Claude官方 提示词prompt经验分享 | 精简脱水版

本篇文章是对Anthropic团队在2024年9月6日发布的youtube的整理，深入探讨了Prompt工程这一热门领域的核心概念、挑战与未来发展方向。

这次分享内容非常难得，由世界第一梯队的模型厂商分享他们对Prompt工程的经验，而且是非常新的内容。这个材料有两个主要作用：

一、是帮助了解业界对Prompt工程的不同视角

二、是展示即使是Anthropic团队，也只能在现有视角下理解这些问题

播客视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=T9aRN5JkmL8

文章将帮助读者快速了解Prompt工程的不同视角，学习如何优化与AI模型的互动，以及成为一名优秀Prompt工程师所需的技能。本文适合希望通过实际经验了解Prompt工程、追求高效获取信息且注重内容溯源的读者。

什么是“脱水”版？

本文是对播客全文的整理，力求保留所有信息以及每个信息是由谁说的，目标是能够让读者在任何情况下都不必去看原文。本文也是一个阶段性的技术能力展示，全部内容由workflow自动生成，仅进行了约三处人工修正。文中的粗体部分是我人工标注的重要信息。

Prompt工程：从定义到应用

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Prompt工程是一门通过与模型沟通来实现目标的艺术。在讨论中，Zach Whitten认为，Prompt工程的本质是通过精心设计的提示来引导模型完成复杂的任务，这一过程类似于与人进行对话。Amanda Askell进一步指出，Prompt工程的关键在于其不断迭代的过程，需要工程师具备高效的沟通能力，能够明确地描述目标和任务，同时理解模型的特性和局限性。

David Hershey补充说，Prompt不仅是编写清晰的指令，而是要将其整合到更大的系统中，涉及诸如数据来源、访问权限以及系统响应速度等问题。他强调，Prompt工程在本质上是将文本提示转化为代码功能，这需要进行版本管理和实验控制。

成为优秀的Prompt工程师

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Amanda Askell从招聘的角度分享了对优秀Prompt工程师的看法。她认为，Prompt工程师不仅要具备清晰沟通的能力，还需具备极强的迭代能力和预见问题的能力。例如，当提示需要提取字母G开头的名字时，必须考虑数据中没有符合条件的情况、输入为空等边界问题。

David和Zach也指出，用户的输入往往是不完美的，因此工程师需要设计能应对各种情况的提示，从而提高模型的鲁棒性。

Prompt工程中的试错与反馈

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在Prompt工程中，试错和反馈是不可避免的过程。Zach强调，像机器学习中的查看数据一样，Prompt工程师也必须认真检查模型的输出。例如，用户可能在提示中使用“step by step”这样的指令，但未检查模型是否真的按步骤执行。Amanda也提到，通过让模型先分析提示的模糊点，能有效帮助工程师理解提示设计的不足之处。

David提到，Prompt工程师在设计提示时不仅要考虑指令的精确性，还要预见用户的交互方式。Alex Albert补充说，Prompt工程师处于连接用户与模型的独特位置，需要理解模型如何解读指令，同时预判用户的输入，这是一种三方之间的桥梁作用。

优化Prompt：实用方法与案例

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Amanda Askell分享了一种改进提示的方法，她建议：在给出提示时要求模型先对指令的模糊之处进行分析，而不是直接执行任务。虽然这种方法不总是有效，但能帮助识别提示中的潜在问题。当模型输出结果不尽如人意时，一个有效的策略是询问模型为何出错并让它给出改进建议。David Hershey补充说，持续与模型交互、不断尝试是获取有效信息的重要手段。

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David还分享了他让Claude玩经典游戏《Pokemon Red》的经验，通过提示指导Claude控制游戏中的角色，尽管Claude能够通过代码操控，但在识别游戏中的NPC时表现出了局限性，这也揭示了当前模型在图像识别和多模态任务中的瓶颈。

Prompt的未来

交互优化与角色转变

00:24:00

随着模型能力的提升，Prompt工程师的角色也在不断演变。Amanda认为，未来Prompt工程不再只是明确告知模型要做什么，而是通过智能交互的方式，引导模型探索最佳解决方案。例如，当模型在某些领域的能力超过人类时，Prompt的作用将更多地体现在对任务的细化和深入理解上，而不仅是下达命令。

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David也提到，当前的Prompt工程正在向更高效的方向发展。例如，他会让Claude反过来对自己进行“采访”，通过这种方式，Prompt工程师可以从模型中获取更多关于如何改进提示的信息。这种互动为Prompt工程提供了更高效的探索路径。

总结与未来展望

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在这次讨论中，参与的专家们深入探讨了Prompt工程的本质、方法及其未来发展。从最早的预训练模型到今天更加智能的Claude模型，Prompt工程的角色也从简单的提示者逐渐转变为真正的交互设计者。随着技术的发展，Prompt工程师需要的不仅是理解模型的能力，还需要创造性地设计能够激发模型潜力的提示。

对那些希望掌握Prompt工程的研究者来说，关键在于不断地尝试与优化提示，通过这种持续的互动和思维模拟，与AI建立起高效协作关系。正如Amanda所说，Prompt工程的核心在于对模型的思维进行模拟与反思，而这种能力的提升只能通过不断的实践来实现。