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Anthropic提示工程交互教程从零到跑通的Claude提示词完整指南【免费下载链接】prompt-eng-interactive-tutorialAnthropics Interactive Prompt Engineering Tutorial项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/prompt-eng-interactive-tutorialClaude的回复时好时坏、格式总不对这个项目就是官方给出的解法一份带练习、带提示、可交互运行的提示工程教程9章加附录每章都能边读边改prompt立刻看到Claude的反应变化。项目速览这个教程给你准备了什么项目说明你拿到什么14个Jupyter Notebook9章正文、3个附录、1个使用说明外加练习提示文件它能做什么从prompt基本结构讲到复杂提示词搭建每章配练习和自由实验区适合谁用调用过LLM API、但prompt效果不稳定的开发者不是纯小白课上手成本一个Anthropic API Keypip install anthropicNotebook里逐格运行部署变体两套目录直连API的标准版和面向AWS Bedrock的版本固定设置全程用Claude 3 Haiku、temperature为0保证结果可复现它到底怎么工作的三次调用之外的设计1. 每个notebook的底层是同一个调用封装。你输入一个prompt字符串可选带上system prompt和prefill处理环节是Anthropic 1P/目录下每章Setup cell里的get_completion函数它通过anthropic SDK调用Messages APItemperature固定为0输出就是打印在cell下方的Claude回复。所有技巧都建立在这个最简链路上client anthropic.Anthropic(api_keyAPI_KEY) message client.messages.create(modelMODEL_NAME, messages[{role: user, content: prompt}])2. 每章按Lesson → Exercises → Example Playground三段推进。Lesson讲原理和正反例Exercises是带自动判定的小任务你写的prompt会被判分函数检查卡住时调用hints变量能看到官方提示提示逻辑在 Anthropic 1P/hints.pyPlayground是留给你随便改prompt看反应的沙盒。这个设计逼你亲手试而不是读完就忘。3. 第9章给出复杂prompt的组装模板。输入是对话历史、用户问题等变量中间是任务、上下文、约束、示例、输出格式这几个模块的拼装章节里特别强调了模块顺序对结果有影响输出是可直接复用的行业级prompt。配套的法律、金融、编码用例就放在Anthropic 1P/09_Complex_Prompts_from_Scratch.ipynb里。跟着做三步跑通提示工程练习第一步配好环境跑通第一次对话。克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/prompt-eng-interactive-tutorial打开Anthropic 1P/00_Tutorial_How-To.ipynb按说明装依赖把API Key和模型名填进Setup cellAPI_KEY your_api_key_here MODEL_NAME claude-3-haiku-20240307运行到最后一个cell把get_completion(Hello, Claude!)执行一遍。做完这一步你应该看到cell下方打印出Claude的回复且%store命令保证Key会在后续章节自动复用不用重复填。第二步过完前三章感受prompt措辞的直接后果。依次运行01到03章基本结构、清晰直接、角色分配。每章Exercise的判定函数会告诉你哪条指令没起作用比如它会要求输出里出现某个词你就得想办法用一句话把Claude逼到那个输出。做完这一步你应该看到所有练习通过判定并且对同一个意思换个说法回复完全不同有了体感。第三步进入第4到7章再收尾第9章。这几章分别讲数据与指令分离用XML标签把原文和指令隔开、输出格式控制prefill让Claude从你写好的开头续写、逐步思考、Few-Shot示例。做完这一步你应该能在Playground里只靠加两三个示例句子就把输出格式改到下游程序可以直接解析。如果你用AWS改看AmazonBedrock/目录先跑里面的00_Tutorial_How-To.ipynb配置凭证章节结构与标准版一致。能拿它干什么四个具体用法如果你在做客服或问答机器人可以照第9章的职业教练示例把对话历史和当前用户问题做成两个变量套上任务描述、上下文和输出约束直接得到一个能控制语气和回答范围的多轮prompt骨架。如果你在批量处理非结构化文本工单分类、评论打标第4章的数据分离写法可以直接搬把待处理内容塞进XML标签、指令放标签外批处理时就不会出现指令被原文带偏的情况。如果你想让输出带特定语气或格式第7章的Few-Shot做法最省事不用长篇描述要亲切一点直接贴两三条理想回答的示例Claude就会照着那个调性输出。如果你在知识问答场景被编造内容困扰第8章讲的就是这个通过明确的回答约束和引用要求让Claude在没把握时承认不知道而不是硬编。往深了走换到AWS环境AmazonBedrock/提供anthropic SDK和boto3两种调用实现外加cloudformation/下的CloudFormation模板可以直接在Bedrock上搭出整套workshop环境。附录覆盖进阶方向10.1讲prompt链式调用多步任务拆成多次调用10.2讲Tool Use10.3讲检索增强这三篇是你做完正文后最值得看的部分。判分逻辑值得研究练习的hints和判分函数本身就是一小份什么样的prompt算合格的标准写自己的prompt评测脚本时可以参考它的思路。模型参数可迁移教程虽固定Haiku加temperature 0但学到的结构、分离、示例这几类技巧同样适用于Sonnet、Opus以及你项目里现有的参数配置。打开01_Basic_Prompt_Structure.ipynb把第一个Setup cell和第一个示例prompt跑一遍你就知道整条练习路径该怎么走了。【免费下载链接】prompt-eng-interactive-tutorialAnthropics Interactive Prompt Engineering Tutorial项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/prompt-eng-interactive-tutorial创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Anthropic提示工程交互教程：从零到跑通的Claude提示词完整指南
