第 1 课：基本提​​示词技术-Claude提示词工程课程

简介 #

欢迎来到我们的“应用提示”课程的第一课！本课程专为已经涉足提示工程领域的经验丰富的开发人员而设计，尤其是那些已经完成我们全面的提示工程交互式教程的开发人员。如果您尚未完成该教程，我们强烈建议您在继续之前完成该教程，因为它提供了对各种提示技术的深入探索和动手练习

在这最初的简短课程“基本提示技术：回顾”中，我们旨在回顾我们将在本课程的其余部分中汲取的基础提示知识。我们本课程的目标不是重新讨论基础知识，而是通过展示它们在高风险、规模化生产环境中的关键重要性来强化这些技术。

让我们深入了解这些基本技术如何改变您在生产环境中与 Claude 交互的方式。

关键提示技巧 #

在本课中，我们将介绍以下关键提示技巧：

• 使用提示生成器
• 清晰直接
• 使用 XML 标签
• 使用示例（多重提示）
• 让 Claude 思考（思路链提示）
• 给 Claude 一个角色（系统提示）
• 长上下文提示

0 使用提示生成器 #

开始编写有效提示的最简单方法是使用我们的新提示生成器工具。我们创建了一个工具，可以指导 Claude 生成适合您特定任务的高质量提示。提示生成器特别有用，可作为解决“空白页问题”的工具，并为您提供测试和迭代的起点，遵循我们的一些最佳实践，如思路链和将数据与指令分开。

要使用它，请导航到控制台并选择“生成提示”。

接下来，输入您想要的提示的初步想法。请尽可能详细 – Claude 会在构建提示时考虑您提供的所有背景信息。

单击“生成提示”并等待 Claude 为您生成如下所示的高质量提示：

让我们仔细看看它为我们生成的提示：

此提示包含我们许多最重要的提示工程技术，包括：

• 清晰直接的任务定义
• 结构化输出的说明
• 使用 XML 标签清晰地分解提示

注意：提示生成器创建的提示最好用作迭代的起点。了解我们的关键提示技术及其工作原理仍然非常重要，因为它们将帮助您提高提示生成器创建的提示的性能。
接下来，让我们回顾一下我们最重要的一些提示工程技术。

1.清晰直接 #

它是什么： #

毫无疑问，最重要的提示技巧也是最简单的：编写明确、详细的说明，不留任何歧义。这意味着指定所需的输出格式、长度和样式，并且不要假设 Claude 了解您的用例。这往往说起来容易做起来难，但值得做好。

为什么重要： #

清晰度和准确性至关重要。模棱两可或含糊不清的提示可能会导致误解、浪费时间和可能代价高昂的错误。通过清晰直接，您可以确保 Claude 了解您的确切要求，从而减少来回澄清的需要并提高整体提示效率。

坏例子：分析客户反馈 #

想象一下，您是一名产品经理，想要对新软件版本的客户反馈进行分类和总结。

这个提示很模糊，缺乏具体说明。Claude 可能会提供一般性总结，但可能不包含您做决策所需的结构化见解。

好例子：分析客户反馈 #

此提示清晰直接，因为它：

• 指定输入的确切性质（软件版本的客户反馈）
• 概述所需的输出格式（摘要、项目符号、编号列表）
• 设置明确的字数限制（摘要为 50-100 字）
• 提供响应的详细结构

提示生成器在这里只能提供有限的帮助。在编写提示之前，规划出您的确切要求至关重要。提示生成器可以建议潜在的提示说明，但最好先制定您的要求，然后再求助于提示生成器。

关键要点 #

何时使用此技术 #

• 一直，但特别是对于复杂或关键的任务
• 当您需要非常具体的输出时
• 处理多步骤流程时

它解决的问题： #

• 对说明的误解
• 模糊或不相关的响应
• 任务执行不完整

2.使用 XML 构造提示
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它是什么： #

使用 XML 标签（如 ）包装和描绘提示的不同部分，例如说明、输入数据或示例。此技术有助于组织具有多个组件的复杂提示。

为什么重要： #

需要注意的是，编写有效的 Claude 提示不需要使用 XML 标签。一般来说，复杂的提示具有挑战性，因为它们通常将您注入的说明和外部数据混合成一个非结构化的文本字符串。当这些元素组合在一个提示中时，模型很难区分您的说明和输入数据，从而导致混淆。

XML 标签提供了一种解决此问题的方法，它提供了一种在提示中将数据与说明分开的方法。我们喜欢使用 XML 标签，因为它们简短且信息丰富，但您可以想出自己独特的提示结构系统。重要的是您使用某种语法来分隔复杂提示的各个部分。在整个课程中，我们将使用 XML 标签，因为它是最“Claude-y”的方法。

