[Übersetzung] Prompt-Engineering-Strategien für bessere Ergebnisse mit Claude-3 (feat. Anthropic)

Einleitung

Vor etwa Mitte letzten Jahres hatte ich bereits sechs Strategien zum Schreiben von Prompts übersetzt und zusammengefasst, um mit ChatGPT-Modellen von OpenAI bessere Antworten zu erhalten. Als ich vor Kurzem begann, auch Claude-3 ernsthaft zu nutzen, fiel mir beim Nachsehen auf, dass sich die Beispiel-Prompts in Nuancen doch etwas anders anfühlen.

Weil ich wissen wollte, ob es tatsächlich Unterschiede gibt, suchte ich nach Referenzmaterial und stieß auf die von Anthropic veröffentlichte Dokumentation zum Prompt Engineering. Nach einem groben Durchlesen schien es viele Überschneidungen mit den sechs Prompt-Strategien zu geben, die OpenAI zusammengestellt hatte. Deshalb habe ich nicht den gesamten Text ausführlich aufbereitet, sondern stattdessen das Konkurrenzmodell (...) ChatGPT um eine kurze Zusammenfassung gebeten.

Schauen Sie es sich einmal an, und wenn Ihnen noch etwas fehlt, sehen Sie sich bitte zusammen mit der Reihe OpenAIs GPT Best Practices: Überblick. Sechs Strategien zum Schreiben von Prompts für bessere Antworten (Six strategies for getting better results) auch das Original von Anthropic an. :D

Einführung

Dieses Dokument behandelt Prompt-Engineering-Strategien für Claude-3. Mit diesen Strategien lässt sich die Leistung von Claude-3 verbessern und die Antwortausgabe auf bestimmte Anwendungsfälle fein abstimmen. Diese Techniken sind nicht zwingend erforderlich, können aber dabei helfen, Eingaben und Ausgaben von Claude zu verbessern.

Prompt Engineering ist eine experimentelle Disziplin, bei der Prompts iteriert und getestet werden, um die Leistung zu optimieren. Das bedeutet, dass Prompt Engineering über wiederholte Entwicklung und Evaluation erfolgt – von Entity Extraction, Question Answering und Textzusammenfassung bis hin zu komplexeren Aufgaben. Dazu gehören das Erstellen verschiedener Testfälle, die Entwicklung eines initialen Prompts sowie die Bewertung und Überarbeitung der Reaktionen des Modells.

Im Vergleich zu Claude und anderen KI-Modellen zeichnet sich Claude-3 dadurch aus, dass sich seine Leistung mit verschiedenen Prompt-Engineering-Techniken verbessern lässt, etwa durch das Zuweisen einer bestimmten Rolle oder den Einsatz von XML-Tags. Diese Techniken helfen Claude dabei, genauere und konsistentere Ausgaben zu liefern.

Wichtige Techniken

Im Folgenden sind die wichtigsten in dem Dokument beschriebenen Techniken aufgeführt:

Klar und direkt fragen (Be clear & direct

Geben Sie Claude klare Anweisungen und ausreichend Kontext, damit es die gewünschte Antwort liefern kann:

1. Detaillierten Kontext und konkrete Anweisungen geben: Damit Claude eine Aufgabe präzise ausführen kann, sollten Sie so viel Kontext und so detaillierte Anweisungen wie möglich geben. Dazu gehört zum Beispiel, bei einer Bitte um das Entfernen personenbezogener Daten genau anzugeben, welche Informationen auf welche Weise entfernt werden sollen.

Role	Prompt
User	We want to anonymize some text by removing all personally identifiable information (PII).

Please follow these steps:

1. Replace all instances of names, phone numbers, and home and email addresses with 'XXX'.
2. If the text contains no PII, copy it word-for-word without replacing anything.
3. Output only the processed text, without any additional commentary.

Here is the text to process: {{TEXT}}|

2. Nummerierte Listen oder Aufzählungspunkte verwenden: Bei komplexen Aufgabenanweisungen kann Claude Anweisungen besser verstehen und befolgen, wenn sie mithilfe nummerierter Listen oder Aufzählungspunkte voneinander getrennt werden. So können zum Beispiel bei der Anweisung, ein Lehrbuchkapitel in einen Unterrichtsplan umzuwandeln, die einzelnen Schritte klar voneinander abgegrenzt werden.

Role	Prompt
User	Your task is turn the given textbook chapter into a comprehensive lesson plan. To do this task, you should:

1. Extract and summarize key concepts by section
2. Convert each extracted concept into a 30 minute lesson plan, including a list of questions to check comprehension.
3. Design an accompanying homework assignment that reinforces learnings from this chapter.

