Verketten Sie komplexe Prompts für stärkere Leistung
While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.
Bei der Arbeit mit komplexen Aufgaben kann Claude manchmal den Ball fallen lassen, wenn Sie versuchen, alles in einem einzigen Prompt zu bewältigen. Chain of thought (CoT) Prompting ist großartig, aber was ist, wenn Ihre Aufgabe mehrere unterschiedliche Schritte hat, die jeweils tiefgreifendes Nachdenken erfordern?
Hier kommt Prompt-Verkettung ins Spiel: das Aufteilen komplexer Aufgaben in kleinere, handhabbare Teilaufgaben.
Warum Prompts verketten?
- Genauigkeit: Jede Teilaufgabe erhält Claudes volle Aufmerksamkeit, wodurch Fehler reduziert werden.
- Klarheit: Einfachere Teilaufgaben bedeuten klarere Anweisungen und Ausgaben.
- Nachverfolgbarkeit: Probleme in Ihrer Prompt-Kette können leicht identifiziert und behoben werden.
Wann Prompts verketten
Verwenden Sie Prompt-Verkettung für mehrstufige Aufgaben wie Forschungssynthese, Dokumentenanalyse oder iterative Inhaltserstellung. Wenn eine Aufgabe mehrere Transformationen, Zitate oder Anweisungen beinhaltet, verhindert die Verkettung, dass Claude Schritte fallen lässt oder falsch behandelt.
Denken Sie daran: Jedes Glied in der Kette erhält Claudes volle Aufmerksamkeit!
Wie man Prompts verkettet
- Teilaufgaben identifizieren: Teilen Sie Ihre Aufgabe in unterschiedliche, aufeinanderfolgende Schritte auf.
- Mit XML für klare Übergaben strukturieren: Verwenden Sie XML-Tags, um Ausgaben zwischen Prompts zu übertragen.
- Ein Einzelaufgaben-Ziel haben: Jede Teilaufgabe sollte ein einziges, klares Ziel haben.
- Iterieren: Verfeinern Sie Teilaufgaben basierend auf Claudes Leistung.
Beispiele für verkettete Arbeitsabläufe:
- Mehrstufige Analyse: Siehe die rechtlichen und geschäftlichen Beispiele unten.
- Inhaltserstellungs-Pipelines: Recherche → Gliederung → Entwurf → Bearbeitung → Formatierung.
- Datenverarbeitung: Extrahieren → Transformieren → Analysieren → Visualisieren.
- Entscheidungsfindung: Informationen sammeln → Optionen auflisten → Jede analysieren → Empfehlen.
- Verifikationsschleifen: Inhalt generieren → Überprüfen → Verfeinern → Erneut überprüfen.
Erweitert: Selbstkorrektur-Ketten
Sie können Prompts verketten, damit Claude seine eigene Arbeit überprüft! Dies fängt Fehler ab und verfeinert Ausgaben, besonders für kritische Aufgaben.
Beispiele
Prompt-Bibliothek
Lassen Sie sich von einer kuratierten Auswahl von Prompts für verschiedene Aufgaben und Anwendungsfälle inspirieren.
GitHub Prompting-Tutorial
Ein beispielreiches Tutorial, das die Prompt-Engineering-Konzepte aus unserer Dokumentation abdeckt.
Google Sheets Prompting-Tutorial
Eine leichtgewichtige Version unseres Prompt-Engineering-Tutorials über eine interaktive Tabelle.