Wenn du schon mal versucht hast, deine Home Assistant Konfiguration zu optimieren, weißt du wahrscheinlich, wie aufwendig und frustrierend das sein kann – vor allem, wenn man nicht wochenlang in Foren stöbern will. Genau da kommt ChatGPT ins Spiel. In diesem Artikel zeige ich dir, wie ich ChatGPT nutze, um mein Smart Home effizienter, robuster und langfristig wartbar zu machen – inklusive konkreter Prompts, YAML-Beispiele, Fehleranalysen und sogar einem kleinen Exkurs in lokale LLMs.
Für alle, die direkt Prompts haben wollen (also eine Vorlage zum kopieren)
Hier habe ich dir alles als ausführliches PDF zusammen gepackt
ChatGPT im Smart Home
Ich nutze ChatGPT von Anfang an – für berufliche Projekte, aber vor allem auch für mein Smart Home. Gerade bei Automationen, Sensor-Setups oder ESPHome-Konfigurationen ist GPT für mich ein echter Turbo. Es spart nicht nur Zeit, sondern liefert oft bessere Ergebnisse, als ich sie manuell schreiben würde. Aber: Blind vertrauen darfst du dem Modell nicht. Es halluziniert, schlägt veraltete Lösungen vor oder baut fehlerhafte YAML-Dateien.
Ein Beispiel aus dem Coaching: ChatGPT hat einen eigenen MQTT-Sensor vorgeschlagen – obwohl es längst eine fertige Integration für das Gerät gab. Solche Fehler können passieren, wenn man dem Modell nicht den richtigen Kontext gibt.
Trotzdem: Mit dem richtigen Vorgehen ist es ein geniales Werkzeug. Und genau darum geht’s in diesem Artikel.
Wie ChatGPT eigentlich funktioniert
Ganz kurz zum Verständnis: ChatGPT ist ein Sprachmodell, das auf Basis von Milliarden Texten trainiert wurde. Es errät statistisch das wahrscheinlichste nächste Wort – klingt simpel, kann aber erstaunlich präzise wirken. Du kannst dir das wie ein Super-Autovervollständiger vorstellen, der nicht nur einzelne Wörter, sondern ganze Konzepte und Strukturen mitdenkt.
Und genau deshalb braucht es strukturierte Prompts, damit du verlässliche und technisch korrekte Ergebnisse bekommst. Je klarer du formulierst, was du willst, desto besser wird die Antwort.
Das RACE-Framework – mein Schlüssel zu besseren GPT-Prompts
Das hier hat bei mir alles verändert: Ich strukturiere meine Prompts nach dem sogenannten RACE-Modell:
- R – Rolle: „Du bist ein erfahrener Home Assistant-Entwickler”
- A – Aufgabe: z. B. „Analysiere diese YAML-Datei”
- C – Kontext: “Mein Smart Home, meine Anforderungen, Hardware, Versionen Add-ons/Integrationen, Naming, Schmema usw.”
- E – Erwartung: „Gib mir eine optimierte, funktionierende YAML mit Begründung”
Diese Struktur sorgt dafür, dass GPT deutlich besser versteht, was ich wirklich will. Kein Witz: Die Qualität steigt dadurch massiv. Gerade bei komplexeren Aufgaben wie Automationen oder Fehleranalysen ist das der entscheidende Unterschied zwischen „geht nicht” und „läuft perfekt”.
Ich nutze Gemini und Claude finde aber für die meisten Sprach-Aufgaben Chat GPT immer noch am Besten. Wenn du wie ich die Pro Version nutzt empfehle ich das Thinking Modell auszuwählen, da dauert es ein wenig länger bis die Antwort kommt, aber diese ist häufig noch einmal deutlich besser. Falls du die kostenlose Version verwendest hat du die Thinking Option nicht, Chat GPT ist aber trotzdem unglaublich hilfreich.
Level 1: Einheitliche Benennung im Smart Home – GPT hilft
Gerade am Anfang habe ich einfach wild Entitäten benannt – bis irgendwann gar nichts mehr auffindbar war. ChatGPT hilft dir dabei, ein klares Naming-Schema zu entwerfen.
GPT gibt dir dann direkt strukturierte Vorschläge mit Kürzeln für Etagen, Raumzuordnung, Gerätetyp – perfekt zum Dokumentieren oder für den Blueprint-Export.
Hier ein Vorschlag den ChatGPT mir zur Benennung gemacht hat:
Ich hatte mich entschieden meine Benennung so umzusetzen:
Raumname_Art des Objekts_genauere Beschreibung
Damit bin ich bisher auch ganz gut gefahren.
studio_backlight_stripe
keller_gasheizung_status
Das klingt banal, aber wenn du 100+ Sensoren und Geräte hast, wird es sonst unübersichtlich.
Mein Prompt:
Du bist ein erfahrener Smart Home Architekt. Bitte schlage mir ein konsistentes, Home Assistant-kompatibles Benennungsschema für folgende Räume und Geräte vor: EG (Küche, Wohnzimmer), OG (Schlafzimmer, Bad), Keller (Heizung, Werkstatt)……….
Level 2: YAML-Dateien debuggen mit ChatGPT
Die configuration.yaml ist mächtig – aber fehleranfällig. GPT hilft mir regelmäßig beim Fehlersuchen in komplexen YAMLs. Ich kopiere einfach den fehlerhaften Block (ohne Passwörter!) und nutze einen Prompt wie:
Prüfe und optimiere meine YAML-Dateien……..
