作者：玛菲特聊AI与AGENT

 

在日常使用AI Agent或智能体时，很多朋友都会遇到这样的困惑：明明已经给AI下达了很具体的指令，比如“我要你生成一份XXX，并且要这样这样做……”，但最终的结果却总是不尽人意——要么偏离预期，要么充满“机器味”，一看就不像人类写的内容。

这往往并非AI能力不足，而是我们的提示词（Prompt）没有写到位，导致AI没能准确捕捉到我们的真实需求。

 

那么，如何写出一个高质量的提示词呢？最直接的方式，就是向顶尖的技术团队学习。网上虽然已有大量相关教程，但质量参差不齐、观点各异，缺少一个可供普通用户参照的通用范式。因此，我特意整理了Anthropic官方团队关于撰写Prompt的一次公开演讲（原视频链接：https://b23.tv/0qJCbig），将其中约30分钟的精华内容提炼如下，供大家参考。

 

以下内容均为个人学习总结，如有理解偏差，欢迎指正。

 

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一、一个生动的案例：从“看图说话”到“专业定损”

 

视频开头，Anthropic团队向Claude Code客户端上传了一张手绘的汽车事故草图，并简单提问：“这张图发生了什么？”

Claude仅能根据图像进行笼统的描述，既不清楚用户的真实意图，也缺乏对细节的深入理解。

 

随后，团队补充了更多相关图片、文件，并给出了明确的任务描述：

 

“你是一名AI助手，协助保险理赔定损员审阅瑞典语书写的车祸报案材料。你的工作内容为：

 

1. 核查标准事故报告单及当事人手绘的事故现场草图；

2. 梳理并明确从两份材料中能够确凿推断出的全部信息；

3. 最终给出判断结论——是否有十足把握判定其中一方为完全肇事全责；若无法下定论，则需告知人工定损员，应进一步补充调取更多佐证材料。”

 

通过分步对话和信息逐步灌输，Claude最终完整理解了事故全貌，以车险定损员的专业身份对责任做出判定，并生成了一份规范的理赔定损报告，圆满达成用户目标。

 

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二、撰写优质Prompt的核心心得

 

基于Anthropic团队的演示和相关资料，我总结出以下几个关键要点：

 

1. 采用“起始-闭合”的结构化标签模板

 

这种标签式结构能让AI（Agent）更快速扫描到关键token，从而更准确地进行语义分析和预测。

推荐使用XML或HTML风格的标记语言来组织内容，清晰且易于解析。

 

2. 上下文（Context）要有序、完整且具备交互性

 

尽量遵循标准化的模板框架，重点位置加以强约束，该简练的地方简练，该细致的部分充分展开。这样才能让AI既有方向感，又不失深度。

 

以下是我个人常用的一种Prompt结构示例（供参考）：

 

```

根据以下内容执行任务：

 

<description>

用两到三句话概述你的需求，例如“生成一份XXX文件，具体要求详见下方detail标签”。  

（让AI快速定位到后续详细说明）

</description>

 

<context>

你是一位资深的XX领域专家，擅长处理XX类文件。现需要你生成一份……（简述背景，帮助AI深入理解语境）

</context>

 

<detail id="1">

1. 具体操作步骤：……  

2. 二级细节：……  

3. 三级细节：……  

（相关工具、资料、方法路径可在下方的document和example标签中查找）

</detail>

 

<detail id="2">

更多拓展细节……

</detail>

 

<example>

1. 模板路径：……  

2. 模板内容简介及参考要点  

（模板对结果准确性至关重要）

</example>

 

<task id="1">

对于复杂项目，建议拆分为多个有序步骤，明确每个环节使用的工具、参考模板的哪部分，让AI执行方向更清晰。

</task>

 

<task id="2">

第二步……

</task>

 

<task id="3">

第三步……

</task>

 

<document>

列出所有相关文件的存放路径

</document>

 

<constraint>

强约束条件，限制AI的行为边界，减少幻觉输出

</constraint>

 

<output_format>

描述最终产物的保存路径、格式等，即明确你想要的最终效果

</output_format>

```

 

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三、关于Claude Code中的“标签”理解

 

需要特别说明的是，并不存在一个固定名称的单一标签。所谓“标签”是一种通用的最佳实践——即通过各类结构化标签（尤其是XML标签）来组织指令，从而让AI更准确地理解任务和执行步骤。这种灵活性恰恰是其强大之处。

 

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四、未来的期待

 

当然，我也希望随着AI技术的不断成熟，未来能出现一套国际通用的标准Prompt模板，如同教科书一般清晰规范。届时，普通用户也能更加轻松、规范地驾驭AI，让智能体真正成为人人可用的高效工具。

 

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如果您也有自己的Prompt写作心得，欢迎一起交流探讨！