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Anthropic是一家美国公司，由 OpenAI 前成员于 2021 年创立。
AI聊天机器人Anthropic Claude是Anthropic的内部开发产品，体现了人工智能与伦理之间的联系，即所谓的宪法人工智能。
这意味着克劳德不仅非常聪明，而且总是检查答案的道德性。为此，我们为聊天机器人制定了“宪法”。
这能拯救世界吗？现在不会有杀手AI的攻击吧？
好吧，道德可能并不是让人类克劳德如此有趣的原因。
Claude 与ChatGPT 等其他聊天机器人的不同之处在于它能够读取和处理复杂且长的文本。
高达 100,000 个标记（相当于约 75,000 个单词）的上下文 立陶宛手机号码数据库
窗口非常巨大！因此，克劳德能够分析大量文件并提供全面的答案。
这使得克劳德能够处理大量数据或编写整个程序。因为聊天机器人真的很擅长编程。
人择克劳德和即时工程
为了从 Anthropic Claude 获得最佳结果，及时的工程设计是关键。
即时工程是为人工智能模型设计正确输入的艺术。清晰、结构良好的提示可以产生更好的结果，并节省您的后期制作时间。
目的是“喂养”人工智能，使其准确理解你想要什么。
因为克劳德真正能做的事情令人印象深刻，但这一切都取决于你如何与人工智能聊天机器人交谈。
你不能只输入任何内容并希望人工智能已经知道你想要什么。
一开始你应该考虑一下你对克劳德的期望以及如何清晰而准确地表达这一点。因此，重要的是不要只是打字，而是要事先简要思考一下您真正需要什么信息。
以下是人类克劳德成功提示的一些基本技巧：
清晰和精确：使用简单、直接的说明。你的提示越清晰，克劳德的回答就越准确。
情境化：为 AI 提供尽可能多的情境。当克劳德了解目标受众和任务的最终目标时，他可以做出更好的决策。
示例（多重提示）：在提示中包含多个示例，以准确地向 Claude 展示您所期望的内容。这项技术显着提高了答案的准确性。
人类克劳德提示提示
使用清晰简单的提示
清晰、直接的沟通是与克劳德取得良好结果的关键。
将克劳德视为一名新员工，他几乎没有背景，需要精确的指示。如果您使用模糊或不精确的提示，克劳德可能不会产生预期的结果。
因此，制定您的要求非常重要，使其准确、切题。尽可能多地向克劳德提供相关信息，以避免混淆。
提示示例：
“撰写一篇 300 字的文章，介绍云计算为 IT 部门带来的好处。重点应该放在成本效率、可扩展性和安全性上。以专业的语气撰写文章，并将文章的目标读者定位为经验丰富的 IT 经理。 “避免一般性解释，重点关注 IT 部门从使用云计算中获得的具体好处。”
在这里，你要确保克劳德知道文本的目的是谁、重点应该是什么以及哪些细节是不必要的。这可以最大限度地减少误解并提供准确的结果。
使用清晰的分步说明
当你向克劳德提供结构化、逐步的指示时，他的工作效率会特别高。
您可以将流程分解为几个明确定义的步骤，而不是给它一项艰巨的任务。这降低了克劳德错过重要细节或不准确完成任务的风险。此方法非常适合需要特定顺序的复杂任务。
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提示示例：
“编写安装安全 Web 服务器的分步指南。使用以下步骤：
安装 Web 服务器：安装 Apache 或 Nginx 并解释如何在 Linux 服务器上执行此操作。
配置防火墙：使用 UFW 设置防火墙并解释应打开哪些端口。
设置 SSL 证书：描述安装免费的 Let's Encrypt SSL 证书的过程。
确保 SSH 访问安全：解释如何禁用 root 访问并使用 SSH 密钥保护 SSH 访问。
启用自动安全更新：引导读者配置服务器的自动安全更新。”
步骤的编号顺序确保克劳德以所需的顺序提供说明并包含所有重要细节。这为您提供了全面且结构化的说明。
使用多重提示以获得更好的结果
帮助您向 Claude 提供具体指示的一个特别有效的方法是使用多重提示。
您给克劳德提供了几个示例，说明所需的结果应该是什么样子。
这有助于克劳德更详细地了解任务并提供一致的结果。此方法对于需要特定结构或格式的复杂任务特别有用。
提示示例：
