Claude Prompt Engineering 最佳实践

学习来源: Anthropic 官方文档

概述

Anthropic 官方 Prompt Engineering 指南，涵盖清晰表达、示例、XML 结构化、思维链和 Agent 系统。

核心原则

1. 清晰直接 (Be Clear and Direct)

Claude 响应清晰明确的指令。需要具体说明期望的输出格式。

黄金法则： 把你的 Prompt 给一个几乎没有任务背景的同事看，让他们按照执行。如果他们会困惑，Claude 也会。

# 不推荐
Create an analytics dashboard

# 推荐
Create an analytics dashboard. Include as many relevant features and interactions as possible.

2. 提供上下文

提供上下文或动机可以帮助 Claude 更好地理解目标。

# 不推荐
NEVER use ellipses

# 推荐
Your response will be read aloud by a text-to-speech engine, so never use ellipses since the text-to-speech engine will not know how to pronounce them.

3. 高效使用示例

示例是引导 Claude 输出格式最可靠的方式之一。few-shot prompting 可以显著提高准确性和一致性。

示例要点：

• 相关性：紧密反映实际用例
• 多样性：覆盖边缘情况
• 结构化：用 <example> 标签包裹

4. XML 标签结构化 Prompt

XML 标签帮助 Claude 无歧义地解析复杂 Prompt。

<instructions>
  按步骤分析文档
</instructions>
<context>
  相关背景信息
</context>
<input>
  需要处理的内容
</input>

5. 赋予角色

在系统 Prompt 中设置角色可以聚焦 Claude 的行为和语气。

system="You are a helpful coding assistant specializing in Python."

长上下文提示

• 长文档放在前面：放在 Query 和示例上方
• 用 XML 结构化文档内容：每个文档用 <document> 标签
• 先引用后分析：让 Claude 先引用相关段落，再执行任务

<documents>
  <document index="1">
    <source>report.pdf</source>
    <document_content>
      {{CONTENT}}
    </document_content>
  </document>
</documents>

输出控制

告诉 Claude 做什么，而不是不做什么

# 不推荐
Do not use markdown in your response

# 推荐
Your response should be composed of smoothly flowing prose paragraphs.

匹配 Prompt 风格

Prompt 中的格式风格可能影响响应风格。减少 Prompt 中的 markdown 可以减少输出中的 markdown。

工具使用

明确指示行动

# 不推荐 (Claude 只会建议)
Can you suggest some changes to improve this function?

# 推荐 (Claude 会执行)
Change this function to improve its performance.

并行工具调用优化

Claude 最新模型擅长并行工具执行。可以通过 Prompt 控制：

If you intend to call multiple tools and there are no dependencies between the tool calls, make all of the independent tool calls in parallel.

思维链 (Thinking)

自适应思维 (Adaptive Thinking)

Claude Opus 4.6 和 Sonnet 4.6 使用自适应思维，动态决定何时思考。

thinking={"type": "adaptive"}

引导思维行为

After receiving tool results, carefully reflect on their quality and determine optimal next steps before proceeding.

避免过度思考

如果 Claude 思考过多，可以：

• 使用更 targeted 的指令
• 移除过度 prompt
• 降低 effort 设置

Agent 系统

长时推理和状态追踪

Claude 擅长长时推理任务，可以用于复杂的多步骤工作流。

最佳实践总结

场景	最佳实践
指令	清晰具体，避免歧义
上下文	提供动机和背景
示例	3-5 个相关多样的示例
格式	使用 XML 标签结构化
输出	告诉做什么，而非不做什么
工具	明确指示行动
思维	自适应思维，按需启用

参考

• 官方文档
• GitHub Tutorial

更新日志

• 2026-04-12: 初始化文档