在使用大型語言模型（LLM）如 Claude 時，「提示工程（Prompt Engineering）」成為決定輸出品質的關鍵因素。這是 Anthropic 提供的關於 Prompt Engineering 的「總覽（Overview）」指南，說明哪些成功指標可以透過提示工程來控制、最佳實踐，以及哪些情況下提示工程可能不是最佳解。這份文件對所有想用 Claude 建立穩定、可靠與精準輸出的開發者、內容創作者與研究人員都非常有幫助。
文件重點整理
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哪些情況適合做 Prompt Engineering
文件指出，不是所有性能問題或模型評估失敗的情況都適合透過提示工程來解決。例如延遲（latency）、成本（cost）等問題，有時候改用不同模型會比較有效率。提示工程適合用來改善輸出的準確性、格式、內容相關性、可讀性等可控指標。 -
提示 vs．微調（Fine-Tuning）
提示工程與微調是兩種不同手段。提示工程通常比較快、成本低、不需重新訓練模型，而微調適合在需長期使用某一特定風格或任務時。文件裡比較了這兩者的適用情境。 -
Claude 4 的最佳慣用法（Best Practices）
除了 Overview，Anthropic 也在另一篇文件中提出 Claude 4（例如 Opus、Sonnet 版本）在提示設計上的具體做法，包括如何更明確指令、指定格式、提供例子、使用 chain-of-thought（要求模型一步步思考過程）、角色提示（role prompting）等等。這些技巧能讓模型的效果更貼近預期。
實用技巧與建議
下面是根據官方指南與社群實踐整理的幾個實用提示技巧：
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明確設定任務與輸出格式：告訴 Claude 要「做什麼」、「怎麼做」、「什麼格式」，比隱含假設更能得到正確結果。
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使用範例（示例輸入／輸出）：給模型看你想要的範例，可以是多個情景，多種範例（few-shot prompting）。
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角色提示：例如「你現在是語法校對專家」或「你是產品介紹文案撰寫者」，這樣模型會依角色來調整語氣與架構。
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Chain-of-Thought：讓 Claude 除了解答外，也能分步思考，對於邏輯性強或多步驟的任務特別有用。
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允許不確定性與自我校正：可指示模型在不知道時回覆「我不知道」，或附上來源／驗證步驟，減少「亂說」內容（hallucinations）。
提示工程的限制也在指南中被提到：
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若問題是模型根本能力的限制（例如理解某類專業知識、數學錯誤、非常新穎或域外資料），提示工程可能解決不了。
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如果需求非常自訂、非常特殊或大規模使用時，微調或模型更換更有效。
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過於複雜或冗長的提示可能導致混亂或輸出不穩定。
Anthropic 的 Prompt Engineering Overview 文件提供了一個非常實用且系統性的框架，幫助使用者理解在與 Claude 互動時哪些因素是可控制的，以及如何透過提示設計來改進輸出效果。對於想提升 AI 內容品質的設計師、開發者與內容創作者來說，掌握這些技巧不只能讓你的結果更精準，更能節省時間與成本。
