While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.

Claudes erweitertes Kontextfenster (200.000 Token für Claude 3 Modelle) ermöglicht die Bearbeitung komplexer, datenreicher Aufgaben. Dieser Leitfaden wird Ihnen helfen, diese Leistungsfähigkeit effektiv zu nutzen.

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Wichtige Tipps für Prompts mit langem Kontext

  • Lange Daten an den Anfang setzen: Platzieren Sie Ihre langen Dokumente und Eingaben (~20.000+ Token) nahe am Anfang Ihres Prompts, über Ihrer Anfrage, den Anweisungen und Beispielen. Dies kann die Leistung von Claude über alle Modelle hinweg deutlich verbessern.

    Tests zeigen, dass Anfragen am Ende die Antwortqualität um bis zu 30% verbessern können, besonders bei komplexen Eingaben mit mehreren Dokumenten.

  • Dokumentinhalte und Metadaten mit XML-Tags strukturieren: Wenn Sie mehrere Dokumente verwenden, umschließen Sie jedes Dokument mit <document>-Tags und verwenden Sie <document_content> und <source> (und andere Metadaten) als Unter-Tags zur besseren Übersichtlichkeit.

  • Antworten mit Zitaten untermauern: Bitten Sie Claude bei Aufgaben mit langen Dokumenten, zuerst relevante Teile der Dokumente zu zitieren, bevor die eigentliche Aufgabe ausgeführt wird. Dies hilft Claude, das “Rauschen” der übrigen Dokumentinhalte auszublenden.

Prompt-Bibliothek

Lassen Sie sich von einer kuratierten Auswahl von Prompts für verschiedene Aufgaben und Anwendungsfälle inspirieren.

GitHub Prompting Tutorial

Ein beispielreiches Tutorial, das die Prompt-Engineering-Konzepte aus unserer Dokumentation behandelt.

Google Sheets Prompting Tutorial

Eine leichtgewichtigere Version unseres Prompt-Engineering-Tutorials in Form einer interaktiven Tabelle.