Einen Custom GPT bauen: Instructions, Knowledge und Capabilities

# Einen Custom GPT bauen: Instructions, Knowledge und Capabilities

Bauen wir Schritt für Schritt einen internen Onboarding-Assistenten als Custom GPT: Instructions konfigurieren, Knowledge-Dateien hochladen und genau die Capabilities aktivieren, die ererDas Verhältnis von Interaktionen (Likes, Kommentare, Shares) zur Reichweite eines Inhalts. Zeigt, wie stark die Zielgruppe reagiert, gemessen an der Zahl der Personen, die den Inhalt gesehen haben.Vollständige Definition ansehen → braucht. Ein Custom GPT ist eine gespeicherte, teilbare Konfiguration von ChatGPT: ein System-Prompt, optionale Dateien, optionale Tools und optionale Actions, gebündelt unter einem Namen. Sie trainieren kein Modell. Sie verpacken Verhalten.

Wir nennen unseren Onboard Buddy, den GPT, der die Fragen neuer Mitarbeiter in der ersten Woche zu Benefits, Tooling und Zuständigkeiten beantwortet.

Wo gebaut wird und wer ihn nutzen kann

Custom GPTs liegen unter chatgpt.com/gpts, und Sie erstellen einen über den Button Create oder den Builder unter chatgpt.com/gpts/editor. Zum Bauen brauchen Sie einen bezahlten Plan (Plus, Pro, Team oder Enterprise/Edu).

Eine Entscheidung prägt alles andere: die Distribution. Für einen internen Helfer wollen Sie mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Team- oder Enterprise-Workspace, in dem Sie einen GPT für „Only people in [workspace]" veröffentlichen kkDie durchschnittliche Zahl neuer Nutzer, die jeder bestehende Nutzer über Empfehlungen generiert. Über 1,0 verstärkt sich das Wachstum selbst und wird exponentiell.Vollständige Definition ansehen →önnen, statt „Anyone with the link" oder den öffentlichen GPT Store. So landet Ihr Benefits-PDF nicht im offenen Internet. Die aktuellen Sharing-Optionen finden Sie in OpenAIs Hinweisen zu Custom GPTs.

Der Configure-Tab ist die eigentliche Arbeit

Der Builder hat zwei Tabs: Create (ein dialogbasierter Wizard) und Configure (das Formular). Der Wizard reicht für einen ersten Entwurf, aber jeder ernsthafte GPT wird in Configure getunt. Dieser Tab enthält:

• Name und Description
• Instructions (den System-Prompt)
• Conversation starters (vorgeschlagene erste Nachrichten)
• Knowledge (hochgeladene Dateien)
• Capabilities (Web Search, Canvas, Image Generation, Code Interpreter & Data Analysis)
• Actions (eigene APIAPIApplication Programming Interface: eine standardisierte Schnittstelle, über die Anwendungen kommunizieren und Daten austauschen, ohne die interne Funktionsweise der jeweils anderen zu kennen.Vollständige Definition ansehen →-Aufrufe)

Gehen wir die relevanten durch.

Instructions: schreiben Sie sie wie eine Arbeitsanweisung

Instructions sind die Daueranweisungen des GPT. Sie werden jeder Konversation vorangestellt, behandeln Sie sie also als Vertrag, nicht als Stimmungsbild. Für Onboard Buddy:

You are Onboard Buddy, the onboarding assistant for new hires at Acme Co.

SCOPE
- Answer questions about benefits, IT setup, tooling, policies, and team ownership.
- Use ONLY the uploaded knowledge files for any factual claim about Acme.
- If the answer is not in the files, say so and point to #ask-people-ops in Slack.
  Never guess about policy, salary, or legal topics.

STYLE
- Concise. Lead with the answer, then a short "why" if useful.
- New hires are non-technical by default. Avoid internal jargon or define it once.

BEHAVIOR
- When asked "who owns X", cite the team and the named contact from team-directory.md.
- For step-by-step setup, output a numbered checklist.
- End answers that touch HR or payroll with: "Confirm with People Ops before acting."