Here is the chapter: {{CHAPTER}}|

3. Das Gewünschte konkret benennen: Wenn Sie von Claude eine klare Antwort oder eine bestimmte Position verlangen, sollten Sie das explizit formulieren. Bei der Frage „Wer ist der beste Basketballspieler aller Zeiten?“ können Sie zum Beispiel ausdrücklich verlangen, dass genau ein Spieler ausgewählt wird.

Role	Prompt
User	(Schlechtes Beispiel) Who is the best basketball player of all time?
(Gutes Beispiel) Who is the best basketball player of all time? Yes, there are differing opinions, but if you absolutely had to pick one player, who would it be?
Assistant (Claude's response)	There is no definitive answer to who is the best basketball player of all time, as reasonable people can disagree on this. However, if forced to choose just one player, I would say Michael Jordan is most commonly considered the GOAT (Greatest Of All Time) based on his exceptional talent, championships, awards, and cultural impact on the game of basketball. But others like LeBron James, Kareem Abdul-Jabbar, Wilt Chamberlain and Bill Russell are also frequently mentioned in the debate. It's a subjective call without a clear consensus.

4. Die Goldene Regel für klare Prompts: Zeigen Sie Ihren Prompt einer anderen Person und prüfen Sie, ob sie die Anweisungen so ausführen könnte. Dasselbe gilt auch für Claude und hilft dabei zu überprüfen, ob die Anweisungen wirklich klar sind.

Beispiele bereitstellen (Use examples

Nehmen Sie Beispiele in den Prompt auf, um das gewünschte Ausgabeformat oder den gewünschten Stil zu verdeutlichen.

1. Warum Beispiele verwenden?: Durch Beispiele kann Claude die gegebenen Anweisungen besser verstehen und das gewünschte Ausgabeformat klarer erfassen. Das hilft dem Modell dabei, präzisere und konsistentere Ergebnisse zu erzeugen.

2. Wirksame Beispiele erstellen: Wirksame Beispiele sollten die Eingabe und die erwartete Ausgabe klar zeigen. Die Beispiele sollten reale Anwendungsfälle widerspiegeln und genügend Informationen enthalten, damit Claude daraus lernen kann.

Role	Content
User	I will give you some quotes. Please extract the author from the quote block.

Here is an example: Quote: "When the reasoning mind is forced to confront the impossible again and again, it has no choice but to adapt." ― N.K. Jemisin, The Fifth Season Author: N.K. Jemisin

Quote: "Some humans theorize that intelligent species go extinct before they can expand into outer space. If they're correct, then the hush of the night sky is the silence of the graveyard." ― Ted Chiang, Exhalation Author:| |Assistant (Claudes Antwort)|Ted Chiang|

3. Ausgabe formatieren: Indem Sie mit Beispielen das gewünschte Ausgabeformat festlegen, kann Claude die Ergebnisse auf vorhersehbare und konsistente Weise liefern. Das ist besonders nützlich bei Aufgaben wie Datenextraktion oder der Erstellung von Berichten.

Role	Content
User	``
Text: Sarah Martinez, a dedicated nurse, was known for her compassionate care at the local hospital. David Thompson, an innovative software engineer, worked tirelessly on groundbreaking projects.
Output:

1. Sarah Martinez [NURSE]
2. David Thompson [SOFTWARE ENGINEER] ``

`` Text: Chef Oliver Hamilton has transformed the culinary scene with his farm-to-table restaurant. Just down the street, you'll find the library, where head librarian Elizabeth Chen has worked diligently to create a welcoming space for all. Output:

1. Oliver Hamilton [CHEF]
2. Elizabeth Chen [LIBRARIAN] ``

Text: At the town's bustling farmer's market, you'll find Laura Simmons, a passionate organic farmer known for her delicious produce. In the community center, Kevin Alvarez, a skilled dance instructor, has brought the joy of movement to people of all ages. Output:| |Assistant (Claudes Antwort)|1. Laura Simmons [ORGANIC FARMER] 2. Kevin Alvarez [DANCE INSTRUCTOR]|

4. Wichtige Hinweise: Bei der Verwendung von Beispielen sollten Sie darauf achten, sich nicht auf zu eng gefasste Daten zu stützen, damit Claude nicht übermäßig von bestimmten Mustern abhängig wird.

5. Iterieren und überarbeiten: Wenn Sie mit den zuerst bereitgestellten Beispielen nicht das gewünschte Ergebnis erhalten, sollten Sie die Beispiele überarbeiten oder neue hinzufügen, um sie schrittweise zu verbessern. Auf diese Weise können Sie die Ausgaben des Modells kontinuierlich verbessern.

