dateien, Code und mehrere Arbeitsschritte zusammenkommen. Hier bekommst du 50 direkt nutzbare Prompts – mit Suche, Filtern und Kopierfunktion.
OpenAI hat GPT‑6 Astra am 3. September 2026 vorgestellt. Der Schwerpunkt liegt besonders auf Computer- und Browsernutzung, Softwareentwicklung, Recherche, Wissenschaft sowie professionellen, mehrstufigen Aufgaben.
Mehrstufig suchen, Quellen vergleichen, Informationen zusammenführen und aus den Ergebnissen direkt weiterarbeiten.
Astra ist gezielt für Aufgaben trainiert, bei denen ein Modell Softwareoberflächen und Browserabläufe verstehen muss.
Code schreiben ist nur ein Teil. Interessanter werden Tests, Debugging, bestehende Systeme und längere Entwicklungsaufgaben.
Professionelle Dokumente, Tabellen und Präsentationen sollen vorhandenen Vorlagen und Anweisungen genauer folgen.
Statt jeden Klick vorzugeben, kannst du häufiger ein Ziel, Grenzen und Prüfkriterien definieren – Astra plant Zwischenschritte selbst.
Mehr Autonomie heißt nicht blindes Vertrauen. Veröffentlichungen, Käufe, Codeänderungen und sensible Aktionen sollten kontrolliert werden.
Bei stärkeren Agenten-Modellen lohnt es sich, weniger Mikromanagement und dafür bessere Ziele zu formulieren.
„Optimiere meine Website.“
„Prüfe die Seite auf technische Indexierbarkeit, SEO, GEO, strukturierte Daten und Suchintention. Ändere nichts. Ordne Probleme nach Auswirkung und liefere für jeden Fehler eine konkrete Korrektur.“
Die Einführung läuft gestaffelt. Deshalb kann Astra bei zwei Nutzern mit demselben Tarif zu unterschiedlichen Zeitpunkten auftauchen.
| Bereich | Stand 12.09.2026 | Praxis |
|---|---|---|
| ChatGPT Plus | Astra ist laut OpenAI in ChatGPT Work und Codex enthalten, sobald der Rollout das Konto erreicht. | Für viele Profi-Aufgaben schon relevant. |
| Pro | GPT‑6 Pro auf Basis von Astra wird für Pro-Tarife bereitgestellt. | Mehr Zugriff für anspruchsvolle Nutzung. |
| Business / Enterprise | GPT‑6 Pro wird bereitgestellt; bei Enterprise hängt Zugriff zusätzlich von Workspace-Berechtigungen ab. | Admin-Einstellungen prüfen. |
| Codex | Astra wird in Codex ausgerollt; OpenAI nennt Codex CLI 0.153.0 oder neuer. | Desktop-App und CLI aktuell halten. |
| API | OpenAI nennt das Modell gpt-6-astra für die API. | Für eigene Workflows und Software. |
Die Platzhalter in eckigen Klammern ersetzt du durch deine Daten. Die Prompts sind absichtlich so gebaut, dass das Modell nicht nur Text produziert, sondern prüft, strukturiert und Entscheidungen vorbereitet.
Recherchiere die wichtigsten Entwicklungen zu [THEMA] aus den letzten 30 Tagen. Nutze bevorzugt Primärquellen und offizielle Dokumentationen. Trenne bestätigte Fakten, begründete Einschätzungen und offene Fragen. Gib mir am Ende eine kompakte Tabelle mit Quelle, Datum, Kernaussage und Relevanz.
Untersuche die Aussage „[BEHAUPTUNG]“. Suche mindestens drei voneinander unabhängige, seriöse Quellen. Zeige mir, wo sich die Quellen decken, wo sie widersprechen und welche Aussage aktuell am besten belegt ist. Nenne konkrete Daten statt vager Formulierungen.
Analysiere die fünf sichtbarsten Wettbewerber für [ANGEBOT] im Raum [REGION]. Vergleiche Positionierung, Leistungen, Preise soweit öffentlich, SEO-Themen, Vertrauenselemente und Schwachstellen. Leite daraus fünf konkrete Chancen für meine Website ab.
Erstelle ein Themenradar für [BRANCHE] für die nächsten acht Wochen. Priorisiere Themen nach Aktualität, Suchinteresse, praktischer Relevanz und Chance auf organische Sichtbarkeit. Für jedes Thema brauche ich Titel, Suchintention, Hauptkeyword, drei Unterfragen und einen ungewöhnlichen Praxiswinkel.
