While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.
La finestra di contesto estesa di Claude (200K token per i modelli Claude 3) permette di gestire attività complesse e ricche di dati. Questa guida ti aiuterà a sfruttare efficacemente questa potenzialità.

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Suggerimenti essenziali per i prompt con contesto lungo

  • Inserisci i dati lunghi all’inizio: Posiziona i tuoi documenti e input lunghi (~20K+ token) vicino all’inizio del tuo prompt, sopra la query, le istruzioni e gli esempi. Questo può migliorare significativamente le prestazioni di Claude su tutti i modelli.
    Le query alla fine possono migliorare la qualità della risposta fino al 30% nei test, specialmente con input complessi e multi-documento.
  • Struttura il contenuto del documento e i metadati con tag XML: Quando utilizzi più documenti, racchiudi ogni documento in tag <document> con sottotag <document_content> e <source> (e altri metadati) per maggiore chiarezza.
  • Basa le risposte su citazioni: Per le attività con documenti lunghi, chiedi a Claude di citare prima le parti rilevanti dei documenti prima di svolgere il suo compito. Questo aiuta Claude a filtrare il “rumore” del resto del contenuto del documento.

Libreria di prompt

Lasciati ispirare da una selezione curata di prompt per varie attività e casi d’uso.

Tutorial di prompting su GitHub

Un tutorial ricco di esempi che copre i concetti di prompt engineering presenti nella nostra documentazione.

Tutorial di prompting su Google Sheets

Una versione più leggera del nostro tutorial di prompt engineering attraverso un foglio di calcolo interattivo.