Claude Opus 4.8 的提示技巧

本指南涵蓋 Claude Opus 4.8 特有的提示模式。關於該模型的功能與 API 變更，請參閱 Claude Opus 4.8 的新功能。關於適用於所有目前 Claude 模型的技巧，請參閱提示最佳實踐。

Claude Opus 4.8 在長時程代理工作、知識工作、視覺和記憶任務方面具有特別的優勢。它在現有的 Claude Opus 4.7 提示上開箱即用表現良好。以下模式涵蓋最常需要調整的行為。

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回應長度與冗長度

Claude Opus 4.8 會根據其判斷任務的複雜程度來校準回應長度，而非預設為固定的冗長度。這通常意味著簡單查詢會得到較短的答案，而開放式分析則會得到更長的回應。

如果您的產品依賴特定的輸出風格或冗長度，您可能需要調整提示。舉例來說，若要降低冗長度，您可以新增：

Provide concise, focused responses. Skip non-essential context, and keep examples minimal.

如果您看到特定類型的冗長情況（例如過度解釋），可以在提示中新增額外指示來避免這些情況。展示 Claude 如何以適當簡潔程度進行溝通的正面範例，往往比負面範例或告訴模型不該做什麼的指示更有效。

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校準努力程度與思考深度

「effort parameter」（努力程度參數）允許您調整 Claude 的智慧與 token 消耗之間的平衡，以能力換取更快的速度和更低的成本。對於程式編寫和代理使用案例，請從 xhigh 努力程度開始；對於大多數對智慧敏感的使用案例，請至少使用 high 努力程度。嘗試其他努力程度以進一步調整 token 使用量和智慧表現：

• max： 最大努力程度在某些使用案例中可以帶來效能提升，但可能會因 token 使用量增加而出現報酬遞減。此設定有時也容易出現過度思考的情況。請針對需要高智慧的任務測試最大努力程度。
• xhigh： 超高努力程度是大多數程式編寫和代理使用案例的最佳設定。
• high： 此設定在 token 使用量和智慧之間取得平衡。對於大多數對智慧敏感的使用案例，請至少使用 high 努力程度。
• medium： 適合需要減少 token 使用量、同時願意犧牲部分智慧的成本敏感使用案例。
• low： 保留給簡短、範圍明確的任務，以及對延遲敏感但對智慧不敏感的工作負載。

Claude Opus 4.8 會嚴格遵守努力程度設定，尤其是在較低的設定下。在 low 和 medium 時，模型會將其工作範圍限定在被要求的內容，而不會超出預期。這對延遲和成本有利，但在以 low 努力程度執行中等複雜度的任務時，存在思考不足的風險。

如果您觀察到在複雜問題上推理過於淺顯，請將努力程度提高到 high 或 xhigh，而不是透過提示來繞過問題。如果您因延遲考量需要將努力程度維持在 low，請新增針對性的指引：

This task involves multi-step reasoning. Think carefully through the problem before responding.

對於此模型而言，努力程度可能比任何先前的 Opus 都更為重要，因此在升級時請積極嘗試調整。

在 Claude Opus 4.8 上，除非您明確設定 thinking: {type: "adaptive"}，否則思考功能是關閉的。自適應思考的觸發行為是可引導的。如果您發現模型思考的頻率超出您的預期（這在大型或複雜的系統提示中可能發生），請新增指引來引導它。一如既往，請衡量任何提示變更對效能的影響。範例：

Thinking adds latency and should only be used when it will meaningfully improve answer quality — typically for problems that require multi-step reasoning. When in doubt, respond directly.

反之，如果您在 medium 下執行困難的工作負載並發現思考不足，首要的調整手段是提高努力程度。如果您需要更精細的控制，請直接在提示中說明。

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工具使用觸發

Claude Opus 4.8 傾向於優先進行推理而非工具呼叫。在大多數情況下，這會產生更好的結果。然而，提高努力程度設定是增加工具使用程度的有效手段，尤其是在知識工作中。high 或 xhigh 努力程度設定在代理搜尋和程式編寫中會顯示出明顯更多的工具使用。對於您希望增加工具使用的情境，您也可以調整提示，明確指示模型何時以及如何正確使用其工具。例如，如果您發現模型沒有使用您的網路搜尋工具，請清楚描述它應該使用的原因和方式。