Drei Gewohnheiten, die gute von schlechten Instructions trennen:

Verankern Sie explizit im Knowledge. Die Zeile „Use ONLY the uploaded knowledge files" plus ein Notausgang („If the answer is not in the files, say so") verhindert, dass Ihr GPT selbstbewusst eine Elternzeitregelung erfindet.

Legen Sie Verweigerungsverhalten fest. Sagen Sie ihm, was ererDas Verhältnis von Interaktionen (Likes, Kommentare, Shares) zur Reichweite eines Inhalts. Zeigt, wie stark die Zielgruppe reagiert, gemessen an der Zahl der Personen, die den Inhalt gesehen haben.Vollständige Definition ansehen → NICHT beantworten soll. Für einen HR-nahen Bot ist „never guess about salary or legal topics" ein Sicherheitsmerkmal, keine Höflichkeit.

Definieren Sie das Format, wo es zählt. „Output a numbered checklist" liefert konsistente, scanbare Setup-Anleitungen statt Textblöcke.

Halten Sie die Instructions fokussiert. Das Zeichenlimit ist großzügig, aber ein knappes Briefing mit 300 Wörtern schlägt ein weitschweifiges mit 2.000, weil das Modell klare, widerspruchsfreie Regeln stärker gewichtet.

Conversation starters zahlen sich aus

Das sind die klickbaren Prompts auf dem Startbildschirm des GPT. Lassen Sie sie zu echten Fragen der ersten Woche passen:

• „Wie richte ich Laptop und VPN ein?"
• „Welche Krankenversicherung haben wir und ab wann gilt sie?"
• „Wer ist für die Deployment-PipelinePipelineAlle aktiven Verkaufschancen über die Phasen des Vertriebsprozesses hinweg, zusammen mit ihrem gesamten potenziellen Wert und ihrer Abschlusswahrscheinlichkeit.Vollständige Definition ansehen → zuständig?"
• „Erklär mir die Spesenabrechnung."

Gute Starter dokumentieren nebenbei, wofür der GPT da ist, und reduzieren die „Was kannst du?"-Reibung.

Knowledge: Dateien, kein Fine-TuningFine-TuningFine-Tuning passt ein vortrainiertes Modell an eine bestimmte Aufgabe oder Domäne an, indem das Training auf einem kleineren, gezielten Datensatz fortgesetzt wird. Das verbessert Genauigkeit und Stil für den jeweiligen Anwendungsfall.Vollständige Definition ansehen →

Im Abschnitt Knowledge laden Sie Referenzdokumente hoch. Im Hintergrund erhält der GPT damit Retrieval über Ihre Dateien, dasselbe RAG-Pattern, das Sie schon kennen, ohne Setup Ihrerseits. Laden Sie das tatsächliche Quellmaterial hoch:

• benefits-2026.pdf
• it-onboarding.md
• team-directory.md
• pto-and-leave-policy.pdf
• expense-policy.pdf

Einige Realitäten, um die Sie herum planen sollten:

Struktur schlägt Volumen. Eine saubere Markdown-Datei mit klaren Überschriften wird besser retrieved als ein 90-seitiges gescanntes PDF. Wenn ein Dokument unordentlich ist, wandeln Sie es vor dem Upload in Markdown um oder teilen Sie es nach Thema auf.

Ein Konzept pro Datei ist leichter zu pflegen. Wenn sich die Benefits 2026 ändern, tauschen Sie eine Datei statt einen Monolithen zu überarbeiten.

Dateien sind sichtbar, wenn Code Interpreter aktiv ist. Das ist für den Datenschutz relevant. Wenn Sie Code Interpreter & Data Analysis aktivieren, kann ein geschickter Nutzer den GPT manchmal dazu bringen, hochgeladene Dateien aufzulisten oder auszugeben. Legen Sie keine Geheimnisse, keine rohen PII und keine unveröffentlichten Vergütungsbänder in Knowledge. Betrachten Sie alles, was Sie hochladen, als lesbar für jeden, der den GPT nutzen kann.

Knowledge ist statisch. Es ist ein Snapshot vom Zeitpunkt des Uploads. Für Daten, die sich täglich ändern (offene Stellen, Ticketstatus), brauchen Sie stattdessen eine Action oder einen Connector, dazu unten mehr.

