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    提示詞工程

    讓 Claude 思考(思維鏈提示)以提高性能

    通過鏈式思維提示技術,讓 Claude 逐步分解問題,提高複雜任務的準確性和連貫性。

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

    面對複雜任務(如研究、分析或問題解決)時,給予 Claude 思考的空間可以大幅提高其性能。這種技術被稱為思維鏈(CoT)提示,它鼓勵 Claude 逐步分解問題,從而產生更準確和細緻的輸出。

    實施 CoT 之前

    為什麼要讓 Claude 思考?

    • 準確性: 逐步解決問題可以減少錯誤,特別是在數學、邏輯、分析或一般複雜任務中。
    • 連貫性: 結構化思維導致更具凝聚力、組織良好的回應。
    • 調試: 查看 Claude 的思考過程可以幫助您找出提示可能不清楚的地方。

    為什麼不讓 Claude 思考?

    • 增加的輸出長度可能會影響延遲。
    • 並非所有任務都需要深入思考。明智地使用 CoT,以確保性能和延遲之間的適當平衡。
    對於人類需要思考的任務使用 CoT,例如複雜數學、多步驟分析、編寫複雜文檔或涉及多個因素的決策。

    如何提示思考

    下面的思維鏈技術按從最簡單到最複雜的順序排列。較簡單的方法佔用上下文窗口中的空間較少,但通常也不那麼強大。

    CoT 提示:始終讓 Claude 輸出其思考。如果不輸出其思考過程,就不會進行任何思考!
    • 基本提示:在您的提示中包含「逐步思考」。
      • 缺乏關於如何思考的指導(如果任務非常特定於您的應用、用例或組織,這尤其不理想)

    • 引導提示:為 Claude 的思考過程概述具體步驟。
      • 缺乏結構化,使得難以剝離並將答案與思考分開。

    • 結構化提示:使用 XML 標籤(如 <thinking> 和 <answer>)將推理與最終答案分開。

    示例


    提示庫

    從為各種任務和用例精選的提示中獲得靈感。

    GitHub 提示教程

    一個充滿示例的教程,涵蓋了我們文檔中的提示工程概念。

    Google Sheets 提示教程

    通過互動式電子表格提供的我們提示工程教程的輕量級版本。

    • 實施 CoT 之前
    • 為什麼要讓 Claude 思考?
    • 為什麼不讓 Claude 思考?