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面向使用者的進度更新

Claude Opus 4.8 在長時間的代理執行過程中，會向使用者提供更規律、更高品質的更新。如果您曾新增框架來強制產生中間狀態訊息（例如「每 3 次工具呼叫後，總結進度」），請嘗試移除它。如果您發現 Claude Opus 4.8 面向使用者的更新在長度或內容上未能很好地校準到您的使用案例，請在提示中明確描述這些更新應該是什麼樣子，並提供範例。

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更字面化的指令遵循

Claude Opus 4.8 會以字面且明確的方式解讀提示，尤其是在較低的努力程度下。它不會默默地將一個項目的指令推廣到另一個項目，也不會推斷您未提出的請求。這種字面化的好處是精確性和減少反覆，對於具有精心調整提示的 API 使用案例、結構化擷取，以及您希望行為可預測的管線，通常表現更好。如果您需要 Claude 廣泛套用某個指令，請明確說明範圍（例如，「將此格式套用到每個章節，而不只是第一個」）。

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語氣與寫作風格

與任何新模型一樣，長篇寫作的文體風格可能會有所變化。Claude Opus 4.8 傾向於直接、有主見的風格，較少使用以肯定開頭的措辭，並節制使用表情符號。如果您的產品依賴特定的語氣，請根據新的基準重新評估風格提示。

例如，如果您的產品語氣較為溫暖或更具對話性，請新增：

Use a warm, collaborative tone. Acknowledge the user's framing before answering.

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控制子代理的產生

Claude Opus 4.8 預設傾向於產生較少的子代理。然而，此行為可透過提示來引導；請給予 Claude Opus 4.8 關於何時需要子代理的明確指引。以下是程式編寫使用案例的簡單範例：

Do not spawn a subagent for work you can complete directly in a single response (e.g. refactoring a function you can already see).

Spawn multiple subagents in the same turn when fanning out across items or reading multiple files.

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設計與前端預設值

Claude Opus 4.8 具有強烈的設計直覺，並有一致的預設內建風格：溫暖的米白/灰白背景（約 #F4F1EA）、襯線展示字體（Georgia、Fraunces、Playfair）、斜體字詞強調，以及赤陶/琥珀色調。這對於編輯、餐旅和作品集類型的需求來說效果良好，但對於儀表板、開發工具、金融科技、醫療保健或企業應用程式則會感覺不合適。此預設值會出現在投影片和網頁 UI 中。

此預設值相當頑固。通用指示（「不要使用米白色」、「讓它乾淨簡約」）往往會讓模型轉向另一個固定的配色方案，而不是產生多樣性。有兩種方法可以可靠地運作：

1. 指定具體的替代方案。 模型會精確遵循明確的規格：

Design a desktop landing page for a supplement brand called AEFRM.

The visual direction should come from a cold monochrome atmosphere using pale silver-gray tones that gradually deepen into blue-gray and near-black, similar to a misted metallic surface.

The page should feel sharp and controlled, with a strong sense of structure and restraint.

Use this tonal system across the full page instead of introducing bright accent colors.

Use the uploaded image on the hero design in black and white.

The layout should be built with clear horizontal sections and a centered max-width container. Use 4px corner radius consistently across cards, buttons, inputs, and media frames. Margins should feel generous, with enough empty space around each section so the page breathes.

Typography should use a square, angular sans-serif with wider letter spacing than usual, especially in headings and navigation, so the text feels more engineered and less compressed. Headline text can be large and uppercase, while supporting copy remains short and sparse. The sub texts should be written with Alumni Sans SC in 4-6px like tiny little texts on corners bottom centre like that.

For the structure, start with a hero section containing a strong product statement, one short supporting paragraph, and a clean product placeholder or packshot frame. Below that, add a benefit grid with three or four blocks, then a formulation or ingredients section, and finally a cta.

Buttons should be flat and precise, with subtle hover changes using transition: all 160ms ease out where brightness and border contrast shift slightly rather than using dramatic motion.

Color palette should stay within this range:
#E9ECEC, #C9D2D4, #8C9A9E, #44545B, #11171B.

2. 讓模型在建構前提出選項。 這會打破預設值並讓使用者掌控。如果您先前依賴 temperature 來獲得設計多樣性，請使用此方法；它會在多次執行中產生有意義的不同方向。範例提示：

Before building, propose 4 distinct visual directions tailored to this brief (each as: bg hex / accent hex / typeface — one-line rationale). Ask the user to pick one, then implement only that direction.

