Janitor-AI-Prompts: Regeln, die auch lange Chats überstehen

Wenn ein Janitor-AI-Prompt plötzlich „nicht mehr funktioniert“, wurde er oft gar nicht überschrieben. Er ist schlicht nach hinten gerutscht. Die veröffentlichten Beschreibungen der Sendereihenfolge setzen den Chatverlauf jeweils hinter den Prompt-Block. Mit jeder neuen Nachricht entfernen sich deine Regeln dadurch weiter vom Ende der Modelleingabe. Kurze, symptombezogene Blöcke halten diesem Effekt stand – 800-Wörter-Masterprompts nicht.

Erst das Problem dem richtigen Feld zuordnen

Alle unten genannten Quellen beschreiben im Kern dieselben Felder, die als getrennte Blöcke beim Modell ankommen: Charakterdefinition, Persona, Chat Memory und Prompt-Feld. Wer den falschen Bereich erwischt, erlebt häufig, dass ein kopierter Prompt scheinbar nichts bewirkt. Suche zuerst die Zeile, die zu deinem Problem passt, und ändere dann nur eine Sache.

Zwei Gewohnheiten bringen mehr als jedes Template: Pro Test nur eine Variable ändern und die alte Version behalten, damit du jederzeit zurückwechseln kannst.

Wo der Prompt landet – und was Nachricht 80 noch erreicht

Janitor AI setzt für jede Runde aus mehreren Blöcken eine Anfrage zusammen. Das Feld, das du bearbeitest, ist dabei nicht zwangsläufig das Letzte, was das Modell liest. Die öffentlich verfügbaren Beschreibungen unterscheiden sich bei den Details – entscheidend ist der gemeinsame Nenner.

In allen drei Fällen wird die Unterhaltung an den zusammengesetzten Block angehängt. Genau das erklärt ein Problem, das in Community-Threads immer wieder auftaucht: Die Regel wird weiterhin gesendet, konkurriert aber mit mehreren tausend Tokens neueren Textes. Es erklärt auch, warum eine direkt eingefügte OOC-Zeile eine Antwort noch lange lenken kann, nachdem der dauerhafte Prompt kaum noch Wirkung zeigt. Die OOC-Zeile steht am Ende.

Das jai-info-Dokument nennt außerdem ein Detail, das für Proxy-Nutzer wichtig ist: Leere Felder werden entfernt, statt als leere Abschnitte gesendet zu werden. Der Custom Prompt gehört zudem zu den wenigen Blöcken, die Janitor nicht mit Tags wie <Scenario> oder <UserPersona> umschließt. Dein Text steht also unbeschriftet im Request. Wenn das Modell ihn als Regelsatz lesen soll, gib ihm eine eigene Überschriftszeile.

Die praktische Konsequenz: Was auch in Runde 80 gelten muss, gehört nicht ausschließlich ins Prompt-Feld. Nutze Chat Memory für eine kurze, von dir gepflegte Zusammenfassung, wenn sich Fakten ändern, und das Prompt-Feld für allgemeines Antwortverhalten. Prüfe das Ergebnis in Runde 80, statt dich auf die Aufteilung zu verlassen.

Fünf Prompt-Blöcke für fünf typische Probleme

Die ersten vier gehören ins Advanced-Prompt- oder Custom-Prompt-Feld, der fünfte ins Chat Memory. Füge jeweils nur einen ein, teste sechs Runden und behalte ihn nur, wenn du den Unterschied konkret benennen kannst. Wer alle fünf gleichzeitig stapelt, erhält am Ende einen Prompt, der sich nicht mehr sinnvoll debuggen lässt.

Verhindern, dass der Bot deine Figur übernimmt

Das ist eine der häufigsten Beschwerden in r/JanitorAI_Official – und zugleich der Fall, bei dem die Formulierung am meisten ausmacht. Schreibe ausdrücklich, was der Bot tun soll, statt nur zu verbieten, was er lassen soll.

Write only {{char}}, the world, and side characters.
{{user}}'s dialogue, actions, thoughts and decisions belong to {{user}} alone.
When {{char}} would need {{user}}'s response, end the reply on the action or question that invites it.
Treat {{user}}'s latest message as the current truth of the scene.

Ein viel zitierter Community-Thread zur Fehlersuche kombiniert diesen Block mit einer ausdrücklichen Makrodefinition in der Persona: {{user}} = Name eintragen und festhalten, dass {{user}} nicht {{char}} ist. Die Erwartungen sollten trotzdem realistisch bleiben. In einem längeren Thread über Bots, die die Figur des Nutzers übernehmen, bewertete ein Kommentator die Standardlösung mit

„Es funktioniert zu 80 %“ – u/NextCompetition6019, r/JanitorAI_Official

Antworten begrenzen, ohne die Beschreibung abzuwürgen

Default to 2–3 paragraphs. Expand only when {{user}} asks for detail.
Lead with what {{char}} does and says in the current moment.
Open each reply with new material rather than restating {{user}}'s message.

