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人視互動提示工程教程學習與整理

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星級計數：25.3K+，克勞德模型優化從初學者到高級預算交互教程是Anthropic推出的一個開源教育項目，提供全面的分步指導，幫助用戶掌握為Claude AI模型設計高效提示的技術。
它涵蓋基礎設施到高級鏈提示和工具集成，具有9個互動課程和Playground實驗室環境，允許學習者練習寫作和調試提示。
該教程強調80/20原則和聊天機器人、法律、金融和編碼等實際場景，已成為即時工程領域流行的學習資源。

課程目標

  • 掌握良好提示結構的基本要素。
  • 識別常見的故障模式並掌握針對這些情況的80/20技巧。
  • 了解Claude模型（以及類似的大型語言模型）的優點和局限性。
  • 為典型用例從頭開始構建強提示（例如，聊天機器人、法律服務、金融服務、編程）。

課程結構章節概述

課程由9章+附錄組成，分為「初級」、「中級」和「高級」三個級別。

初學者章

第1章：基本提示結構

  • 解釋提示包括哪些內容：上下文、用戶意圖、限制/格式要求等。
  • 強調清晰結構的重要性。
  • 練習：調整簡單提示以查看模型輸出如何變化。

第2章：明確而直接

  • 教您如何讓模型「理解您的想法」：避免歧義並避免隱含假設。
  • 練習：為同一任務編寫多個版本的提示並比較結果。

第3章：收件箱角色

  • 使用「字符設置」（例如，「你是一名法律專家」或「你是一名歷史教授」）來定下基調或知識背景。
  • 練習：為不同場景分配角色並觀察模型輸出的變化。

中間章

第4章：將數據與指令分開

  • 將「數據」（輸入）與「指令」（您希望模型做什麼）分開以避免混淆。
  • 提示設計中的常見問題，例如將數據直接嵌入到指令中，可能會導致混亂。
  • 練習：拆分和重建提示符中的數據和說明。

第5章：卸載輸出為克勞德說話

  • 如何控制輸出格式（例如，JSON、Markdown、XML標籤等）。
  • 如何「代表克勞德說話」--即，使用模型首選的格式、標記等。
  • 練習：設計提示需要以特定格式輸出（例如，「請作為SON數組返回」）。

第6章：預見（循序漸進地思考）

  • 該模型在輸出結果之前被引導「思考」/列出步驟。
  • 使用標籤（例如 <scratchpad>,<分析> ）來幫助模型進行分段推理。
  • 練習：讓模型列出優點和缺點，然後再做出判斷。

第7章：使用例子

  • 給予模型「樣本輸入'樣本輸出'作為少數鏡頭提示。
  • 示例可以引導模型更快地達到您想要的行為。
  • 練習：提供2-3個例子並讓模型模擬。

高級章節

第8章：避免幻覺

  • 模型可能會「編造」事實/濫用信息。本章教您減少這種情況的策略。
  • 示例：要求模型從文檔中提取證據，然後根據證據做出響應。
  • 練習：給定一個長文檔，讓模型在輸出結論之前提取參考文獻。

第9章：建築綜合體預算（行業用例）

  • 為多個行業場景提供練習：聊天機器人、法律服務、金融服務、編程等。
  • 練習：選擇行業（例如，編程任務）設計從頭開始構建的提示。

附錄：超出標準預算

  • 連鎖預算
  • 工具使用
  • 搜索檢索

研究建議

  • 讀完每一章的「理論部分」後， 你一定要做練習：修改提示並查看結果差異。
  • 記錄更改前後的結果 在練習中：這樣您就可以可視化「提示更改」對輸出質量的影響。
  • 在第9章中優先考慮行業用例 對於您關心的應用領域（例如，您學習Python/AI輔助編程）。
  • 結合「輸出格式約束+角色設置+分步思維」通常效果更好。
  • 注意型號限制：建議項目可以優化，但不能保證模型「知道一切」或「完全沒有錯誤」。第八章的內容至關重要。

實用筆記

使用筆記本（如果您要恢復項目）

  1. 安裝依賴關係：pip安裝anthropic jupyterlab
  2. 開始：朱皮特實驗室
  3. 打開 筆記本電腦/01_basic_attract_structure.ipynb
  4.  提示 修改內容並運行比較輸出。
    (You需要配置 Anthropic_API_Key它在環境變量中）

