Perbaikan prompt kami kompatibel dengan semua model Claude, termasuk yang memiliki kemampuan pemikiran diperluas. Untuk tips prompting khusus untuk model pemikiran diperluas, lihat di sini.

Perbaikan prompt membantu Anda dengan cepat melakukan iterasi dan meningkatkan prompt Anda melalui analisis dan peningkatan otomatis. Ini unggul dalam membuat prompt lebih kuat untuk tugas-tugas kompleks yang memerlukan akurasi tinggi.

​
Sebelum Anda mulai

Anda memerlukan:

  • Template prompt untuk diperbaiki
  • Umpan balik tentang masalah saat ini dengan output Claude (opsional tetapi disarankan)
  • Contoh input dan output ideal (opsional tetapi disarankan)

​
Cara kerja perbaikan prompt

Perbaikan prompt meningkatkan prompt Anda dalam 4 langkah:

  1. Identifikasi contoh: Menemukan dan mengekstrak contoh dari template prompt Anda
  2. Draf awal: Membuat template terstruktur dengan bagian yang jelas dan tag XML
  3. Penyempurnaan rantai pemikiran: Menambahkan dan menyempurnakan instruksi penalaran yang detail
  4. Peningkatan contoh: Memperbarui contoh untuk mendemonstrasikan proses penalaran yang baru

Anda dapat menyaksikan langkah-langkah ini terjadi secara real-time dalam modal perbaikan.

​
Apa yang Anda dapatkan

Perbaikan prompt menghasilkan template dengan:

  • Instruksi rantai pemikiran yang detail yang memandu proses penalaran Claude dan biasanya meningkatkan performanya
  • Organisasi yang jelas menggunakan tag XML untuk memisahkan komponen yang berbeda
  • Format contoh yang standar yang mendemonstrasikan penalaran langkah demi langkah dari input ke output
  • Prefill strategis yang memandu respons awal Claude

Meskipun contoh muncul secara terpisah dalam UI Workbench, mereka disertakan di awal pesan pengguna pertama dalam panggilan API yang sebenarnya. Lihat format mentah dengan mengklik ”</> Get Code” atau masukkan contoh sebagai teks mentah melalui kotak Examples.

​
Cara menggunakan perbaikan prompt

  1. Kirimkan template prompt Anda
  2. Tambahkan umpan balik tentang masalah dengan output Claude saat ini (misalnya, “ringkasan terlalu dasar untuk audiens ahli”)
  3. Sertakan contoh input dan output ideal
  4. Tinjau prompt yang telah diperbaiki

​
Menghasilkan contoh tes

Belum memiliki contoh? Gunakan Generator Kasus Tes kami untuk:

  1. Menghasilkan input sampel
  2. Mendapatkan respons Claude
  3. Mengedit respons agar sesuai dengan output ideal Anda
  4. Menambahkan contoh yang telah dipoles ke prompt Anda

​
Kapan menggunakan perbaikan prompt

Perbaikan prompt bekerja paling baik untuk:

  • Tugas kompleks yang memerlukan penalaran detail
  • Situasi di mana akurasi lebih penting daripada kecepatan
  • Masalah di mana output Claude saat ini memerlukan perbaikan signifikan

Untuk aplikasi yang sensitif terhadap latensi atau biaya, pertimbangkan untuk menggunakan prompt yang lebih sederhana. Perbaikan prompt membuat template yang menghasilkan respons yang lebih panjang, lebih menyeluruh, tetapi lebih lambat.

​
Contoh perbaikan

Berikut cara perbaikan prompt meningkatkan prompt klasifikasi dasar:

Perhatikan bagaimana prompt yang diperbaiki:

  • Menambahkan instruksi penalaran langkah demi langkah yang jelas
  • Menggunakan tag XML untuk mengorganisir konten
  • Memberikan persyaratan format output yang eksplisit
  • Memandu Claude melalui proses analisis

​
Pemecahan masalah

Masalah umum dan solusi:

  • Contoh tidak muncul dalam output: Periksa bahwa contoh diformat dengan benar dengan tag XML dan muncul di awal pesan pengguna pertama
  • Rantai pemikiran terlalu bertele-tele: Tambahkan instruksi spesifik tentang panjang output yang diinginkan dan tingkat detail
  • Langkah penalaran tidak sesuai dengan kebutuhan Anda: Modifikasi bagian langkah agar sesuai dengan kasus penggunaan spesifik Anda

​
Langkah selanjutnya

Perpustakaan prompt

Dapatkan inspirasi dari contoh prompt untuk berbagai tugas.

Tutorial prompting GitHub

Pelajari praktik terbaik prompting dengan tutorial interaktif kami.

Tes prompt Anda

Gunakan alat evaluasi kami untuk menguji prompt yang telah diperbaiki.