Claude Prompt 技巧

Claude 的 prompt 其实不需要写得很“神秘”。按 Anthropic 官方当前 prompt engineering 文档，最稳的原则一直很朴素：目标清楚、上下文足够、结构明确。

#三个最有用的基本原则

#1. 说清楚你要什么

不要写：

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帮我写个程序

更稳的是：

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用 Python 写一个函数，接收字符串列表，返回长度大于 5 的项并按字母排序。
包含类型提示和 docstring。

#2. 上下文比形容词更重要

与其写很多“专业、详细、厉害”的要求，不如交代：

• 你现在在做什么
• 输入材料是什么
• 输出要给谁看
• 哪些约束不能破

#3. 把输出格式说清楚

Claude 很擅长按结构输出。
如果你要 JSON、表格、分点总结、代码块、先方案后实现，都应该提前写明。

#官方现在更推荐的几种技巧

#用 XML tags 分段

Anthropic 官方现在明确推荐在复杂 prompt 里用 XML tags。
这在多材料输入、长任务和工具调用场景尤其有用，因为它能把：

• 背景
• 输入数据
• 约束
• 输出格式

分开得很清楚。

#先给角色，再给任务

角色设定不是为了“更像 prompt 工程”，而是为了缩小 Claude 的工作边界。

例如：

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You are a senior frontend reviewer.
Prioritize bugs, regressions, and accessibility issues.

这种写法会比空泛地说“你是专家”更有用。

#few-shot 用在固定格式任务

如果你想让它学某种输出风格、标签规则或改写模式，few-shot 仍然是很稳的做法。

#编程场景里最有用的 prompt 习惯

• 先给环境和框架
• 先说明是解释、审查还是直接改
• 如果任务复杂，先让它给 plan
• 如果输出必须可执行，就要求它先列 assumptions

#一个更靠谱的复杂任务写法

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First explain the current state.
Then propose a plan.
List the files you expect to touch.
Only after that, write the code.

这类写法能明显降低它“一把梭重写”的概率。

#常见坑

• 目标太多，优先级不清
• 上下文缺关键约束
• 要求很抽象，没法验收
• 输出格式没说清，最后不好用

#官方资源

• Prompt engineering overview：https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview↗
• Use XML tags：https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/use-xml-tags↗
• 边界情况：[列出需要处理的边界情况]
• 性能要求：[如有]

请包含：

• 完整代码
• 使用示例
• 简要说明

### 问题解决模板

```markdown
我遇到了以下问题：
[描述问题]

环境信息：
[列出相关环境]

我已经尝试了：
[列出已尝试的方法]

请帮我：
1. 分析可能的原因
2. 提供解决方案
3. 解释为什么这样做有效

#学习请求模板

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请解释 [概念]。

我的背景：[你的技术背景]
我想了解：
- 这是什么？（一句话定义）
- 为什么需要它？（解决什么问题）
- 怎么使用？（基本用法 + 示例）
- 有什么注意事项？

请用简单的语言，避免过于抽象。

#避免的做法

#不要过于简短

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❌ 写个排序算法
✅ 用 Python 写一个快速排序算法，要求处理空列表情况，并添加注释解释每一步

#不要假设 Claude 记得之前的对话

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❌ 继续上次的代码
✅ 这是我们之前讨论的代码 [粘贴]，请继续添加 [功能]

#不要一次问太多无关问题

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❌ 解释 React hooks，顺便帮我写个 Python 爬虫，还有推荐几本书
✅ 分开问，每次专注一个主题

#下一步

• 编程辅助 - 更多编程技巧
• Projects 项目 - 使用 Projects 管理上下文
• Artifacts 工件 - 创建可交互内容

提示：好的 Prompt 需要练习。多尝试，观察结果，不断优化你的提问方式。