坏例子：产品缺陷分析 #

你是一家电子产品制造商的质量保证经理。在客户投诉激增后，你需要分析新智能手表的缺陷报告：

此提示有问题，因为：

• 数据、说明和预期输出格式都混杂在一起。
• Claude 可能会将部分输入数据误解为说明或错过关键数据点。
• 如果没有指定的输出结构，Claude 的响应可能难以解析或集成到管理报告中。

好例子：产品缺陷分析 #

现在，让我们使用 XML 标记构造提示：

这个重写的提示得到了显著改进：

结构化数据：每条信息都包裹在描述性 XML 标签（、、）中。这让 Claude 清楚地知道它正在处理什么类型的信息。
清晰的响应结构：、 和 标签指导 Claude 以一种方便您和您的团队审查和采取行动的方式构建其响应。

关键要点 #

何时使用此技术 #

• 对于具有多个部分的复杂提示
• 当您需要将指令与数据明确分开时
• 在提示中组织不同类型的信息

它解决的问题： #

• 指令和输入数据之间的混淆
• 不同提示组件的处理不一致
• 难以解析或解释复杂的提示

3.使用示例：通过演示学习的力量
#

它是什么： #

为 Claude 提供所需输出格式、样式或内容的示例。这些示例可作为 Claude 遵循的模板，帮助它准确了解预期的输入类型以及其生成的输出应该是什么样子。示例肯定会导致更长的提示，但它们几乎总是值得包含在任何生产质量提示中。

为什么重要： #

示例充当具体的模板，使 Claude 更容易理解和复制所需的输出。这在需要一致格式、特定术语或遵守行业标准的任务中尤其重要。通过提供示例，您可以减少误解的可能性并确保 Claude 的输出符合您的特定需求。通常，只向 Claude 展示一两个所需输出的示例比试图用文本描述概括所有细微差别要有效得多。

坏例子：创建产品公告电子邮件 #

假设你是一名营销总监，需要为一家科技公司创建一系列产品公告电子邮件。如果没有例子，你的提示可能看起来像这样

虽然 Claude 可能会写出一封不错的电子邮件，但它可能并不完全符合您公司的风格、语气或格式偏好。它还可能遗漏您通常在此类电子邮件中包含的关键元素。

好例子：创建产品公告电子邮件 #

现在，让我们提供一些例子来指导 Claude：

在此示例中，提供的示例根据其他科技公司的标准展示了产品公告电子邮件的清晰结构和语气。它们突出了主要功能和优势，使用可量化的指标来展示价值，包括定价信息，并以明确的行动号召结束。Claude 可以使用这些示例为 AcmeAI 生成类似的电子邮件，完美匹配此类公告中预期的风格、结构和内容类型。

通过提供这些示例，我们确保 Claude：

使用吸引读者注意力的主题行并总结公告。
介绍产品并强调其创新性。
列出具有技术细节和可量化优势的主要功能。
突出吸引客户满意度和销售增长等业务目标的总体优势。
提供定价信息和行动号召。
始终使用专业而引人入胜的语气。
这种结构化方法使生成的电子邮件只需进行最少的编辑即可使用，从而节省时间并确保所有产品公告的一致性。

为了充分利用提示中的示例，请考虑以下有关如何提供最有效示例的指导原则：

• 相关性：确保您的示例与您期望 Claude 处理的输入和输出类型非常相似。示例与您的实际用例越相似，Claude 的表现就越好。
• 多样性：包括涵盖不同场景、极端情况和潜在挑战的各种示例。这有助于 Claude 更好地概括并处理更广泛的输入。
• 数量：虽然没有关于最佳示例数量的硬性规定，但目标是提供至少 3-5 个示例，以便为 Claude 打下坚实的基础。如果 Claude 的表现不符合您的期望，您可以随时添加更多有针对性的示例。请记住，即使只有一个示例也比没有示例要好。

关键要点 #

何时使用此技术 #

• 演示所需的输出格式或样式
• 解释复杂或细微的任务时
• 提高各种输入的一致性

解决的问题 #

• 响应不一致
• 对所需输出格式的误解
• 不熟悉或复杂的任务结构带来的困难

4. 让 Claude 思考：增强分析和解决问题的能力 #

它是什么： #

“让 Claude 思考”或“思路链提示”是一种技术，你明确指示 Claude 将复杂的问题或疑问分解为一系列逻辑步骤，在每个步骤中阐明其推理，然后使用该推理提供最终答案或解决方案。这类似于要求同事在解决问题时“大声思考”。

