<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Claude on 周先森的小站</title><link>https://332002.xyz/tags/claude/</link><description>Recent content in Claude on 周先森的小站</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh</language><lastBuildDate>Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://332002.xyz/tags/claude/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>最懂大模型的人教你写提示词</title><link>https://332002.xyz/p/anthropic-prompt-guide/</link><pubDate>Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://332002.xyz/p/anthropic-prompt-guide/</guid><description>&lt;p&gt;来看看最懂大模型的人教你写提示词，网上的技巧大多都没用。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;我最近看到一份大模型厂商内部的 AI 提示词指南，觉得很值得讲一讲。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;写它的人 Alex Albert，是做 Claude 的 AI 公司 Anthropic 在2023年招进去的内部第一位提示词工程师，原职衔甚至有点不正经，叫 prompt engineer and librarian（提示词工程师加图书管理员）。这两年他升到 Anthropic 开发者关系负责人，对外讲 Claude 怎么用基本都是他的活，这份官方指南也是他的核心维护内容。可以说，他大概是最了解 AI 大模型怎么读提示词的那一类人。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;看完之后我回头翻了翻网上各种「提示词课」的笔记，发现一件挺尴尬的事：网上传的那些「魔咒式技巧」（「我会给你50美元小费」、「你是顶尖专家」之类），从模型厂商内部视角看大多数没用，有些反而让答案变差。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;这份指南讲的是模型内部如何看待你写的提示词、什么真正影响它的输出。能拿到这种「模型厂商内部视角」的资料并不多见。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="没用的技巧"&gt;没用的技巧
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;先说网上传得很广、但官方指南明确说没用或反作用的几条。&lt;/p&gt;
&lt;h3 id="误区一激励式提示词"&gt;误区一：激励式提示词
&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;「我会给你50美元小费」「做不好就处罚你」这种套路，过去一两年在国外社交圈传得到处都是。Anthropic 内部测过，对最新的 Claude 模型，小费、威胁、装客气这些「小把戏」基本不影响输出质量。模型不在乎你赏不赏它，它只在乎你说清没说清。&lt;/p&gt;
&lt;h3 id="误区二你是一位-x-行业20年专家开头万金油"&gt;误区二：「你是一位 X 行业20年专家」开头万金油
&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;我们之前介绍过一项研究：在事实问答任务上，加这种「专家身份」反而把准确率从七成多拉到不到七成。官方指南里也讲明白，角色扮演型提示词在写作、风格化这种场景里有用，做事实任务别滥用。&lt;/p&gt;
&lt;h3 id="误区三越长越复杂越好的提示词模板"&gt;误区三：越长越复杂越好的提示词模板
&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;有些课程教人用三百字模板包一个本来三十字就能说清的请求。指南里的第一原则就一句话：直接、明确说要什么，不要绕弯子。模型不需要被催眠，它需要的是清楚的指令。&lt;/p&gt;
&lt;h3 id="误区四魔咒关键词"&gt;误区四：「魔咒关键词」
&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;比如英文圈传得很玄的 &amp;ldquo;think harder&amp;rdquo;（想得更努力）、&amp;ldquo;work very carefully&amp;rdquo;（仔细工作）、&amp;ldquo;this is very important&amp;rdquo;（这件事特别重要）这种词。简单的「先一步步分析再答」那种引导是真有用的；但「这件事特别重要哦」这种就是噪声，对今天的模型没意义。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="真正有效的做法"&gt;真正有效的做法
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;那真正有效的是哪几条？指南里讲的第一条不是技巧，是心态：好的提示词像给一个新同事讲任务，不是写咒语。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;落到具体动作，几条最值得记的：&lt;/p&gt;
&lt;h3 id="给具体例子"&gt;给具体例子
&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;指南里讲，给一个例子比写五条抽象规则有效。你想让 AI 写一段产品介绍文案，与其写「要简洁、要专业、要有吸引力」，不如直接贴一段你觉得对味的范文，让它「按这个风格写」。这一招业内叫「多例提示」（英文 multishot prompting），对几乎所有任务都有效。&lt;/p&gt;
&lt;h3 id="给模型时间想"&gt;给模型时间想
&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;复杂任务前面写一句「先一步步分析，再给最终答案」。指南给了三层做法：&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;基础&lt;/strong&gt;：直接写一句「先一步步思考」&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;引导&lt;/strong&gt;：列出具体的分析步骤&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;结构化&lt;/strong&gt;：用 &lt;code&gt;&amp;lt;thinking&amp;gt;&lt;/code&gt;（思考）和 &lt;code&gt;&amp;lt;answer&amp;gt;&lt;/code&gt;（回答）这种标签把「想」和「答」分开&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;h3 id="用-xml-标签做结构"&gt;用 XML 标签做结构
