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  • Claude提示词教程：用角色、示例和XML结构处理复杂任务

    一句话结论：处理长资料或复杂任务时，可以用明确角色、少量高质量示例和 XML 标签把上下文分区，让 Claude 更容易区分指令、资料和输出要求。

    这篇教程根据 Anthropic 的官方提示工程指南整理。XML 标签不是语法魔法，而是一种清晰的边界标记；如果内容本身包含 XML 字符，也可以换成其他明显的分隔符。

    四个关键组件

    • 角色：说明 AI 扮演什么职责及专业边界。
    • 任务：用动词描述要完成的动作。
    • 示例：给出 3 个左右输入和理想输出，展示你真正想要的格式。
    • 分区：把资料、要求和待处理内容分开。

    XML 分区模板

    你是企业知识库编辑，只依据提供的资料回答，不确定时明确说明。
<instructions>
请回答用户问题，并输出：结论、依据、下一步。
</instructions>
<reference_material>
这里放政策、产品说明或会议原文。
</reference_material>
<user_question>
这里放用户问题。
</user_question>
<output_rules>
使用简体中文；结论不超过 80 字；不得编造资料中没有的日期和数字。
</output_rules>

    少样本示例怎么写

    示例不要只展示“正确答案”，还要覆盖边界情况。例如一个示例处理正常问题，一个示例处理资料不足，一个示例处理用户要求超出范围。每个示例的输入输出格式保持一致，避免模型学习到无关差异。

    <example>
<question>合同什么时候到期？</question>
<answer>资料显示到期日为 2026 年 12 月 31 日。依据：合同第 3 条。</answer>
</example>
<example>
<question>客户为什么不续费？</question>
<answer>提供的资料没有说明原因，不能确认。</answer>
</example>

    长文档处理步骤

    1. 先给文档用途和回答目标，再放文档正文。
    2. 把多个文档分别放进独立标签，并写清来源或日期。
    3. 要求模型先引用相关段落，再给结论。
    4. 如果上下文很长，先分段提取，再汇总，减少遗漏。

    容易踩的坑

    角色写得过于宽泛会让输出失控；示例过多且质量不一致会产生反效果；标签名称前后不统一会增加歧义。对保密资料，还应确认服务商的数据处理政策，不能因为“只是测试”就忽略合规。

    常见问题

    XML 标签必须叫 instructions 吗？

    不必须。标签名应有语义，关键是前后一致、边界清楚。

    示例越多越好吗？

    不是。优先放少量但覆盖关键边界的高质量示例，通常比大量重复示例更有效。

    可以把系统提示和用户资料混在一起吗？

    不建议。分开写能减少资料被误当作指令，也便于维护和审核。

    如何让回答引用原文？

    要求输出引用的段落、文档名或页码，并在资料不足时拒绝猜测。

    怎样继续优化？

    保存失败案例，逐条修改提示词，并用同一组测试问题比较修改前后的表现。

    信息来源与说明

    本文参考 Anthropic Claude 官方提示工程指南整理。Claude 产品和模型限制可能变化，请以官方当前说明为准。