Anthropic提示工程交互教程从零到跑通的Claude提示词完整指南【免费下载链接】prompt-eng-interactive-tutorialAnthropics Interactive Prompt Engineering Tutorial项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/prompt-eng-interactive-tutorialClaude的回复时好时坏、格式总不对这个项目就是官方给出的解法一份带练习、带提示、可交互运行的提示工程教程9章加附录每章都能边读边改prompt立刻看到Claude的反应变化。项目速览这个教程给你准备了什么项目说明你拿到什么14个Jupyter Notebook9章正文、3个附录、1个使用说明外加练习提示文件它能做什么从prompt基本结构讲到复杂提示词搭建每章配练习和自由实验区适合谁用调用过LLM API、但prompt效果不稳定的开发者不是纯小白课上手成本一个Anthropic API Keypip install anthropicNotebook里逐格运行部署变体两套目录直连API的标准版和面向AWS Bedrock的版本固定设置全程用Claude 3 Haiku、temperature为0保证结果可复现它到底怎么工作的三次调用之外的设计1. 每个notebook的底层是同一个调用封装。你输入一个prompt字符串可选带上system prompt和prefill处理环节是Anthropic 1P/目录下每章Setup cell里的get_completion函数它通过anthropic SDK调用Messages APItemperature固定为0输出就是打印在cell下方的Claude回复。所有技巧都建立在这个最简链路上client anthropic.Anthropic(api_keyAPI_KEY) message client.messages.create(modelMODEL_NAME, messages[{role: user, content: prompt}])2. 每章按Lesson → Exercises → Example Playground三段推进。Lesson讲原理和正反例Exercises是带自动判定的小任务你写的prompt会被判分函数检查卡住时调用hints变量能看到官方提示提示逻辑在 Anthropic 1P/hints.pyPlayground是留给你随便改prompt看反应的沙盒。这个设计逼你亲手试而不是读完就忘。3. 第9章给出复杂prompt的组装模板。输入是对话历史、用户问题等变量中间是任务、上下文、约束、示例、输出格式这几个模块的拼装章节里特别强调了模块顺序对结果有影响输出是可直接复用的行业级prompt。配套的法律、金融、编码用例就放在Anthropic 1P/09_Complex_Prompts_from_Scratch.ipynb里。跟着做三步跑通提示工程练习第一步配好环境跑通第一次对话。克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/prompt-eng-interactive-tutorial打开Anthropic 1P/00_Tutorial_How-To.ipynb按说明装依赖把API Key和模型名填进Setup cellAPI_KEY your_api_key_here MODEL_NAME claude-3-haiku-20240307运行到最后一个cell把get_completion(Hello, Claude!)执行一遍。做完这一步你应该看到cell下方打印出Claude的回复且%store命令保证Key会在后续章节自动复用不用重复填。第二步过完前三章感受prompt措辞的直接后果。依次运行01到03章基本结构、清晰直接、角色分配。每章Exercise的判定函数会告诉你哪条指令没起作用比如它会要求输出里出现某个词你就得想办法用一句话把Claude逼到那个输出。做完这一步你应该看到所有练习通过判定并且对同一个意思换个说法回复完全不同有了体感。第三步进入第4到7章再收尾第9章。这几章分别讲数据与指令分离用XML标签把原文和指令隔开、输出格式控制prefill让Claude从你写好的开头续写、逐步思考、Few-Shot示例。做完这一步你应该能在Playground里只靠加两三个示例句子就把输出格式改到下游程序可以直接解析。如果你用AWS改看AmazonBedrock/目录先跑里面的00_Tutorial_How-To.ipynb配置凭证章节结构与标准版一致。能拿它干什么四个具体用法如果你在做客服或问答机器人可以照第9章的职业教练示例把对话历史和当前用户问题做成两个变量套上任务描述、上下文和输出约束直接得到一个能控制语气和回答范围的多轮prompt骨架。如果你在批量处理非结构化文本工单分类、评论打标第4章的数据分离写法可以直接搬把待处理内容塞进XML标签、指令放标签外批处理时就不会出现指令被原文带偏的情况。如果你想让输出带特定语气或格式第7章的Few-Shot做法最省事不用长篇描述要亲切一点直接贴两三条理想回答的示例Claude就会照着那个调性输出。如果你在知识问答场景被编造内容困扰第8章讲的就是这个通过明确的回答约束和引用要求让Claude在没把握时承认不知道而不是硬编。往深了走换到AWS环境AmazonBedrock/提供anthropic SDK和boto3两种调用实现外加cloudformation/下的CloudFormation模板可以直接在Bedrock上搭出整套workshop环境。附录覆盖进阶方向10.1讲prompt链式调用多步任务拆成多次调用10.2讲Tool Use10.3讲检索增强这三篇是你做完正文后最值得看的部分。判分逻辑值得研究练习的hints和判分函数本身就是一小份什么样的prompt算合格的标准写自己的prompt评测脚本时可以参考它的思路。模型参数可迁移教程虽固定Haiku加temperature 0但学到的结构、分离、示例这几类技巧同样适用于Sonnet、Opus以及你项目里现有的参数配置。打开01_Basic_Prompt_Structure.ipynb把第一个Setup cell和第一个示例prompt跑一遍你就知道整条练习路径该怎么走了。【免费下载链接】prompt-eng-interactive-tutorialAnthropics Interactive Prompt Engineering Tutorial项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/prompt-eng-interactive-tutorial创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考