Claude 最新部落格：提示詞工程最佳實踐 🧠 核心技術 1. 明確清晰現代AI 模型對清晰明確的指令反應特別好。不要假設模型會推論你的意圖－直接說出來。 舉例：建立分析儀表板· 模糊："建立一個分析儀表板" · 明確："建立一個分析儀表板。包含盡可能多的相關功能和互動。超越基礎，創建一個功能完整的實作。" 2. 提供上下文和動機解釋為什麼某事重要，幫助AI 更好地理解你的目標。 舉例：格式偏好· 效果差："永遠不要使用項目符號" · 效果好："我更喜歡自然的段落形式，因為我覺得流暢的散文更易讀、更有對話感。項目符號對我的休閒學習風格來說太正式了。" 3. 具體化越具體越好。包括明確的約束條件、相關上下文、期望的輸出結構以及任何要求或限制。 4. 使用範例透過展示而非描述來說明，特別適合解釋概念或示範特定格式。這被稱為單樣本或少樣本提示。 重要提醒：Claude 4.x 等現代模型都非常關注範例中的細節，確保你的範例符合你想要鼓勵的行為。 5. 允許表達不確定性明確允許AI 表達不確定性而非猜測，這能減少幻覺並提高可靠性。 舉例："分析這些財務數據並識別趨勢。如果數據不足以得出結論，請直說，不要猜測。" 🔝 高級技術 1. 預先填入AI 的回應透過為AI 開始回應，引導格式、語氣或結構。這對於強制輸出格式或跳過開場白特別有效。 2. 思維鏈提示（Chain of Thought） 要求逐步推理後再回答，有助於複雜的分析任務。 現代方法：Claude 提供了"擴展思考"功能，可自動進行結構化推理。但了解手動思維鏈在某些情況下仍然有價值。 三種常見實作： · 基礎思維鏈：簡單添加"逐步思考" · 引導式思考鏈：提供特定的推理階段· 結構化思考鏈：使用標籤分離推理和最終答案 3. 控制輸出格式· 告訴AI 要做什麼，而非不要做什麼· 讓你的提示詞風格匹配期望的輸出· 明確說明格式偏好 4. 提示詞鏈（Prompt Chaining） 將複雜任務分解為多個連續步驟，每個提示字處理一個階段，輸出傳遞給下一指令。 這種方法犧牲延遲換取更高的準確性。適用於複雜請求、需要迭代改進、多階段分析等場景。 可能遇到的舊技術 XML 標籤結構：曾經推薦用於添加結構和清晰度，但現代模型在沒有XML 標籤的情況下也能很好地理解結構。在極其複雜的提示詞或需要絕對確定內容邊界時仍可能有用。 角色提示定義專家角色和視角。雖然有效，但現代模型已足夠成熟，沉重的角色提示通常不必要。 組合使用真正的力量在於策略性地組合這些技術。提示詞工程的藝術不是使用所有可用技術，而是為特定需求選擇正確的組合。 技術選擇指南· 需要特定輸出格式→ 使用範例、預先填充或明確格式指令· 需要逐步推理→ 使用擴展思考（Claude 4.x）或思維鏈· 複雜多階段任務→ 使用提示詞鏈接· 需要透明推理→ 使用結構化輸出的思維鏈· 防止幻覺→ 允許說"我不知道" 常見問題排查· 響應太泛泛→ 增加具體性、示例或明確要求全面輸出· 響應偏題→ 更明確說明實際目標，提供上下文· 格式不一致→ 添加示例或使用預填充· 任務太複雜→ 分解為多個提示詞· AI 編造信息→ 明確允許說"不確定" 需要避免的錯誤· 過度工程化：更長更複雜的提示詞並不總是更好· 忽略基礎：如果核心提示詞不清楚，高級技術也無濟於事· 假設AI 會讀心：對想要的內容要具體· 同時使用所有技術：選擇針對特定挑戰的技術· 忘記迭代：第一個提示詞很少完美，需要測試和改進 核心建議提示詞工程最終是關於溝通：用幫助AI 最清楚理解你意圖的語言說話。從核心技術開始，持續使用直到成為第二本能。只有在解決特定問題時才添加高級技術。 記住：最好的提示詞不是最長或最複雜的，而是用最少必要的結構可靠地實現目標的那個。 提示詞工程是上下文工程的基本構建塊。每個精心設計的提示詞都成為塑造AI 行為的更大上下文的一部分，與對話歷史、附加文件和系統指令一起創造更好的結果。 部落格網址：
