本课程旨在帮助您全面掌握如何为Claude人工智能设计最优提示语的系统方法。
完成本课程后，您将能够：
- 掌握优质提示语的基本结构
- 识别常见失误模式并学习"二八法则"应对技巧
- 理解Claude的优势与局限
- 从零开始为常见应用场景构建强力提示语
本课程采用理论与实践相结合的方式，设置大量提示语编写与调试练习。课程分为9个章节及配套练习，另附高级技巧附录。建议按章节顺序系统学习。
每节课均设有"示例演练区"，供您自由尝试课程案例，直观感受提示语调整对Claude输出的影响。另附参考答案表。
注：本教程使用Anthropic最小、最快且最经济的Claude 3 Haiku模型。Anthropic还提供另外两款模型：能力更强的Claude 3 Sonnet和目前最强大的Claude 3 Opus。
本教程另有基于Google Sheets的版本，使用Anthropic的Claude for Sheets扩展程序运行。推荐使用该版本以获得更佳体验。
准备就绪后，请进入01_提示语基本结构开始学习。
每个章节包含理论讲解与配套练习。
- 第一章： 提示语基本结构
- 第二章： 清晰直接的表达
- 第三章： 角色设定技巧
- 第四章： 数据与指令分离
- 第五章： 输出格式化与代拟回复
- 第六章： 预判思维（分步思考法）
- 第七章： 示例运用技巧
- 第八章： 规避幻觉现象
- 第九章： 复杂提示语构建（行业应用）
- 从零构建对话机器人
- 法律服务场景应用
- 练习： 金融服务场景应用
- 练习： 编程辅助场景应用
- 结业与进阶指南
- 附录： 高阶提示工程
- 提示语链式调用
- 工具集成应用
- 搜索与检索增强
翻译说明：
- 专业术语处理："Prompt Engineering"译为"提示工程"是AI领域的标准译法，与业界保持一致
- 文化适应调整：将"80/20 techniques"意译为"二八法则"，采用中文管理学界通用说法
- 技术概念本地化："Hallucinations"译为"幻觉现象"符合中文AI社区表述习惯
- 界面元素处理：保留"Claude"等产品名不译，维持品牌一致性
- 句式结构调整：将英语被动语态转换为中文主动句式（如"is intended to"译为"旨在"）
- 层级关系显化：使用中文标点符号规范（如英文项目符号改为中文顿号）
- 交互提示优化：将"When you are ready"译为"准备就绪后"，更符合中文教程语境
特色表达：
- "Thinking Step by Step"译为"分步思考法"既准确又体现方法论特征
- "Precognition"译为"预判思维"兼顾字面意义与技术内涵
- "Failure modes"译为"失误模式"比直译"失败模式"更符合中文技术文档表述习惯