在 AI 系统开发中，Claude API 的提示工程是构建高效任务编排的关键。通过 Jupyter 笔记本，我们可以快速迭代和可视化这些技巧，确保输出可靠且可扩展。这种方法避免了传统脚本的刚性，允许交互式调试和参数调整，最终实现从简单查询到复杂工作流的 seamless 集成。
链式思考（Chain-of-Thought, CoT）是提升 Claude 在复杂推理任务中的表现的核心技巧。它通过引导模型逐步分解问题，模拟人类逻辑过程，显著降低错误率。根据 Anthropic 官方文档，CoT 特别适用于多步骤分析，如数学求解或决策树构建。在 Jupyter 环境中，我们可以构建一个 notebook 来演示 CoT 的应用。
首先，安装必要依赖：在 notebook 的第一个 cell 中运行 !pip install anthropic jupyter。然后，导入库并设置 API 密钥：
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="your-api-key")
接下来，定义 CoT 提示模板。观点是：CoT 通过显式步骤输出，提高了模型的内部一致性。证据来自官方指南：添加 "Think step by step" 可以将准确率提升 20-50% 在推理基准上。为落地，提供参数清单：
- model: "claude-3-5-sonnet-20240620"（平衡速度与能力）
- temperature: 0.0（确保确定性输出）
- max_tokens: 1024（覆盖典型推理链）
- system_prompt: "你是一位逻辑严谨的分析师。始终逐步思考。"
示例代码 cell：
def cot_query(question):
prompt = f"""
<thinking>
请逐步思考以下问题：{question}
1. 识别关键元素。
2. 列出假设。
3. 推导结论。
</thinking>
<answer>
最终答案：
</answer>
"""
response = client.messages.create(
model="claude-3-5-sonnet-20240620",
max_tokens=1024,
temperature=0.0,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
return response.content[0].text
result = cot_query("一个团队有 5 人，每人每天工作 8 小时，总共需要完成 200 小时的任务，需要多少天？")
print(result)
这个 notebook 可以扩展为监控 CoT 链的长度：如果 部分超过 500 tokens，考虑简化问题以避免 token 溢出。风险包括过度详细导致的冗长输出，可用后处理脚本提取 。
少样本适应（Few-Shot Adaptation）允许 Claude 通过少量示例快速适应新任务，而无需微调。这在任务编排中至关重要，例如从分类切换到生成时保持一致风格。观点：Few-shot 提供上下文锚点，减少泛化误差。证据：Anthropic 推荐 3-5 个多样化示例，以覆盖边缘案例。
在 Jupyter 中，构建 few-shot notebook：首先，准备示例数据集。作为 cell：
examples = [
{"input": "文本1: 用户抱怨延迟。", "output": "分类: 负面，原因: 服务问题。"},
{"input": "文本2: 产品超值推荐。", "output": "分类: 正面，原因: 价值高。"},
]
然后，few-shot 提示：
def few_shot_classify(text):
prompt = "请根据以下示例分类情感。\n"
for ex in examples:
prompt += f"输入: {ex['input']}\n输出: {ex['output']}\n"
prompt += f"输入: {text}\n输出:"
response = client.messages.create(
model="claude-3-5-sonnet-20240620",
max_tokens=200,
temperature=0.2,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
return response.content[0].text
new_text = "交付及时，质量优秀。"
result = few_shot_classify(new_text)
print(result)
参数清单：
- shots: 3-5（过多增加 token 成本）
- 示例多样性：包括正面、负面、中性
- 后处理：用正则提取输出，避免格式偏差
对于动态适应，notebook 可包括函数来注入新示例，实现 on-the-fly 微调模拟。局限：如果示例质量低，会放大偏差；监控准确率通过交叉验证 cell。
XML 结构化输出是确保 Claude 响应可解析的关键，尤其在任务编排中需下游处理时。观点：XML tags 提供清晰边界，提高提取效率。证据：官方文档显示，使用 tags 可将解析错误率降至 <1%。
Jupyter 示例：定义结构化提示。
def structured_output(task):
prompt = f"""
<context>{task}</context>
<instructions>
1. 分析输入。
2. 生成结构化响应。
</instructions>
<output>
<summary>摘要</summary>
<key_points>
<point>点1</point>
<point>点2</point>
</key_points>
</output>
"""
response = client.messages.create(
model="claude-3-5-sonnet-20240620",
max_tokens=512,
temperature=0.0,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
import xml.etree.ElementTree as ET
root = ET.fromstring(response.content[0].text)
return root.find('output/summary').text
task = "总结 AI 在医疗中的应用。"
summary = structured_output(task)
print(summary)
落地参数：
- tags 一致性：始终用相同名称，如
- 嵌套：支持层次，如 <key_points>
- 解析工具：Python 的 xml.etree 或 lxml
- 错误处理：如果 XML 无效，回滚到纯文本
在编排中，XML 便于 pipeline：CoT 输出 feed 到 few-shot，few-shot 到 structured。完整 notebook 可链式调用这些函数，实现端到端任务，如从数据分析到报告生成。
整合这些技巧的风险包括 token 预算超支：总上下文 <200k tokens，使用 prompt caching 优化重复部分。监控点：日志响应时间（目标 <5s），准确率 >90%。回滚策略：如果 CoT 失败，fallback 到 zero-shot。
通过这些 Jupyter notebooks，开发者可以高效构建 robust AI 系统，Claude 的提示工程成为 orchestration 的基石。未来，结合工具 use 可进一步扩展，但从这些基础开始，已能覆盖多数场景。（字数: 1024）