Capabilities: aktivieren Sie nur, was die Aufgabe braucht

Jede Capability ist eine Checkbox. Mehr Tools bedeuten mehr Fläche, auf der der GPT abschweifen kann, also aktivieren Sie bewusst.

Web Search

Erlaubt dem GPT, aus dem lebenden Internet zu ziehen. Für Onboard Buddy: ausschalten. Sie wollen Antworten, die in Ihren Dateien verankert sind, keine öffentliche Web-Vermutung über „Standard-PTO-Policy". Web Search passt zu einem GPT für Wettbewerbsrecherche, nicht zu einer Policy-Autorität, die rein intern sein muss.

Canvas

Öffnet einen Editier-Workspace nebeneinander für längere Dokumente und Code. Nützlich, wenn Ihr GPT beim Entwerfen hilft (ein 30-60-90-Tage-Plan, eine Willkommens-E-Mail). Für einen reinen Q&A-Helfer optional. Aktivieren Sie es, wenn Sie erwarten, dass neue Mitarbeiter Onboarding-Dokumente gemeinsam mit dem Assistenten schreiben.

Image Generation

Erlaubt dem GPT, Bilder zu erzeugen. Für einen Onboarding-Helfer: aus. Es gibt keinen Grund, warum ein Benefits-Bot Bilder generieren müsste, und Ausschalten hält den GPT fokussiert.

Code interpreter & data analysis

Auch Advanced Data Analysis genannt: eine gesandboxte Python-Umgebung, die Code ausführen, Spreadsheets parsen und Charts erstellen kann. Für Onboard Buddy: standardmäßig aus, sowohl weil es unnötig ist als auch wegen des oben genannten Themas der Dateioffenlegung. Aktivieren würden Sie es etwa für einen Analytics-GPT, der eine hochgeladene CSV mit Umfrageantworten auswertet.

Für unseren Onboarding-Assistenten ist die richtige Konfiguration: alle Capabilities aus, Knowledge-Dateien an, Instructions eng. Eine langweilige Konfiguration ist oft die richtige.

Actions und Connectors: wenn statisches Knowledge nicht reicht

Knowledge-Dateien beantworten „wie lautet die Regelung". Sie kkDie durchschnittliche Zahl neuer Nutzer, die jeder bestehende Nutzer über Empfehlungen generiert. Über 1,0 verstärkt sich das Wachstum selbst und wird exponentiell.Vollständige Definition ansehen →önnen nicht beantworten „ist mein Laptop-Ticket schon genehmigt". Für lebende, nutzerspezifische Daten brauchen Sie GPT Actions: Der GPT ruft mitten im Gespräch eine externe APIAPIApplication Programming Interface: eine standardisierte Schnittstelle, über die Anwendungen kommunizieren und Daten austauschen, ohne die interne Funktionsweise der jeweils anderen zu kennen.Vollständige Definition ansehen → auf, über Ihr OpenAPI-SchemaSchemaEin Schema ist der formale Bauplan, der festlegt, wie Daten in einer Datenbank, einer Datei oder einer Nachricht strukturiert, benannt, typisiert und miteinander verknüpft sind.Vollständige Definition ansehen →, und baut die Antwort in seine Antwort ein. Das ist dieselbe Idee wie Function Calling in der APIAPIApplication Programming Interface: eine standardisierte Schnittstelle, über die Anwendungen kommunizieren und Daten austauschen, ohne die interne Funktionsweise der jeweils anderen zu kennen.Vollständige Definition ansehen →, nur innerhalb von ChatGPT verfügbar.