   • Ergebnisse analysieren: Suchen Sie in Claudes Antworten nach Mustern, die von dem abweichen, was Sie wollen. So können Sie erkennen, an welchen Stellen Beispiele unklar oder missverständlich sind oder wo zusätzliche Beispiele hilfreich sein könnten.

   • Beispiele hinzufügen: Wenn Claude mit einer bestimmten Art von Eingabe Schwierigkeiten hat, stellen Sie zusätzliche Beispiele bereit, die dieses Szenario konkret behandeln.

   • Vorhandene Beispiele überarbeiten: Manchmal kann schon eine kleine Änderung an einem Beispiel einen großen Unterschied machen. Experimentieren Sie mit unterschiedlichen Formulierungen, Formaten oder Strukturen, um herauszufinden, was am besten funktioniert.

   • Sich von Claude helfen lassen: Gute Beispiele zu schreiben ist schwierig! Sie können Claude bitten, die Vielfalt oder Relevanz der Beispiele für die gegebene Aufgabe zu bewerten, oder sich auf Grundlage vorhandener Beispielsets neue Beispiele erstellen lassen.

Claude eine Rolle geben (Give Claude a role)

Weisen Sie Claude eine bestimmte Rolle wie die eines Experten zu, um die Leistung für den jeweiligen Anwendungsfall zu steigern:

1. So funktioniert Role Prompting: Indem Sie Claude eine konkrete Rolle geben, helfen Sie ihm, eine bestimmte Situation oder ein Problem genauer zu verstehen und passender darauf zu reagieren. Wenn Sie Claude zum Beispiel die Rolle eines „Mathematikexperten“ zum Lösen von Mathematikaufgaben geben, kann er bessere Leistungen erbringen.

2. Wann Role Prompting sinnvoll ist: Role Prompting eignet sich besonders dann, wenn technische oder komplexe Aufgaben zu erledigen sind oder ein bestimmter Kommunikationsstil erforderlich ist. Diese Methode hilft auch dabei, Claudes Grundleistung zu verbessern.

Wenn Sie zum Beispiel ein Problem wie There are two ducks in front of a duck, two ducks behind a duck and a duck in the middle. How many ducks are there? lösen müssen, können Sie einen Ansatz wie den folgenden ausprobieren:

Role	Content
User	You are a master logic bot designed to answer complex logic problems. Solve this logic puzzle. There are two ducks in front of a duck, two ducks behind a duck and a duck in the middle. How many ducks are there?
Assistant (Claudes Antwort)	[Automatically outputting thinking step by step as part of its training...] Without additional clarification or assumptions, the logic puzzle does not provide enough information to determine the exact number of ducks. The answer could range from a minimum of 3 ducks to a maximum of 5 ducks, depending on the interpretation of the given information.

3. Beispiel für Role Prompting: Es gibt Beispiele, in denen Claude unterschiedliche Rollen – etwa Kindergartenlehrer oder Hochschulprofessor – erhält, um verschiedenen Zielgruppen zu erklären, „warum der Himmel blau ist“. Je nach Rolle verändert sich Claudes Erklärstil entsprechend.

Rolle	Inhalt
Benutzer	Du bist eine Kindergartenlehrerin. Erkläre deinen Schülern kurz, warum der Himmel blau ist.
Assistant (Claudes Antwort)	Habt ihr euch schon einmal gefragt, warum der Himmel so schön und blau aussieht? Der Grund ist das Sonnenlicht! Wenn die Sonnenstrahlen durch die Erdatmosphäre scheinen, treffen sie auf ganz viele winzige Gasmoleküle in der Luft. Die blauen Farben im Sonnenlicht werden von diesen Molekülen in alle Richtungen gestreut und hin- und hergeworfen. Und genau deshalb erscheint der Himmel für unsere Augen blau! Ist das nicht toll? Der leuchtend blaue Himmel ist wie ein großes buntes Gemälde der Natur nur für uns.

Rolle	Inhalt
Benutzer	Du bist ein Physikprofessor für Masterstudierende. Erkläre deinen Studierenden kurz, warum der Himmel blau ist.
Assistant (Claudes Antwort)	Der Himmel erscheint blau aufgrund des Phänomens der Rayleigh-Streuung des Sonnenlichts durch die Moleküle in der Erdatmosphäre. Sonnenlicht, das aus einem Spektrum von Wellenlängen besteht, wechselwirkt mit den gasförmigen Molekülen in der Atmosphäre. Die kürzeren Wellenlängen des sichtbaren Lichts, entsprechend den blauen und violetten Farben, werden von diesen Molekülen effizienter gestreut als die längeren Wellenlängen.

