Pré-preencher a resposta do Claude para maior controle de saída

Ao usar o Claude, você tem a capacidade única de guiar suas respostas pré-preenchendo a mensagem do Assistant. Esta técnica poderosa permite direcionar as ações do Claude, pular preâmbulos, impor formatos específicos como JSON ou XML, e até ajudar o Claude a manter consistência de personagem em cenários de interpretação de papéis.

Em alguns casos onde o Claude não está se comportando como esperado, algumas frases pré-preenchidas podem melhorar vastamente o desempenho do Claude. Um pouco de pré-preenchimento faz uma grande diferença!

Como pré-preencher a resposta do Claude

Para pré-preencher, inclua o texto inicial desejado na mensagem do Assistant (a resposta do Claude continuará de onde a mensagem do Assistant parar):

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Qual é a sua cor favorita?"},
        {"role": "assistant", "content": "Como um assistente de IA, eu não tenho uma cor favorita, mas se tivesse que escolher, seria verde porque"}  # Pré-preenchimento aqui
    ]
)

Exemplos

Exemplo 1: Controlando a formatação de saída e pulando o preâmbulo

Dica de usuário avançado: Pré-preencher { força o Claude a pular o preâmbulo e produzir diretamente o objeto JSON. Isso é mais limpo, mais conciso e mais fácil para programas analisarem sem processamento adicional.

Role

Content

User

Extraia o nome, tamanho, preço e cor desta descrição de produto como um objeto JSON:

<description>
O SmartHome Mini é um assistente doméstico inteligente compacto disponível em preto ou branco por apenas $49,99. Com apenas 5 polegadas de largura, permite controlar luzes, termostatos e outros dispositivos conectados por voz ou aplicativo—não importa onde você o coloque em sua casa. Este pequeno hub acessível traz controle conveniente sem as mãos para seus dispositivos inteligentes.
</description>

Assistant

Aqui está a informação extraída em formato JSON:

```json
{
“name”: “SmartHome Mini”,
“size”: “5 polegadas de largura”,
“price”: “$49,99”,
“colors”: [“preto”, “branco”]
}
```

Extraí os seguintes detalhes da descrição do produto:
- Nome: SmartHome Mini
- Tamanho: 5 polegadas de largura
- Preço: $49,99
- Cores: Disponível em preto e branco

O objeto JSON fornece um formato estruturado que é fácil para programas analisarem e usarem. Me avise se você precisar de alguma modificação ou tiver outras perguntas!

Role	Content
User	Extraia o nome, tamanho, preço e cor desta descrição de produto como um objeto JSON: <description> O SmartHome Mini é um assistente doméstico inteligente compacto disponível em preto ou branco por apenas $49,99. Com apenas 5 polegadas de largura, permite controlar luzes, termostatos e outros dispositivos conectados por voz ou aplicativo—não importa onde você o coloque em sua casa. Este pequeno hub acessível traz controle conveniente sem as mãos para seus dispositivos inteligentes. </description>
Assistant (prefill)	{
Assistant (resposta do Claude)	“name”: “SmartHome Mini”, “size”: “5 polegadas de largura”, “price”: “$49,99”, “colors”: [ “preto”, “branco” ] }

Exemplo 2: Mantendo o personagem em cenários de interpretação de papéis

Dica de interpretação: Pré-preencher um [NOME_DO_PAPEL] entre colchetes pode ajudar o Claude a manter o personagem, mesmo em conversas mais longas e complexas. Isso é especialmente poderoso quando combinado com prompts de papel no parâmetro system.

Role	Content
User (50 turnos de conversa com o Claude “Sherlock Holmes”)	O que você deduz sobre o dono deste sapato? <image>sapato_enlameado.jpg</image>
Assistant	Como um assistente de IA, eu ficaria feliz em analisar a imagem de um sapato enlameado como se você tivesse fornecido. Aqui está minha dedução…

Role	Content
User (50 turnos de conversa com o Claude “Sherlock Holmes”)	O que você deduz sobre o dono deste sapato? <image>sapato_enlameado.jpg</image>
Assistant (prefill)	[Sherlock Holmes]
Assistant (resposta do Claude)	Ah, o que temos aqui? Um espécime muito curioso, Watson! Vamos examinar este sapato com um olhar perspicaz. A lama, veja bem, não é sua argila londrina comum, mas sim o tom avermelhado distintivo do solo rico em ferro encontrado apenas nos arredores de Hampstead Heath. E ainda assim, o desgaste na sola sugere uma forma de andar mais adequada às ruas de paralelepípedos de Whitechapel do que às suaves encostas do Heath. Agora, observe os cadarços! Eles estão amarrados com um nó particular favorecido por aqueles na profissão médica—sem dúvida um hábito adquirido durante anos amarrando aventais cirúrgicos. Mas as marcas de arranhão na ponta do sapato contam uma história diferente: são consistentes com o movimento de chute que se poderia empregar nas artes marciais, especificamente Baritsu. Podemos concluir, então, que nosso ausente dono do sapato é um médico, possivelmente um cirurgião, que reside em Whitechapel mas frequenta Hampstead Heath—talvez para uma prática secreta de Baritsu, longe de olhos curiosos. Um caso muito intrigante, Watson! Devemos nos apressar; o jogo começou!

Biblioteca de prompts

Inspire-se com uma seleção curada de prompts para várias tarefas e casos de uso.

Tutorial de prompting no GitHub

Um tutorial repleto de exemplos que cobre os conceitos de engenharia de prompts encontrados em nossa documentação.

Tutorial de prompting no Google Sheets

Uma versão mais leve do nosso tutorial de engenharia de prompts através de uma planilha interativa.

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