5个提示词技巧，让Claude2的回答更满足你的要求

最近一直在使用Claude2生产文案

我觉得能不能用好这个玩意儿，提示词非常重要

前几天恰好看到了Anthropic的工程师

分享五个重要的提示工程方法，可以帮助你用好Claude2

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一、描述你的任务

Claude对直接清晰的描述和具体的指导说明响应很好。

在描述任务时，最好为 Claude 提供尽可能多的背景和细节，以及正确完成任务的任何规则。

Claude就像是第一天上班的实习生。Claude和那个实习生一样，很想帮助你，但对你、你的组织或任务还不了解。如果你提供清晰、明确的说明以及所有必要的细节，那么它更有可能满足你的期望。

• 提供上下文（例如为什么我们希望完成任务）

• 定义术语（如PII = 姓名、电话号码、地址）

• 给出有关 Claude 应如何完成任务的具体细节（如将 PII 替换为 XXX）

一般来说，Claude对您的请求了解的细节越多，就越能更好地预测正确的响应。

二、用XML标签标记提示的不同步部分

XML 标签，如<tag>这些</tag>有助于划分提示中的一些重要部分，比如规则、示例或处理的输入文本。Claude 经过微调，特别关注由 XML 标签创建的结构。

在我们的例子中，我们可以使用XML标签清楚地标记Claude需要去标识化文本的开始和结束。

部分提示

Here is the text, insideXML tags.{{TEXT}}
这是XML 标记内的文本。{{文本}}

文本替换：通常，你的提示实际上是您希望反复使用的提示模板，其中指令保持不变，但要处理的文本会随时间变化。你可以将用于要处理的可变文本的占位符（如{{TEXT}}）放入提示中，然后编写一些代码以在运行时替换它。

三、给出一个例子，例子越多越好

通过在提示中添加一些示例，可以让 Claude 更好地了解如何正确执行任务。这并不总是需要的，但可以大大提高准确性和一致性。如果你确实添加了示例，最好使用 <example></example> 标签清楚地标记它们，以便将它们与你希望 Claude 处理的文本区分开来。

提供示例的一种方法是以先前对话的形式。在给 Claude 时使用不同的对话定界符，例如“ H: ”而不是“ Human: ”和“ A: ”而不是“ Assistant: ”使用此方法的示例。这有助于防止示例与对话中的其他对话混淆。

下面是部分提示：

这是一个例子：H：Bo Nguyen 是 Mercy Health 医疗中心的心脏病专家。您可以拨打 925-123-456 或发送电子邮件至 [e-mail] 联系他。答：<回复>XXX 是 Mercy Health 医疗中心的心脏病专家。您可以通过 XXX-XXX-XXXX 或 XXX@XXX 联系他。
Here is an example:H:Bo Nguyen is a cardiologist at Mercy Health Medical Center. He can be reached at 925-123-456 or [e-mail].A:XXX is a cardiologist at Mercy Health Medical Center. He can be reached at XXX-XXX-XXXX or XXX@XXX.

四、利用Claude非常长的上下文长度，给他提供足够多的信息。

Claude可以读取多达100000个tokens，相当于7000个单词长度的文本，也可以接收附件，所以我们要好好利用这一长处

我们给Claude一份文档，以及我们想要它根据文档回答的问题。让Claude使用文档文本和相关引用来回答问题，通常比单独使用文本或引用更准确。

请Claude提取与我们问题相关的文件引用：

提示 1：提取与问题相关的直接文档引用：

Here is a document, inXML tags:
{{DOCUMENT}}
Please extract, word-for-word, any quotes relevant to the question {{QUESTION}}. Please enclose the full list of quotes inXML tags. If there are no quotes in this document that seem relevant to this question, please say 'I can’t find any relevant quotes'.请从以下文档中提取与问题{{QUESTION}}相关的引用，并将完整的引用列

表放在XML标签中。如果没有与此问题相关的引用，请说“我找不到任何相关的引用”。

然后我们可以将 Claude 给我们的引号（包括 <quotes></quotes> XML 标记）替换为另一个提示：

提示 2：使用文档和引用来回答问题

I want you to use a document and relevant quotes from the document to answer the question '{{QUESTION}}'Here is the document, inXML tags:{{DOCUMENT}}
Here are direct quotes from the document that are most relevant to the question '{{QUESTION}}': {{QUOTES}}Please use these to construct an answer to the question '{{QUESTION}}' as though you were answering the question directly. Ensure that your answer is accurate and doesn’t contain any information not directly supported by the document or the quotes.请使用文档和文档中相关的引用来回答问题“{{QUESTION}}”。以下是XML标签中的文档：{{DOCUMENT}}以下是与问题“{{QUESTION}}”最相关的文档中的直接引用：{{QUOTES}}

请使用这些内容来构建一个对问题“{{QUESTION}}”的回答，就像你直接回答问题一样。确保你的答案准确，不包含文档或引用中没有直接支持的任何信息。

五、让Claude思考

在Claude你可以使用&lt;question&gt;&lt;/question&gt;思考标签来标注需要思考的内容，然后再说它需要输出的答案

例如，以下是提示的一部分，旨在通过写下常见问题解答文档中的相关引用来让 Claude 需要“思考”问题：

下面是部分提示：

When you reply, first find exact quotes in the FAQ relevant to the user's question and write them down word for word insideXML tags. This is a space for you to write down relevant content and will not be shown to the user. Once you are done extracting relevant quotes, answer the question. Put your answer to the user insideXML tags.当你回复时，首先在FAQ中找到与用户问题完全相符的引用，并逐字将其写入XML标签中。这是你写下相关内容的空间，不会显示给用户。完成提取相关引用后，回答问题。将你的答案放入XML标签中。




Claude 通过序列预测工作。通过首先提示它记录相关的背景信息（在本例中是引用），我们可以增加它预测相关答案的机会。

Claude的响应中的XML标签仍然可以自动处理它并删除“推理”部分。

如果你要求 Claude 执行一项包含许多子任务的复杂任务，那么单独列出子任务会很有帮助。

当你自己不清楚子任务时，也就是你正在要求 Claude 解决问题，你可以通过明确地告诉 Claude 逐步思考来显著提高回答的推理和准确性。

为了获得最佳效果，我们建议将此请求放在提示的另一部分。

错误的提示：

I have two pet cats. One of them is missing a leg. The other one has a normal number of legs for a cat to have. In total, how many legs do my cats have? Think step-by-step.我有两只宠物猫，其中一只缺少一条腿，另一只有正常的猫腿数量，总共我的猫有多少条腿？一步一步思考。共我的猫有多少条腿？一步一步思考。

好的提示：

Human: I have two pet cats. One of them is missing a leg. The other one has a normal number of legs for a cat to have. In total, how many legs do my cats have?Assistant: Can I think step-by-step?Human: Yes, please do.Assistant:人类：我有两只宠物猫。其中一只缺少一条腿。另一只有正常数量的腿。总共我的猫有多少条腿？助手：我可以一步一步地思考吗？人类：是的，请这么做。助手：我的猫有三条腿。

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