建立 10 要點結構
專業提示詞應包含：任務描述、角色設定、背景資訊、動態內容、詳細步驟、範例（Few-shot）、XML 標籤分隔、重複關鍵指南與輸出格式要求。
這部在講什麼教學
由 Anthropic 官方團隊示範如何透過內部提示詞工程技巧，將 Claude 從錯誤百出的初學者調教成專業的理賠分析助手。核心結論是：結構化的指令、明確的角色設定與推理順序是發揮 AI 潛力的關鍵。
適合誰需要利用 Claude 處理複雜資訊的開發者或進階用戶。
你會學會Anthropic 官方提示詞結構、減少 AI 幻覺的技巧、結構化輸出實作方法。
最值得看17:24 解釋為什麼「引導 AI 推理順序」比直接下指令更重要。
實作路線
照著做的重點意義優先，時間戳用來導航
使用 XML 標籤建立層級
透過 `<form>`、`<instructions>` 等標籤，能幫助 Claude 清晰辨識不同性質的資訊，並在後續精確引用特定段落，避免資訊混淆。
系統提示詞注入靜態背景
將固定不變的資訊（如表單格式說明、專業術語解釋）放入 System Prompt，並搭配 Prompt Caching，可大幅提升處理效率並穩定表現。
拆解分析路徑避免幻覺
強制 Claude 遵循「先分析文字表單，再對照手繪草圖」的順序。模仿人類思考路徑的「步進式推理」，能顯著提高對模糊資料（如手寫稿）的判斷準確率。
預填回應 (Pre-filling)
在 API 調用中直接給予開頭標籤（如 `{` 或 `<final_verdict>`），可強迫 Claude 輸出特定格式（JSON 或 XML），便於後續程式碼介接。
善用 Extended Thinking (3.7+)
啟用長思考模式（Thinking Tags），能讓 AI 在輸出結果前進行深層邏輯檢驗，使用者也可藉此觀察 AI 的推理過程以優化提示詞。
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看完可以做什麼
將你目前最複雜的提示詞，用 XML 標籤（如 `<context>`、`<steps>`）重新包裝，並加入「請先思考並分析數據，最後再給出結論」的指令。需要留意：模型版本（如 Claude 3.5 或 3.7）對長指令的處理能力不同；處理高度模糊的圖像時，即便加入官方技巧，AI 仍有極低機率產生自信的錯誤判定（幻覺）。
生成於 2026-07-11
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