Hier habe ich dir alle Prompts als PDF zusammen gepackt:
Fehler wie Einrückungen, falsche Schlüsselwörter oder vergessene Doppelpunkte erkennt GPT erstaunlich zuverlässig – oft besser als der interne YAML-Check.
Ein Zusatz-Tipp: Wenn du Add-ons oder Integrationen verwendest, gib das im Prompt mit an. Dann kann GPT besser prüfen, ob dein Setup überhaupt sinnvoll ist.
Hier ein Beispiel ChatGPT YAML Analyse Report, der mich auf die Fehler in meiner YAML hinweist und direkt einen Fix Vorschlag anbietet.
Über “Code kopieren” kann ich dann den gesamten Code direkt kopieren.
Fall weiterhin Fehler bestehen kannst du zudem den Code auch noch prüfen lassen auf aktuelle Home Assistant Release-Dokumentation. Um sicher zu stellen, das ChatGPT keine alten Templates gezogen hat, die nicht mehr richtig funktionieren. Dazu kannst du auch beispielsweise Release Notes von der HA Seite kopieren und ChatGPT mitgeben mit deinem Prompt.
Wenn du diese Punkte beachtest ist ChatGPT ein super Helfer um deinen YAML Code zu debuggen.
Level 3: ESPHome: Sensor-YAMLs per Prompt erstellen
Wenn du eigene Sensoren baust (z. B. mit ESP8266 oder ESP32), ist GPT ein genialer Helfer. Ich habe z. B. meinen Bodenfeuchtigkeitssensor mit GPT entwickelt.
Prompt:
Du bist ein ESPHome-Experte. Bitte erstelle mir eine funktionierende YAML-Konfiguration für einen kapazitiven Bodenfeuchtigkeitssensor mit einem ESP8266 D1 Mini. Der Sensor ist an A0 angeschlossen…..
Mit diesem Prompt bekommst du dann beispielsweise so eine Sensor-YAML:
Wichtig von ESP Home vorgegebene Werte, wie API, OTA Passwort oder Encryption Key- nicht überschreiben wenn du Code aus Chat GPT kopierst.
Wenn du mehr über ESPHome lernen möchtest empfehle ich dir meinen
ESPHome Masterkurs:
Level 4: Automationen mit ChatGPT erstellen – Beispiel PV-Überschuss
Ein realer Use-Case bei mir: Die Klimaanlage soll anspringen, wenn mindestens 10 Sekunden lang mehr als 100 W ins Netz eingespeist werden.
Meine Empfehlung ist hier im Prompt die Bezeichnung der Entitäten schon exakt im Prompt vorzugeben, das spart dir viel Änderungsaufwand.
Prompt:
Du bist Home Assistant Experte. Erstelle mir eine Automation, die die Klimaanlage im Studio …….
ChatGPT Beispiel Code für meine Klimaanlagen Automation:
In der Praxis musste ich noch kleine Dinge anpassen, zum Beispiel falsche Variablen ersetzen oder Trigger modifizieren. Aber der Grundaufbau war da. Und durch Rückmeldungen („Das hat nicht funktioniert wegen…”) lernt GPT mit – und liefert beim zweiten Versuch oft die perfekte Lösung.
Im Praxistest hat diese Automation auch direkt bestanden und meine Klimaanlage aktiviert. 🙂
Lokale LLMs (Open Web UI + Ollama) – funktioniert’s?
Ich wollte wissen: Geht das auch lokal, ohne Cloud und Datenschutzsorgen? Mit einem Mac Studio (64 GB RAM) habe ich die Automation mit Ollama + Open Web UI getestet.
Ergebnis: Funktioniert grundsätzlich – aber deutlich langsamer. Außerdem kleinere Fehler bei der Logik.
Z. B. wurde bei einer Automation die Ober- und Untergrenze verwechselt – das war leicht zu fixen, aber man merkt: die Modelle sind (noch) nicht ganz auf dem Niveau von ChatGPT Plus. Trotzdem spannend für alle, die 100% lokal und offline arbeiten möchten.
Du brauchst allerdings:
Du brauchst allerdings:
- Mindestens 32 GB RAM (besser 64)
- GPU-Unterstützung für beschleunigte Verarbeitung
- Etwas Setup-Zeit für Ollama + UI
Fazit: GPT als Turbo – mit Köpfchen nutzen
Wenn du strukturierte Prompts schreibst und ein bisschen Debugging mitbringst, kannst du mit ChatGPT:
- Naming-Schemata entwickeln
- YAMLs debuggen und strukturieren
- ESPHome-Sensoren konfigurieren
- Automationen erstellen & testen
- Fehler schneller finden und beheben
Aber: GPT ist kein Autopilot. Denk mit, prüfe Ergebnisse, und hab keine Scheu vor Fehlermeldungen. Sie sind oft der beste Lernmoment.
Alex Kly (Alkly)
Ich glaube an ein Smart Home, das dir gehört – nicht der Cloud. Ich zeige dir, wie du Technik nutzt, um Energie zu sparen, Solar optimal einzubinden und dein Zuhause nachhaltig zu steuern.
Ein Zuhause, das mitdenkt, dich entlastet – und dich jeden Tag ein Stück freier macht.