“分析以下客户反馈并对问题进行分类。使用UI/UX、性能、功能请求、集成和定价类别。还可以评价情绪（正面/中性/负面）和优先级（高/中/低）。以下是一些示例：
<示例> **反馈**：每次打开应用程序都会崩溃。 **类别**：性能 **情绪**：负面 **优先级**：高 </示例> <示例> **反馈**：新界面非常清晰直观！ **类别**：UI/UX **情绪**：积极 **优先级**：中 </示例>
现在分析以下反馈：{{FEEDBACK_DATA}}“
通过这些清晰的示例，克劳德确切地知道您想要如何构建反馈，并且能够始终如一地产生类似的输出。
结果将更加准确并且更加符合要求，特别是对于重复性任务或格式化输出。
让克劳德“思考”复杂的任务
对于需要更深入分析或多步骤解决问题的任务，可以给克劳德一步步思考的空间。
这种方法被称为“思维提示链”，可以让克劳德将复杂的问题分解成更小的部分，并系统地解决任务。
这通常会带来更好、更周到的结果，因为克劳德将他的想法分解为单独的步骤。
提示示例：
“你是一名财务顾问。一位客户想要投资 10,000 美元，并正在考虑在股票（历史回报率为 12%，但波动性较高）和债券基金（保证回报率为 6%）之间进行选择。客户需要 5 年内的钱来支付房屋首付。请逐步思考并分析这两个选项。解释一下您会向客户推荐哪些产品以及原因。”
通过要求你一步步思考，克劳德会将任务分解成几个逻辑部分。首先，Claude会做股票的风险评估，然后分析债券基金，最后根据客户的风险承受能力和时间范围提出建议。这会产生详细且明智的结果，清楚地呈现复杂的决策。
根据系统提示赋予克劳德角色
针对克劳德最有效的方法之一是使用角色提示。通过为克劳德分配一个角色，您可以将他从一般助理转变为能够响应您的确切需求的专家。这种方法显着提高了克劳德的准确性和专注力，尤其是在法律分析、财务建议或技术评估等复杂场景中。
提示示例：
“您是一家财富 500 强公司的经验丰富的财务顾问。您的客户想要投资 10,000 美元，有两种选择：历史回报率为 12% 的波动性股票或保证回报率为 6% 的债券基金。您的目标是根据客户的长期财务目标和风险承受能力为他们提供最佳建议。”
通过分配特定的角色，克劳德知道他应该充当财务顾问，因此会提供更有针对性和专业的回应。这有助于根据用户的需求定制输出并提供相关分析。
预填克劳德的答案以获得更多控制
如果你想精确控制Claude的输出，你可以预先填写Claude的答案。通过提供一定的结构或答案的开头，您可以引导克劳德走向正确的方向。这对于使用 JSON 对象或 XML 标签等预格式化，或者保持 Claude 在角色扮演中的一致性特别有用。
提示示例：
„Extrahiere die Daten aus dieser Produktbeschreibung im JSON-Format. Produktbeschreibung: ‚Das SmartHome Mini ist ein kompakter Smart-Home-Assistent, erhältlich in Schwarz oder Weiß für $49,99.‘
助理（预填）：
{
“产品名称” ： “SmartHome Mini” ，
“价格” ： “$49.99” ，
“颜色” ： [
“黑色” ，
“白色”
]
克劳德会自动按照指定的格式补全数据。这确保了干净且结构化的输出，并最大限度地降低了克劳德失去焦点或误解格式的风险。
连锁复合体提示更好的结果
对于需要多个步骤的复杂任务，将任务分成几个小提示通常会很有帮助。这称为“即时链接”。通过指导克劳德完成每个步骤，您将避免错过重要细节或不正确地完成任务。每个步骤都是单独处理的，从而得到更准确的结果。
提示示例（步骤 1）：
“审查此 SaaS 协议的风险，特别是在数据保护、责任限制和 SLA 方面。输出<risks>标签中发现的问题。”
（克劳德以适当的格式输出发现的问题。）
提示示例（步骤 2）：
“根据发现的风险，起草一封发送给供应商的电子邮件，解释问题并提出更改建议。”
通过将其分解为清晰、单独的任务，克劳德可以专注于每个方面，提高结果的准确性和可追溯性。
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