引言：为什么要关注Claude

这是AI提示词工程系列的第三篇文章。本篇将深入介绍Anthropic开发的Claude。坦白说，我一开始也曾想过"既然有ChatGPT，还有必要用其他AI吗？"但在深入使用Claude之后，我获得了完全不同的体验，现在会根据任务类型交替使用两款AI。

Claude自2023年首次发布以来快速发展。特别是2024年发布的Claude 3系列和Claude 3.5 Sonnet在许多基准测试中领先于竞争对手，在业界引起了巨大反响。2025年发布的Claude 3.5 Opus再次提升了标准。然而，单纯用基准分数很难完全解释Claude的价值。Claude独特的理念和功能在实际使用体验中产生了巨大差异。

本文将从Claude的核心理念开始，从实战角度介绍各模型的特点、优化的提示词写作方法，以及如何使用Artifacts和Projects等强大功能。

1. Claude的核心理念：Constitutional AI与安全性

1.1 什么是Constitutional AI

Anthropic是以"AI安全性"研究为核心使命而成立的公司。由前Google AI研究人员创立，以"安全AI开发"为明确目标，Claude深深融入了这一理念。其核心就是Constitutional AI（宪法式AI）。

Constitutional AI是一种为AI模型赋予"原则"或"宪法"的方法。它不是简单地禁止某些主题，而是训练AI能够自我审查和修正其回复的方法论。例如，Claude在生成每个回复时都遵循"应该提供帮助，但不能造成伤害"的原则。

在实际使用中可以感受到这种差异。对于危险或道德上有问题的请求，Claude不会简单地说"无法做到"而是会解释为什么该请求可能有问题，并尝试提供替代方案。当然，这种特性有时可能给人"过于谨慎"的印象，但在需要专业可靠输出的工作环境中，这反而是一个很大的优势。

1.2 安全性带来的实际优势

Claude以安全为中心的设计提供了几个实际优势：

  • 减少幻觉(Hallucination)：Claude在不确定信息时倾向于诚实地说"我不太确定"或"需要进一步确认"。这比看似合理地编造错误信息更有用。
  • 一致的回复质量：由于安全原则是内在化的，即使在复杂主题上也能提供平衡的观点。不会助长偏见信息或极端意见。
  • 适合企业环境：在法律、医疗、金融等敏感领域使用AI时，Claude保守谨慎的方法有助于降低风险。

2. Claude 3.5模型系列比较

2.1 Claude 3.5 Sonnet：平衡大师

这是目前使用最广泛的模型。Claude 3.5 Sonnet在性能和速度之间找到了最佳平衡，在大多数日常任务中表现出色。

根据我的亲身使用经验，Sonnet在编程任务中特别令人印象深刻。它能在解释复杂算法的同时编写整洁的代码，并解释为什么这样编写代码。在写作任务中也能快速生成自然文风和逻辑结构完整的成果。

在速度方面也令人满意。一般问题的回复几乎是即时的，即使是长文档编写也不会感到不便。免费用户每天也可以使用相当数量的消息，可访问性也很好。

2.2 Claude 3.5 Opus：顶级性能

Opus是Claude系列中最强大的模型。在复杂推理、深度分析和创意工作中展现其真正价值。不过处理速度比Sonnet慢，API成本也更高。

什么时候应该选择Opus？我主要在以下情况下使用Opus：

  • 复杂的商业分析或战略制定
  • 学术论文级别的深度研究
  • 需要综合多种观点的复杂决策
  • 创意写作中需要独特而有深度的成果时

阅读Opus的回复时，有时会让人产生"这真的是AI写的吗？"的感觉，因为其深度和细微差别令人惊讶。当然，并非所有任务都需要Opus，但在重要项目中确实能产生差异。

2.3 Claude 3.5 Haiku：速度之王

Haiku是为速度和效率优化的模型。响应速度最快，API成本也最低。适合简单任务或需要快速处理大量数据的场景。

Haiku的优势场景：

  • 简单问题的快速回答
  • 文本分类或摘要等重复任务
  • 聊天机器人或客户服务自动化
  • 需要实时响应的应用程序

2.4 模型选择指南

任务类型 推荐模型 原因
日常问答/对话 Sonnet 快速且质量充足
代码编写/审查 Sonnet 编程能力与速度的平衡
复杂分析/研究 Opus 深度推理能力
创意写作 Opus 卓越的创造力和表现力
大量数据处理 Haiku 快速且成本效益高
实时聊天机器人 Haiku 最小延迟

