不知如何撰寫提示詞？來這裡看看！

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在AI應用開發的領域中，提示詞的質量對結果有著重要影響。然而，撰寫高品質的提示詞可能是個挑戰，需要研究者對應用需求有深入的理解以及對大型語言模型的專業知識。為了加速開發並改善結果，AI初創公司Anthropic簡化了這一過程，使得用戶能夠更輕鬆地創建高品質的提示詞。

具體來說，研究者在Anthropic控制台中新增了功能，允許生成、測試和評估提示詞。

Anthropic的提示工程師Alex Albert表示：「這是過去幾周大量工作的結果，現在Claude在提示工程方面表現出色。」

在Claude中，撰寫一個好的提示詞就像描述任務一樣簡單。該控制台包括一個由Claude 3.5 Sonnet驅動的內建提示生成器，允許用戶描述任務並由Claude生成高品質的提示詞。

生成提示詞：首先，點擊「生成提示詞」以進入提示生成界面：

然後，輸入任務描述，Claude 3.5 Sonnet將把任務描述轉換為高品質的提示詞。例如，「撰寫一個用於審查進站消息的提示詞...」，然後點擊「生成提示詞」。

生成測試數據：如果用戶有一個提示詞，則可能需要一些測試案例來運行它。Claude可以生成這些測試案例。

用戶可以根據需要修改測試案例，並通過一次點擊運行所有測試案例。他們還可以查看並調整Claude對每個變量需求的理解，從而對Claude的測試案例生成進行更精細的控制。

這些功能使得優化提示詞變得更容易，因為用戶可以創建提示詞的新版本並重新運行測試套件，以快速迭代和改善結果。

此外，Anthropic已經設置了一個五分制來評估Claude的回應質量。

評估模型：如果用戶對提示詞感到滿意，他們可以在「評估」標籤下，對各種測試案例運行該提示詞。用戶可以從CSV文件導入測試數據或使用Claude生成合成測試數據。

比較：用戶可以在測試案例中對多個提示詞進行互相測試並對更好的回應進行打分，以追蹤哪個提示詞表現最佳。

AI博主@elvis表示：「Anthropic控制台是一個出色的工具，通過其自動設計和提示優化過程節省了大量時間。雖然生成的提示詞可能不完美，但它們提供了一個快速迭代的起點。此外，測試案例生成的功能非常有幫助，因為開發者可能沒有可用於測試的數據。」

看來在未來，撰寫提示詞可以交給Anthropic來完成。