Diese selektive Streuung der kürzeren blauen Wellenlängen in alle Richtungen durch die Moleküle der Atmosphäre lässt den Himmel von der Erdoberfläche aus blau erscheinen. Die längeren Wellenlängen von Rot und Orange werden, da sie weniger gestreut werden, eher direkter durch die Atmosphäre geleitet, wodurch die rötlichen Farbtöne entstehen, die wir bei Sonnenaufgang und Sonnenuntergang sehen, wenn das Sonnenlicht eine größere Schicht der Atmosphäre durchqueren muss.|

4. Tipps für effektives Rollen-Prompting: Wenn man Claude eine Rolle zuweist, ist es wichtig, konkreten Kontext und Rolleninformationen bereitzustellen. Sie sollten mit verschiedenen Rollen und Prompts experimentieren, um den optimalen Ansatz zu finden.

XML-Tags verwenden (Use XML tags)

XML-Tags können gemeinsam verwendet werden, um Prompts und Antworten zu strukturieren und so die Klarheit zu erhöhen:

1. Was sind XML-Tags?: XML-Tags werden verwendet, um Inhalte mit spitzen Klammern zu umschließen, wie in Inhalt. Diese Tags helfen Claude, Befehle, Beispiele oder Eingabedaten voneinander zu unterscheiden, damit der Kontext besser verstanden und präzisere Ausgaben erzeugt werden können. Bei den Tag-Namen gibt es keine standardmäßigen XML-Tags, mit denen Claude besonders besser arbeitet. Zum Beispiel funktioniert genauso gut wie. Wenn Sie jedoch die Function-Calling-Funktion verwenden, müssen bestimmte Tag-Namen verwendet werden.

2. Warum XML-Tags verwenden?: Durch die Verwendung von XML-Tags lassen sich verschiedene Teile eines Prompts klar voneinander trennen, wodurch genauere Antworten erzielt werden können. Das ist besonders nützlich bei komplexen Prompts oder wenn mit unterschiedlichen Eingaben gearbeitet wird.

3. So verwendet man XML-Tags: Mit XML-Tags lassen sich Anweisungen, Inhalte und Beispiele voneinander trennen. Auch beim Verarbeiten von Prompt-Vorlagen mit variablen Eingaben können XML-Tags verwendet werden, um die Stellen für das Einfügen von Inhalten festzulegen:

Rolle	Inhalt
Benutzer	Please analyze this document and write a detailed summmary memo according to the instructions below, following the format given in the example:
``
{{DOCUMENT}}
``

{{DETAILED_INSTRUCTIONS}}

{{EXAMPLE}}|

Im Folgenden ein Beispiel für eine bestimmte variable Eingabe:

Rolle	Inhalt
Benutzer	I will tell you the name of an animal. Please respond with the noise that animal makes.
{{ANIMAL}}

Dies wird auch bei Anfragen nach strukturierten Ausgaben verwendet:

Rolle	Inhalt
Benutzer	Please extract the key details from the following email and return them in XML tags:

• Sender name in `` tags
• Main topic in `` tags
• Any deadlines or dates mentioned in `` tags

`` From: John Smith To: Jane Doe Subject: Project X Update

Hi Jane,

I wanted to give you a quick update on Project X. We've made good progress this week and are on track to meet the initial milestones. However, we may need some additional resources to complete the final phase by the August 15th deadline.

Can we schedule a meeting next week to discuss the budget and timeline in more detail?

Thanks, John ``|

Sie können eine Antwort wie die folgende erhalten:

Rolle	Inhalt
Assistant (Claudes Antwort)	John Smith
Project X Update
``August 15th
`

4. Best Practices für die Verwendung von XML: Um XML-Tags bestmöglich zu nutzen, sollten Sie die folgenden Tipps beachten:

   • Verwenden Sie beschreibende Tag-Namen, die den im Tag enthaltenen Inhalt widerspiegeln, etwa , oder ``.

   • Behalten Sie die Tag-Namen im gesamten Prompt konsistent bei, und verwenden Sie Tags immer paarweise mit öffnendem Tag und schließendem Tag.

   • Falls nötig, können Tags verschachtelt werden, bei mehr als fünf Verschachtelungsebenen kann es je nach Komplexität jedoch zu Leistungseinbußen kommen.

