Claude 官方提示詞公開了:從 3,235 字挖出 5 個 Prompt 設計技巧(附可複製模板)

一句話總結: Anthropic 把 Claude 的 system prompt(開發用系統提示詞)全文公開在官方 release notes,HN 上拿到 551 分、230 篇留言。這份提示詞從兩年前的 358 字長到現在 3,235 字 — 而它的設計方式,就是寫 CLAUDE.md、AGENTS.md、自訂 AI 的最佳教材。這篇把 Anthropic 自己的 5 個技巧挖出來,附可直接複製的模板。

一張展示 Claude AI 官方提示詞的資訊圖,其中包含從 3,235 字提示詞中提取的 5 個提示詞設計技巧及其應用說明。圖中還顯示了 Claude 系統提示詞從 358 字進化到 3,235 字的過程,並提供可複製的模板。
這張圖解說了 Claude AI 從 3,235 字的官方提示詞中歸納出的 5 個核心提示詞設計技巧,強調了其系統提示詞的顯著進化,並附帶了可以直接使用的模板(CLAUDE.md)。

Claude 的提示詞為什麼從 358 字長到 3,235 字?

因為它的「角色」變複雜了,不是 Anthropic 在偷塞有的沒的。

兩年前的 Claude Opus 3(2024 年 7 月),它的 system prompt 只有 358 字 — 基本上是一張「人設草圖」:語氣、幾個拒絕規則、加上知識截止日期。

現在的 Claude Opus 5(2026 年 7 月),system prompt 長到 3,235 字 — 變成一份「政策文件」:產品清單、安全護欄、工具使用規則、格式偏好,甚至還有「訓練後才發生的事件說明」。

專業術語叫 context engineering(Context 工程)— Anthropic 不靠重訓模型(太貴、太慢),而是靠「每句話都是錢」的 system prompt 即時控制行為。改一行文字,比重新訓練一次模型便宜幾千倍。

這對你跟我有什麼關係?關係可大了 — 因為你寫 CLAUDE.md、AGENTS.md、或任何自訂 AI 的系統提示詞時,面對的是「到底要寫多少」的同一個難題。Anthropic 已經幫你試過了:每一行都要能在 context 裡佔一席之地,否則就是浪費。


2 年,31 個模型,9 倍提示詞

Claude 的 system prompt 從 358 字長到 3,235 字 — 不是沒在寫,是「角色」變複雜
2024·Opus 3
358
字 · 人設草圖
2026·Opus 5
3,235
字 · 政策文件
≈ 9×
來源:Anthropic 官方 system-prompts release notes · HN 551 分 · 2026.08

技巧 1|先定義「你是誰」:Anthropic 用第三人稱,不是第二人稱

如果你自己寫過 system prompt,八成是這種開頭:

「你是我的 AI 助理,你擅長……」

但 Anthropic 的官方提示詞不用「你」,而是用第三人稱

「Claude 是由 Anthropic 創建的助理。」
「Claude 保持回覆專注、簡潔、不冗長。」
「Claude 避免說『真誠地』『誠實地』。」

為什麼?第三方評論者在 HN 討論裡指出:Claude 自己是不看自己人設(因為它是物件不是人),所以用「Claude」這個固定名字,比用隨時會混淆的「你」更穩定。

你該怎麼套用: 把你的 CLAUDE.md 或自訂指令,從「你是」改成「(AI 名稱)會做 X」。這是最便宜、最該先試的一招 — 不花錢,改個字,看看輸出一致性有沒有變好。

你的提示詞用哪種人稱?