为什么重要： #

在编写高风险提示时，得出结果的过程通常与决策本身一样重要。当 Claude 展示其工作时，我们可以获得：

• 提高准确性：通过将复杂的问题分解为步骤，Claude 不太可能做出可能导致错误的逻辑跳跃或假设。
• 增强决策能力：作为人类开发人员，我们可以查看 Claude 的推理过程，了解它如何得出结论，并做出更明智的故障排除或快速改进决策。
• 风险缓解：在金融、法律或医疗保健等领域，了解建议背后的逻辑对于评估潜在风险和责任至关重要。
• 问责制和透明度：在审计或审查的情况下，您可以清楚地记录决策的制定方式，这对于治理和合规性至关重要。

坏例子：市场进入策略 #

想象一下，您是一位首席执行官，正在考虑将您成功的美国软件公司扩展到亚洲市场。如果不要求您进行分步分析，您的查询可能如下所示：

这个提示太模糊了。Claude 可能会给出一个笼统的回答，缺乏国际扩张等关键商业决策所需的深度和特异性。

好例子：市场进入策略 #

现在，让我们使用“让 Claude 思考”技术来指导更彻底的分析。实现这一点的主要方法有两种：

• 在提示中明确告诉 Claude“一步一步思考”（一定要包含一些额外的指导、说明或考虑，以帮助 Claude 评估它应该如何思考）。然后，Claude 会在提供最终答案之前分解其思维过程。
• 在生成答案之前，为 Claude 提供一个放置其想法的地方。考虑使用 XML 标签，如 和 。您可以指示 Claude 将其思维过程放在 标签内，将其最终答案放在 标签内。然后，Claude 将在标签内完成其思维过程并提供其最终答案。

注意：在实际实施中，我们希望为 Claude 提供工具来检索有关亚洲市场、财经新闻等的最新信息。

让我们尝试更新上面的“坏”提示以使用此策略：

以下是上述提示生成的示例输出：

<thinking>
Step 1: Analyze market potential
- AcmeFlow's U.S. revenue of 150M shows strong product-market fit in a mature market.
- Asia's tech sector is growing rapidly, with a 12% YoY growth and a 500B market size. This indicates significant potential for expansion.
- High smartphone penetration (80%) and increasing digital transformation suggest a strong demand for tech solutions like AcmeFlow's project management platform.

Step 2: Assess competition
- Only two major local competitors in Asia with a combined 30% market share. This leaves 70% of the market open, a substantial opportunity for AcmeFlow.
- Competitors lack key features like real-time collaboration and AI-driven insights, which are AcmeFlow's USPs. This differentiation could be a significant advantage.

Step 3: Evaluate regulatory challenges
- Data privacy laws in Asia are diverse and evolving. In China and Singapore, laws are stringent (similar to GDPR), while in India and Indonesia, they're still developing.
- AcmeFlow's existing compliance with GDPR and SOC 2 is advantageous, but we'll need to invest in region-specific compliance to mitigate risks. Estimated cost: 300,000-500,000.

Step 4: Project financials
- Initial investment for market entry: 2.5M (includes localization, marketing, legal fees)
- Projected first-year revenue (conservative): 2% of market share = 10B * 0.02 = 200M
- Estimated growth rate: 20% YoY for first 3 years, based on our U.S. growth and Asia's market trend
- 5-year projected revenue: 200M (Y1) * 1.2^4 ≈ 415M (Y5)
- Break-even analysis: Assuming 30% profit margin, we'll break even within the first year.
</thinking>

<recommendation>
Based on the analysis, I strongly recommend that AcmeFlow expands into the Asian market. The potential rewards far outweigh the risks.

Key points:
1. Massive market opportunity: 500B market with rapid 12% YoY growth.
2. Competitive advantage: Our real-time and AI features outshine local competitors.
3. High ROI: Initial 2.5M investment could yield 200M in first year, with strong YoY growth.
4. Manageable risks: Compliance costs are significant but manageable given the revenue potential.

The market is ripe, our product is superior, and the financials are compelling. Early entry will allow us to establish a strong foothold before the market becomes more saturated. I recommend proceeding with a phased rollout, starting with Singapore and India where we have the strongest market research data.
</recommendation>

此回复展示了“让 Claude 思考”的强大功能：

• 结构化分析： 标签包含逐步分析，以逻辑方式分解决策过程。这让董事会能够遵循 Claude 的推理并评估每个要点。这也让我们开发人员能够深入了解 Claude 的思考过程，并在必要时添加或修改提示。
• 关键见解：Claude 强调了市场规模、竞争格局、监管挑战和财务预测等关键因素。这些见解表明了对业务环境的深刻理解。
• 明确的建议： 标签包含简明、可操作的建议，并由分析中的关键点支持。分阶段推出策略展示了战略思维，在雄心与审慎之间取得平衡。 标签还让我们能够轻松提取相关的“最终”信息以供其他地方使用。

