Console 提示工具

Claude Console 提供了一套工具，帮助您构建和优化提示。本页面按照您通常使用的顺序介绍这些工具：生成初稿、添加模板和变量，然后改进现有提示。

提示生成器

有时，使用 AI 模型最难的部分是弄清楚如何有效地进行提示。提示生成器引导 Claude 创建针对您特定任务量身定制的高质量提示模板，遵循我们许多提示工程最佳实践。

提示生成器特别适合解决"空白页问题"——它为您提供进一步测试和迭代的起点。

如果您有兴趣分析底层提示和架构，请查看我们的提示生成器 Google Colab 笔记本。要运行 Colab 笔记本，您需要一个 API 密钥。

提示模板和变量

在使用 Claude 部署基于 LLM 的应用程序时，您的 API 调用通常由两种类型的内容组成：

• 固定内容： 在多次交互中保持不变的静态指令或上下文
• 变量内容： 随每次请求或对话而变化的动态元素，例如：
  • 用户输入
  • 用于检索增强生成（RAG）的检索内容
  • 对话上下文，例如用户账户历史记录
  • 系统生成的数据，例如从其他独立 Claude 调用中传入的工具使用结果

提示模板将这些固定部分和变量部分结合起来，使用占位符表示动态内容。在 Claude Console 中，这些占位符用 {{双括号}} 表示，使其易于识别，并允许快速测试不同的值。

当您预期提示的任何部分将在另一次 Claude 调用中重复使用时（通过 API 或 Claude Console），您应该使用提示模板和变量。claude.ai 目前不支持提示模板或变量。

提示模板具有以下几个优点：

• 一致性： 确保多次交互中提示结构的一致性
• 效率： 无需重写整个提示即可轻松替换变量内容
• 可测试性： 仅更改变量部分即可快速测试不同的输入和边缘情况
• 可扩展性： 随着应用程序复杂性的增长，简化提示管理
• 版本控制： 通过仅跟踪提示的核心部分（与动态输入分开），轻松跟踪提示结构随时间的变化

Console 使用提示模板和变量来支持其工具：

• 提示生成器： 决定您的提示需要哪些变量，并将其包含在输出的模板中
• 提示改进器： 获取您现有的模板（包括所有变量），并在输出的改进模板中保留它们
• 评估工具： 通过将提示模板的变量部分和固定部分分开，让您轻松测试、扩展和跟踪提示的版本

提示模板示例

考虑一个将英文文本翻译成西班牙语的简单应用程序。翻译后的文本将是变量，因为它在用户或 Claude 调用之间会发生变化。您可以使用以下提示模板：

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

提示改进器

提示改进器通过自动化分析和增强，帮助您快速迭代和改进提示。它擅长使提示对需要高精度的复杂任务更加健壮。

开始之前

您需要：

• 一个提示模板（请参阅上方的提示模板和变量）
• 关于 Claude 当前输出问题的反馈（可选，但建议提供）
• 示例输入和理想输出（可选，但建议提供）

提示改进器的工作原理

提示改进器通过 4 个步骤增强您的提示：

1. 示例识别：定位并提取提示模板中的示例
2. 初稿：创建具有清晰部分和 XML 标签的结构化模板
3. 思维链细化：添加并细化详细的推理指令
4. 示例增强：更新示例以演示新的推理过程

您可以在改进模态框中实时观察这些步骤的发生。

您将获得什么

提示改进器生成的模板包含：

• 详细的思维链指令，引导 Claude 的推理过程并通常提高其性能
• 使用 XML 标签清晰组织以分隔不同组件
• 标准化的示例格式，演示从输入到输出的逐步推理
• 引导 Claude 初始响应的战略性预填充

如何使用提示改进器

1. 提交您的提示模板
2. 添加关于 Claude 当前输出问题的任何反馈（例如，"摘要对专家受众来说太基础了"）
3. 包含示例输入和理想输出
4. 查看改进后的提示

生成测试示例

还没有示例？使用测试用例生成器来：

1. 生成示例输入
2. 获取 Claude 的响应
3. 编辑响应以匹配您的理想输出
4. 将完善后的示例添加到您的提示中

何时使用提示改进器

提示改进器最适合以下情况：

• 需要详细推理的复杂任务
• 准确性比速度更重要的情况
• Claude 当前输出需要显著改进的问题

改进示例

以下是提示改进器如何增强基本分类提示的示例：

注意改进后的提示如何：

• 添加了清晰的逐步推理指令
• 使用 XML 标签组织内容
• 提供了明确的输出格式要求
• 引导 Claude 完成分析过程

故障排除

常见问题及解决方案：

• 示例未出现在输出中：检查示例是否使用 XML 标签正确格式化，并出现在第一条用户消息的开头
• 思维链过于冗长：添加关于所需输出长度和详细程度的具体指令
• 推理步骤不符合您的需求：修改步骤部分以匹配您的特定用例

后续步骤