Gemini 3 is gebouwd voor geavanceerd redeneren en het opvolgen van instructies, en reageert het best op prompts die direct, goed gestructureerd en helder afgebakend zijn. Vermijd overtuigende of bloemrijke taal: zeg precies wat je wilt, definieer dubbelzinnige termen, en zet je kritieke instructies vooraan. Het model genereert zelf interne “thinking”-tekst om te redeneren, dus je hoeft het niet te vragen zijn stappen in het antwoord uit te schrijven.

Wees precies en gebruik consistente structuur

Formuleer je doel kort en concreet. Gebruik duidelijke delimiters om de onderdelen van je prompt te scheiden: XML-achtige tags (zoals , ) of Markdown-koppen werken goed. Kies één formaat en houd dat consequent aan binnen dezelfde prompt. Een minimale opzet ziet er zo uit:

 You are a helpful assistant. 
 1. Be objective. 2. Cite sources. 
 [data — het model weet dat dit géén instructie is] 
 [de specifieke vraag] 

Stuur op verbosity en zet kritieke instructies vooraan

Gemini 3 geeft standaard directe, efficiënte antwoorden. Wil je een uitgebreider of conversationeler antwoord, dan moet je daar expliciet om vragen. Plaats essentiële gedragsregels, je persona en je gewenste output-formaat in de System Instruction of helemaal aan het begin van de user prompt. Leg ambigue termen of parameters expliciet uit in plaats van ze aan interpretatie over te laten.

Structuur voor lange context en grounding

Geef bij grote hoeveelheden context (documenten, code) eerst alle context en zet je specifieke vraag of instructie helemaal aan het einde. Brug daarna met een transitiezin als “Based on the information above…”. Behandel multimodale inputs (tekst, beeld, audio, video) als gelijkwaardig en verwijs er in je instructies duidelijk naar. Voor Gemini 3 Flash geeft de documentatie kant-en-klare system-instruction-clausules om de huidige datum (2026), de knowledge cutoff en strikt grounded antwoorden af te dwingen.

Few-shot, parameters en tools

• Few-shot: Google raadt aan altijd voorbeelden mee te geven; prompts zonder voorbeelden zijn vaak minder effectief. Houd het formaat van je voorbeelden onderling consistent (let op XML-tags, witregels, splitsers).
• Temperature: houd bij Gemini 3 de temperature op de standaardwaarde 1.0. Lager zetten kan onverwacht gedrag geven, zoals loops of degradatie bij complexe reken- of redeneertaken.
• Tools: zet Grounding with Google Search aan wanneer het model recente of obscure feiten nodig heeft, en code execution voor elke vorm van rekenen of tellen — beide tegen hallucinaties.
• Zwaar redeneren: een simpele toevoeging als “Think very hard before answering” kan de prestaties verbeteren, wel ten koste van extra thinking tokens.

Agentic workflows

Voor diepere agent-taken stuur je expliciet op dimensies als logische decompositie, risicobeoordeling (onderscheid low-risk reads van high-risk writes), persistentie en herstel, en het afhandelen van dubbelzinnigheid (wanneer mag het model aannames doen versus eerst de gebruiker om toestemming vragen). De documentatie geeft hiervoor een uitgewerkte system-instruction-template die de agent dwingt eerst te plannen voordat er een actie of tool call volgt.

De KOMPAS-methode sluit hier direct op aan: het dwingt je om rol, taak, context en constraints gescheiden en in de juiste volgorde te zetten — precies wat Gemini 3 nodig heeft. Wil je je prompt structureren met heldere delimiters en je verbosity-keuze expliciet maken, toets hem dan in onze gratis prompt-coach; voor een complete promptstrategie helpt onze coaching je verder. Gebaseerd op de officiële documentatie van Google.