通过使用“让 Claude 思考”技术，我们将原本模糊的单句回复转变为全面的、适合董事会讨论的分析。这种详细程度和清晰度对于国际扩张等高风险业务决策非常宝贵。

关键要点 #

何时使用此技术 #

• 对于复杂的推理任务
• 何时需要了解 Claude 的逻辑（用于调试目的）
• 以最佳方式指导 Claude 完成多步骤问题解决

它解决的问题 #

• 决策缺乏透明度
• 逻辑不一致
• 跳过复杂流程中的步骤

5. 为 Claude 分配角色 #

角色是什么： #

Claude 是一位能力很强的助手，但有时它需要了解在特定对话中应扮演的角色的额外信息。通过为 Claude 分配角色，您可以引导它以特定方式响应，提高其准确性和性能，并根据所需上下文调整其语气和举止。此技术也称为角色提示。

一种选择是简单地将角色提示语言添加到您的主要用户提示中，但我们建议将角色信息放在 system_prompt 中。请注意，角色信息是我们建议放入 system_prompt 中的唯一信息类型。

为什么重要： #

对于生产提示，一致性是关键：Claude 的语气、专业水平和角色信息应保持一致。将角色提示与系统提示结合使用可确保 Claude 在多次交互中保持一致的声音和专业水平。

角色提示在以下情况下特别有用：

• 技术含量高的任务：如果您需要 Claude 执行与逻辑、数学或编码相关的复杂任务，分配适当的角色可以帮助它出色地完成任务，即使没有角色提示，它可能会遇到困难。
• 特定的沟通风格：当您要求 Claude 的回应具有特定的语气或风格时，角色提示可以成为实现预期输出的有效方法。
• 提高基线性能：除非您受到令牌数量的严重限制，否则如果您想尝试将 Claude 的性能提高到超出其基线能力，几乎没有理由不使用角色提示。

坏例子：应对产品危机 #

您的公司 AcmeEV 刚刚在其最新电动汽车模型中发现了一个关键的软件错误，该错误可能导致意外加速。您的公关团队需要起草一份公开声明，但他们不知所措。他们向 Claude 寻求帮助，但没有提供太多指导：

这个提示有问题，因为：

• 它缺乏 Claude 的角色或背景，因此可能无法掌握情况的严重性。
• “确保听起来没问题”含糊不清。Claude 需要知道“没问题”在这个关键背景下意味着什么。
• 没有关于语气、关键信息或目标受众的指导，这可能导致与公司的危机沟通策略不一致的回应。

好例子：应对产品危机 #

现在，让我们使用角色提示来获得更合适的回应：

关键要点 #

何时使用此技巧 #

• 设置特定背景或观点
• 何时需要具有特定专业知识的回复
• 影响回复的语气或风格

解决的问题 #

• 缺乏适合背景的回复
• 语气或风格不一致
• 回复与特定专业知识不一致

6. 长上下文提示 #

Claude 的扩展上下文窗口使其能够处理需要处理大量数据的复杂任务。当将大量信息（特别是 30K+ 个标记）与提示中的说明相结合时，重要的是以一种明确区分输入数据和说明的方式构造提示。我们建议使用 XML 标记封装每个文档，以便 Claude 清楚输入数据何时结束以及说明、示例或提示的其他部分何时开始。

此外，我们建议将长文档和上下文放在提示的首位，说明和示例放在后面。如果将文档放在顶部，高于详细说明或用户查询，Claude 的表现通常会明显更好。

好例子：分析市场趋势 #

此提示非常有效，因为：

• 文档最多：长文档先于详细的提示说明。
• 结构化数据：每个报告都用 XML 标记（<report_1>、<report_2>、<report_3>）清晰地划分，嵌套在更大的 <reports> 标记集中，使 Claude 可以轻松区分和引用不同的数据源。

清晰的说明：提示准确指定了 Claude 应从每个报告中提取的内容（市场规模、AI 采用、竞争对手分析），从而减少了丢失关键数据的机会。
用于输出的 XML 标记：<section> 标记使以编程方式解析 Claude 的响应变得容易，这对于将此输出集成到其他业务流程或演示文稿中很有用。

关键要点 #

• 何时使用此技术
• 处理大量输入数据时
• 它解决的问题
• 难以处理大量复杂的输入

结论 #

这些技术构成了一套强大的工具包，可增强 Claude 在各种任务中的表现。通过深思熟虑地应用它们，您可以显著提高 Claude 输出的准确性、一致性和相关性。随着您继续与 Claude 合作，您将对在不同情况下应用哪些技术形成直觉。

我们鼓励您在自己的项目中应用这些技术，并继续探索优化与 Claude 交互的新方法。人工智能领域正在迅速发展，快速工程的最佳实践也在迅速发展。