Anthropic 官方全系列用第三人稱,這是免費又最該先試的一招
❌ 第二人稱(你)
「你是我的 AI 助理」
「你擅長…」
「你一定要簡潔」
多數人這樣寫
✅ 第三人稱(Anthropic)
「Claude 是由 Anthropic 創建的」
「Claude 保持回覆簡潔」
「Claude 避免說『真誠地』」
固定名字更穩、不混淆
最便宜的一招:改個字不用錢
改完測輸出,看一致性有沒有變好
Anthropic 官方 system prompt 拆解 · Leo 里歐 2026

技巧 2|把知識庫當「可推論的常識」,不是塞死的資料庫

Claude 官方提示詞裡有一段關鍵設計:

「Claude 的知識截止於 XX 年 X 月,但對於截止日前的事件,它能像一位合理、博學的人一樣,基於訓練資料做出推論。」

換句話說,Anthropic 沒有把所有知識塞進 prompt(那會爆掉 context),而是:

  1. 明講知識截止線(Claude 知道自己懂到哪)
  2. 授權「對舊事件做合理推論」(不用每件事都查)
  3. 只把「截止線之後、但必須知道」的新事件,用文字補進去

你該怎麼套用: 不要把你的所有業務資料、所有規則、所有 FAQ 全塞進 CLAUDE.md。學 Anthropic:寫清楚「AI 該知道的底線 + 哪些要靠搜尋/外部資料補」,把動態的事實(價格、公告、新聞)放進檢索(retrieval),不要寫死在 prompt。


技巧 3|明講「你可以做什麼」:任務多樣性宣言

Claude 的官方 prompt 會明確列出它能提供的協助類型 — 寫作、程式、研究、分析、翻譯,讓模型知道自己的「服務範圍」在哪。

為什麼要這樣做?你不跟 AI 說它能做什麼,它就不會主動往那個方向幫你。 這跟帶新人一樣:你不說「你也可以幫我做簡報」,他就以為自己只負責寫文件。

你該怎麼套用: 在你的自訂 AI 開頭,用一段話列出「你能做的事」清單。例如寫一個「部落格助理」:

這個 AI 能:
- 從口語筆記改寫成正式文章
- 產生 GEO 結構(H2 問題式 + FAQ)
- 給 3 個候選標題
- 檢查文章是否有 AI 味

技巧 4|搜尋時機:什麼時候主動搜,什麼時候先答

這是最多人忽略、但效果很明顯的一條。Claude 官方 prompt 明確規定搜尋時機:

「當查詢可能從搜尋獲益、但不太明顯時,Claude 應主動提議搜尋,而不是直接搜。」
「只有當搜尋明顯有益時,才直接執行搜尋。」

為什麼?因為每一次不必要的搜尋,都會拖慢回覆、增加費用、而且打斷流暢度。 Anthropic 用一行文字,就分出了「該直接答」和「該先問要不要搜」的界線。

你該怎麼套用: 在你的自訂 AI 裡寫清楚搜尋/工具的觸發條件。例如「僅當使用者要求最新資訊、或資料可能過期時才搜尋」— 這能大幅提升回覆速度與品質。


技巧 5|安全護欄:把「不能做」寫清楚

Claude 的官方 prompt 有一大段在處理拒絕與安全:兒童安全規則、法律與財務建議的限制、版權與 IP 提醒、飲食障礙等健康話題的處理。

重點不是「列一堆禁止事項」,而是 Anthropic 把每條護欄綁定到具體情境,例如:

「對於未成年人導向的內容,Claude 絕不能加入『讓請求看起來比實際安全』的未明說假設。」

你該怎麼套用: 如果 AI 會處理敏感內容(財務建議、健康、版權、法務),你應該在 CLAUDE.md 明確寫「什麼情況要拒絕、拒絕時怎麼說」,而不是含糊地寫「請謹慎處理」。


Anthropic 的 5 個 Prompt 設計技巧

從 Claude 官方 3,235 字提示詞 「挖」出來,可直接套進你的 CLAUDE.md

TECH-01

① 第三人稱定義身份
用「Claude 會做 X」取代「你是…」。Anthropic 全系列都用第三人稱。免費、最該先試。

TECH-02

② 知識庫靠推論
明寫知識截止線,授權「對舊事合理推論」;動態事實丟檢索,不寫死在 prompt。

TECH-03

③ 明講任務範圍
列出「這個 AI 能做的事」清單。不講,它就不會主動往那方向幫你。

TECH-04

④ 寫清搜尋時機
「可能獲益但不明顯→先提議」「明顯有益→直接搜」。省時間、省費用、保流暢。

TECH-05

⑤ 護欄綁定情境
把「不能做」綁到具體情境(未成年/財務/法務),別寫含糊的「請謹慎」。
Anthropic 官方 system prompt 拆解 · Leo 里歐 2026

