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    Prompt engineering

    Precompila la risposta di Claude per un controllo maggiore dell'output

    Scopri come precompilare le risposte di Claude per guidare il suo comportamento, saltare i preamboli, applicare formati specifici e mantenere la coerenza dei personaggi.

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

    La precompilazione è disponibile solo per le modalità non di extended thinking. Attualmente non è supportata con extended thinking.

    Quando utilizzi Claude, hai l'abilità unica di guidare le sue risposte precompilando il messaggio Assistant. Questa tecnica potente ti consente di dirigere le azioni di Claude, saltare i preamboli, applicare formati specifici come JSON o XML, e persino aiutare Claude a mantenere la coerenza dei personaggi negli scenari di role-play.

    In alcuni casi in cui Claude non sta funzionando come previsto, poche frasi precompilate possono migliorare notevolmente le prestazioni di Claude. Un po' di precompilazione va molto lontano!

    Come precompilare la risposta di Claude

    Per precompilare, includi il testo iniziale desiderato nel messaggio Assistant (la risposta di Claude continuerà da dove il messaggio Assistant si interrompe):

    import anthropic
    
    client = anthropic.Anthropic()
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5",
        max_tokens=1024,
        messages=[
            {"role": "user", "content": "What is your favorite color?"},
            {"role": "assistant", "content": "As an AI assistant, I don't have a favorite color, But if I had to pick, it would be green because"}  # Prefill here
        ]
    )

    Il contenuto della precompilazione non può terminare con spazi finali. Una precompilazione come "As an AI assistant, I " (con uno spazio alla fine) risulterà in un errore.

    Esempi

    Esempio 1: Controllare la formattazione dell'output e saltare il preambolo

    Suggerimento per utenti esperti: Precompilare { forza Claude a saltare il preambolo e a generare direttamente l'oggetto JSON. Questo è più pulito, più conciso e più facile da analizzare per i programmi senza elaborazione aggiuntiva. Per un output JSON garantito che si conformi a uno schema specifico, considera di utilizzare Structured Outputs invece della precompilazione. Gli output strutturati garantiscono che la risposta di Claude corrisponda sempre allo schema JSON definito, rendendolo ideale per le applicazioni di produzione che richiedono la conformità rigorosa al formato.

    Esempio 2: Mantenere il personaggio negli scenari di role-play

    Suggerimento per il role-play: Precompilare un [ROLE_NAME] tra parentesi quadre può ricordare a Claude di rimanere in carattere, anche per conversazioni più lunghe e complesse. Questo è particolarmente potente se combinato con il role prompting nel parametro system.


    Lavorare con i messaggi

    Vedi altri esempi di precompilazione e altri pattern dell'API Messages.

    Libreria di prompt

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

    Tutorial di prompting su GitHub

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

    Tutorial di prompting su Google Sheets

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

    • Come precompilare la risposta di Claude
    • Esempi