此外，與先前的模型相比，Claude Opus 4.8 需要較少的前端設計提示，即可避免使用者稱為「AI 劣質品」美學的通用模式。對於較早的模型，Anthropic 建議在 frontend-design skill 中使用較長的提示片段。然而，Claude Opus 4.8 只需更精簡的提示指引，即可產生獨特、有創意的前端。此提示片段與前述關於多樣性的提示建議搭配使用效果良好：

<frontend_aesthetics>
NEVER use generic AI-generated aesthetics like overused font families (Inter, Roboto, Arial, system fonts), cliched color schemes (particularly purple gradients on white or dark backgrounds), predictable layouts and component patterns, and cookie-cutter design that lacks context-specific character. Use unique fonts, cohesive colors and themes, and animations for effects and micro-interactions.
</frontend_aesthetics>

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互動式程式編寫產品

Claude Opus 4.8 的 token 使用量和行為，在單一使用者回合的自主、非同步程式編寫代理，與多個使用者回合的互動式、同步程式編寫代理之間可能有所不同。具體而言，它在互動式情境中傾向於使用更多 token，主要是因為它在使用者回合後會進行更多推理。這可以改善長時間互動式程式編寫工作階段中的長時程連貫性、指令遵循和程式編寫能力，但也伴隨著更多的 token 使用量。為了在程式編寫產品中同時最大化效能和 token 效率，請使用 xhigh 或 high 努力程度、新增自動模式等自主功能，並減少使用者所需的人工互動次數。

當然，在限制所需使用者互動次數時，重要的是在第一個人類回合中預先指定任務、意圖和相關限制。預先提供明確、清晰且準確的任務描述，有助於最大化自主性和智慧，同時最小化使用者回合後的額外 token 使用量。由於 Claude Opus 4.8 比先前的模型更具自主性，此使用模式有助於最大化效能。相反地，在多個使用者回合中逐步傳達的模糊或規格不足的提示，往往會相對降低 token 效率，有時也會降低效能。

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程式碼審查框架

Claude Opus 4.8 在尋找錯誤方面明顯優於先前的模型，在內部評估中具有更高的召回率和精確率。然而，如果您的程式碼審查框架是針對較早的模型調整的，您最初可能會看到較低的召回率。這很可能是框架效應，而非能力退化。當審查提示包含「僅回報高嚴重性問題」、「保守一點」或「不要吹毛求疵」等內容時，Claude Opus 4.8 可能會比較早的模型更忠實地遵循該指令：它可能同樣徹底地調查程式碼、識別錯誤，然後不回報它判斷低於您所述標準的發現。這可能表現為模型進行相同深度的調查，但將較少的調查轉換為回報的發現，尤其是在較低嚴重性的錯誤上。精確率通常會上升，但即使模型的底層錯誤尋找能力已經改善，測量到的召回率仍可能下降。

一些建議的提示語言：

Report every issue you find, including ones you are uncertain about or consider low-severity. Do not filter for importance or confidence at this stage - a separate verification step will do that. Your goal here is coverage: it is better to surface a finding that later gets filtered out than to silently drop a real bug. For each finding, include your confidence level and an estimated severity so a downstream filter can rank them.

即使沒有實際的第二步驟，也可以使用此提示，但將信心過濾從發現步驟中移出通常會有幫助。如果您的框架有獨立的驗證、去重或排名階段，請明確告訴模型，它在發現階段的工作是覆蓋率而非過濾。

如果您確實希望模型在單次處理中自行過濾，請具體說明標準在哪裡，而不是使用「重要」等定性詞彙：例如，「回報任何可能導致不正確行為、測試失敗或誤導性結果的錯誤；僅省略純粹風格或命名偏好等瑣碎問題。」

針對您的評估或測試案例的子集反覆調整提示，以驗證召回率或 F1 分數的提升。

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電腦使用

電腦使用功能適用於各種解析度，最高解析度為 2576px / 3.75MP。內部電腦使用測試顯示，以 1080p 傳送影像可在效能和成本之間取得良好平衡。

對於特別注重成本的工作負載，720p 或 1366×768 是成本較低且效能強勁的選項。請進行您自己的測試，以找到適合您使用案例的理想設定；嘗試調整努力程度設定也有助於調整模型的行為。