在人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLMs）如Anthropic的Claude AI中，有效的用户交互是发挥其全部能力的关键。这就是“提示”技术发挥作用的地方。提示技术允许用户提供清晰、简洁的指令，引导Claude AI的回应。它作为人类意图与LLM执行之间的桥梁，确保Claude利用其庞大的知识库提供卓越的结果。本文受Rowan Cheng在Twitter上的讨论启发，探讨了Claude AI中的提示概念。将深入其重要性，为提供构建强大提示的有价值资源，并最终赋予解锁这项创新技术真正潜力的力量。
在Anthropic的Claude AI等LLMs中，提示就像指挥家的指挥棒，协调模型的回应以实现期望的结果。它本质上是提供给Claude的一组指令，引导它朝向特定的创造性文本格式、回答问题，甚至是按照愿望完成任务。但是，为什么提示是解锁Claude潜力的一个关键元素呢？LLMs在大量的文本和代码数据集上进行训练，赋予它们庞大的知识库。然而，没有正确的指导，这些信息仍然是未经提炼的。提示作为桥梁，允许提炼Claude的焦点，并根据需求定制其回应。通过提供清晰的指令，赋予Claude以目标化的方式利用其知识，从而产生更相关、更有信息量和更有创意的输出。
理解了提示在Claude AI中的重要性后，让深入探讨如何构建有效的提示以释放其真正潜力。将自己视为一个提示工程师，用精确度塑造Claude的回应，并最大化其能力。在这里，将探索几种资源和技术，以提升提示技巧：
在构建有效的提示时，清晰度至关重要。想象一下Claude就像一个渴望取悦但需要精确指令的学生。避免含糊不清，使用清晰、简洁的语言引导Claude朝向期望的输出。例如，不要仅仅提示“写一个故事”，而应该指定类型、期望的语调，甚至提供起始句子来设定舞台。
普通提示：
用户：请从这段文本中删除所有个人身份信息：
{{TEXT}}
更新后的提示：
用户：希望通过删除所有个人身份信息（PII）来匿名化一些文本。
请按照以下步骤操作：
1. 将所有姓名、电话号码和家庭及电子邮件地址替换为'XXX'。
2. 如果文本中不包含PII，请逐字复制，不替换任何内容。
3. 仅输出处理后的文本，不附加任何额外评论。
这是需要处理的文本：
{{TEXT}}
有时，即使是最清晰的指令也需要额外的上下文。这就是示例的力量所在。将其视为展示，而不仅仅是告诉。向Claude提供期望的输出示例，无论是特定的写作风格、答案格式，甚至是整体语调。例如，如果想让Claude写一首有趣的诗，可以包括几行幽默的诗歌作为示例，以指导其理解。
用户：会给一些引用。请从引用块中提取。
这是一个示例：
<example>
引用：
“当理性思维被迫一次又一次面对不可能时，它别无选择，只能适应。”
― N.K. Jemisin，《第五季节》
：N.K. Jemisin
</example>
引用：
“一些人类理论认为，智能物种在能够扩展到外太空之前就会灭绝。如果他们是正确的，那么夜空的寂静就是墓地的寂静。”
― Ted Chiang，《呼气》
：
输出：
Ted Chiang
当处理复杂任务时，考虑使用链式提示的概念。这种技术涉及将任务分解为更小、更易于管理的步骤，每个步骤都作为单独的提示呈现给Claude。想象一下，想让Claude写一篇关于特定主题的详细博客文章。不要一次性用一个提示压垮它，而是将其分解。首先，提示Claude生成博客文章的大纲和关键点。然后，为每个部分提供提示，指导Claude包含特定的内容。这种分步方法确保Claude保持专注，并提供结构良好、信息丰富的作品。
用户：这是一份文件，在<document></document> XML标签中：
<document>
{{DOCUMENT}}
</document>
请逐字提取与问题{{QUESTION}}相关的任何引用。请将所有相关引用的完整列表用<quotes></quotes> XML标签包围。如果此文件中没有与此问题相关的引用，请说“找不到任何相关引用”。
用户：想让使用一份文件和文件中与问题相关的引用来回答一个问题。
这是文件：
<document>
{{DOCUMENT}}
</document>
这些是与问题最相关的直接引用：
<quotes>
{{QUOTES}}
</quotes>
请使用这些来构建对问题“{{QUESTION}}"的回答
确保回答准确，并且不包含任何不支持的引用信息。