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    Descripción generalCómo implementar el uso de herramientasUso de herramientas eficiente en tokensStreaming de herramientas de grano finoHerramienta BashHerramienta de ejecución de códigoHerramienta de uso de computadoraHerramienta de editor de textoHerramienta de obtención webHerramienta de búsqueda webHerramienta de memoria

    Habilidades del Agente

    Habilidades del AgenteComenzar con Agent Skills en la APIMejores prácticas para la creación de SkillsUso de Agent Skills con la API

    SDK de Agente

    Descripción general del Agent SDKReferencia del SDK del Agente - TypeScriptReferencia del SDK de Agent - Python

    Guías

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    MCP en la API

    Conector MCPServidores MCP remotos

    Claude en plataformas de terceros

    Amazon BedrockVertex AI

    Ingeniería de prompts

    ResumenGenerador de promptsUsar plantillas de promptsMejorador de promptsSé claro y directoUsar ejemplos (prompting multishot)Deja que Claude piense (CoT)Usar etiquetas XMLDarle un rol a Claude (avisos del sistema)Prefill de la respuesta de ClaudeEncadena prompts complejosConsejos para contexto largoConsejos de pensamiento extendido

    Probar y evaluar

    Definir criterios de éxitoDesarrollar casos de pruebaUsando la Herramienta de EvaluaciónReducir la latencia

    Fortalecer protecciones

    Reducir las alucinacionesAumentar la consistencia de la salidaMitigar jailbreakshandle-streaming-refusalsReducir la filtración de promptsMantener a Claude en personaje

    Administración y monitoreo

    Descripción general de la API de administraciónAPI de Uso y CostoAPI de Análisis de Claude Code
    Console
    Fortalecer protecciones

    Mitigar jailbreaks e inyecciones de prompt

    Los jailbreaks y las inyecciones de prompt ocurren cuando los usuarios elaboran prompts para explotar vulnerabilidades del modelo, con el objetivo de generar contenido inapropiado. Aunque Claude es inherentemente resistente a tales ataques, aquí hay pasos adicionales para fortalecer tus barreras de protección, particularmente contra usos que violan nuestros Términos de Servicio o Política de Uso.

    Claude es mucho más resistente a los jailbreaks que otros LLMs importantes, gracias a métodos avanzados de entrenamiento como la IA Constitucional.
    • Filtros de inocuidad: Utiliza un modelo ligero como Claude Haiku 3 para pre-examinar las entradas de los usuarios.

    • Validación de entrada: Filtra los prompts para detectar patrones de jailbreaking. Incluso puedes usar un LLM para crear un filtro de validación generalizado proporcionando ejemplos de lenguaje conocido de jailbreaking.

    • Ingeniería de prompts: Elabora prompts que enfaticen límites éticos y legales.

    Ajusta las respuestas y considera limitar o prohibir a los usuarios que repetidamente participen en comportamientos abusivos intentando eludir las barreras de protección de Claude. Por ejemplo, si un usuario en particular desencadena el mismo tipo de rechazo varias veces (por ejemplo, "salida bloqueada por la política de filtrado de contenido"), informa al usuario que sus acciones violan las políticas de uso relevantes y toma medidas en consecuencia.

    • Monitoreo continuo: Analiza regularmente las salidas en busca de señales de jailbreaking. Utiliza este monitoreo para refinar iterativamente tus prompts y estrategias de validación.

    Avanzado: Salvaguardias en cadena

    Combina estrategias para una protección robusta. Aquí hay un ejemplo de nivel empresarial con uso de herramientas:

    Al combinar estas estrategias en capas, creas una defensa robusta contra jailbreaking e inyecciones de prompt, asegurando que tus aplicaciones impulsadas por Claude mantengan los más altos estándares de seguridad y cumplimiento.

    • Avanzado: Salvaguardias en cadena
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