Ich benchmarke und optimiere deine AI-Prompts mit messbaren Ergebnissen

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Ray Gill
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Ich werde deine AI-Prompts oder LLM-Workflows bewerten, benchmarken und optimieren, um Zuverlässigkeit, Konsistenz und Ausgabequalität zu verbessern.

Ich überprüfe deinen bestehenden Prompt, teste ihn anhand von Beispielinputs, identifiziere Schwachstellen oder Fehlermuster und liefere optimierte Prompt-Verbesserungen basierend auf strukturierter Bewertung und Benchmarking.

Je nach gewähltem Paket können folgende Leistungen enthalten sein:

  • Prompt-Analyse und -Optimierung
  • Benchmark-Tests mit Datensätzen
  • Bewertung von Tonfall und Instruktionsbefolgung
  • Konsistenz- und Zuverlässigkeitsanalyse
  • JSON-/Schema-Validierungschecks
  • Vergleich vor und nach der Optimierung
  • Empfehlungen zur Optimierung
  • Zusammenfassende oder detaillierte Fachberichte

Mein Verfahren nutzt einen proprietären Bewertungsrahmen, der Verbesserungen anhand von evidenzbasierten Ergebnissen misst, anstatt durch Trial-and-Error-Änderungen am Prompt.

Dieser Service eignet sich für:

  • ChatGPT-Prompts
  • Claude- und Gemini-Workflows
  • AI-Assistenten
  • Kundenservice-Bots
  • AI-Automatisierungs-Workflows
  • Strukturierte JSON-Ausgabe-Prompts
  • Produktions-LLM-Systeme

Das Ziel ist, deine AI-Systeme in der Praxis zuverlässiger bei realen Inputs und Edge Cases zu machen.


Hinweis: Testfälle sind bei Basic auf 5, bei Standard auf 20 und bei Premium auf 50 begrenzt.

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Ray Gill

Data Driven AI Evaluation and Optimization

  • AusGroßbritannien
  • Mitglied seitMai 2026
  • Sprachen

    Englisch
I help businesses improve the reliability, quality, and consistency of AI systems through data-driven evaluation and optimization. My work includes AI prompt engineering, benchmarking, workflow refinement, structured testing, and LLM optimization. Using a proprietary evaluation methodology, I identify weaknesses, measure performance, and deliver measurable improvements backed by reporting and benchmarking. Systems can also be re-evaluated over time to address model drift, new models, evolving requirements, and updated datasets.

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