Erstelle ein belastbares Research-Briefing zu [THEMA]. Beginne mit den fünf wichtigsten Fragen, recherchiere anschließend die Antworten und dokumentiere Unsicherheiten. Beende das Ergebnis mit einer Management-Zusammenfassung von maximal 200 Wörtern.
Prüfe den folgenden Artikel auf veraltete, unklare oder unbelegte Aussagen. Markiere jede problematische Stelle, recherchiere die aktuelle Faktenlage und liefere direkt eine sachlich bessere Ersatzformulierung. Text: [TEXT]
Vergleiche [PRODUKT A] und [PRODUKT B] anhand meiner Kriterien: [KRITERIEN]. Nutze aktuelle technische Daten, reale Einschränkungen, Folgekosten und typische Kritikpunkte. Gib keine pauschale Empfehlung, sondern entscheide je nach Nutzungsprofil.
Prüfe den aktuellen Stand zu [REGEL/GESETZ/STANDARD] in [LAND/REGION]. Verwende möglichst offizielle Quellen. Nenne Inkrafttreten, Übergangsfristen, betroffene Gruppen und was sich praktisch gegenüber dem früheren Stand geändert hat.
Recherchiere, welche konkreten Fragen Nutzer zu [THEMA] aktuell stellen. Gruppiere sie nach Einsteiger, Kaufabsicht, Problembehebung und Expertenfragen. Formuliere daraus 20 FAQs, die nicht nach generischem KI-Text klingen.
Ich muss zwischen [OPTION A], [OPTION B] und [OPTION C] entscheiden. Recherchiere die aktuellen Fakten, definiere sinnvolle Entscheidungskriterien, gewichte sie transparent und gib mir eine Empfehlung inklusive Gegenargumenten.
Erstelle aus den bereitgestellten Dateien ein professionelles Dokument. Übernimm meinen bestehenden Ton und die vorhandene Struktur, entferne Wiederholungen, ergänze fehlende Übergänge und markiere Fakten, die noch geprüft werden müssen. Keine erfundenen Angaben.
Erstelle aus meinen Unterlagen eine Präsentation mit maximal 10 Folien. Jede Folie braucht eine klare Kernaussage, kurze Texte und einen konkreten visuellen Vorschlag. Nutze nur Informationen aus den bereitgestellten Quellen und kennzeichne fehlende Daten.
Analysiere diese Tabelle auf Trends, Ausreißer, fehlende Werte und mögliche Datenfehler. Erstelle danach die drei aussagekräftigsten Kennzahlen und erkläre in einfachen Worten, was sie für die Entscheidung [ZIEL] bedeuten.
Bereite mich auf das Gespräch mit [PERSON/FIRMA] zum Thema [THEMA] vor. Fasse die vorhandenen Informationen zusammen, identifiziere offene Punkte, mögliche Einwände und fünf Fragen, mit denen ich schnell zu einer Entscheidung komme.
Vergleiche die hochgeladenen Angebote Position für Position. Vereinheitliche unterschiedliche Bezeichnungen, erkenne fehlende Leistungen und versteckte Folgekosten. Erstelle anschließend eine Vergleichstabelle und eine begründete Empfehlung.
Aus diesen Notizen soll eine klare interne Arbeitsanweisung entstehen. Teile den Ablauf in Voraussetzungen, Schritte, Kontrollpunkte, typische Fehler und Abschlusskontrolle. Formuliere so, dass eine neue Person den Prozess ohne zusätzliche Erklärung durchführen kann.
Fasse alle bereitgestellten Informationen zum Projekt [PROJEKT] zusammen. Trenne bereits erledigte Punkte, offene Aufgaben, Entscheidungen des Kunden, technische Risiken und nächste sinnvolle Schritte. Nichts hinzufügen, was nicht belegt ist.
Prüfe die bereitgestellten Dateien auf Widersprüche, veraltete Versionen, fehlende Seiten und unterschiedliche Zahlenangaben. Gib mir zuerst nur die Konflikte mit genauer Fundstelle und anschließend einen Vorschlag, welche Version als Grundlage dienen sollte.
Erstelle aus den vorliegenden Daten einen Monatsreport für [BEREICH]. Zeige Ziel, Ist-Wert, Abweichung, mögliche Ursache und empfohlene Maßnahme. Halte die Zusammenfassung kurz, aber die Datenbasis nachvollziehbar.
