Prompting-Tools der Console

Die Claude Console bietet eine Reihe von Tools, die dir helfen, Prompts zu erstellen und zu verfeinern. Diese Seite führt dich in der Reihenfolge durch sie, in der du sie typischerweise verwenden wirst: einen ersten Entwurf generieren, Templates und Variablen hinzufügen und dann einen bestehenden Prompt verbessern.

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Prompt-Generator

Manchmal ist der schwierigste Teil bei der Nutzung eines KI-Modells herauszufinden, wie man es effektiv promptet. Der Prompt-Generator leitet Claude an, hochwertige Prompt-Templates zu erstellen, die auf deine spezifischen Aufgaben zugeschnitten sind und vielen unserer Best Practices für Prompt-Engineering folgen.

Der Prompt-Generator ist besonders nützlich, um das „Problem der leeren Seite" zu lösen – er gibt dir einen Ausgangspunkt für weiteres Testen und Iterieren.

Wenn du daran interessiert bist, den zugrunde liegenden Prompt und die Architektur zu analysieren, schau dir unser Google-Colab-Notebook zum Prompt-Generator an. Um das Colab-Notebook auszuführen, benötigst du einen API-Key.

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Prompt-Templates und Variablen

Wenn du eine LLM-basierte Anwendung mit Claude bereitstellst, bestehen deine API-Aufrufe typischerweise aus zwei Arten von Inhalten:

• Feste Inhalte: Statische Anweisungen oder Kontext, die über mehrere Interaktionen hinweg konstant bleiben
• Variable Inhalte: Dynamische Elemente, die sich mit jeder Anfrage oder Konversation ändern, wie zum Beispiel:
  • Benutzereingaben
  • Abgerufene Inhalte für „Retrieval-Augmented Generation" (abrufgestützte Generierung), oder RAG
  • Konversationskontext wie der Kontoverlauf des Benutzers
  • Systemgenerierte Daten wie Ergebnisse aus Tool-Nutzung, die aus anderen unabhängigen Aufrufen an Claude eingespeist werden

Ein Prompt-Template kombiniert diese festen und variablen Teile und verwendet Platzhalter für den dynamischen Inhalt. In der Claude Console werden diese Platzhalter mit {{doppelten geschweiften Klammern}} gekennzeichnet, wodurch sie leicht identifizierbar sind und ein schnelles Testen verschiedener Werte ermöglichen.

Du solltest Prompt-Templates und Variablen verwenden, wenn du erwartest, dass ein Teil deines Prompts in einem anderen Aufruf an Claude wiederholt wird (über die API oder die Claude Console. claude.ai unterstützt derzeit keine Prompt-Templates oder Variablen).

Prompt-Templates bieten mehrere Vorteile:

• Konsistenz: Stelle eine konsistente Struktur für deine Prompts über mehrere Interaktionen hinweg sicher
• Effizienz: Tausche variable Inhalte einfach aus, ohne den gesamten Prompt neu zu schreiben
• Testbarkeit: Teste schnell verschiedene Eingaben und Grenzfälle, indem du nur den variablen Teil änderst
• Skalierbarkeit: Vereinfache die Prompt-Verwaltung, wenn deine Anwendung an Komplexität zunimmt
• Versionskontrolle: Verfolge Änderungen an deiner Prompt-Struktur im Laufe der Zeit einfach nach, indem du nur den Kernteil deines Prompts im Blick behältst, getrennt von dynamischen Eingaben

Die Console verwendet Prompt-Templates und Variablen als Grundlage für ihre Tools:

• Prompt-Generator: Entscheidet, welche Variablen dein Prompt benötigt, und fügt sie in das ausgegebene Template ein
• Prompt-Improver: Nimmt dein bestehendes Template einschließlich aller Variablen und behält sie im verbesserten Template bei, das er ausgibt
• Evaluierungs-Tool: Ermöglicht es dir, Versionen deiner Prompts einfach zu testen, zu skalieren und nachzuverfolgen, indem die variablen und festen Teile deines Prompt-Templates getrennt werden

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Beispiel für ein Prompt-Template

Betrachte eine einfache Anwendung, die englischen Text ins Spanische übersetzt. Der zu übersetzende Text wäre variabel, da er sich zwischen Benutzern oder Aufrufen an Claude ändert. Du könntest dieses Prompt-Template verwenden:

Translate this text from English to Spanish: {{text}}

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Prompt-Improver

Der Prompt-Improver hilft dir, deine Prompts durch automatisierte Analyse und Verbesserung schnell zu iterieren und zu optimieren. Er eignet sich besonders gut dafür, Prompts für komplexe Aufgaben robuster zu machen, die hohe Genauigkeit erfordern.

