前几天我发了一个Claude的提示工程师给出的五个提示词的书写建议的视频，他最后提议去看 Claude 的文档。
我去看了一下文档里面还有很多更详细的技巧也比较成体系，所以这里就翻译整理了一下。通过翻译和学习这个文档 我对之前不太理解的一些提示词概念也有了更深的理解。

整个文档包括两个部分第一部分是“提示设计”包括什么是提示（Prompt）和提示设计，提示是如何起作用的以及如何设计提示。第二部分是一些有用的提示词书写技巧。

这里是第一部分提示设计，详细的内容可以去这里看：https://mp.weixin.qq.com/s/tfkpHOs2jhz3UORh0CvU4Q
这里阅读体验不太好所以精简了一些内容。

什么是提示（Prompt）？
给 Claude 的文本旨在引出或“提示”相关输出。提示通常采用问题或说明的形式。Claude 响应的文本称为“输出”。（图 1）

这是第一部分第一小节构建提示的内容：

很好地描述任务
在描述任务时，最好为 Claude 提供尽可能多的背景和细节，以及正确完成任务的任何规则。比如下面这个示例，我们将要求 Claude 帮助我们从给定文本中删除任何个人身份信息。（图 2）
如果我们需要 Claude 以特定格式进行响应，并通过各种输入一遍又一遍地正确执行任务，那么我们应该在提示中添加更多详细信息,比如（图 3）：
在这个修订版的提示中，我们：
提供了上下文（例如为什么我们希望完成任务）
定义术语（PII = 姓名、电话号码、地址）
给出有关 Claude 应如何完成任务的具体细节（将 PII 替换为 XXX）

标记提示的不同部分
XML 标签，如这些有助于划分提示中的一些重要部分，比如规则、示例或处理的输入文本。Claude 经过微调，特别关注由 XML 标签创建的结构。
我们还可以要求 Claude 在其响应中使用 XML 标签。这样做可以轻松地在自动处理输出的设置中提取关键信息。 Claude 天生就很健谈，因此请求这些输出 XML 标记有助于将响应本身与 Claude 对响应的评论分开。
比如下面两个例子（图 4）：

示例（可选）
通过在提示中添加一些示例，可以让 Claude 更好地了解如何正确执行任务。可以大大提高准确性和一致性。如果你确实添加了示例，最好使用 标签清楚地标记它们，以便将它们与你希望 Claude 处理的文本区分开来。

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阮一峰老师本周的《科技爱好者周刊》[1]，标题就是“生产力是形容机器，不是形容人”。

点进去看了下相关的原文，原来是 37signals 写的《重来：跳出疯狂的忙碌》一书中的观点。

“当你强调生产力时，实际上是在强调，人必须始终忙碌。每一刻都有事情要做，而且总是有更多事情要做！

因此，你会有做不完的工作，闲暇时间越来越少，工作压力越来越大。

程序员的真正目标，应该是「有效性」（effective）。你的劳动是有效的，切实完成了项目。”

联想到很多人使用 AI 的目的，就是提高生产力，于是我非常好奇，在这一波生成式 AI 的浪潮里，37signals 他们又会如何看待 AI。

进入官网之后，不久便搜到了篇《When to Jump into AI （何时进入人工智能领域）》的播客[2]，主要讲“小企业主什么时候应该开始关注人工智能？是否有必要立即采取行动，还是我们已经落后了？”

播客的下面有全篇的逐字稿，整体看下来，发现他们对 AI 非常克制，目前仅在一款产品中进行实验。他们也在播客中建议小企业主，冷静下来，不要急着跟风。

虽然并没有解答我开头提到的疑问，但播客里有3句话，给我留下里特别深的印象：

【第一句】

“如果原来的工作本就不是必需的，那么能（用AI）更快地完成它又有什么意义呢？”

几个月前，我也曾把帮助解决狗屁工作当做 AI 的优势，但从企业实际应用的角度来看，比起拿 AI 去应付，直接在源头就拒绝掉反倒更好。

真正能在企业中落地的AI，现阶段目测只有两种，第一种是为公司核心业务带来巨大增量的，第二种则是同行其他家都在用我们也要跟上的。

第一种的成功案例，还是偏小企业和网赚项目为主，比如写小红书、写知乎、写情感故事公众号等等；第二种，是大一些的企业愿意在业务中用 AI 的主要原因之一，本质上还是担心错过的焦虑情绪。

【第二句】

“目前，关于AI的所有知识的「半衰期」大约是48小时。所以，如果你没有跟进所有的信息，这实际上是一件好事。”

就像玩一个游戏，即使你错过了前几个版本，新版本一出，你还是可以迅速加入并玩得很好。所以，其实不用太担心落后，因为在AI这个领域，一切都在快速变化。

他们还提到个有点搞笑的例子，有人买了一个声称能在iPhone上运行ChatGPT的应用，但两天过后，OpenAI官方就推出了自己的应用……

【第三句】