刪除步驟1。準備原文

在Claude或ChatGPT窗口（或在Notebook中）中輸入以下內容：

请总结下面的文本内容：

今天的天气非常糟糕，暴雨导致道路积水。很多上班族被迫在地铁站排队两个小时。
与此同时，超市的面包货架被一扫而空。城市仿佛回到了疫情时期。

獲取輸出（例如，人工智慧只能寫一句話）：

惡劣天氣造成交通不便，影響了人們的生活。

🎯 問題：太模糊，沒有結構，沒有情感信息。

刪除步驟2。改進的預算

第二次輸入改進提示：

请总结下面的文本内容，并使用以下格式：
- 用3個要點列出主要事件
- In this paper，we discuss the relationship between the mechanism and the relationship between the mechanism and the relationship between the mechanism.

文本如下：
今天的天气非常糟糕，暴雨导致道路积水。很多上班族被迫在地铁站排队两个小时。
与此同时，超市的面包货架被一扫而空。城市仿佛回到了疫情时期。

人工智慧輸出可能是：

  • 大雨導致道路內澇，交通癱瘓（負面）
  • 上班族通勤困難、排長隊（負）
  • 市民搶購生活必需品，社會秩序受到影響（負面）

🎯 效果：結構化+情緒標籤+更多可用。

太好了，GlyterLab已經在運行。以下是「立即測試」的兩種方法：

克隆官方教程並運行它（最接近項目）

  1. 單擊此頁面上的「終端」
    進入終端後依次執行：
git克隆https://github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial.git
CD預算-工程-互動-教程
pip安裝-r要求.文本
  1. 設置Claude API Key
  • 臨時（本屆會議）：
    在銀河系的第一個牢房裡 筆記本 ，先寫：導入os os.environ[「ANTHROPIC_API_KEY」] =「你的sk-ant-開頭的密碼」
  • 或Windows Global（推薦）： 終端輸入後生效：setx ANTHROPIC_API_Key「你的秘密」 關閉並重新打開「終端」或瀏覽器選項卡。
  1. 打開左側的文件欄- 預算-eng-interactive-教程/筆記本/
    雙擊 01_basic_stript_structure.ipynb(or任何章節）-頂部菜單 運行運行所有單元格
    如果您玩「Trust This notebook」，請單擊 信任.

如果您看到每個單元格輸出正常（出現Claude的文本），則可以。

創建一個新的最低可行示例（更快的驗證）

  1. 在啟動器中，單擊 Python 3（ipycore） 創建新筆記本。
  2. 依次運行以下單元格：

單元1：安裝鑰匙（第一次使用服裝一次即可）

! pip -q安裝--升級anthropic

導入os
os.environ「ANTHROPIC_API_Key」] =「你的sk-ant-密碼」 # 沒有就先去anthropic.com獲取

單元2：創建客戶端+編寫對比度測試函數

來自人類進口人類

客戶端= Anthropic（） # 會自動閱讀ANTHROPIC_API_Key

dev詢問（提示：字符串）：
 resp =客戶端.消息.創建（
 型號=「claude-3-5-sonnet-latest」， # 你也可以換一首
 max_tokers =400，
 消息={「角色」：「用戶」，「內容」：提示}]
 )
 返回相應內容0].文本

baseline =「」」請匯總下面的文本：
今天的天气非常糟糕，暴雨导致道路积水。很多上班族在地铁站排队两个小时。
与此同时，超市的面包货架被一扫而空。城市仿佛回到了疫情时期。
"""

improved =「」」請匯總下面的文本，並嚴格按此格式輸出：
- 用3個要點列出主要事件
- 每個要點後使用信號標記情感方向（正面/中間/正面）

文本如下：
今天的天气非常糟糕，暴雨导致道路积水。很多上班族在地铁站排队两个小时。
与此同时，超市的面包货架被一扫而空。城市仿佛回到了疫情时期。
"""

print（「-- 基線提示 --」）
列印（詢問（基線））
print（「n-- 優化提示 --」）
列印（詢問（改進））

Github：https://github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial
管材：

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