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Bevor du beginnst

Du benötigst:

• Ein Prompt-Template (siehe Prompt-Templates und Variablen oben)
• Feedback zu aktuellen Problemen mit Claudes Ausgaben (optional, aber empfohlen)
• Beispieleingaben und ideale Ausgaben (optional, aber empfohlen)

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Wie der Prompt-Improver funktioniert

Der Prompt-Improver verbessert deine Prompts in 4 Schritten:

1. Beispielidentifikation: Findet und extrahiert Beispiele aus deinem Prompt-Template
2. Erster Entwurf: Erstellt ein strukturiertes Template mit klaren Abschnitten und XML-Tags
3. Chain-of-Thought-Verfeinerung: Fügt detaillierte Anweisungen zum schrittweisen Denken hinzu und verfeinert sie
4. Beispielverbesserung: Aktualisiert Beispiele, um den neuen Denkprozess zu demonstrieren

Du kannst diese Schritte in Echtzeit im Verbesserungs-Modal verfolgen.

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Was du erhältst

Der Prompt-Improver generiert Templates mit:

• Detaillierten „chain-of-thought" (Gedankenkette)-Anweisungen, die Claudes Denkprozess leiten und typischerweise seine Leistung verbessern
• Klarer Organisation durch XML-Tags zur Trennung verschiedener Komponenten
• Standardisierter Beispielformatierung, die schrittweises Denken von der Eingabe bis zur Ausgabe demonstriert
• Strategischen Prefills, die Claudes anfängliche Antworten lenken

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So verwendest du den Prompt-Improver

1. Reiche dein Prompt-Template ein
2. Füge Feedback zu Problemen mit Claudes aktuellen Ausgaben hinzu (z. B. „Zusammenfassungen sind zu einfach für ein Fachpublikum")
3. Füge Beispieleingaben und ideale Ausgaben hinzu
4. Überprüfe den verbesserten Prompt

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Testbeispiele generieren

Du hast noch keine Beispiele? Verwende den Testfall-Generator, um:

1. Beispieleingaben zu generieren
2. Claudes Antworten zu erhalten
3. Die Antworten so zu bearbeiten, dass sie deinen idealen Ausgaben entsprechen
4. Die überarbeiteten Beispiele zu deinem Prompt hinzuzufügen

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Wann du den Prompt-Improver verwenden solltest

Der Prompt-Improver eignet sich am besten für:

• Komplexe Aufgaben, die detailliertes Denken erfordern
• Situationen, in denen Genauigkeit wichtiger ist als Geschwindigkeit
• Probleme, bei denen Claudes aktuelle Ausgaben erhebliche Verbesserungen benötigen

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Beispiel für eine Verbesserung

Hier siehst du, wie der Prompt-Improver einen einfachen Klassifizierungs-Prompt verbessert:

Beachte, wie der verbesserte Prompt:

• Klare Schritt-für-Schritt-Anweisungen zum Denken hinzufügt
• XML-Tags zur Organisation von Inhalten verwendet
• Explizite Anforderungen an die Ausgabeformatierung bereitstellt
• Claude durch den Analyseprozess führt

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Fehlerbehebung

Häufige Probleme und Lösungen:

• Beispiele erscheinen nicht in der Ausgabe: Überprüfe, ob die Beispiele korrekt mit XML-Tags formatiert sind und am Anfang der ersten Benutzernachricht erscheinen
• Chain-of-Thought zu ausführlich: Füge spezifische Anweisungen zur gewünschten Ausgabelänge und zum Detaillierungsgrad hinzu
• Denkschritte entsprechen nicht deinen Anforderungen: Passe den Schritte-Abschnitt an deinen spezifischen Anwendungsfall an

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Nächste Schritte