Anthropic近期更新了旗下最新Claude模型的官方提示詞教學文件Prompting Best Practices，並從中透露一個顛覆性的訊息，「少即是多」。過去兩年裡人們為舊模型發明的提示技巧，可能都可以丟到垃圾桶了。
過去為了讓模型能準確無誤地執行命令，使用者透過各種方式提醒AI不要分心、依照指令辦事，提示詞往往也變得較為冗長，然而現在這些作法已經不再必要，甚至會起反效果，簡潔的指令反倒更有成效。
Anthropic工程師Charmaine Lee就表示，在拋棄了過往提示詞習慣後，她注意到AI聰明了許多，智力表現有著飛躍性成長，「我們許多治標不治本的提示詞，現在反倒阻礙了成果。」
Anthropic公布Claude 4.6提示詞指南，5大技巧提升AI表現
技巧一：使用更精簡指令
Anthropic在指南中提到，與舊版本的模型相比，Claude 4.6模型會有更多的前期探索，會自發地在沒有特別提示的情況下蒐集大量資料進行研究，這些前置作業往往會提升成果的品質。但假如用戶在提示詞中反覆要求模型深入研究，可能會導致模型進行過多思考，反應速度下降。
具體而言，過去我們習慣在提示裡加入各種強化語句，例如「請仔細思考」、「一步一步推理」、「不要偷懶」、「請詳盡回答」，時刻囑咐AI認真工作，這些作法是為了應付早期AI愛敷衍的毛病，但不適合Claude最新模型。
如今可以用更精簡的寫法表示，例如：
分析以下問題，給出完整解釋。
這種作法不是要求它努力、認真，而是給出明確的成果，Anthropic在指南中聲稱，這種作法更為有效。如果任務真的很複雜，與其堆疊語氣，官方建議開發者不如調整effort設定，這個數值可以控制Claude在回答前內部思考的深度與時間。
技巧二：不要逼AI用特定工具
同樣的情況也發生在工具使用上。早期模型往往不會主動呼叫工具，因此提示中常出現「你必須使用這個工具」或「如果不確定就用工具」等強制語句。這些提示在早期模型上確實有幫助，但在新版Claude 上，卻可能導致過度推理、反覆重寫，甚至生成冗長膨脹的回答。
這些作法就像是有人在背後不斷提醒你別忘了呼吸，會導致模型只是為了滿足提示而使用，而不是因應執行任務過程的需要。
比起過去的寫法，改為：
如果使用搜尋能提升答案準確性，請使用。
這種授權AI使用工具的方式讓模型自行判斷，比直接要求它使用特定工具更為穩定。
技巧三：別說怎麼做，要說「做什麼」
Anthropic更建議，與其告訴模型如何思考，不如清楚說明你要什麼結果，把力氣放在描述輸出的樣貌上。
過去當你想把數據整理成一個儀表板，可能會要求AI「建立一個數據分析儀表板。請先規劃結構，再逐步設計功能」，但現在不需要告訴它過程怎麼做、干涉他的思考方式，只要提出你的需求即可，例如：
建立一個完整的數據分析儀表板，包含關鍵指標、互動篩選與視覺化圖表
假如有特定的限制，也最好提供原因，例如說明回應的結果之後會被文字轉語音系統朗讀，因此不要使用省略號，當模型清楚理由後，它往往能自行推導出其他需要注意的規則，而無須使用者在提示詞中一條條提醒。
技巧四：避免模糊詢問，直接告訴AI想要的呈現形式
同時Anthropic指出，現在不必再告訴模型不要做什麼，例如不要列點、不要用Markdown等，不如直接描述希望的形式，例如：
請以流暢段落撰寫
模型通常會模仿使用者輸入的格式，正向描述往往比否定式規範更穩定。
同樣地，如果希望AI實際修改內容，就必須直接說「請修改這段程式碼」，而不是問「你能建議一些改進嗎？」在字面理解能力大幅提升的情況下，模糊的提問只會得到模糊的結果。這不只適用於Claude，也同樣適用於ChatGPT等其他大型語言模型。
技巧五：假如AI太積極，加一句約束即可
新模型唯一的問題在於可能會太過積極，例如可能加入沒被要求的功能、生成多餘的檔案，若想約束AI的行為不必重寫整段提示詞，只要加入一句約束即可，要求它只做被要求或明確必要的修改。
整體而言，Anthropic這份新指南的不是要教導你更多技巧，而是要如何去蕪存菁向模型傳達真正重要且必要的訊息。早期模型需要用戶不斷提醒、補強，現在的模型反而需要減少使用者的干擾，給出清晰的目標與成功標準。
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資料來源：Anthropic、The Neuron
本文初稿為AI編撰，整理．編輯/陳建鈞
