Claude Prompt Engineering 完整指南：從基礎技巧到 Extended Thinking Tips 的全面解析

Prompt Engineering 是從 Claude 獲得最佳輸出的核心技能。Anthropic 的文件將技巧從最廣泛有效到最專門化排列，讓開發者能夠系統性地改善 prompt 品質。本文將逐一解析八大核心技巧，以及 Extended Thinking 模型的專屬提示策略。

前置條件

在開始 Prompt Engineering 之前，你應該已經具備：

  1. 對使用案例成功標準的明確定義
  2. 一些能夠基於這些標準進行經驗性測試的方法
  3. 一個想要改進的初稿 prompt

如果還沒有，建議先建立評估框架。並非所有問題都適合用 Prompt Engineering 解決，有時候選擇不同的模型對延遲和成本的改善更有效。

Prompting vs Fine-tuning

Prompt Engineering 在大多數情況下優於 Fine-tuning：

  • 資源效率高，只需要文字輸入
  • 成本效益更好
  • 模型更新時不需要重新訓練
  • 可以快速迭代和實驗
  • 不需要大量標記資料
  • 保持模型的通用知識
  • 透明可讀，便於理解和除錯

一、Be Clear and Direct：清晰直接

這是最基礎也最重要的技巧。把 Claude 想像成一個聰明但完全沒有背景知識的新員工。

核心原則：

  • 提供背景資訊：任務用途、目標受眾、工作流程中的位置、成功的樣貌
  • 明確說明你要 Claude 做什麼
  • 以有序的步驟提供指令（編號列表或要點）

黃金法則：把你的 prompt 給一個對任務幾乎沒有背景知識的同事看。如果他們感到困惑，Claude 可能也會。

範例對比

模糊 prompt："請從這些客戶回饋中移除所有個人識別資訊。"

清晰 prompt：

你的任務是為季度審查匿名化客戶回饋。

指令：
1. 將所有客戶姓名替換為 "CUSTOMER_[ID]"
2. 將電子郵件地址替換為 "EMAIL_[ID]@example.com"
3. 將電話號碼遮蔽為 "PHONE_[ID]"
4. 如果訊息提到特定產品名稱，保留不動
5. 如果沒有找到 PII，逐字複製
6. 僅輸出處理後的訊息，以 "---" 分隔

二、Use Examples (Multishot Prompting)：使用範例

提供 3-5 個精心設計的範例可以大幅提升 Claude 輸出的準確度、一致性和品質。

有效範例的要素

  • 相關性：範例要反映實際使用案例
  • 多樣性：涵蓋邊緣案例和挑戰，足夠多樣化避免 Claude 拾取非預期的模式
  • 清晰度：使用 <example> 標籤（多個範例嵌套在 <examples> 中）

沒有範例時，Claude 可能不會為每個類別列出多個選項，並包含冗長的解釋。有了範例，Claude 會精確匹配你期望的輸出格式。

三、Let Claude Think (Chain of Thought)：讓 Claude 思考

對於複雜任務（研究、分析、問題解決），給 Claude 思考空間可以大幅提升表現。

三種 CoT 等級

等級方法Context 消耗效果
Basic"Think step-by-step"低缺乏如何思考的指引
Guided列出具體思考步驟中缺乏結構化分離
Structured用 <thinking> 和 <answer> 分離推理和答案高最佳效果

何時使用 CoT

適合人類也需要思考的任務：複雜數學、多步驟分析、複雜文件撰寫、多因素決策。

不適合所有任務，增加的輸出長度會影響延遲。

核心提示：永遠讓 Claude 輸出其思考過程。不輸出思考過程就不會發生思考。

四、Use XML Tags：使用 XML 標籤

當 prompt 包含多個組件（context、指令、範例）時，XML 標籤能讓 Claude 更準確地解析。

優勢

  • 清晰度：明確分離 prompt 的不同部分
  • 準確度：減少 Claude 誤解 prompt 部分的錯誤
  • 靈活性：輕鬆找到、添加、移除或修改 prompt 部分
  • 可解析性：讓 Claude 在輸出中使用 XML 標籤，便於後處理提取

最佳實踐

  • 保持一致：在 prompt 中使用相同的標籤名稱，並在指令中引用這些標籤
  • 巢狀標籤：用 <outer><inner></inner></outer> 表示層級關係
  • 進階技巧：結合 XML 標籤和其他技巧（<examples> 用於 multishot、<thinking> 和 <answer> 用於 CoT）