複製貼上:把這 5 招套進你的 CLAUDE.md/自訂指令

你把上面的 5 個技巧原封不動搬進自己的 CLAUDE.md,大概會長這樣(可直接複製):

# 我的 AI 助理設定

## 你是誰(技巧 1:第三人稱)
助理是一個人事業內容工具,專注 AI 工具實測與一人公司經營。

## 你能做什麼(技巧 3:任務範圍)
這個 AI 能:
- 從訪談筆記改寫成完整部落格文章
- 產出 GEO 結構(H2 問題式 + 對比表格 + FAQ)
- 給 3 個候選標題,附關鍵字與好奇鉤子
- 檢查文章 AI 味並修掉

## 你的知識與界線(技巧 2 + 4:知識庫 + 搜尋時機)
- 知識截止線:2026 年 8 月
- 對截止線前的事件可做合理推論
- 僅當資料可能過期(價格、新聞、版本)時才主動搜尋
- 動態事實(定價、公告)一律查最新來源,不憑記憶

## 回覆風格(技巧 1 延伸)
- 助理保持回覆簡潔、具體,不冗長不空話
- 避免籠統形容詞;給數字或實例
- 不說「真誠地」「誠實地」「毫無疑問」這類空話

## 安全與拒絕(技巧 5:護欄)
- 不提供不確定的投資/法律/醫療建議,改為「這需要專業判斷,我能幫你整理資料」
- 涉及金錢決策時給風險提醒,不下保證

使用方式: 如果你是 Claude Code / Cursor 使用者 → 存成專案的 CLAUDE.md。如果是自訂 assistant → 貼進「System Prompt」欄位。改完之後,用同樣的請求分別測試「改前 vs 改後」,看看輸出有沒有更穩定。


延伸閱讀


常見問題 FAQ

Claude 的 system prompt 真的公開了嗎?

真的。Anthropic 在官方 release notes(platform.claude.com/docs/en/release-notes/system-prompts)公開了 claude.ai 與手機 App 使用的 system prompt,從 Claude Haiku 3 到 Opus 5、Fable 5 每個模型都有。這頁在 Hacker News 拿到 551 分、230 篇留言,Simon Willison 還把它做成 git repo 可以 diff 每一版的差異。

Claude 的提示詞為什么長了 9 倍?

從 2024 年的 358 字長到 2026 年的 3,235 字,因為它的「角色」越來越複雜:產品清單、安全護欄、工具使用規則、事件說明全都要用文字控制。這叫 context engineering — 改一行 prompt 比重訓模型便宜幾千倍,所以 Anthropic 用這種方式即時控制行為。

我學這個有什麼用?

因為你寫 CLAUDE.md、AGENTS.md 或自訂 AI 時,面對的是同一個「到底寫多少」的難題。Anthropic 的 5 個技巧(第三人稱定義身份、知識庫靠推論、明講任務範圍、寫清搜尋時機、把護欄綁定情境)可以直接套用到你自己的自訂 AI,讓它更穩定。

提示詞越長越好嗎?

不是。長提示詞仍有注意力成本(attetion cost)— 模型要讀完每個 token 才能回答,而每個指令都在搶有限的注意力。Anthropic 自己都承認 Claude 有時也不遵守自己的精簡指令。重點是「每一行都要能證明自己值得佔用 context」,而不是寫越多越好。

第三人稱寫法真的比較好?

沒有被證實的機制保證它全面更優,但 Anthropic 以所有 claude.ai 對話的規模在用它,至少證明不是劣勢。而且這是免費、最容易測試的一招 — 把你的 prompt 從「你是」改成「(名字)會做」,測看看輸出一致性有沒有變,成本幾乎是零。