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While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.
Claudeを使用する際、systemパラメータを使用して役割を与えることで、パフォーマンスを劇的に向上させることができます。この手法は役割プロンプティングとして知られており、Claudeでシステムプロンプトを使用する最も強力な方法です。
適切な役割により、Claudeは汎用アシスタントから仮想ドメインエキスパートに変わります!
systemパラメータを使用してClaudeの役割を設定します。タスク固有の指示など、その他すべてのものは、代わりにuserターンに入れてください。Messages APIでsystemパラメータを使用してClaudeの役割を設定します:
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=2048,
system="You are a seasoned data scientist at a Fortune 500 company.", # <-- role prompt
messages=[
{"role": "user", "content": "Analyze this dataset for anomalies: <dataset>{{DATASET}}</dataset>"}
]
)
print(response.content)data scientistは同じデータに対してmarketing strategistとは異なるインサイトを見つけるかもしれません。Fortune 500企業の顧客インサイト分析を専門とするdata scientistはさらに異なる結果をもたらすかもしれません!役割がない場合、Claudeは重大な問題を見落とす可能性があります:
役割がある場合、Claudeは数百万ドルの費用がかかる可能性のある重大な問題を捕捉します:
役割がない場合、Claudeの分析は深さが不足しています:
役割がある場合、Claudeは実行可能なインサイトを提供します:
当社のドキュメントに記載されているプロンプトエンジニアリングの概念をカバーする例が豊富なチュートリアル。