Prompts verketten (Chain prompts)

Erzielen Sie bessere Ergebnisse, indem Sie komplexe Aufgaben in kleinere, leichter handhabbare Schritte aufteilen:

1. Was ist Prompt Chaining? (What is prompt chaining?): Prompt Chaining ist eine Methode, bei der Aufgaben sequenziell verarbeitet werden, indem eine Ausgabe als nächste Eingabe verwendet wird, um ein komplexes Ziel zu erreichen. Dieser Ansatz hilft dabei, Genauigkeit und Konsistenz zu verbessern.

2. Wann man Prompt Chaining verwenden sollte (When to use prompt chaining): Bei Aufgaben, die mehrere Schritte erfordern oder komplexe Anweisungen enthalten, kann Prompt Chaining die Leistung in jedem einzelnen Schritt verbessern.

3. Tipps für den effektiven Einsatz von Prompt Chaining (Tips for effective prompt chaining): Wichtig ist, jede Teilaufgabe einfach und klar zu halten und Daten mithilfe von XML-Tags zu strukturieren.

4. Beispiele (Examples): Es wird gezeigt, wie sich mit Prompt Chaining Aufgaben ausführen lassen, etwa Antworten anhand von Dokumenten und Fragen zu erzeugen oder Grammatikfehler zu identifizieren und diese zu validieren:

Beispiel: Fragen mithilfe von Dokumenten und Zitaten beantworten

• Zusammen mit der Frage wird ein Dokument bereitgestellt, aus dem Claude mithilfe von Zitaten aus dem Dokument eine Antwort erzeugen soll.

Prompt 1. Zitate extrahieren

Role	Content
User	Here is a document, in `` XML tags:

{{DOCUMENT}}

Please extract, word-for-word, any quotes relevant to the question {{QUESTION}}. Please enclose the full list of quotes in `` XML tags. If there are no quotes in this document that seem relevant to this question, please say "I can't find any relevant quotes".|

Prompt 2. (Mit der Ausgabe {{QUOTES}} aus Prompt 1) antworten

Role	Content
User	I want you to use a document and relevant quotes from the document to answer a question.
Here is the document:
``
{{DOCUMENT}}
``

Here are direct quotes from the document that are most relevant to the question: {{QUOTES}}

Please use these to construct an answer to the question " {{QUESTION}}"

Ensure that your answer is accurate and doesn't contain any information not directly supported by the quotes.|

Claude zum Nachdenken bringen (Let Claude think)

Die Qualität von Claudes Ergebnissen lässt sich verbessern, indem schrittweises Denken gefördert wird:

1. Umgang mit komplexen Fragen: Wenn Claude mit einem komplexen Problem konfrontiert ist, kann es differenziertere und präzisere Antworten geben, wenn es das Problem schrittweise zerlegt und bearbeitet. Das ist besonders bei Fragen nützlich, die logisches oder analytisches Denken erfordern.

Role	Content
User	Use the following clues to answer the multiple-choice question below, using this procedure:

1. Go through the clues one by one and consider whether each is potentially relevant
2. Combine the relevant clues to reason out the answer to the question
3. Map the answer to one of the multiple choice options: (a), (b), or (c)

Clues:

1. Miss Scarlett was the only person in the lounge.
2. The person with the pipe was in the kitchen.
3. Colonel Mustard was the only person in the observatory.
4. Professor Plum was not in the library nor the billiard room.
5. The person with the candlestick was in the observatory.

Question: Was Colonel Mustard in the observatory with the candlestick? (a) Yes; Colonel Mustard was in the observatory with the candlestick (b) No; Colonel Mustard was not in the observatory with the candlestick (c) Unknown; there is not enough information to determine whether Colonel Mustard was in the observatory with the candlestick |

2. Wie man zum schrittweisen Denken anleitet: Nutzer können Claude durch eine Anweisung wie „Denke Schritt für Schritt“ im Prompt dazu bringen, ein Problem analytisch anzugehen. Dadurch gelangt Claude zur endgültigen Schlussfolgerung, während es jeden Schritt erläutert.

3. Den Denkprozess erfassen: Um den Denkprozess sichtbar zu machen, können XML-Tags verwendet werden, um Claudes Denkprozess und die endgültige Antwort klar voneinander zu trennen. Das hilft Nutzern, Claudes Schlussfolgerungsprozess besser nachzuvollziehen.

Role	Content
User	[Rest of prompt] Before answering the question, please think about it step-by-step within tags. Then, provide your final answer within tags.
Assistant (prefill)	``

(Dabei wird die Technik des Antwort-Prefillings verwendet, die weiter unten behandelt wird.)

