有效构造提示词工程以优化 Claude 模型输出的指南

Prompt engineering overview ，详细介绍了如何通过提示工程来最大化 Claude 4 模型的效能。

Anthropic 的 “Prompt Engineering Overview” 文档：是关于如何有效构造提示（prompt engineering）以优化 Claude 模型输出的指南。简单来说，它指导开发者在使用 Claude（Anthropic 的 LLM）时，如何用好提示提高准确性、可控性、可评估性等效果。

文档主要涵盖哪些内容？

1. 使用提示工程之前

• 要确保你已经：

  1. 定义好任务的成功标准；
  2. 有方法用实证测试（empirical testing）这些标准；
  3. 拥有一个初步提示（draft prompt）可以进一步改进。
     如果没有这些准备，建议先从定义目标和测试流程入手。

2. 为什么做 Prompt Engineering

相比于模型微调（fine-tuning），提示工程具备以下优势：

• 节省资源、成本更低；
• 快速迭代，无需等待重训练；
• 不受模型更新影响，prompt 通常可跨版本使用；
• 不易遗忘已有知识（避免 catastrophic forgetting）；
• 提示内容是人类可阅读的，易于调试与理解。

3. 实践技巧一览

文档按从广泛适用到专门技巧排序，建议按顺序尝试，包括：

1. 使用 Prompt Generator（提示生成工具）；
2. 清晰直接（Be clear and direct）；
3. 多示例（multishot prompting）；
4. 让 Claude 思考（Chain of Thought，CoT）；
5. 使用 XML 标签；
6. 给 Claude “角色”（system prompt）；
7. 预填 Claude 的响应形式；
8. 链式复杂提示；
9. 长上下文技巧（long context tips）；
10. 延展思考（extended thinking）技巧等。

4. 文档中还提供的一些工具和资源

• Prompt Generator：可帮助生成初稿提示模板，即便你还没想到怎么写，也能用这个工具快速起步。
• 互动教程：包括 GitHub 上的教程或 Google Sheets 形式的互动练习，帮助边实践边学习。
• 长上下文提示技巧：建议将长文本放在 prompt 前面，用 XML 标签清晰标记文档结构，并在必要时让 Claude 引用原文。
• Chain of Thought（思考链）技巧：引导模型“逐步思考”，尤其对复杂任务能显著增强准确性。
• 角色提示（role prompting）：通过 system 参数设定 Claude 扮演特定角色，如律师、CFO 等，以显著提升其解题表现与专业性。

与《商业内幕》提到的要点对照

Business Insider 的报道 “Here's how to write an effective AI prompt…” 补充了文档中较为通俗的表述，并强调：

• 把 Claude 想象成“聪明但健忘的新员工”，需要明确、结构化的指令；
• 提供目标、受众、用途，将指令条列化或编号；
• 给出例子（多示例提示）是提升一致性与质量的“秘密武器”；
• 鼓励 Claude 思考（CoT）以提升逻辑与准确性；
• 角色扮演优化复杂任务；
• 减少幻觉（hallucination）：允许模型说 “不知道”，并要求引用或核实信息，若不能找到来源就撤回声明。([Business Insider][7])

这些都是 Anthropic 官方文档中对应技巧的另一种说法或补充说明。

总结一览表

核心主题	描述
前期准备	定义成功标准、制定测试方式、准备初稿提示
Prompt vs Fine-tune	资源、时间、人力成本更低；易迭代；跨版本兼容；透明可控
提示技巧清单	Prompt Generator → 清晰直接 → 多示例 → CoT → XML标签 → 角色设定 → 预填响应 → 链式复杂提示 → 长上下文 → 延展思考
实用工具与资源	提示生成器、互动教程（GitHub/Sheets）、结构化技巧指南
防止“幻觉”	允许 Claude 表示不确定、要求引用、拒绝没有依据断言

原文：https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
油管：https://youtu.be/xHtOge3vERw