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最佳实践/提示工程

Console 提示工具

Claude Console 提供了一套工具,帮助您构建和优化提示。本页将按照您通常的使用顺序逐一介绍这些工具:生成初稿、添加模板和变量,然后改进现有提示。


提示生成器



提示生成器兼容所有 Claude 模型,包括具有扩展思考功能的模型。有关扩展思考模型的专属提示技巧,请参阅扩展思考提示技巧。

有时,使用 AI 模型最困难的部分是弄清楚如何有效地编写提示。提示生成器会引导 Claude 创建针对您特定任务量身定制的高质量提示模板,并遵循我们的许多提示工程最佳实践。

提示生成器对于解决"空白页问题"特别有用——它为您提供了一个起点,以便进行进一步的测试和迭代。


立即在 Console 上直接试用提示生成器。

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 "large language model"(大型语言模型),即 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
  • 可变内容: 随每次请求或对话而变化的动态元素,例如:
    • 用户输入
    • 用于 "Retrieval-Augmented Generation"(检索增强生成),即 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,例如从对 Claude 的其他独立调用中传入的工具使用结果

提示模板将这些固定部分和可变部分组合在一起,使用占位符表示动态内容。在 Claude Console 中,这些占位符用 {{双大括号}} 表示,使其易于识别,并便于快速测试不同的值。

当您预计提示的任何部分会在对 Claude 的另一次调用中重复使用时(通过 API 或 Claude Console。claude.ai 目前不支持提示模板或变量),您应该使用提示模板和变量。

提示模板具有以下几个优点:

  • 一致性: 确保您的提示在多次交互中保持一致的结构
  • 效率: 轻松替换可变内容,而无需重写整个提示
  • 可测试性: 通过仅更改可变部分,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加,简化提示管理
  • 版本控制: 通过仅关注提示的核心部分(与动态输入分离),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,并将它们包含在输出的模板中
  • 提示改进器: 接收您现有的模板(包括所有变量),并在输出的改进模板中保留这些变量
  • 评估工具: 通过分离提示模板的可变部分和固定部分,让您轻松测试、扩展和跟踪提示的各个版本

提示模板示例

假设有一个将英文文本翻译成西班牙语的简单应用程序。被翻译的文本是可变的,因为它会随用户或对 Claude 的调用而变化。您可以使用以下提示模板:

Translate this text from English to Spanish: {{text}}

要提升提示变量的效果,请将它们包裹在 XML 标签中,以获得更清晰的结构。

提示改进器



提示改进器兼容所有 Claude 模型,包括具有扩展思考功能的模型。有关扩展思考模型的专属提示技巧,请参阅扩展思考提示技巧。

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。它擅长使提示在需要高准确性的复杂任务中更加稳健。

开始之前

您需要准备:

  • 一个提示模板(请参阅上文的提示模板和变量)
  • 关于 Claude 当前输出问题的反馈(可选但推荐)
  • 示例输入和理想输出(可选但推荐)

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:创建具有清晰分区和 XML 标签的结构化模板
  3. 思维链优化:添加并优化详细的推理指令
  4. 示例增强:更新示例以演示新的推理过程

您可以在改进弹窗中实时观看这些步骤的执行过程。

您将获得什么

提示改进器生成的模板包含:

  • 详细的 "chain-of-thought"(思维链)指令,引导 Claude 的推理过程,通常能提升其表现
  • 使用 XML 标签分隔不同组件的清晰组织结构
  • 标准化的示例格式,演示从输入到输出的逐步推理
  • 引导 Claude 初始响应的策略性预填充内容


虽然示例在 Workbench 界面中单独显示,但在实际的 API 调用中,它们会被包含在第一条用户消息的开头。点击"</> Get Code"查看原始格式,或通过 Examples 框以原始文本形式插入示例。

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,"摘要对于专业受众来说过于基础")
  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

提示改进器最适用于:

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

对于对 "latency"(延迟)或成本敏感的应用程序,请考虑使用更简单的提示。提示改进器创建的模板会生成更长、更详尽但响应更慢的输出。

改进示例

以下是提示改进器如何增强一个基础分类提示的示例:

请注意改进后的提示如何:

  • 添加清晰的逐步推理指令
  • 使用 XML 标签组织内容
  • 提供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:添加关于期望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


开始提示工程

通过实际示例学习核心技术。


测试您的提示

使用评估工具测试您改进后的提示。


GitHub 提示教程


一个包含丰富示例的教程,涵盖我们文档中的提示工程概念。

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  • 提示生成器
  • 提示模板和变量
  • 提示模板示例
  • 提示改进器
  • 开始之前
  • 提示改进器的工作原理
  • 您将获得什么
  • 如何使用提示改进器
  • 生成测试示例
  • 何时使用提示改进器
  • 改进示例
  • 故障排除
  • 后续步骤