Übernimm diese Aufgabe end-to-end: [AUFGABE]. Plane selbstständig die nötigen Zwischenschritte, arbeite sie nacheinander ab, prüfe dein Ergebnis auf Fehler und gib mir am Ende das fertige Ergebnis plus eine kurze Liste der getroffenen Annahmen.
Prüfe [URL] auf klassische SEO- und GEO-/AI-Sichtbarkeit. Untersuche technische Indexierbarkeit, Informationsarchitektur, Entitäten, strukturierte Daten, lokale Signale, zitierfähige Antworten, FAQ-Potenzial und vertrauensbildende Quellen. Ordne jeden Punkt in ✅ vorhanden, ⚠️ verbessern oder ❌ fehlt ein.
Analysiere diese Landingpage aus Sicht von Suchmaschine, KI-Suche und Nutzer. Erhalte die vorhandene Markenstimme, aber verbessere Überschriften, Informationshierarchie, semantische Begriffe, lokale Relevanz und konkrete Antworten auf Nutzerfragen. URL: [URL]
Vergleiche meine Seite [URL] mit den aktuell stärksten Seiten zu [KEYWORD]. Finde Themen, Fragen, Entitäten und Belege, die bei mir fehlen. Priorisiere nur Ergänzungen, die tatsächlich die Suchintention besser beantworten.
Erstelle für [SEITENTYP] ein sinnvolles Schema.org-Konzept. Verwende nur Markup, das durch sichtbaren Seiteninhalt belegt ist. Zeige mir benötigte Typen, Properties, Beziehungen zwischen Entitäten und anschließend valides JSON-LD.
Entwickle eine lokale Leistungsseite für [LEISTUNG] in Münster. Vermeide künstliches Keyword-Stuffing. Integriere echte lokale Bezüge, konkrete Leistungsdetails, typische Kundenfragen, Einzugsgebiet und klare Vertrauenssignale. Ziel ist Google-Suche plus KI-Antwortsysteme.
Erstelle fünf unterschiedliche SEO-Titel und Meta-Descriptions für [SEITE]. Hauptkeyword: [KEYWORD]. Die Varianten sollen konkret, glaubwürdig und klickstark sein, aber keine Versprechen erfinden. Halte die üblichen Darstellungsgrenzen im Blick.
Analysiere die Seitenstruktur von [DOMAIN] und entwickle eine interne Verlinkungsstrategie. Zeige wichtige Hub-Seiten, verwaiste Inhalte, sinnvolle Kontextlinks und passende Anchor-Texte. Priorisiere Seiten, die für [THEMA] Autorität aufbauen sollen.
Prüfe den HTML-Code dieser Seite auf SEO-, Accessibility- und Performance-Probleme. Achte auf Headings, Meta-Angaben, semantisches HTML, Canonical, Robots, strukturierte Daten, Bildattribute, Core-Web-Vitals-Risiken und unnötiges JavaScript. Gib konkrete Code-Korrekturen.
Formuliere diesen Abschnitt so um, dass eine Suchmaschine oder KI die Kernaussage eindeutig erfassen und zitieren kann. Beginne mit einer direkten Antwort, nenne konkrete Fakten und Bedingungen und vermeide Werbesprache. Ausgangstext: [TEXT]
Erstelle einen 12-Wochen-Redaktionsplan für [DOMAIN] zum Themencluster [THEMA]. Jeder Beitrag braucht Hauptkeyword, Suchintention, einzigartigen Winkel, interne Linkziele, FAQ-Fragen und eine Idee für einen praktischen Rechner, Checkliste oder Spickzettel.
Analysiere diesen WordPress-Fehler systematisch. Trenne Symptome, wahrscheinliche Ursachen und Tests. Berücksichtige Theme, Plugins, PHP-Version, Cache, Datenbank und Browserkonsole. Ändere zunächst nichts irreversibel. Fehler/Logs: [EINFÜGEN]
Prüfe diesen WordPress-Plugin-Code auf funktionale Fehler, Sicherheitsprobleme, Performance und WordPress-Coding-Standards. Ändere die Architektur nur, wenn nötig. Zeige mir zuerst die kritischen Probleme und danach eine korrigierte Version mit Begründung.