Die Regel gegen Wiederholungen ist wichtiger als die reine Absatzanzahl: Wenn der Bot deine Eingabe nacherzählt, ist bereits die Hälfte der Antwort verbraucht, bevor neue Handlung entsteht.

Perspektive und Zeitform festlegen

Narrate {{char}} in close third person, present tense.
Keep dialogue in quotation marks and actions in plain prose.
Match the register of {{user}}'s writing rather than escalating it.

Die Zeile zum Sprachregister wird oft übersprungen. Dabei bremst sie den Drift in überladene Prosa und liefert dem Modell auf Routen, die deinen Schreibstil spiegeln, ein konkretes Vorbild.

Die Szene in Bewegung halten

Advance one meaningful beat per reply.
Let {{char}} act on their own motives instead of waiting for instructions.
Leave at least one thread unresolved at the end of each reply.

Verwende diesen Block nur bei passiven Bots. Zusammen mit der Längenbegrenzung können die Regeln zu hektischen Szenen führen. Teste daher beide gemeinsam, bevor du sie dauerhaft behältst.

Ein Zusammenfassungsblock für Chat Memory

Dieser Block gehört überhaupt nicht ins Prompt-Feld.

Place: [where the scene is happening]
Goal: [what {{char}} wants right now]
Fact: [one confirmed thing about the relationship]
Open thread: [what is unresolved]
Correction: [the most recent thing {{user}} fixed]

Janitor AIs eigener Hilfeartikel Advanced Prompting 101 wird in Community-Leitfäden häufig mit der Empfehlung zitiert, bei langen Chats eine kurze Zusammenfassung zu verwenden, statt weitere Anweisungen anzuhängen, sobald das Modell Dinge vergisst. Fünf Zeilen neu zu schreiben kostet weniger Kontext als noch ein zusätzlicher Absatz voller Regeln.

Formuliere Regeln, mit denen das Modell arbeiten kann

Der genannte Hilfeartikel rät außerdem davon ab, Regeln aus „nein“, „nicht“, „niemals“ und „stopp“ aufzubauen. Die Begründung: Wer ein Verhalten nennt, hält es zugleich in der Eingabe präsent – „kein Blut“ enthält weiterhin das Wort Blut. Eine weitere häufig zitierte Aussage lautet Wiederholung = Rauschen. Eine Regel fünfmal unterschiedlich zu formulieren erhöht die Tokenzahl, nicht die Befolgung.

Die bessere Lösung ist eine konkrete Handlungsanweisung. Formuliere jede negative Regel so um, dass sie die gewünschte Ersatzhandlung nennt.

„Vermeide“ und „unterlasse“ sind keine Schlupflöcher, weil auch sie das unerwünschte Verhalten in den Prompt aufnehmen. Wenn deine Charakterkarte oder ein Beispieldialog das verbotene Verhalten vormacht, setzt sich in der Regel die Karte durch. Korrigiere zuerst die Quelle, bevor du eine weitere Regel hinzufügst.

Die Prompt-Größe an das verwendete Modell anpassen

Ein Prompt, der für einen Proxy mit 32k Tokens Kontext geschrieben wurde und anschließend in einer kostenlosen JLLM-Sitzung landet, ist eine stille Ursache vieler Meldungen nach dem Muster „Dieses Preset ist kaputt“. Advanced Prompting 101 wird für die hier relevante Zahl zitiert: JLLM bietet ungefähr 8.000–9.000 Tokens nutzbaren Kontext – geteilt zwischen Persona, Charakterdefinition, Memory, Szenario, deinem Prompt und der gesamten Unterhaltung.

Als grobe Rechenhilfe gilt: ungefähr 1.000 Tokens entsprechen 750 Wörtern. Dieselben Analysen zur Fehlersuche, die den Prompt an die fünfte Stelle von sechs setzen, nennen für alle dauerhaften Inhalte zusammen eine Obergrenze von 2.000 Tokens – also Persona, Karte, Memory und Prompt. Der Community-Leitfaden für Chatbots setzt die Messlatte noch niedriger und warnt, dass ein Advanced Prompt ab einigen hundert Tokens bereits die Charakterdefinition verdrängen kann, die er eigentlich verfeinern sollte.

JLLM und ein externes Modell können denselben Bot in unterschiedliche Richtungen ziehen. Behandle einen Routenwechsel daher zuerst als Proxy-Konfigurationsentscheidung und teste den Prompt erneut, statt von einer unveränderten Übertragbarkeit auszugehen.

Befehle in eckigen Klammern wie <JAILBREAK=ON> oder <AUTOPLOT=ON> kursieren ebenfalls, als wären sie Einstellungen von Janitor AI. Die Listen, in denen sie veröffentlicht werden, beschreiben sie als Befehle für bestimmte Proxys – zusammen mit Proxy-Funktionen wie Lorebook-Codes und dem Modellwechsel pro Anfrage. Janitor AIs eigene Dokumentation definiert sie nicht. Auf einer Route ohne entsprechenden Parser wird nichts davon interpretiert; die Befehle belegen dort lediglich Prompt-Platz als normaler Text.