Role	Inhalt
Assistant (Claudes Antwort)	[Schrittweise Überlegung des Problems]
``

[Endgültige Antwort]|

4. Zu beachtende Punkte: Bei der Verwendung dieser Technik kann Claudes Ausgabe länger werden, wodurch sich die Antwortzeit erhöhen kann. Daher sollte man diese Eigenschaften vor dem Einsatz berücksichtigen und die Methode in passenden Situationen verwenden.

Claudes Antwort vorausfüllen (Prefill Claude's response)

Um die Ausgabe in die gewünschte Richtung zu lenken, kann man den Anfang von Claudes Antwort vorab ausfüllen:

1. Warum Claudes Antwort vorausfüllen?: Diese Technik ist nützlich, wenn der Nutzer eine Antwort in einem bestimmten Format oder mit einem bestimmten Inhalt wünscht. Zum Beispiel kann man Informationen in einem vorgegebenen Format strukturieren oder die Antwort mit einem bestimmten Wort oder einer bestimmten Formulierung beginnen lassen, um die Konsistenz der Antworten zu wahren. Im folgenden Fall kann man Claude dazu anleiten, im JSON-Format zu antworten, indem man eine Antwort, die mit { beginnt, vorausfüllt.

ole	Good Prompt
User	Please extract the name, size, price, and color from this product description and output it within a JSON object.

The SmartHome Mini is a compact smart home assistant available in black or white for only $49.99. At just 5 inches wide, it lets you control lights, thermostats, and other connected devices via voice or app—no matter where you place it in your home. This affordable little hub brings convenient hands-free control to your smart devices.| |Assistant (prefill)|{|

Claudes Antwort sieht dann wie folgt aus.

Role	Response
Assistant (Claudes Antwort)	"name": "SmartHome Mini",
"size": "5 inches wide",
"price": "$49.99",
"colors": [
"black",
"white"
]
}

2. Wie füllt man Claudes Antwort voraus?: Der Nutzer kann die Richtung der Antwort festlegen, indem er Claude einen Anfangstext vorgibt. Diese Methode ist besonders in automatisierten Systemen über die API nützlich und kann dafür sorgen, dass Claude in strukturierten Datenformaten die benötigten Informationen präzise liefert.

Ausgabeformat steuern (Control output format)

Um Konsistenz und Lesbarkeit sicherzustellen, kann man das gewünschte Ausgabeformat festlegen:

1. Gewünschtes Format festlegen: Wenn Nutzer Claude ein konkretes Ausgabeformat vorgeben, können sie die Konsistenz und Genauigkeit der Ergebnisse erhöhen. Das ist besonders bei der Datenverarbeitung oder Berichtserstellung ein unverzichtbarer Faktor, bei dem klare Formatvorgaben wichtig sind. So kann man Claude beispielsweise anweisen, in Formaten wie JSON, XML, HTML oder Markdown zu antworten. Durch solche klaren Formatvorgaben lässt sich ein konsistentes Ausgabeformat sicherstellen.

Role	Content
User	Please write a haiku about a cat. Use JSON format with the keys "first_line", "second_line", and "third_line".
Assistant (Claude's response)	{
"first_line": "Soft furry feline",
"second_line": "Napping in the warm sunlight",
"third_line": "Purring contentedly"
}

2. Antwort vorausfüllen: Indem man den Anfang der Antwort im Voraus ausfüllt, kann man Claude dazu anleiten, Inhalte entsprechend dem vorgegebenen Format zu erzeugen. Diese Methode ist besonders nützlich, wenn strukturierte Datenformate verwendet werden.

Rolle	Inhalt
User	Please generate a recipe for chocolate chip cookies in JSON format.
Assistant (prefill)	{
Assistant (Claudes Antwort)	"title": "Chocolate Chip Cookies",
"ingredients": [
"2 1/4 cups all-purpose flour",
"1 tsp baking soda",
"1 tsp salt",
"1 cup unsalted butter, softened",
"3/4 cup granulated sugar",
"3/4 cup brown sugar",
"1 tsp vanilla extract",
"2 large eggs",
"2 cups semisweet chocolate chips"
],
"instructions": [
"Preheat the oven to 375°F (190°C) and line baking sheets with parchment paper.",
"In a medium bowl, whisk together the flour, baking soda, and salt. Set aside.",
"In a large bowl, beat the butter and sugars with an electric mixer until light and fluffy, about 2-3 minutes.",
"Beat in the vanilla and eggs one at a time until well combined.",
"Gradually stir the flour mixture into the butter mixture until just combined.",
"Fold in the chocolate chips.",
"Drop rounded tablespoons of the dough onto the prepared baking sheets, about 2 inches apart.",
"Bake for 9-11 minutes, until the edges are golden brown.",
"Allow the cookies to cool on the baking sheets for 5 minutes before transferring to a wire rack to cool completely."
],
"yield": "About 3 dozen cookies"
}

