使用我们的提示改进器来优化您的提示

提示改进器通过自动分析和增强功能帮助您快速迭代和改进提示。它在需要高精度的复杂任务中表现出色。

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开始之前

您需要：

• 一个要改进的提示模板
• 关于Claude当前输出问题的反馈（可选但建议提供）
• 示例输入和理想输出（可选但建议提供）

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提示改进器的工作原理

提示改进器通过4个步骤增强您的提示：

1. 示例识别：定位并提取提示模板中的示例
2. 初始草稿：创建具有清晰部分和XML标签的结构化模板
3. 思维链精炼：添加和完善详细的推理说明
4. 示例增强：更新示例以展示新的推理过程

您可以在改进模态框中实时观察这些步骤。

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您将获得什么

提示改进器生成的模板包含：

• 详细的思维链指令，指导Claude的推理过程并通常提高其性能
• 使用XML标签清晰组织不同组件
• 标准化的示例格式，展示从输入到输出的逐步推理
• 战略性预填充，指导Claude的初始响应

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如何使用提示改进器

1. 提交您的提示模板
2. 添加关于Claude当前输出问题的任何反馈（例如，“摘要对专业受众来说过于基础”）
3. 包含示例输入和理想输出
4. 审查改进后的提示

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生成测试示例

还没有示例？使用我们的测试用例生成器来：

1. 生成样本输入
2. 获取Claude的响应
3. 编辑响应以匹配您的理想输出
4. 将完善的示例添加到您的提示中

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何时使用提示改进器

提示改进器最适用于：

• 需要详细推理的复杂任务
• 准确性比速度更重要的情况
• Claude当前输出需要显著改进的问题

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改进示例

以下是提示改进器如何增强基本分类提示：

从以下Wikipedia文章标题列表中，识别这个句子来自哪篇文章。
只需回答文章标题，不要添加其他内容。

文章标题：
{{titles}}

要分类的句子：
{{sentence}}

您是一个专门将句子与Wikipedia文章标题匹配的智能文本分类系统。您的任务是根据提供的文章标题列表，确定给定句子最可能属于哪篇Wikipedia文章。

首先，查看以下Wikipedia文章标题列表：
<article_titles>
{{titles}}
</article_titles>

现在，考虑需要分类的这个句子：
<sentence_to_classify>
{{sentence}}
</sentence_to_classify>

您的目标是确定提供的列表中哪个文章标题最匹配给定的句子。请按照以下步骤操作：

1. 列出句子中的关键概念
2. 将每个关键概念与文章标题进行比较
3. 对最相关的前3个标题进行排名并解释其相关性
4. 选择最适合包含或关联句子内容的文章标题

将您的分析包含在<analysis>标签中。包括以下内容：
- 句子中的关键概念列表
- 每个关键概念与文章标题的比较
- 前3个最相关标题的排名及解释
- 您的最终选择和理由

在分析之后，提供您的最终答案：从列表中选择单个最适合的Wikipedia文章标题。

仅输出所选的文章标题，不要添加任何额外的文本或解释。

注意改进后的提示如何：

• 添加清晰的逐步推理指令
• 使用XML标签组织内容
• 提供明确的输出格式要求
• 指导Claude完成分析过程

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故障排除

常见问题和解决方案：

• 示例未在输出中显示：检查示例是否使用XML标签正确格式化，并出现在第一条用户消息的开头
• 思维链过于冗长：添加关于所需输出长度和详细程度的具体说明
• 推理步骤不符合您的需求：修改步骤部分以匹配您的具体用例

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下一步