Ändere nur den ausdrücklich genannten Bereich in diesem Code: [ÄNDERUNG]. Alles andere – Funktionen, Hooks, Klassen, IDs, Styling und Datenstruktur – muss unverändert bleiben. Zeige anschließend exakt, welche Zeilen bzw. Blöcke verändert wurden.
Erstelle aus dieser Fehlerbeschreibung einen reproduzierbaren Testfall. Definiere Ausgangszustand, Schritte, erwartetes Verhalten, tatsächliches Verhalten und relevante Logs. Wenn Informationen fehlen, nenne die wahrscheinlichsten Prüfungen in sinnvoller Reihenfolge.
Refaktoriere diesen Code für bessere Lesbarkeit und Wartbarkeit, ohne das Verhalten zu verändern. Entferne keine öffentlich verwendeten Funktionen, Hooks, Shortcodes oder Datenfelder. Führe danach eine Regression-Checkliste auf.
Entwirf eine REST-API für [FUNKTION]. Definiere Endpoints, Methoden, Authentifizierung, Berechtigungen, Request-/Response-Schemas, Fehlercodes, Rate-Limits und Validierung. Berücksichtige WordPress-Nonce bzw. Application Passwords, falls passend.
Plane einen modularen JSON-Export für ein WordPress-Projekt. Der Nutzer soll auswählen können, welche Bereiche exportiert werden: Core-Infos, Plugins, Theme, CPTs, Taxonomien, Meta, Crocoblock, Elementor, WooCommerce, Cron, Rollen, REST und Debug-Daten. Datenschutzrelevante Werte müssen filterbar sein.
Untersuche diesen Code bzw. diese Seite auf Performance-Bremsen. Suche nach unnötigen Datenbankabfragen, großen DOM-Strukturen, blockierendem JavaScript, doppelten Requests und Cache-Problemen. Priorisiere Änderungen nach messbarer Wirkung und Risiko.
Ich muss [PLUGIN/SYSTEM] aktualisieren. Erstelle einen sicheren Update-Plan mit Backup, Staging, Kompatibilitätsprüfung, Testfällen, Rollback und Abschlusskontrolle. Berücksichtige diese Abhängigkeiten: [ABHÄNGIGKEITEN].
Prüfe die folgende Implementierung nicht nur syntaktisch, sondern als kompletten Ablauf. Simuliere normale Nutzung, leere Eingaben, falsche Berechtigungen, Timeouts und Grenzfälle. Liste zuerst gefundene Fehler und liefere danach konkrete Fixes.
Ich erledige regelmäßig diese Aufgabe: [AUFGABE]. Analysiere, welche Schritte automatisierbar sind, welche menschliche Kontrolle brauchen und welche Datenquellen benötigt werden. Entwickle daraus einen robusten Ablauf mit Trigger, Aktionen, Fehlerbehandlung und Protokollierung.
Entwirf einen mehrstufigen Agenten-Workflow für [ZIEL]. Teile die Arbeit in Recherche, Verarbeitung, Prüfung und Ausgabe. Jeder Schritt braucht klare Eingaben, ein definiertes Ergebnis und eine Abbruchbedingung, wenn Informationen unsicher sind.
Entwickle einen Prüfplan für [DOMAIN], der regelmäßig Indexierung, Erreichbarkeit, kaputte Links, wichtige Formulare, strukturierte Daten und sichtbare Layoutfehler kontrolliert. Benachrichtige nur bei echten Abweichungen und beschreibe genau, was sich geändert hat.
Entwirf einen Workflow, der aus [DATENQUELLE] automatisch einen Entwurf für [KANAL] erstellt. Der Prozess soll neue Datensätze erkennen, Dubletten vermeiden, meine Tonalität verwenden, Fakten nicht erfinden und vor Veröffentlichung eine Freigabe verlangen.
Entwickle Regeln für eine E-Mail-Triage. Kategorien: dringend, Kunde, Rechnung, Termin, Newsletter, technisch und unwichtig. Definiere eindeutige Kriterien, welche Nachrichten nur markiert, zusammengefasst, als Aufgabe vorbereitet oder niemals automatisch beantwortet werden dürfen.
Plane einen Lead-Workflow für [ANGEBOT]: Eingang → Validierung → Kategorisierung → passende Rückfrage → CRM/Tabellen-Eintrag → Wiedervorlage. Verhindere doppelte Leads und dokumentiere, welche Entscheidungen automatisch und welche manuell erfolgen.
