CASE STUDY — PROMPTCRAFT

Promptcraft.
Das Mischpult zwischen
Intent und KI-Output.

Promptcraft systematisiert den Weg vom ersten Bild-Entwurf zum finalen High-Res-Output. Strukturierter Prompt-Builder, FLUX als Draft-Engine, Reverse Engineering via Claude Vision — für Creative Teams die konsistente, kampagnenfähige KI-Visuals brauchen.

Live (Beta) April – Mai 2026 React · TypeScript · Express Claude Vision · fal.ai FLUX · Railway
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Überblick

Auf einen Blick.

Rolle
Senior Art Director
Creative AI Lead
Aufgaben
Konzept · UX Design
Frontend · Backend · Deployment
Typ
Eigenprojekt
Zeitraum
April – Mai 2026
Status
● Live (Beta)
Tech Stack
ReactTypeScriptViteExpressClaude API (Vision)fal.ai FLUX.1Railway
Problem

Das Problem.

Creative Teams verschwenden Credits und Zeit — weil KI-Tools keine gemeinsame Sprache sprechen.

Jeder KI-Bildgenerator hat seine eigene Prompt-Logik, Parameter-Syntax und Best Practices. Midjourney denkt anders als FLUX, Sora anders als Firefly. Wer das nicht weiß, verschwendet High-Res-Credits auf Drafts die noch gar nicht stimmen — und verliert Stunden mit Trial & Error bevor das erste brauchbare Bild da ist.

Dazu kommt das Reverse-Engineering-Problem: Wenn ein Referenzbild inspiriert, gibt es keinen direkten Weg von "ich will das" zu einem nutzbaren Prompt. Wissen, Credits, Zeit — das sind die drei Stellen wo professionelle KI-Bildarbeit heute noch scheitert.

User Research · Persona

Für wen.

Foto folgt
Jonas F.
Creative Director · Hamburg · 39

„Ich brauche keine Magie. Ich brauche Kontrolle. Welche Parameter produzieren welches Ergebnis — reproduzierbar, erklärbar, kampagnenfähig."

Pain Points
  • Jedes Tool hat eigene Syntax — niemand kennt alle
  • High-Res-Credits verbrennen bevor der Draft stimmt
  • Kein strukturierter Weg von Referenz zu Prompt
  • Outputs nicht reproduzierbar für Follow-up-Shots
  • Team arbeitet inkonsistent weil kein gemeinsames Framework
Ziele
  • Systematisch vom Brief zum fertigen Visual
  • Credits erst ausgeben wenn Komposition stimmt
  • Referenzbilder direkt in Prompts übersetzen
  • Tool-übergreifend arbeiten ohne Syntax auswendig lernen
  • Ergebnisse dem Kunden erklären und begründen können
Persona Lukas M.
Lukas M.
Freelance UX/UI Designer · Berlin · 28

„Ich generiere für jeden Pitch 3–4 Moodboard-Visuals. Promptcraft spart mir die Hälfte der Zeit weil ich nicht mehr raten muss welche Parameter was bewirken."

Pain Points
  • Zu wenig Budget für Fehler und schlechte Drafts
  • Prompt-Wissen veraltet schnell — Tools updaten ständig
  • Kein systematischer Weg für Referenz-zu-Prompt
  • Moodboards für Kunden-Pitches kosten zu viel Zeit
Ziele
  • Schnell pitchfähige Visuals ohne teure Umwege
  • Einmal Prompt-Logik verstehen, dauerhaft anwenden
  • Referenzbilder des Kunden direkt analysieren
  • Low-Res reviewen, High-Res nur einmal generieren

Weitere Zielgruppen: Motion Designer, Brand Consultants, Produktionsfirmen.

UX · User Flow

Der Weg durch das Produkt.

01
🎛️
Tool wählen
Midjourney · FLUX · Runway · Sora · Firefly · ChatGPT Images
02
🖼️
Brief eingeben
Idee beschreiben oder Referenzbild hochladen → Claude Vision analysiert
03
⚙️
Prompt wird gebaut
Mood · Detail · Style · Chaos — kein Freitextfeld
04
⚡
FLUX Draft
Szene in FLUX herausarbeiten — günstig, schnell, iterierbar
05
🔄
Tweaken
RE_INVOKE · TWEAK · RECAST — Parameter anpassen, nochmal generieren
06
📤
Export-Prompt
Optimierter Prompt für das Ziel-Tool — Midjourney-Syntax, Sora-Parameter
Process · Wireframes

Vom Sketch zum Interface.

Die größte UX-Frage: Wie viel Kontrolle ist hilfreich — und ab wann wird ein Prompt-Tool selbst zur Blackbox? Die Antwort war ein parametrisiertes Mischpult-Interface statt einem Freitextfeld.