&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;把上下文资料、任务说明、输出格式分别用 &lt;code&gt;&amp;lt;document&amp;gt;&lt;/code&gt;（资料）、&lt;code&gt;&amp;lt;task&amp;gt;&lt;/code&gt;（任务）、&lt;code&gt;&amp;lt;format&amp;gt;&lt;/code&gt;（格式）这种标签包起来。指南里特别强调一句：标签名字怎么起不重要，前后一致就行。比起用空行或破折号分隔，标签对模型识别的提升很明显。&lt;/p&gt;
&lt;h3 id="允许-ai-说不知道"&gt;允许 AI 说「不知道」
&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;在提示词里写一句「如果资料里没有这个信息，就直接说不知道，不要编造」。这是降低幻觉率最简单有效的一招。模型本来就知道自己不知道，是被人逼着回答才编的。&lt;/p&gt;
&lt;h3 id="定义输出格式"&gt;定义输出格式
&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;直接说要「列表」「表格」「JSON」还是「两段话」，比让模型自由发挥稳定得多。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="一个完整示例"&gt;一个完整示例
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;把这几条揉进一段普通提示词，长这样：&lt;/p&gt;

 &lt;blockquote&gt;
 &lt;p&gt;请分析下面这段产品评论的情绪倾向。先一步步分析评论里的关键句，包在 &lt;code&gt;&amp;lt;thinking&amp;gt;&lt;/code&gt; 标签里；然后给出最终判断（正面、负面或中立），包在 &lt;code&gt;&amp;lt;answer&amp;gt;&lt;/code&gt; 标签里。如果有判断不准的地方，直接说不确定，不要硬编。最后给一段不超过100字的总结。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;评论内容：……&lt;/p&gt;

 &lt;/blockquote&gt;
&lt;p&gt;不用装客气，不用「专家」开头，不用承诺给小费。清楚的结构加具体的例子加明确的格式，就是最强的提示词。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="不绑定特定模型"&gt;不绑定特定模型
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;顺带说一句，上面这几条原则不绑死 Claude。同样的思路放到国内大模型（DeepSeek、Kimi、通义、豆包、文心）一样能跑——XML 标签、给例子、让模型先想再答、允许说不知道，这些是底层做法，跟用哪家模型没关系。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;看完这份指南最朴素的感受是：好的提示词不需要花哨。清楚直接、给具体例子、让模型先想再答、允许它说不知道、定义输出格式，这五条做到了，绝大多数「魔咒」就不重要了。&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Claude 全面塞进 Microsoft 365</title><link>https://332002.xyz/p/claude-microsoft-365/</link><pubDate>Fri, 08 May 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://332002.xyz/p/claude-microsoft-365/</guid><description>&lt;p&gt;Anthropic 把 Claude 全面塞进了 Microsoft 365。Excel、PowerPoint、Word 三个插件从 beta 转为正式版（GA），Outlook 插件同步进入公测。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;意味着不用再切到网页端，可以在 Excel 表格里、PPT 幻灯片上、Word 文档中、Outlook 邮箱里直接喊 Claude 干活。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="跨应用的上下文衔接"&gt;跨应用的上下文衔接
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;真正的卖点是跨应用的上下文衔接。Anthropic 给的典型场景：&lt;/p&gt;
&lt;ol&gt;
&lt;li&gt;先在 &lt;strong&gt;Outlook&lt;/strong&gt; 里让 Claude 整理收件箱、起草回复，顺手打开邮件里附的 brief 到 Word&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;接着让它根据 Word 简报在 &lt;strong&gt;Excel&lt;/strong&gt; 里搭财务模型，公式分布在多个 sheet&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;再做成 &lt;strong&gt;PowerPoint&lt;/strong&gt;，最后回到 Outlook 起草评审邀请&lt;/li&gt;
&lt;/ol&gt;
&lt;p&gt;整个流程里 Claude 带着前一步的上下文走，不需要重新喂材料。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="具体能力"&gt;具体能力
&lt;/h2&gt;&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;Excel&lt;/strong&gt;：Claude 能改单元格和假设条件而不破坏现有公式&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;PowerPoint&lt;/strong&gt;：按你的模板排版，生成原生图表而不是塞图片&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;Word&lt;/strong&gt;：改稿用 tracked changes（修订模式）呈现，让你逐条接受或拒绝&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;Outlook&lt;/strong&gt;：草稿会停在草稿箱等你点发送&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;h2 id="定价"&gt;定价
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;所有付费 Claude 套餐用户都能用，不需要额外掏钱。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>