Claude Prompting 指南
高效 Prompting 的通用技巧
1. 清晰且具体
- 在消息开头明确说明你的任务或问题
- 提供上下文和细节，帮助 Claude 理解你的需求
- 将复杂任务拆分成更小、可管理的步骤
Bad prompt:
Good prompt:
为什么更好：Good prompt 提供了关于任务的具体细节，包括幻灯片数量、演示文稿的目的以及要涵盖的关键主题。
2. 使用示例
- 提供你期望的输出类型的示例
- 如果你想要特定的格式或风格，向 Claude 展示一个示例
Bad prompt:
Good prompt:
为什么更好：Good prompt 提供了所需风格和语气的具体示例，为 Claude 提供了新邮件的明确参考点。
3. 鼓励思考
- 对于复杂任务，要求 Claude "逐步思考" 或 "解释你的推理过程"
- 这可以产生更准确和详细的回复
Bad prompt:
Good prompt:
为什么更好：Good prompt 要求 Claude 系统地思考问题，为回复提供了引导性结构，并要求解释推理过程。它还提示 Claude 在最后创建摘要，便于阅读。
4. 迭代优化
- 如果 Claude 的第一次回复不太对，要求澄清或修改
- 你可以说 "差不多了，但你能把 X 调整得更像 Y 吗？"
Bad prompt:
Good prompt:
为什么更好：Good prompt 提供了具体的反馈和明确的改进指示，让 Claude 能够进行有针对性的调整，而不是仅依赖 Claude 对"更好"的内在理解——这很可能与用户的定义不同！
5. 利用 Claude 的知识
- Claude 在许多领域拥有广泛的知识。不要犹豫，询问解释或背景信息
- 确保包含相关的上下文和细节，以便 Claude 的回复能够最大程度地针对性帮助
Bad prompt:
Good prompt:
为什么更好：Good prompt 要求提供具体的、与上下文相关的信息，充分利用 Claude 广泛的知识库。它提供了信息将如何使用的上下文，这有助于 Claude 以最相关的方式构建答案。
6. 使用 Role-playing
- 要求 Claude 在回复时采用特定的角色或视角
Bad prompt:
Good prompt:
为什么更好：这个 prompt 使用 role-playing 来探索谈判的多个视角，提供更全面的准备。Role-playing 也鼓励 Claude 更容易采用特定视角的细微差别，提高 Claude 回复的智能性和表现。
特定任务的技巧和示例
Content Creation（内容创作）
指定你的受众
- 告诉 Claude 内容是为谁准备的
Bad prompt:
Good prompt:
为什么更好：Good prompt 指定了受众、期望的语气和内容的关键特征，为 Claude 创建适当且有效的输出提供了明确的指导。
定义语气和风格
- 描述期望的语气
- 如果你有风格指南，提及其中的要点
Bad prompt:
Good prompt:
为什么更好：这个 prompt 提供了关于语气、风格和产品描述中应包含的具体元素的明确指导。
定义输出结构
- 提供你想要涵盖的基本大纲或要点列表
Bad prompt:
Good prompt:
为什么更好：这个 prompt 提供了清晰的结构，并为每个部分要求了具体的元素（要点和数据可视化）。
Document Summary 和 Q&A（文档摘要和问答）
具体说明你想要什么
- 要求对文档的特定方面或部分进行摘要
- 清晰直接地提出你的问题
- 确保指定你想要什么样的摘要（输出结构、内容类型）
使用文档名称
- 通过名称引用附加的文档
要求引用
- 要求 Claude 在回答中引用文档的具体部分
以下是结合以上三种技巧的示例：
Bad prompt:
Good prompt:
为什么更好：这个 prompt 指定了摘要的确切重点，提供了具体的问题，并要求引用，确保得到更有针对性和有用的回复。它还指明了理想的摘要输出结构，例如限制回复在 2 段内。
Data Analysis 和 Visualization（数据分析和可视化）
指定期望的格式
- 清楚地描述你想要数据呈现的格式
Bad prompt:
Good prompt:
为什么更好：这个 prompt 为分析提供了清晰的结构，指定了要关注的 key metrics，并要求提供建议和可视化建议以进一步格式化。
Brainstorming（头脑风暴）
- 使用 Claude 通过要求一系列可能性或替代方案来生成想法
- 具体说明你希望 Claude 在头脑风暴中涵盖哪些主题
Bad prompt:
Good prompt:
为什么更好：这个 prompt 为头脑风暴会议提供了具体的参数，包括想法数量、活动类型和额外的分类，产生更有结构和有用的输出。
要求以特定格式回复，如 bullet points、numbered lists 或表格，以便于阅读
Bad Prompt:
Good Prompt:
为什么更好：这个 prompt 要求比较使用特定的结构（表格），提供了明确的标准，使信息易于理解和应用。
Troubleshooting、减少 Hallucination 和最大化性能
允许 Claude 承认不确定性
- 告诉 Claude 如果它不知道就应该说不知道。例如："如果你对某事不确定，承认它是可以的。就说你不知道。"
拆分复杂任务
- 如果任务看起来太大，Claude 遗漏了步骤或某些步骤执行不好，把它拆分成更小的步骤，一次一条消息与 Claude 一起完成。
为新请求包含所有上下文信息
- Claude 不会保留以前对话的信息，所以在每次新对话中包含所有必要的上下文。
Good vs. Bad Prompt 示例
这些是结合多种 prompting 技巧的更多示例，展示了无效和高效 prompt 之间的鲜明对比。
示例 1：Marketing Strategy 开发
Bad prompt:
Good prompt:
为什么更好：这个 prompt 结合了多种技巧，包括角色分配、具体任务拆分、结构化输出请求、brainstorming（用于 campaign 想法和内容主题）以及要求解释。它提供了明确的指导，同时为 Claude 的分析和创造力留有空间。
示例 2：Financial Report 分析
Bad prompt:
Good prompt:
为什么更好：这个 prompt 结合了 role-playing（作为 CFO）、结构化输出、具体数据分析请求、预测分析、风险评估、比较分析，甚至预见了后续问题。它提供了清晰的框架，同时鼓励深入分析和战略思考。