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    提示詞工程

    長文本提示詞技巧

    有效利用 Claude 的擴展上下文窗口來處理複雜、資料豐富的任務的提示和最佳實踐。

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

    Claude 的擴展上下文窗口（Claude 3 模型支持 200K 個 token）能夠處理複雜、資料豐富的任務。本指南將幫助您有效地利用這一強大功能。

    長文本提示詞的基本技巧

    • 將長篇資料放在頂部：將您的長文檔和輸入（約 20K+ 個 token）放在提示詞的頂部，位於您的查詢、指令和示例之上。這可以顯著提高 Claude 在所有模型上的性能。

      根據測試，將查詢放在末尾可以將響應品質提高多達 30%，特別是在處理複雜的多文檔輸入時。

    • 使用 XML 標籤結構化文檔內容和元數據：使用多個文檔時，將每個文檔包裝在 <document> 標籤中，並使用 <document_content> 和 <source>（以及其他元數據）子標籤以提高清晰度。

    • 在引用中基礎響應：對於長文檔任務，要求 Claude 先引用文檔的相關部分，然後再執行其任務。這有助於 Claude 穿過文檔其餘內容的「噪音」。

    提示詞庫

    從精選的各種任務和用例提示詞中獲得靈感。

    GitHub 提示詞教程

    一個充滿示例的教程，涵蓋我們文檔中的提示詞工程概念。

    Google Sheets 提示詞教程

    通過互動電子表格提供的更輕量級版本的提示詞工程教程。