3. Beispiele bereitstellen: Sie können Beispiele bereitstellen, um das gewünschte Ausgabeformat klarer zu vermitteln. Das hilft Claude, die Anforderungen besser zu verstehen und Antworten im passenden Format zu erzeugen, was besonders bei Aufgaben nützlich ist, die ein komplexes Format verlangen.

Rolle	Inhalt
User	Your task is to write a poem. Here are some examples of ideal formatting for the poem:

`` Title: "Autumn Leaves" Verse 1: Crisp autumn leaves dance In the gentle, chilly breeze A colorful sight

Verse 2: Red, orange, and gold Painting the world with beauty Before winter comes ``

`` Title: "Moonlit Night" Verse 1: Moonlight casts shadows Across the tranquil garden A peaceful retreat

Verse 2: Stars twinkle above As crickets sing their nightsong Nature's lullaby ``

Now, please write a poem about a sunset, following the formatting of the examples above.| |Assistant (prefill)|``| |Assistant (Claudes Antwort)|Title: "Sunset Symphony" Verse 1: Fiery sun descends Painting the sky with wonder A masterpiece forms

Verse 2: Pinks, purples, and reds Blending in pure harmony Day bids night hello ``|

4. Tipps zur Ausgabesteuerung: Für eine effektive Ausgabesteuerung sollten Sie vielfältige Beispiele und klare Anweisungen bereitstellen. Es ist wichtig, möglichst verschiedene Arten von Beispielen zu geben, das gewünschte Format hervorzuheben und durch Experimente die optimale Methode zu finden. Durch diesen Prozess können Sie verschiedene Techniken kombinieren, um die besten Ergebnisse zu erzielen, und Claudes Leistung kontinuierlich verbessern.

Claude um Überarbeitungen bitten (Ask Claude for rewrites)

Teilen Sie Claude mit einem roten Korrekturstift (rubric) mit, welche Teile überarbeitet werden sollen, damit Claude die Ausgabe iterieren und verbessern kann:

1. Warum man um Überarbeitungen bittet: Wenn Claudes erste Antwort ungenau ist oder die Erwartungen nicht erfüllt, können Sie durch die Bitte um eine Überarbeitung die Ausgabe verbessern. Nutzer können bestimmte Format-, Stil- oder Inhaltsdetails klarer formulieren, damit Claude präziser reagiert.

2. Wie man um eine Überarbeitung bittet: Fügen Sie über die API den zuvor generierten Text ein und ergänzen Sie konkrete Anweisungen für die Überarbeitung. Sie können zum Beispiel darum bitten, einen Absatz neu zu schreiben und dabei auf ein bestimmtes Thema zu fokussieren.

Rolle	Prompt
User	Here's a paragraph:
``
{{PARAGRAPH}}
``

I'd like you to rewrite it using the following instructions: {{INSTRUCTIONS}}

Please put your rewrite in tags.| |Assistant (prefill)||

3. Effektive Anweisungen für Überarbeitungen schreiben: Anweisungen für eine Überarbeitung sollten klar und konkret sein. Sie sollten das gewünschte Format, den Ton, den Stil und zusätzliche Informationen enthalten, damit Claude genau versteht, was erwartet wird.

Role	Prompt
User	Tell me about all the ways I can get fitter.
Assistant (Claudes Antwort)	Hier sind einige Möglichkeiten, wie du fitter werden kannst: [Antwort im Listenstil]
User	Schreibe das als einen einzigen Absatz um und konzentriere dich auf die effektivsten Strategien.
Assistant (Claudes Antwort)	Wenn du fitter werden möchtest, gehören zu den effektivsten Strategien unter anderem: [kurze Antwort in Absatzform]

4. Iterativer Überarbeitungsprozess: Manchmal ist es schwierig, mit nur einer Überarbeitung ein perfektes Ergebnis zu erzielen. In solchen Fällen kannst du das Ergebnis durch mehrfache Überarbeitungen schrittweise verbessern und in jeder Phase Feedback geben, damit Claude deine Präferenzen lernen kann.