沒有「最佳」的 XML 標籤名稱，但建議標籤名稱要與包含的資訊語義相關。

五、Give Claude a Role (System Prompts)：賦予角色

透過 system prompt 為 Claude 設定角色和背景，引導其回應風格和深度。

核心概念：

  • System prompt 在對話開始前設定 Claude 的行為基線
  • 可以定義角色、專業知識、語氣、回應格式等
  • 比在每次 user message 中重複指定更高效

六、Chain Complex Prompts：鏈接複雜提示

將複雜任務分解為多個步驟，每一步的輸出作為下一步的輸入。

適用場景：

  • 需要多個不同類型的處理步驟
  • 前一步的品質影響後一步
  • 需要在中間步驟進行品質檢查

七、Long Context Tips：長 Context 技巧

處理大量 context 時的最佳化策略：

  • 將最重要的資訊放在 prompt 的開頭或結尾
  • 使用 XML 標籤明確標記不同的資訊區塊
  • 給 Claude 明確指令指出要從 context 中提取什麼
  • 對於非常長的文件，考慮分段處理

八、Extended Thinking Tips：延伸思考專屬技巧

Extended Thinking 模式讓 Claude 在回應前進行深度推理，適合複雜問題。以下是專屬的最佳化策略。

優先使用通用指令，再逐步細化

Claude 在 Extended Thinking 模式下，通常對高層級指令的反應比逐步規定性指引更好。模型的創造性可能超過人類規定最佳思考過程的能力。

不要：

Think through this math problem step by step:
1. First, identify the variables
2. Then, set up the equation
3. Next, solve for x

要：

Please think about this math problem thoroughly and in great detail.
Consider multiple approaches and show your complete reasoning.
Try different methods if your first approach doesn't work.

先從通用指令開始，閱讀 Claude 的 thinking 輸出，再迭代提供更具體的指令來引導其思考。

Multishot Prompting 與 Extended Thinking

在 Extended Thinking 場景中，可以使用 <thinking> 或 <scratchpad> 標籤在 few-shot 範例中展示規範的思考模式。Claude 會將這些模式泛化到正式的 Extended Thinking 過程。

最大化指令遵循

Extended Thinking 模式顯著提升了指令遵循能力。模型通常：

  1. 在 thinking block 中推理指令
  2. 在回應中執行這些指令

要最大化效果：明確具體、複雜指令分為編號步驟、給予足夠的 thinking budget。

利用 Thinking 輸出進行除錯

可以用 Claude 的 thinking 輸出來除錯其邏輯。注意事項：

  • 不要將 Claude 的 thinking 輸出回傳到 user text block 中（不會改善效能，可能劣化結果）
  • 不允許預填 Extended Thinking
  • 手動修改模型 thinking block 後的輸出文字可能導致模型混亂

長輸出和深度思考

  • 同時增加 thinking 長度上限和明確要求更長的輸出
  • 對於超長輸出（20,000+ 字），先要求附帶字數的詳細大綱，再讓 Claude 按大綱索引段落

讓 Claude 驗證自己的工作

使用簡單的自然語言提示來改善一致性和減少錯誤：

  • 要求 Claude 在宣布任務完成前用簡單測試驗證
  • 指示模型分析前一步是否達到預期結果
  • 對於程式碼任務，要求 Claude 在 thinking 中執行測試案例
Write a function to calculate the factorial of a number.
Before you finish, please verify your solution with test cases for:
- n=0, n=1, n=5, n=10
And fix any issues you find.

技術考量

  • Thinking tokens 最低預算為 1024 tokens，從最低開始逐步增加
  • 超過 32K thinking budget 的工作負載建議使用 Batch Processing
  • Extended Thinking 在英文表現最佳，最終輸出可以是任何語言
  • 如果需要低於最低預算的思考，使用標準模式搭配傳統 CoT 提示

Prompt Generator

Claude Console 內建由 Claude Opus 4.1 驅動的 prompt 生成器。描述你想要的任務，它會自動生成高品質的 prompt，包含適當的變數語法。

總結

Prompt Engineering 的八大技巧從最基礎到最進階，形成了一個完整的最佳化工具箱。清晰直接是基礎中的基礎，Multishot Prompting 和 Chain of Thought 適合大多數場景，XML Tags 在複雜 prompt 中不可或缺，而 Extended Thinking Tips 則為深度推理任務提供了專屬策略。重要的是，這些技巧可以組合使用：用 XML 標籤結構化 prompt、用範例展示期望輸出、用 CoT 引導思考，就能建構出效能卓越的 prompt。