3. 针对Claude优化的提示词写作方法

3.1 理解Claude的特性

要编写有效的提示词，首先需要了解Claude的特性。Claude有几个显著的特点：

  • 擅长长指令：Claude能很好地遵循复杂详细的指令。当其他AI对长提示词感到困惑时，Claude反而能产出更准确的结果。
  • 上下文保持能力：得益于200K token的巨大上下文窗口，可以在记住长对话或整个大型文档的同时进行工作。
  • 偏好明确结构：对使用XML标签或Markdown的结构化提示词反应特别好。
  • 诚实反馈：不知道的就说不知道，对不明确的请求会要求澄清。

3.2 使用XML标签进行结构化

Claude对使用XML标签的结构化提示词反应非常好。Anthropic官方文档也推荐这种方法。例如：

<context>
您是一位拥有10年经验的资深软件工程师。
专精Python和JavaScript。
</context>

<task>
请审查以下代码并提出改进建议。
</task>

<code>
def calculate_total(items):
    total = 0
    for item in items:
        total = total + item['price']
    return total
</code>

<output_format>
1. 当前代码的问题
2. 改进后的代码
3. 改进原因说明
</output_format>

这样结构化后，Claude能清楚地理解每个部分的作用，并按要求的格式回复。

3.3 有效的角色分配方法

给Claude分配角色时，与其简单地说"你是专家"，不如同时提供具体的背景和视角会更有效：

您是一位在创业公司和大企业都工作过15年的营销总监。
重视数据驱动的决策，但也了解直觉和创造力的价值。
最近一直在深入研究AI营销工具的可能性和局限性。

从这个角度，请审查我们公司新产品发布的营销策略。

3.4 引导分步思考

在解决复杂问题时，让Claude分步思考可以获得更好的结果：

分析这个商业问题时请按以下步骤：

1. 首先识别并定义问题的核心
2. 识别所有相关利益相关者
3. 从每个利益相关者的角度看问题
4. 头脑风暴可能的解决方案
5. 分析每个解决方案的优缺点
6. 提出最终建议及其原因

请在每个步骤中展示您的思考过程。

3.5 使用反馈循环

Claude的优势之一是能很好地接受反馈。即使第一次结果不完美，也可以通过具体反馈快速改进：

"开始不错，但请修改以下部分：
- 开头太生硬了。请改成更亲切的语气
- 第三段的例子与我们的行业无关。请换成B2B软件相关的例子
- 结论太短了。请添加3个可执行的下一步行动"

4. 完美使用Artifacts功能

4.1 什么是Artifacts？

Artifacts是Claude最具创新性的功能之一。它可以将对话中生成的代码、文档、图表等显示在单独的面板中，实时预览，并直接下载或分享。

第一次接触Artifacts时，我坦白说感到惊叹"哇，这也可以？"例如，当您说"给我做一个简单的待办事项网页应用"时，Claude不仅会编写HTML/CSS/JavaScript代码，还会直接执行并展示结果。您可以在对话中立即查看实际运行的应用。

4.2 Artifacts使用场景

交互式原型制作

当您想快速可视化想法时，Artifacts大放异彩。说"给我做一个仪表板UI原型"，就会创建一个可以点击和交互的原型。在向设计师或开发人员解释想法时非常有用。

数据可视化

输入数据并说"用这些数据做个图表"，就会实时生成图形。还可以制作使用SVG或Chart.js的交互式图表。

文档编写

编写Markdown格式的文档时可以立即查看渲染结果。在编写报告、指南、手册等时很方便。

代码执行和调试

对于JavaScript代码，可以看到实际执行的结果，在学习算法或查找bug时很有用。

4.3 Artifacts使用技巧

  • 明确请求：说"用Artifact做"或"以可执行的代码形式展示"可以确保以Artifact形式获得结果。
  • 迭代改进：Artifact可以在对话中持续修改。说"把按钮颜色改成蓝色"就会立即反映。
  • 版本管理：Claude记住Artifact的先前版本，需要时可以回到以前的版本。
  • 使用导出：完成的Artifact可以下载或以链接形式分享。在协作时非常有用。

5. 使用Projects功能保持上下文

5.1 Projects的核心价值

Projects是一种可以在多次对话中保持一致上下文的功能。上传与特定项目相关的文档、代码、指南等后，该项目内的所有对话都可以参考这些信息。

让我举例说明这个功能在实际工作中有多有用。我将正在进行的开发项目的技术文档、编码规范、API规范等上传到Project中。这样，即使开始新对话，Claude也已经理解项目的上下文，不需要每次解释背景。只要说"我想在这个API中添加新端点"，就可以得到符合现有API结构的建议。

5.2 有效的Projects配置方法

编写项目描述

创建Project时编写详细描述，可以帮助Claude更好地理解上下文：

项目名称：EcoShop电商平台开发

概述：环保产品专业电商平台开发项目。

技术栈：
- 前端：React 18, TypeScript, Tailwind CSS
- 后端：Node.js, Express, PostgreSQL
- 基础设施：AWS (EC2, RDS, S3)