Tipps für lange Kontextfenster (Long context window tips)

Du kannst Prompts so optimieren, dass sie Claudes langes Kontextfenster optimal nutzen:

Im Folgenden findest du eine ausführliche Erklärung zu den einzelnen Abschnitten des Dokuments „Tipps für lange Kontextfenster (Long Context Window Tips)“:

1. Umgang mit langen Dokumenten (Handling Long Documents): Wenn du mit langen Dokumenten arbeitest, solltest du wichtige Informationen am Anfang des Dokuments platzieren und die Frage ans Ende setzen. So kann Claude die benötigten Informationen über das gesamte Dokument hinweg effektiv verarbeiten und eine passende Antwort geben.

Here are some documents for you to reference for your task:

(a unique identifying source for this item - could be a URL, file name, hash, etc)

(the text content of the document - could be a passage, web page, article, etc)

(a unique identifying source for this item - could be a URL, file name, hash, etc)

(the text  content of the document - could be a passage, web page, article, etc)

...

[Rest of prompt]

2. Platzierung von Dokument und Frage (Document-query Placement): Fragen zu einem Dokument sollten nach den bereitgestellten Dokumentdaten positioniert werden. Diese Struktur ermöglicht es Claude, das gesamte Dokument zu berücksichtigen und präzisere Antworten zu geben.

3. Tipps zum Verfassen von Dokument-Q&A (Tips for Document Q&A): Bei dokumentbasierten Frage-Antwort-Aufgaben solltest du die Frage ans Ende des Dokuments setzen und Claude anweisen, relevante Zitate zu finden und in die Antwort einfließen zu lassen. Das trägt dazu bei, die Genauigkeit der Ergebnisse zu erhöhen.

Role	Content
User	I'm going to give you a document. Read the document carefully, because I'm going to ask you a question about it. Here is the document: {{TEXT}}

First, find the quotes from the document that are most relevant to answering the question, and then print them in numbered order in `` tags. Quotes should be relatively short. If there are no relevant quotes, write "No relevant quotes" instead.

Then, answer the question in `` tags. Do not include or reference quoted content verbatim in the answer. Don't say "According to Quote [1]" when answering. Instead make references to quotes relevant to each section of the answer solely by adding their bracketed numbers at the end of relevant sentences.

Thus, the format of your overall response should look like what's shown between the `` tags. Make sure to follow the formatting and spacing exactly.

[Examples of question + answer pairs, with answers written exactly like how Claude's output should be structured]

If the question cannot be answered by the document, say so.

Here is the first question: {{QUESTION}}|

4. Erstellung von Multiple-Choice-Fragen (Multiple Choice Question Generation): Wenn du auf Grundlage eines Dokuments Multiple-Choice-Fragen erstellst, solltest du Beispielaufgaben und -antworten bereitstellen, die auf dem Dokumentinhalt basieren. Das hilft Claude dabei, bei der Fragenerstellung ein konsistentes Format und konsistente Inhalte beizubehalten.

Rolle	Inhalt
User	Deine Aufgabe ist es, auf Grundlage des Inhalts des folgenden Dokuments Multiple-Choice-Fragen zu erstellen:
``
{{DOCUMENT}}
``

Hier sind einige Beispielfragen mit Multiple Choice und Antworten, die auf anderen Teilen des Textes basieren: `` F1: [Beispielfrage 1, erstellt aus Informationen im Dokument] A. [Antwortoption A] B. [Antwortoption B] C. [Antwortoption C] D. [Antwortoption D] Antwort: [Buchstabe der richtigen Antwort]

F2: [Beispielfrage 2, erstellt aus Informationen im Dokument] A. [Antwortoption A] B. [Antwortoption B] C. [Antwortoption C] D. [Antwortoption D] Antwort: [Buchstabe der richtigen Antwort] ``

Anweisungen:

1. Erstelle 5 Multiple-Choice-Fragen auf Grundlage des bereitgestellten Textes.
2. Jede Frage soll 4 Antwortoptionen haben (A, B, C, D).
3. Gib für jede Frage die richtige Antwort an.
4. Achte darauf, dass die Fragen zum Text passen und alle Antwortoptionen plausibel sind.|

Weiterführende Lektüre

https://docs.anthropic.com/claude/docs/prompt-engineering

---

Dieser Artikel basiert auf einem mit einem GPT-Modell zusammengefassten Text, daher kann es sein, dass Inhalte anders als im Original oder nicht ganz im Sinne des Originals zusammengefasst wurden. Wenn Sie das Thema interessiert, lesen Sie bitte auch den Originaltext! Falls Ihnen beim Lesen etwas unnatürlich oder fehlerhaft erscheint, teilen Sie es uns bitte in einem Kommentar mit. 🤗

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