Sie definieren eine Action, indem Sie eine OpenAPI-Spec einfügen und die Auth setzen (APIAPIApplication Programming Interface: eine standardisierte Schnittstelle, über die Anwendungen kommunizieren und Daten austauschen, ohne die interne Funktionsweise der jeweils anderen zu kennen.Vollständige Definition ansehen → Key oder OAuth). Angenommen, Ihr IT-System stellt einen Endpunkt „ticket status" bereit. Ein minimales SchemaSchemaEin Schema ist der formale Bauplan, der festlegt, wie Daten in einer Datenbank, einer Datei oder einer Nachricht strukturiert, benannt, typisiert und miteinander verknüpft sind.Vollständige Definition ansehen → sieht so aus:

openapi: 3.1.0
info:
  title: Acme IT Tickets
  version: "1.0"
servers:
  - url: https://it.acme.internal/api
paths:
  /tickets/{ticketId}:
    get:
      operationId: getTicketStatus
      summary: Get the status of an onboarding IT ticket
      parameters:
        - name: ticketId
          in: path
          required: true
          schema:
            type: string
      responses:
        "200":
          description: Ticket found
          content:
            application/json:
              schema:
                type: object
                properties:
                  status: { type: string }
                  assignee: { type: string }
                  eta: { type: string }

Damit kann ein neuer Mitarbeiter fragen „was ist der Status von Ticket IT-4821?", der GPT ruft getTicketStatus auf und antwortet dann in Klartext. operationId und summary sind keine Dekoration: Das Modell liest sie, um zu entscheiden, wann und wie es den Endpunkt aufruft, schreiben Sie sie also beschreibend.

Das offizielle Walkthrough lohnt ein Bookmark: Actions in GPTs.

Connectors sind der aufwandsärmere Verwandte. In Team und Enterprise bietet OpenAI verwaltete Connectors zu Quellen wie Google Drive, SharePoint und anderen, sodass der GPT Unternehmensdokumente durchsuchen kann, ohne dass Sie ein SchemaSchemaEin Schema ist der formale Bauplan, der festlegt, wie Daten in einer Datenbank, einer Datei oder einer Nachricht strukturiert, benannt, typisiert und miteinander verknüpft sind.Vollständige Definition ansehen → schreiben. Wenn Ihre Onboarding-Dokumente schon in Google Drive liegen, kann ein Connector besser sein als das erneute Hochladen von Dateien als Knowledge, weil ererDas Verhältnis von Interaktionen (Likes, Kommentare, Shares) zur Reichweite eines Inhalts. Zeigt, wie stark die Zielgruppe reagiert, gemessen an der Zahl der Personen, die den Inhalt gesehen haben.Vollständige Definition ansehen → synchron bleibt. Nutzen Sie Knowledge für stabile Referenz-PDFs, Connectors für lebende Dokumentenbestände und Actions für transaktionale, nutzerspezifische Abfragen.

Testen, dann bewusst veröffentlichen

Nutzen Sie vor dem Teilen das Preview-Panel rechts im Builder. Führen Sie adversariale Tests durch, nicht nur Happy Paths:

• Fragen Sie etwas, das nicht in den Dateien steht: Gibt ererDas Verhältnis von Interaktionen (Likes, Kommentare, Shares) zur Reichweite eines Inhalts. Zeigt, wie stark die Zielgruppe reagiert, gemessen an der Zahl der Personen, die den Inhalt gesehen haben.Vollständige Definition ansehen → die Lücke zu und verweist auf Slack, oder erfindet ererDas Verhältnis von Interaktionen (Likes, Kommentare, Shares) zur Reichweite eines Inhalts. Zeigt, wie stark die Zielgruppe reagiert, gemessen an der Zahl der Personen, die den Inhalt gesehen haben.Vollständige Definition ansehen → etwas?
• Stellen Sie eine Frage außerhalb des Scopes („wie hoch ist unser Q3-Umsatz?"): Verweigert ererDas Verhältnis von Interaktionen (Likes, Kommentare, Shares) zur Reichweite eines Inhalts. Zeigt, wie stark die Zielgruppe reagiert, gemessen an der Zahl der Personen, die den Inhalt gesehen haben.Vollständige Definition ansehen →?
• Stellen Sie eine HR-Frage: Hängt ererDas Verhältnis von Interaktionen (Likes, Kommentare, Shares) zur Reichweite eines Inhalts. Zeigt, wie stark die Zielgruppe reagiert, gemessen an der Zahl der Personen, die den Inhalt gesehen haben.Vollständige Definition ansehen → die Zeile „Confirm with People Ops" an?

Wenn das Verhalten driftet, korrigieren Sie die Instructions, nicht das Knowledge. Meist steckt hinter Fehlverhalten eine fehlende Regel.

