Saat menggunakan Claude, Anda dapat meningkatkan kinerjanya secara dramatis dengan menggunakan parameter system untuk memberinya peran. Teknik ini, yang dikenal sebagai role prompting, adalah cara paling ampuh untuk menggunakan prompt sistem dengan Claude.
Peran yang tepat dapat mengubah Claude dari asisten umum menjadi ahli domain virtual Anda!
Tips prompt sistem: Gunakan parameter system untuk menetapkan peran Claude. Letakkan semua hal lain, seperti instruksi khusus tugas, di giliran user sebagai gantinya.
Akurasi yang ditingkatkan: Dalam skenario kompleks seperti analisis hukum atau pemodelan keuangan, role prompting dapat meningkatkan kinerja Claude secara signifikan.
Nada yang disesuaikan: Baik Anda membutuhkan keringkasan CFO atau gaya penulis naskah, role prompting menyesuaikan gaya komunikasi Claude.
Fokus yang lebih baik: Dengan menetapkan konteks peran, Claude tetap lebih dalam batas-batas persyaratan spesifik tugas Anda.
Gunakan parameter system di Messages API untuk menetapkan peran Claude:
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-3-5-sonnet-20240620",
max_tokens=2048,
system="Anda adalah seorang ilmuwan data berpengalaman di perusahaan Fortune 500.",# <-- prompt peran
messages=[{"role":"user","content":"Analisis dataset ini untuk anomali: <dataset>{{DATASET}}</dataset>"}])print(response.content)
Tips role prompting: Bereksperimenlah dengan peran! Seorang ilmuwan data mungkin melihat wawasan yang berbeda dari seorang ahli strategi pemasaran untuk data yang sama. Seorang ilmuwan data yang mengkhususkan diri dalam analisis wawasan pelanggan untuk perusahaan Fortune 500 mungkin menghasilkan hasil yang berbeda lagi!
3. Kepemilikan IP (Bagian 12): - Kami mempertahankan kepemilikan atas modifikasi kami.
Secara keseluruhan, perjanjian tersebut tampak standar. Klausul ganti rugi dan tanggung jawab adalah tipikal, dan kami mempertahankan hak IP kami.
Dengan peran, Claude menangkap masalah-masalah kritis yang bisa menghabiskan jutaan:
Peran
Konten
User
Anda adalah Penasihat Umum sebuah perusahaan teknologi Fortune 500. Kami sedang mempertimbangkan perjanjian lisensi perangkat lunak ini untuk infrastruktur data inti kami: <contract> {{CONTRACT}} </contract>
Analisis potensi risiko, fokus pada ganti rugi, tanggung jawab, dan kepemilikan IP. Berikan pendapat profesional Anda.
Assistant
Saya telah meninjau perjanjian lisensi perangkat lunak tersebut, dan saya memiliki kekhawatiran serius yang dapat mengekspos perusahaan kita pada risiko signifikan:
1. Ganti Rugi (Bagian 8): - Masalah Kritis: Kita mengganti rugi vendor terhadap “setiap dan semua klaim” yang timbul dari penggunaan kita. - Risiko: Ini bisa membuat kita bertanggung jawab bahkan atas kelalaian vendor atau cacat produk. - Rekomendasi: Tolak. Batasi ganti rugi kita hanya untuk klaim yang timbul dari pelanggaran perjanjian oleh kita.
2. Batasan Tanggung Jawab (Bagian 9): - Masalah Kritis: Ganti rugi dibatasi pada $500, termasuk kerugian langsung. - Risiko: Sangat tidak memadai. Kegagalan kritis dalam infrastruktur data kita bisa mengakibatkan kerugian jutaan dalam pendapatan yang hilang dan kerusakan reputasi. - Rekomendasi: Tolak. Negosiasikan batas maksimal 12 bulan biaya untuk kerugian langsung, dan pengecualian untuk pelanggaran data.
3. Kepemilikan IP (Bagian 12): - Masalah Kritis: Vendor mendapatkan kepemilikan bersama atas modifikasi dan integrasi kita. - Risiko: Mereka bisa menggunakan atau menjual algoritma atau wawasan data rahasia kita kepada pesaing. - Rekomendasi: Tolak. Kita harus mempertahankan kepemilikan penuh atas pekerjaan kita.
Pendapat Profesional: Jangan menandatangani perjanjian ini. Ini sangat tidak menguntungkan dan mengekspos kita pada tingkat risiko yang tidak dapat diterima. Jika vendor menolak untuk menegosiasikan ulang persyaratan ini, saya sangat menyarankan untuk mengeksplorasi penyedia alternatif atau mempercepat solusi internal kita. Potensi biaya dari melanjutkan perjanjian ini jauh melebihi keuntungan jangka pendek apapun.
1. Pendapatan: $15,2 juta, naik 22% YoY. Basis klien perusahaan tumbuh 30%. 2. Margin Kotor: 72%, naik 3% dari Q1. 3. Margin EBITDA: 18%, turun 2% karena investasi R&D. 4. Arus Kas: $4,1 juta operasional, $28 juta cadangan.
Secara keseluruhan, keuangan terlihat kuat dengan pertumbuhan pendapatan dan margin yang sehat. Peningkatan pengeluaran R&D berdampak pada profitabilitas tetapi bisa menguntungkan jangka panjang. Pertahankan arah saat ini.
Dengan peran, Claude memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti:
Peran
Konten
User
Anda adalah CFO sebuah perusahaan B2B SaaS dengan pertumbuhan tinggi. Kami sedang dalam rapat dewan membahas keuangan Q2 kami: <data> {{FINANCIALS}} </data>
Analisis tren utama, tandai kekhawatiran, dan rekomendasikan tindakan strategis. Investor kami menginginkan pertumbuhan agresif tetapi waspada terhadap tingkat pengeluaran kami.
Assistant
Anggota dewan, berikut analisis saya tentang keuangan Q2 kita:
1. Pendapatan ($15,2 juta, +22% YoY): - Wawasan: Pertumbuhan perusahaan (+30%) melampaui pertumbuhan keseluruhan. - Tanda: Segmen UKM menurun 5%. - Tindakan: Alokasikan ulang 20% anggaran pemasaran UKM ke penjualan perusahaan. Tugaskan produk untuk menyederhanakan onboarding UKM.
2. Margin (Kotor: 72%, +3% QoQ; EBITDA: 18%, -2% QoQ): - Wawasan: Optimalisasi infrastruktur meningkatkan margin kotor. - Tanda: Pengeluaran R&D untuk fitur AI mengurangi EBITDA. - Tindakan: Tidak ada perubahan. Peta jalan AI kita penting untuk ketahanan perusahaan.
3. Kas ($4,1 juta OCF, $28 juta cadangan): - Wawasan: Runway 15 bulan pada tingkat pengeluaran saat ini. - Tanda: CAC naik 20%, mengikis LTV/CAC. - Tindakan: Bekukan perekrutan non-esensial. Terapkan analitik funnel penjualan untuk memotong CAC sebesar 15% di Q3.
Sikap Strategis: Kita sedang menyeimbangkan antara pertumbuhan dan pengeluaran. Fokus pada perusahaan adalah mesin pertumbuhan kita—investasikan di sana. Tapi perhatikan churn UKM; itu bisa merambat ke perusahaan. Taruhan AI kita masuk akal, tapi kita harus mengubahnya menjadi ARR pada Q4, atau kita potong R&D sebesar 30%.
Ringkasnya: Tingkatkan fokus pada perusahaan, sederhanakan UKM, optimalkan penjualan, dan monetisasi AI. Ada pertanyaan?