01 — Cast · Prompt Builder
02 — Vision · Referenz analysieren
03 — Model · Tool wählen
ℹ Das Interface entstand durch mehrere Umkehr-Iterationen: Zu viel Kontrolle macht das Tool unverständlich, zu wenig macht es wie jedes andere Prompt-Tool. Die Slider für Mood, Detail, Style und Chaos waren der Kompromiss zwischen Lehrbarkeit und Tiefe.
Design Process · Entscheidungen

Entscheidungen und ihre Gründe.

Entscheidung 01
Parametrisierter Builder vs. Freitextfeld
✗Freitextfeld wie alle anderen Prompt-Tools — vertraut, schnell, keine Lernkurve
✓Strukturierter Mischpult-Builder: Mood · Detail · Style · Chaos als Slider

Ein Freitextfeld gibt die Kontrolle zurück an den User — und das ist das Problem. Promptcraft soll das Handwerk transparent machen, nicht verstecken. Wer die Parameter versteht, bekommt reproduzierbare Ergebnisse. Ein Slider für Chaos zu sehen ist lehrreicher als ihn im Prompt zu verschweigen.

Entscheidung 02
FLUX als Draft-Engine vs. direkte Ziel-Tool-Integration
✗Direkt in Midjourney oder Sora generieren
✓FLUX intern als Draft-Engine, Export-Prompt für das Ziel-Tool

Midjourney hat keine öffentliche API. Sora auch nicht. FLUX hat eine, ist schnell und im Low-Res-Modus günstig. Der User tweakt seine Szene in FLUX bis sie stimmt — dann übersetzt Promptcraft den finalen State in die korrekte Syntax des Ziel-Tools.

Entscheidung 03
Retro Cyberpunk Ästhetik vs. Clean SaaS UI
✗Cleanes, helles SaaS-Interface wie Figma oder Linear
✓Retro Cyberpunk: Near-Black, Neon Green, Monospace, ASCII-Elemente, Pixel-Wizard-Mascot

Promptcraft ist kein Tool für jeden — es ist ein Werkzeug für Profis die wissen was sie tun. Die Ästhetik kommuniziert das sofort: hier wird ernsthaft gearbeitet. Die Abgrenzung von generischen AI-Tool-UIs war bewusst und kompromisslos.

Entscheidung 04
Claude Vision für Reverse Engineering vs. manuelle Eingabe
✗User beschreibt das Referenzbild selbst in Textform
✓Bild hochladen → Claude Vision analysiert automatisch die visuelle Technik → fertiger Draft-Prompt

"Ich will das nachbauen" ist der häufigste Einstieg in KI-Bildarbeit. Wer das Bild beschreiben muss verliert schon die Hälfte der Information. Claude Vision liest Komposition, Licht, Stil und Stimmung direkt aus dem Bild — der User muss es nicht in Worte fassen.

Screens & Interface

Das Produkt.

Promptcraft Landing Page
01 — Landing Page · Showroom
Prompt Builder
02 — Interface · Prompt Builder
Reference Upload
03 — Reference Upload · Claude Vision
Model Selector
04 — Model Selector · Tool wählen
FLUX Output
05 — Output · FLUX Ergebnis
Archive
06 — Archive · Generated History
Iterationen & Learnings

Was ich mitgenommen habe.

✓ Was gut funktioniert hat
  • →FLUX als Draft-Engine ist die richtige Architektur-Entscheidung — löst das API-Problem aller anderen Tools elegant
  • →Claude Vision für Reverse Engineering fühlt sich magisch an — das ist der echte Wow-Moment
  • →Retro Cyberpunk Ästhetik setzt sich sofort ab von generischen AI-Tool-UIs
  • →Parametrisierte Slider machen Prompt-Logik lehrbar, nicht nur benutzbar
  • →Railway + fal.ai funktionieren stabil zusammen
↻ Was ich heute anders machen würde
  • →Onboarding früher einplanen — das Interface erklärt sich nicht von selbst, die Lernkurve ist steil
  • →Token-Management früher als Core-Feature behandeln, nicht als Anzeige
  • →Mobile von Anfang an mitdenken — komplexes Tool, schwieriges Layout auf kleinen Screens
  • →Prompt Knowledge Base als strukturierte Daten statt hardcoded — macht Updates einfacher
  • →Grimoire (gespeicherte Prompts) hätte früher ins MVP gesollt

Ein AI-Tool ist nur so gut wie das Handwerk das es lehrt — nicht das das es versteckt. Die echte Design-Arbeit steckt im Prompt Engineering, nicht im UI.

Links

Weitererkunden.

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