Anthropic Prompt Engineering 交互式教程：从入门到精通的完整指南

原创 于 2025-06-03 09:05:55 发布
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Anthropic Prompt Engineering 交互式教程：从入门到精通的完整指南

courses Anthropic's educational courses courses 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cours/courses

课程概述与学习目标

本教程是Anthropic公司推出的Prompt Engineering（提示工程）交互式学习课程，旨在帮助开发者系统掌握与Claude AI模型交互的核心技巧。通过本课程，学习者将获得构建高质量提示词的完整方法论体系。

课程核心目标：

  • 掌握优质提示词的基本结构要素
  • 识别常见错误模式并学习"二八法则"优化技巧
  • 深入理解Claude模型的能力边界与特性
  • 针对典型应用场景构建专业级提示词

课程特色与学习建议

本课程采用"理论+实践"的双轨教学模式，包含9个渐进式章节及附录高级技巧，每个章节均配备实操练习区。特别设计的"示例实验区"让学习者可以即时修改提示词并观察Claude的响应变化，这种即时反馈机制能显著提升学习效果。

模型选择说明：教程基于Claude 3 Haiku模型开发，这是Anthropic产品线中最轻量级的模型。实际应用中，开发者可根据需求选择更强大的Sonnet或Opus版本，其中Opus具备最强的认知能力。

课程体系详解

基础篇

  1. 提示词基础结构：解析优质提示词的必备要素
  2. 清晰表达技巧：避免歧义的表达方法论
  3. 角色设定技术：通过角色扮演引导模型输出

进阶篇

  1. 数据指令分离：结构化输入的最佳实践
  2. 输出格式化：控制模型响应格式的专业技巧
  3. 分步思考法：利用"预认知"技术提升推理质量
  4. 示例应用：Few-shot learning的实战应用

高级篇

  1. 规避幻觉：确保输出准确性的防御性设计
  2. 行业应用：涵盖客服、法律、金融、编程等专业场景的复杂提示词构建

附录扩展

  • 提示词链式调用
  • 工具集成技术
  • 搜索与检索增强

学习路径建议

建议开发者按章节顺序系统学习，每个章节建议投入1-2小时完成理论学习和配套练习。特别提醒关注以下关键节点：

  1. 基础结构（第1章）是后续所有内容的基石
  2. 分步思考法（第6章）能显著提升复杂任务的完成质量
  3. 行业应用（第9章）建议结合自身领域重点突破

课程采用螺旋式教学设计，后续章节会不断回顾和强化前面学过的核心概念，这种设计能帮助学习者建立完整的知识体系。

实践建议

在实验区进行练习时，建议采用以下科学方法：

  1. 先按教程示例操作，观察标准输出
  2. 逐步修改单个变量，记录模型响应变化
  3. 尝试组合不同技巧，评估协同效应
  4. 针对实际工作场景设计定制化提示词

通过这种系统化的学习和实践，开发者能够快速掌握与Claude模型高效交互的核心技能，在实际工作中发挥AI的最大价值。

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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基本术语在人工智能的领域中，自然语言处理技术逐渐成为了人们研究的热点之一。而在自然语言处理技术中，Prompt工程师是一个非常重要的职业，他们负责编写AI模型所需要的数据，即Prompt。Prompt是指你输入给AI模型的指令或问题，AI依据这些指令或问题进行学习和生成结果。如何编写优秀的Prompt，是Prompt工程师需要解决的一项核心问题。在了解到 Prompt Engineering的重要性之后，我也开始了初步的学习。今天的笔记主要是针对于一个youtube视频的学习笔记，视频链接贴在最后。
NLP Prompt系列——Prompt Engineering方法详细梳理
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这篇文章详细汇总了近2年10篇论文中3种Prompt Engineering方法，主要包括人工构造prompt、自动生成prompt、隐空间prompt3种类型，看看顶会论文中都是如何构造prompt模板并以此提升prompt效果的。
Prompt Engineering 入门（二）
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例如，如果要求某人“制作一张200米短跑世界纪录表”，这个请求可能是含混不清的，因为可能不清楚表格的格式应该是什么，应该包含什么内容（即使进行了仔细的澄清，确切理解所需的内容也可能很困难）。例如，如果要求模型生成一段关于“猫”的文本，那么在Prompt中加入一些关于“猫”的上下文信息，例如“猫是一种宠物，它们很可爱”，可以帮助模型更好地理解任务的背景和目的，从而输出更准确的信息。这是一个简单的少样本学习的例子：假设我们有一个任务，要求我们训练一个语言模型，能够根据一个问题生成一个答案。
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langgraph中ANTHROPIC_API_KEY:
03-15
### 配置和使用 ANTHROPIC_API_KEY 的方法 要在 LangGraph 中配置和使用 `ANTHROPIC_API_KEY`，需要遵循一系列标准操作来确保 Anthropic 模型能够正常运行。以下是具体说明： #### 1. 设置环境变量 为了使 Anthropic 功能生效，必须先定义 `ANTHROPIC_API_KEY` 环境变量。此步骤是访问 Anthropic 提供的服务的基础[^2]。 ```bash export ANTHROPIC_API_KEY=<your-anthropic-api-key> ``` 上述命令应在终端执行，其中 `<your-anthropic-api-key>` 是由 Anthropic 提供给用户的唯一密钥字符串。如果希望该设置永久化，则可将其添加至 `.bashrc` 或 `.zshrc` 文件中。 #### 2. 安装必要的依赖项 在使用 Anthropic 和 LangChain 结合的功能之前，需安装 LangChain CLI 工具以及 Python 库。可以通过以下命令完成安装过程[^3]: ```bash pip install langchain anthropic ``` 这一步骤将下载并安装所需的所有库文件，从而支持后续的开发工作。 #### 3. 整合到 LangGraph 中 当完成了前两步之后，在实际项目代码里初始化 LangChain 并加载 Anthropic 模型变得简单明了。下面是一个简单的例子展示如何实现这一点: ```python from langchain.llms import Anthropic import os os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = "<your-anthropic-api-key>" llm = Anthropic() response = llm.predict("What is the capital of France?") print(response) ``` 在此脚本中，首先导入了所需的模块，并设置了环境变量以匹配先前所提到的方法。接着实例化了一个基于 Anthropic 的 LLM 对象，并调用了预测函数来进行测试查询。 --- ### 总结 通过以上三个主要部分的操作——即正确设定 API 密钥作为环境变量、安装必需软件包以及编写适当的应用程序逻辑——就可以顺利地在 LangGraph 上面利用 Anthropic 提供的语言处理能力[^1]。
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