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文本 AI

如何提示Claude:XML标签、示例和长文档

使用XML标签构建提示词,将长文档置于首位,添加示例,并让Claude逐步思考。包含一个可复用模板。

由 AI Prompt Generator 团队制作更新于 2026年9月27日3 分钟阅读

Claude 在处理长文档和细致的指令方面表现出色,Anthropic 也发布了清晰的提示词指南。其中最有用的习惯是使用 XML 标签来构建提示词。本指南将解释其原因,以及如何将标签与示例、分步思考和预填充答案结合使用。

保持清晰和直接

Anthropic 自己的建议是,编写提示词时,就像你在向一位对你的项目一无所知但很聪明的新同事做简报一样:

  • 任务的目的是什么?谁会阅读结果?
  • 成功的答案是什么样的?
  • 应该按顺序遵循哪些步骤?

如果同事需要向你提出后续问题,那么 Claude 可能也需要这些信息。

使用 XML 标签来分隔提示词的不同部分

Claude 经过训练,会特别注意 XML 风格的标签。它们并非特殊的语法——任何描述性的标签名称都可以——但它们能明确区分哪些文本是指令、哪些是数据、哪些是示例。

你是一名合同分析师。

<contract>
{{PASTE CONTRACT HERE}}
</contract>

<instructions>
1. 列出所有产生付款义务的条款。
2. 对于每个条款,引用该条款并用一个通俗易懂的英文句子解释它。
3. 标记任何允许对方更改价格的条款。
</instructions>

<output_format>
返回一个编号列表。将标记的条款放在一个名为“风险”的单独部分中。
</output_format>

标签使用技巧:

  • 根据内容命名:<email>、<data>、<style_guide>。
  • 在指令中引用它们:“使用 <report> 标签中的报告…”
  • 嵌套使用以表示层级关系:<examples><example>…</example></examples>。
  • 当需要解析答案时,要求带标签的输出:“将最终答案放在 <answer> 标签中。”

先放长文档,后放问题

对于长篇输入(报告、转录文本、代码库),请将文档放在提示词的顶部,并将你的问题放在末尾。Anthropic 指出,这种排序可以显著提高长上下文任务的回答质量。

对于多个文档,请用其元数据包装每个文档:

<documents>
  <document index="1">
    <source>q3-report.pdf</source>
    <document_content>{{REPORT}}</document_content>
  </document>
  <document index="2">
    <source>customer-survey.csv</source>
    <document_content>{{SURVEY}}</document_content>
  </document>
</documents>

仅使用上述文档,解释第三季度客户流失率增加的原因。
引用支持每个原因的段落。

要求 Claude 在回答之前引用相关段落,可以使其回答基于你提供的材料。

提供示例(多样本提示)

在 <example> 标签内提供三到五个不同类型的示例,是控制语气和格式最可靠的方法之一:

<examples>
  <example>
    <input>订单迟到了</input>
    <output>类别:运输 | 情感:负面 | 紧急程度:中</output>
  </example>
  <example>
    <input>喜欢新的颜色选项!</input>
    <output>类别:产品 | 情感:正面 | 紧急程度:低</output>
  </example>
</examples>

以相同的格式对这条消息进行分类:{{MESSAGE}}

使示例多样化,这样 Claude 就能学习模式,而不是简单地复制一个案例。

让 Claude 先思考

对于需要判断的分析、数学、规划或写作任务,请要求 Claude 在回答之前进行推理,并将推理过程分开:

在 <thinking> 标签中思考问题。然后将最终建议放在 <answer> 标签中。

这使得答案更准确,并允许你检查推理过程。较新的 Claude 模型还提供内置的扩展思考模式,可以自动完成此操作。

使用系统提示词分配角色

在 API 中,system 提示词是放置角色(“你是一家金融科技公司的高级数据科学家”)的正确位置。在 Claude 应用程序中,只需以角色开头你的消息即可。一个具体的角色会改变词汇、深度以及 Claude 指出的风险类型。

链接提示词以完成复杂任务

将大型任务分解为一系列步骤,其中每个提示词的输出(在标签内)成为下一个提示词的输入:

  1. 从文档中提取关键事实 → <facts>
  2. 根据 <facts> 起草摘要 → <draft>
  3. 将 <draft> 与原文进行核对以查找错误 → 最终版本

每个步骤都比一个巨大的提示词更简单、更容易调试且更准确。

可复用的 Claude 提示词模板

你是一名 {{ROLE}}。

<context>
{{背景、受众、目标}}
</context>

<input>
{{文档或数据}}
</input>

<instructions>
1. {{步骤 1}}
2. {{步骤 2}}
3. {{步骤 3}}
</instructions>

<constraints>
- 长度:{{例如,300 字以内}}
- 语气:{{例如,中立、通俗英语}}
- 如果信息缺失,请说明,而不是猜测。
</constraints>

首先在 <thinking> 标签中思考,然后将最终答案放在 <answer> 标签中。

跳过样板文件

Claude 提示词生成器可以为你编写这种结构:用一句话描述任务,它就会返回一个带有标签、分步说明的提示词,其中包含你自己的文档的占位符。

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