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    Prompt engineering

    Concatenare prompt complessi per prestazioni più forti

    Scopri come suddividere attività complesse in sottotask gestibili utilizzando la concatenazione di prompt per migliorare l'accuratezza e la chiarezza.

    While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.

    Quando si lavora con attività complesse, Claude a volte può non riuscire se si tenta di gestire tutto in un singolo prompt. La concatenazione di pensiero (CoT) è ottima, ma cosa succede se il tuo compito ha più fasi distinte che richiedono ciascuna un pensiero approfondito?

    Entra in gioco la concatenazione di prompt: suddividere attività complesse in sottotask più piccoli e gestibili.

    Perché concatenare i prompt?

    1. Accuratezza: Ogni sottotask riceve l'attenzione completa di Claude, riducendo gli errori.
    2. Chiarezza: I sottotask più semplici significano istruzioni e output più chiari.
    3. Tracciabilità: Individua e correggi facilmente i problemi nella tua catena di prompt.

    Quando concatenare i prompt

    Utilizza la concatenazione di prompt per attività multi-step come la sintesi della ricerca, l'analisi dei documenti o la creazione di contenuti iterativa. Quando un'attività comporta più trasformazioni, citazioni o istruzioni, la concatenazione impedisce a Claude di perdere o gestire male i passaggi.

    Ricorda: Ogni collegamento nella catena riceve l'attenzione completa di Claude!

    Suggerimento per il debug: Se Claude perde un passaggio o ha prestazioni scarse, isola quel passaggio nel suo prompt. Questo ti consente di ottimizzare i passaggi problematici senza ripetere l'intera attività.

    Come concatenare i prompt

    1. Identifica i sottotask: Suddividi il tuo compito in passaggi distinti e sequenziali.
    2. Struttura con XML per passaggi chiari: Utilizza tag XML per passare gli output tra i prompt.
    3. Avere un obiettivo a singolo compito: Ogni sottotask dovrebbe avere un singolo obiettivo chiaro.
    4. Itera: Affina i sottotask in base alle prestazioni di Claude.

    Flussi di lavoro concatenati di esempio:

    • Analisi multi-step: Vedi gli esempi legali e commerciali di seguito.
    • Pipeline di creazione di contenuti: Ricerca → Struttura → Bozza → Modifica → Formattazione.
    • Elaborazione dei dati: Estrai → Trasforma → Analizza → Visualizza.
    • Processo decisionale: Raccogli informazioni → Elenca opzioni → Analizza ciascuna → Consiglia.
    • Cicli di verifica: Genera contenuto → Rivedi → Affina → Rivedi di nuovo.
    Suggerimento di ottimizzazione: Per attività con sottotask indipendenti (come l'analisi di più documenti), crea prompt separati ed eseguili in parallelo per velocità.

    Avanzate: Catene di auto-correzione

    Puoi concatenare i prompt per far rivedere a Claude il suo stesso lavoro! Questo cattura gli errori e affina gli output, soprattutto per attività ad alto rischio.


    Esempi


    Libreria di prompt

    Ispirati da una selezione curata di prompt per vari compiti e casi d'uso.

    Tutorial di prompting GitHub

    Un tutorial ricco di esempi che copre i concetti di prompt engineering trovati nella nostra documentazione.

    Tutorial di prompting Google Sheets

    Una versione più leggera del nostro tutorial di prompt engineering tramite un foglio di calcolo interattivo.

    • Perché concatenare i prompt?
    • Quando concatenare i prompt
    • Come concatenare i prompt
    • Flussi di lavoro concatenati di esempio:
    • Avanzate: Catene di auto-correzione
    • Esempi