Wenn ererDas Verhältnis von Interaktionen (Likes, Kommentare, Shares) zur Reichweite eines Inhalts. Zeigt, wie stark die Zielgruppe reagiert, gemessen an der Zahl der Personen, die den Inhalt gesehen haben.Vollständige Definition ansehen → besteht, klicken Sie Create / Update und wählen die Zielgruppe. Für Onboard Buddy wählen Sie die Workspace-only-Option. Vermeiden Sie „Anyone with a link" für alles, was interne Dokumente enthält, und meiden Sie den öffentlichen GPT Store für interne Tools komplett.

Eine Anmerkung zum größeren Bild

Ein Custom GPT ist das No-Code-Ende von OpenAIs Spektrum. Wenn Sie ihn auswachsen (Sie brauchen Versionskontrolle, automatisierte Evals, mehrstufige Orchestrierung oder wollen den Assistenten in Ihre eigene App einbetten), wandert dieselbe Logik in die APIAPIApplication Programming Interface: eine standardisierte Schnittstelle, über die Anwendungen kommunizieren und Daten austauschen, ohne die interne Funktionsweise der jeweils anderen zu kennen.Vollständige Definition ansehen →: Instructions werden zur System-Message, Actions zu Function Calling oder Tools und Knowledge zu Ihrer eigenen Retrieval-PipelinePipelineAlle aktiven Verkaufschancen über die Phasen des Vertriebsprozesses hinweg, zusammen mit ihrem gesamten potenziellen Wert und ihrer Abschlusswahrscheinlichkeit.Vollständige Definition ansehen → oder einem gehosteten File-Search-Tool. Der Custom GPT ist oft der Prototyp, den Sie validieren, bevor Sie ihn mit der Responses API und dem Agents SDK neu bauen.

Key Takeaways

• Schreiben Sie Instructions wie eine SOP: Definieren Sie Scope, einen expliziten „use only the knowledge files"-Anker mit Notausgang, Verweigerungsregeln und Ausgabeformat. Hinter dem meisten Fehlverhalten steckt eine fehlende Regel, korrigieren Sie also die Instructions, bevor Sie die Dateien anfassen.
• Behandeln Sie Knowledge als öffentlich für Ihre Zielgruppe. Laden Sie niemals Geheimnisse oder rohe PII hoch, besonders wenn Code Interpreter aktiv ist, da hochgeladene Dateien offengelegt werden kkDie durchschnittliche Zahl neuer Nutzer, die jeder bestehende Nutzer über Empfehlungen generiert. Über 1,0 verstärkt sich das Wachstum selbst und wird exponentiell.Vollständige Definition ansehen →önnen.
• Aktivieren Sie Capabilities bewusst. Für einen internen Q&A-GPT ist die richtige Konfiguration meist alles aus plus enge Instructions. Jedes zusätzliche Tool ist mehr Raum zum Abschweifen.
• Passen Sie die Datenquelle zu den Daten: Knowledge für stabile PDFs, Connectors für lebende Dokumentenbestände, die synchron bleiben müssen, Actions für nutzerspezifische Live-Abfragen über ein OpenAPI-SchemaSchemaEin Schema ist der formale Bauplan, der festlegt, wie Daten in einer Datenbank, einer Datei oder einer Nachricht strukturiert, benannt, typisiert und miteinander verknüpft sind.Vollständige Definition ansehen →.
• Veröffentlichen Sie in Ihrem Workspace, nicht im öffentlichen Store, für alles Interne, und betrachten Sie den Custom GPT als schnellen Prototypen, den Sie später auf der Responses APIAPIApplication Programming Interface: eine standardisierte Schnittstelle, über die Anwendungen kommunizieren und Daten austauschen, ohne die interne Funktionsweise der jeweils anderen zu kennen.Vollständige Definition ansehen → neu bauen kkDie durchschnittliche Zahl neuer Nutzer, die jeder bestehende Nutzer über Empfehlungen generiert. Über 1,0 verstärkt sich das Wachstum selbst und wird exponentiell.Vollständige Definition ansehen →önnen, wenn Sie Skalierung und Kontrolle brauchen.