AI Fluency 第 7 课：高效 prompt 的六个基础技巧（深入）

把「描述」能力落到实操：怎么写出有效的 prompt。这一课最长也最实用，给出六个基础技巧和一个杀手锏。

Prompting 就是把「描述」能力用起来：清楚说明你要什么、希望怎么做、整个过程里想怎么互动。把它想成给一位热心新同事交代任务，对方很想帮忙，但需要清晰方向和预期。

六个基础技巧：一，给 Claude 上下文，说清你要什么、为什么、甚至你是谁；二，给「好结果长什么样」的示例（即 few-shot），示范胜过解释；三，明确输出约束，比如格式、长度、配色；四，把复杂任务拆成步骤（即 chain of thought）；五，让它先思考再动手，给它「行动前思考」的空间；六，定义它的角色、风格或语气，比如「以资深科学老师对聪明的 10 岁孩子讲解的口吻」。

也许最强的一招：让 Claude 帮你改 prompt。当你不确定怎么问，就把你的目标和困境讲给它，让它替你把 prompt 写得更好。

有效的 prompt 是迭代和实验出来的，第一次往往不完美，这很正常。不满意时就调整：加具体度和上下文、给示例、拆步骤、换技巧或组合技巧；也可以要多个版本、换格式（比如让它做成 artifact）、追问「你对这个答案有多大把握」，甚至干脆重开一段对话。要避免的常见错误：以为 Claude 能读心、把多个不相关任务塞进一个 prompt、对「成功」描述太含糊、不给反馈。prompt engineering 会随模型进步而演变，但良好沟通的原则始终适用。

作者 · Anthropic · AI Fluency

原文 · youtube.com / Anthropic

本页为 GoodVibe 对原文的中文整理，著作权归原作者所有；建议点击上方链接阅读原文全文。