Erstelle einen Workflow, der aus einem neuen Blogartikel Varianten für LinkedIn, Instagram und Facebook vorbereitet. Jeder Kanal braucht einen eigenen Einstieg und passende Länge. Der Originalartikel bleibt die Faktenquelle. Veröffentlichung erst nach meiner Freigabe.
Ergänze zu diesem Workflow eine unabhängige Qualitätskontrolle. Prüfe Vollständigkeit, Fakten, Format, Dubletten und unerwartete Änderungen. Bei Fehlern darf der Workflow nicht weitermachen, sondern soll einen verständlichen Prüfbericht erzeugen.
Plane diese Browser-Aufgabe: [AUFGABE]. Trenne lesende Schritte von schreibenden Aktionen. Vor Käufen, Veröffentlichungen, Löschungen, Vertragsänderungen oder dem Versenden externer Nachrichten muss eine explizite Kontrolle stattfinden. Dokumentiere jeden vorgenommenen Schritt.
Vergleiche für [PROZESS] drei Varianten: komplett manuell, teilautomatisiert und weitgehend automatisiert. Bewerte Zeitersparnis, Fehlerpotenzial, Wartung, Datenschutz und Kosten. Empfiehl die einfachste Variante, die zuverlässig genug ist.
Ein riesiger Prompt ist nicht automatisch besser. Für anspruchsvolle Aufgaben reichen oft vier sauber definierte Blöcke.
Definiere, was am Ende fertig vorliegen soll – nicht nur, was das Modell „tun“ soll.
Nenne Dateien, URLs, Daten und vorhandene Regeln, die als Grundlage dienen.
Schreibe explizit dazu, was unverändert bleiben muss und was Astra nicht erfinden darf.
Lass das Ergebnis auf Fakten, Vollständigkeit, Fehler und Zielerreichung kontrollieren.
GPT-6 Astra ist ein von OpenAI am 3. September 2026 vorgestelltes Modell. OpenAI positioniert Astra besonders für Computer- und Browsernutzung, Softwareentwicklung, Recherche, Wissenschaft und professionelle, mehrstufige Arbeitsabläufe.
Die Einführung erfolgt schrittweise. Laut OpenAI ist GPT-6 Pro auf Basis von Astra für Pro-, Business- und Enterprise-Tarife vorgesehen; Plus erhält Astra in ChatGPT Work und Codex. Da der Rollout gestaffelt ist, ist die Modellauswahl in deinem eigenen ChatGPT-Konto die verlässlichste Auskunft.
Astra zielt stärker auf anspruchsvolle, mehrstufige Aufgaben, Computer-/Browsernutzung und professionelle Arbeitsabläufe. GPT-5.6 bleibt für viele alltägliche Aufgaben sinnvoll, besonders wenn Geschwindigkeit oder geringerer Ressourcenverbrauch wichtiger sind.
Nein. Gute Prompts bleiben klar: Ziel, Kontext, Grenzen, gewünschtes Ergebnis und Prüfkriterien. Astra kann jedoch längere Abläufe besser selbst strukturieren. Deshalb lohnt es sich häufiger, nicht jeden Einzelschritt vorzuschreiben, sondern Ziel und Kontrollregeln sauber zu definieren.
OpenAI beschreibt Astra als besonders stark bei Computer- und Browsernutzung. Was in deinem Konto tatsächlich möglich ist, hängt aber von der Oberfläche, den aktivierten Werkzeugen, Berechtigungen und Sicherheitsgrenzen ab.
Ja, besonders für Recherche, Content-Gap-Analysen, technische Audits, strukturierte Daten und die Überarbeitung klar zitierbarer Inhalte. Die Ergebnisse sollten trotzdem gegen reale Suchdaten und aktuelle Quellen geprüft werden.
Ja. Besonders sinnvoll sind Debugging, Code-Reviews, Testplanung, Plugin-Konzepte, REST-APIs und kontrollierte Refactorings. Bei produktiven Systemen sollten Backups, Staging und menschliche Freigaben weiterhin Pflicht bleiben.
Nein. Ein leistungsfähigeres Modell reduziert nicht die Notwendigkeit, wichtige Fakten, externe Aktionen, Codeänderungen und geschäftskritische Entscheidungen zu prüfen. Gute Workflows bauen die Kontrolle direkt in den Auftrag ein.
Bei einem so neuen Modell ändern sich Verfügbarkeit und Produktdetails schnell. Für diesen Artikel wurden deshalb vor allem aktuelle OpenAI-Quellen verwendet.
