@Vincent_AINotes: Anthropic 官方演示了一套更稳定的提示词写法: 不要把背景、资料、规则、示例和输出要求混成一大段,而是让每类信息都有明确位置,再用 XML 标签划清边界。 核心不是把 Prompt 写得更长,而是尽量减少模型需要猜测的东西。 我整…

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摘要

Anthropic 官方演示了一种通过 XML 标签结构化提示词的方法,将背景、资料、规则、示例和输出要求分离,以减少模型猜测、提升稳定性。

Anthropic 官方演示了一套更稳定的提示词写法: 不要把背景、资料、规则、示例和输出要求混成一大段,而是让每类信息都有明确位置,再用 XML 标签划清边界。 核心不是把 Prompt 写得更长,而是尽量减少模型需要猜测的东西。 我整理了 4 张关键方法图,完整演示放在下一条👇 https://t.co/oUkAu24gM4
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缓存时间: 2026/07/06 16:15

Anthropic 官方演示了一套更稳定的提示词写法:

不要把背景、资料、规则、示例和输出要求混成一大段,而是让每类信息都有明确位置,再用 XML 标签划清边界。

核心不是把 Prompt 写得更长,而是尽量减少模型需要猜测的东西。

我整理了 4 张关键方法图,完整演示放在下一条👇 https://t.co/oUkAu24gM4

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