Anthropic提示词工程实战：从零构建高效AI对话系统的避坑指南

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刚开始使用 Anthropic API 时，我遇到了不少痛点。最典型的就是提示词设计问题，导致模型响应不稳定或者完全偏离预期。经过一段时间的摸索，我总结了以下几个常见问题：

意图不明确 ：最初的提示词写得太笼统，比如 ” 告诉我关于 AI 的事情 ”，结果模型给的回答要么太宽泛，要么完全不相关。
上下文丢失 ：在多轮对话中，模型经常 ” 忘记 ” 之前的对话内容，每次都要重新解释背景。
格式混乱 ：期望模型返回 JSON 格式，但实际输出却是自由文本，后期处理很麻烦。
响应不一致 ：同样的提示词，有时候能得到完美回答，有时候却完全跑偏。
效率低下 ：提示词写得太长，既浪费 token 又影响响应速度。

为了解决这些问题，我测试了三种常见的提示策略：

零样本提示 ：直接给出问题，不提供示例
优点：简单快捷
缺点：在复杂任务上准确率低（实测约 45%）
少样本提示 ：提供 1 - 3 个示例
优点：显著提升准确率（实测约 75%）
缺点：需要精心设计示例
思维链提示 ：引导模型逐步思考
优点：复杂任务准确率最高（实测约 90%）
缺点：token 消耗大

import anthropic

client = anthropic.Client(api_key="your_api_key")

try:
    response = client.completion(
        prompt=f"""\
        Human: 请用 JSON 格式返回北京今天的天气情况，包含温度、湿度和天气状况三个字段。Assistant: 
        """,
        model="claude-v1",
        max_tokens_to_sample=300,
        stop_sequences=["\nHuman:"]
    )
    print(response["completion"])
except anthropic.APIError as e:
    print(f"API 调用失败: {e}")
except Exception as e:
    print(f"未知错误: {e}")

conversation_history = []

def add_to_history(role, text):
    conversation_history.append(f"{role}: {text}")

def get_weather(city):
    prompt = "\n".join(conversation_history) + f"\nHuman: {city} 今天的天气如何？\nAssistant:"

    try:
        response = client.completion(
            prompt=prompt,
            model="claude-v1",
            max_tokens_to_sample=200
        )
        add_to_history("Assistant", response["completion"])
        return response["completion"]
    except Exception as e:
        return f"查询失败: {str(e)}"