Lohnt es sich überhaupt, einen Custom Prompt zu behalten?

Die Meinungen gehen hier tatsächlich auseinander – und die Trennlinie verläuft nicht zwischen Einsteigern und Profis. Ein Head Moderator von Janitor AI schrieb 2023, Custom Prompts könnten „das Verhalten deiner Bots stark beeinflussen“ und das Weglassen eines Prompts „könnte“ die Leistung verbessern. Anschließend verwies er auf Ausprobieren und schrittweises Herantasten. Threads mit Forderungen wie „Löscht euren AP“ tauchen regelmäßig wieder auf. Die Antworten fallen unterschiedlich aus: Manche berichten von saubereren JLLM-Ausgaben nach dem Leeren des Felds, andere von einem deutlichen Qualitätssprung nach dem Einsetzen eines längeren Blocks.

Beide Ergebnisse passen zur Sendereihenfolge. Ein Prompt gibt einer vagen Karte Struktur. Gleichzeitig kann er eine gute Karte doppeln und mit Beispielen, Memory und dem aktuellen Chatverlauf um Kontext konkurrieren.

Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht „Ist mein Prompt gut?“, sondern „Braucht dieser Bot überhaupt einen?“. Spiele dieselben sechs Einstiegsrunden zweimal durch: einmal mit leerem Feld und einmal mit einem einzelnen Block. Bewerte beide Durchläufe anhand von vier Punkten:

1. Hat der Bot Dialog oder Handlungen für deine Figur geschrieben?
2. Blieb die Stimme über alle sechs Antworten hinweg stabil?
3. Kam die Szene voran oder stockte sie und wiederholte sich?
4. Hat der Bot eine Korrektur mitten in der Szene akzeptiert?

Gib einem Block zwei Testrunden, bevor du ein Urteil fällst. Wenn auch die zweite Runde keinen Unterschied zeigt, liegt das Problem nicht an der Formulierung. Dann sind die Karte, die erste Nachricht oder die Modellroute verantwortlich – und ein weiterer Absatz voller Regeln nimmt der Geschichte nur Kontext weg.

FAQ zu Janitor-AI-Prompts

Wo füge ich einen Janitor-AI-Prompt ein?

Öffne die API- oder Generierungseinstellungen des Chats. Im JLLM-Pfad suchst du nach dem Feld Advanced Prompt, bei einer Proxy-Verbindung nach dem Feld Custom Prompt.

Was ist der Unterschied zwischen Advanced Prompt und Custom Prompt?

In der Community bezeichnet Advanced Prompt in der Regel das JanitorLLM-Feld, während Custom Prompt das entsprechende Feld für externe APIs und Proxys meint. Beide steuern das globale Antwortverhalten, landen in der zusammengesetzten Anfrage aber an unterschiedlichen Positionen. Teste einen Block deshalb nach jedem Routenwechsel erneut.

Warum hat mein Janitor-AI-Prompt nach einiger Zeit aufgehört zu funktionieren?

Der Chatverlauf wird nach dem Prompt-Block angehängt. Mit jeder Nachricht wandern deine Regeln dadurch weiter vom Ende der Eingabe weg. Kürze den Prompt, verschiebe die unverzichtbare Regel ins Chat Memory und nutze eine Inline-OOC-Zeile für Korrekturen, die nur eine Antwort betreffen.

Funktionieren {{char}} und {{user}} in einem Custom Prompt?

Ja. Sie sind die Standardmakros für die Figur und deine Persona, und auch die beobachtete Vorlage im Proxy-Pfad ersetzt dieselben Platzhalter. Bot-Ersteller schreiben in der Persona trotzdem oft ausdrücklich {{user}} = Name, um eine Variable aus dem Test zu entfernen.

Wie lang sollte ein Janitor-AI-Prompt sein?

Unter JLLM drei bis fünf Regeln, bei einem Proxy-Kontext von 16k–32k etwas mehr, insgesamt weniger als 2.000 Tokens für alle dauerhaften Inhalte. Fünf Regeln, die vollständig ankommen, sind besser als fünfundzwanzig, die abgeschnitten werden.

Der grundlegende Zielkonflikt bleibt ungelöst. Ein Prompt, der kurz genug ist, um auch in Runde 80 Einfluss zu behalten, ist zu kurz, um alles festzulegen, was du dir wünschen könntest. Eine öffentliche, kontrollierte Vergleichsstudie über JLLM und die gängigen Proxy-Modelle, die diese Grenze bestimmen würde, konnte ich nicht finden. Bis es eine solche Untersuchung gibt, bleibt die belastbare Standardempfehlung: ein kleiner Block, eine gespeicherte Kopie der funktionierenden Version und die Bereitschaft, das Feld zu leeren, wenn ein gut gebauter Bot keinen Prompt benötigt.

Passend dazu

• Janitor AI persona template behandelt die {{user}}-Seite desselben Kontextstapels
• Best AI models for roleplay hilft bei der Auswahl des Modells, dem dein Prompt standhalten muss