编码规范：
- 使用ESLint + Prettier
- 使用函数式组件和hooks
- 允许中文注释，变量名使用英文

当前阶段：MVP开发中（目标2026年2月发布）

文档结构化

系统地组织上传的文档可以让Claude更准确地参考：

  • 技术规范和架构文档
  • 编码风格指南
  • API文档
  • 会议记录和决策记录
  • 常见问题和解决方案

5.3 Projects使用场景

  • 软件开发：上传代码库、文档、问题跟踪器信息，获得一致的开发支持
  • 内容创作：参考品牌指南、语调、先前内容，生成一致的内容
  • 研究项目：收集论文、参考资料、研究笔记，用于文献综述或分析
  • 商业分析：基于财务报表、市场报告、竞争对手分析资料制定战略

6. 200K Token上下文窗口使用方法

6.1 为什么上下文大小重要

Claude的200,000 token上下文窗口相当于约150,000个单词，或300-500页的书。想想这实际意味着什么：

  • 可以一次分析整本小说
  • 可以审查中等规模软件项目的整个代码库
  • 可以同时参考数十个文档进行综合分析

以前，长文档必须分成多个部分处理，在此过程中上下文会丢失。但现在可以一次处理整个文档，获得更准确一致的结果。

6.2 大容量上下文使用策略

整体文档分析

在进行长文档的摘要、关键点提取、结构分析时，输入整个文档比部分分析可以获得更准确的结果。

以下是我们公司2025年年度报告全文。[200页报告]

请分析这份报告并整理：
1. 5个主要成果
2. 3个风险因素
3. 对2026年战略方向的建议

多文档比较

可以同时输入多个文档进行比较分析：

以下是三家竞争对手的产品介绍资料：

[A公司产品文档]
[B公司产品文档]
[C公司产品文档]

请比较分析三款产品的功能、价格、目标客户，
并找出我们产品的差异化点。

6.3 高效使用Token的技巧

200K token看起来很多，但在复杂任务中可能很快耗尽。高效使用的技巧：

  • 删除无关内容：输入文档时排除分析不需要的部分（页眉、页脚、法律声明等）。
  • 先总结后详细分析：先请求整体总结，然后只对需要的部分请求详细分析。
  • 使用Projects：反复参考的文档上传到Projects，不需要每次输入。

7. ChatGPT vs Claude：按用途选择指南

7.1 客观比较

两款AI都是出色的工具，很难断定"哪个更好"。各有优缺点，根据情况更合适的选择会有所不同。

项目 ChatGPT (GPT-4) Claude 3.5
上下文窗口 128K token 200K token
插件/集成 多样插件，互联网搜索 有限（以Projects、Artifacts为主）
图像生成 DALL-E集成 不支持
代码执行 Code Interpreter Artifacts（Web技术）
写作风格 多样灵活 更自然更人性化
安全性 标准 更保守

7.2 按场景推荐

ChatGPT更适合的情况：

  • 需要最新信息的基于搜索的任务
  • 需要图像生成的情况
  • Python代码执行和数据分析
  • 需要与各种外部服务集成的情况

Claude更适合的情况：

  • 非常长的文档分析（150K token以上）
  • 自然写作很重要的任务
  • 敏感主题的平衡分析
  • 代码解释和教育目的
  • 长期项目管理（使用Projects）
  • 交互式Web原型制作

7.3 实战组合使用方法

我互补性地使用两款AI。例如：

  1. 用ChatGPT搜索最新趋势或特定信息
  2. 用Claude综合收集的信息编写分析报告
  3. 用ChatGPT的Code Interpreter处理数据
  4. 用Claude的Artifacts进行结果可视化和演示资料制作

与其依赖某一个，不如了解每个工具的优势并在适当的地方使用是最明智的做法。

总结：与Claude一起成长

Claude不仅仅是一个简单的AI聊天机器人，它可以成为真正意义上的AI协作伙伴。Constitutional AI的哲学基础、出色的上下文理解能力，以及Artifacts和Projects等创新功能的结合，提供了独特的使用体验。

当然，没有完美的工具。Claude有时也过于谨慎，在某些任务上也可能落后于竞争对手。重要的是理解这些特性，并根据自己的需求加以利用。

下一篇将介绍Chain of Thought、Few-shot Learning等高级提示词技术，这些专家级技术不仅适用于Claude，也适用于各种AI模型。让我们一起迈向AI提示词工程之旅的下一阶段吧。

如果您有任何问题或意见，请在评论区留言。如果能分享您的实际使用经验，我将更加感谢。