章节目标：掌握“越清晰越好”的 Claude 指令写法，应用 清晰提示黄金法则 与检查清单，促使模型给出直接答案。

为什么要直截了当

• Claude 无法读心，只有字面信息。若你只是说“帮我优化一下”，模型会自行揣测目标。
• 写给 Claude 的提示就像写给新入职同事的 SOP——越清楚具体，越能减轻来回沟通成本。
• 使用 提示自测 ：把提示贴给同事，让对方按步骤操作；凡是出现歧义，即代表 Claude 也会困惑。

黄金法则：如果人类同事看不懂指令，Claude 更不懂。先自测，再发给模型。

示例速览

• 诗歌案例：默认提示会让 Claude 说“这里是一首 haiku…”。只要加一句“直接从诗句开始，不要前言”，模型就会省略冗余开头。
• 篮球 GOAT 案例：问“谁是史上最佳球员？”时，Claude 会列出多名候选。改写提示为“请只返回一个名字，且不可补充额外词语”，即可得到单一答案。
• 字数要求：如果需要长篇输出，请明确写“字数不少于 800 字”并提醒“若不足请续写”，否则 Claude 可能在满足主要任务后提前收尾。

观察点：必须、仅可、禁止 等词是很有效的约束信号，能显著减少犹豫或离题。

操作文档

1. 明确角色与结果：使用“你是资深产品教练，请用 3 点提出建议”这类句式，控制语气与结构。
2. 避免模糊词：删除“适当”“尽量”“可以”等弹性描述，改成可验证的动作。
3. 指定 fallback：若输入缺信息，要求模型列出需补充的内容或给出提问方案。

PROMPT = """
请直接回答：史上最佳篮球运动员是谁？
要求：
- 只输出一个人名
- 不要解释或补充其它句子
"""

练习建议

1. 在下方 Playground 设置自己的业务场景，例如“总结访谈笔记”或“撰写公告”。
2. 用检查清单逐条确认指令是否可一眼判断“成功/失败”。
3. 把输出复制到 Claude 运行，观察是否仍旧含糊；若出现“可能”“也许”这类词，回到提示中加强要求。

延伸阅读：在进阶章节会介绍如何通过角色扮演、XML 标签或思维链进一步收窄 Claude 的回答空间，请先练熟本章的清晰表达技巧。