想写好 AI 的 prompt，但坊间技巧太散、不知从哪学起？Claude 的母公司 Anthropic 推出了一个免费的互动教学，在 GitHub 上已累积超过 3.7 万个 star，属同类资源中最受欢迎之一。它不是一堆抽象理论，而是分成 9 章、每章都有课堂加练习，让你边学边试，从零建立写 prompt 的能力。更重要的是，它由官方出品，示范的正是模型设计者眼中「好 prompt」应有的样子。本文为你逐章拆解这个教学的结构、学到什么、有什么实例，以及怎样善用它。
这个教学是什么？
它是 Anthropic 官方推出的「互动式 Prompt 工程教学」，目标是让你一步步、系统地学会在 Claude 上写出最佳 prompt。教学分为 9 章加一个进阶附录，每章都有课堂与练习，并设有「Playground」让你即场改 prompt、即刻看 AI 反应，从而亲身理解「改一个字」如何改变输出。它同时有 Google Sheets 版本，对非工程背景更友好，不懂写程序也跟得到。教学使用的是 Claude 家族中最小、最快、最平的模型，方便你反复练习而不会烧钱。
为什么值得学：从「抄 Prompt」到「会搭 Prompt」
网上流传大量「神级 prompt 范本」，但抄回来一换场景就不灵。原因是你只得结果、没有原理。这个教学的价值，在于教你背后的思路：一个 prompt 由哪几个部件组成、每个部件解决什么问题、常见失败模式是怎样。掌握了，你就不再依赖别人的范本，而是懂得因应自己的任务从零搭。对企业而言，这种能力可以直接复制到客服、报表、文件处理等日常流程，回报远高于背几条范本。
第 1 至 3 章：打好基础
开头三章教你 prompt 的地基。第一章讲「基本结构」，即一个好 prompt 应该怎样组织：角色、任务、脉络、输出要求各自摆在哪。第二章教你「清晰又直接」地表达，例如不要写「帮我看看」，而是明确讲「请指出以下合同中三个对买方不利的条款」，减少模棱两可。第三章教你「指派角色」，例如叫 AI 扮演资深法律顾问或财务分析师，令回应的语气与深度更贴合场景。这三章虽然基础，但正正是大部分人忽略、却最影响效果的地方。
第 4 至 5 章：分开资料与指令、控制格式
中段两章解决最常见的混乱。第四章教你把「资料」与「指令」分开，例如用 XML 标签或明确分隔线包住要处理的内容，令 AI 不会把你贴入的客户邮件当成指令执行，这一步也是防范恶意内容误导（prompt injection）的基础。第五章教你控制输出格式，例如要求以表格、JSON 或固定段落输出，甚至「帮 AI 起个头」引导它答成你想要的样式。这两招对做自动化、要把 AI 输出接入系统的场景特别重要。
第 6 至 7 章：逐步思考与用例子教
第六章教「Precognition」，即叫 AI 一步步想（think step by step）。对复杂推理、计算或多步判断，给模型先写出思考过程再落结论，准确度明显提升，因为它不会急着跳去答案。第七章教「用例子」，即 few-shot：给几个「输入配输出」的示范，AI 就会照样学到你想要的风格、格式与语气，往往比长篇解释更有效。实务上，一个好例子胜过十句形容词。这两章是从「会用」升到「用得准」的关键。
第 8 章：避免 AI 乱说
第八章专讲怎样减少 hallucination，即 AI 编造、答错却答得很肯定。教学会示范几种做法：给明确指示、要求 AI 引用依据、允许它在不确定时直接说「我不知道」而不要硬编，以及叫它先找证据再作答。对企业而言，这一章直接关系到你敢不敢信 AI 的输出去做决定，尤其涉及数字、名称、法律或医疗信息时，更加要用这些技巧把关。
第 9 章：搭建真实商业用的复杂 Prompt
最后一章把前面所有技巧综合，带你从零搭建真实商业用的复杂 prompt，涵盖客服聊天机器人、法律服务，并设有财务与写程序的练习。这一章最贴近实战：你会看到一个完整、可用的 prompt 是怎样一层层搭出来的，由角色设定、资料注入、输出格式，到错误处理与边界情况。跟完这章，你手上就有几个可以即刻改来自用的真实模板。
进阶附录：串接、工具、检索
附录「超越标准提示」介绍三项进阶能力。Prompt 串接（chaining）：把一个大任务拆成多步 prompt 接力，例如先摘要、再分类、最后草拟回覆，每步都更稳定。工具使用（tool use）：让 AI 呼叫外部工具，例如计算器或 API，去做它自己不擅长的事。搜索与检索（search & retrieval）：让 AI 取用外部或最新资料再作答。这部分是从「写好一句 prompt」迈向「搭一套 AI 工作流」的桥梁，适合已经上手、想再深入的人。
怎样善用这个教学
建议按章顺序做，不要跳，因为后面章节会用到前面的概念。每章都做完练习，并在 Playground 亲手试改，感受同一个 prompt 改动一两个字后，输出怎样变。学的时候可以直接用你公司的真实场景做练习，例如用自己的客户查询或报表需求去搭，这样学完就即刻用得着。也可以把每章的重点整理成一份自己的「prompt 检查清单」，日后写 prompt 时逐项对。
常见误区
三个最常见的误区：一，只抄范本不学原理，换场景就失灵；二，一次过塞太多要求进一个 prompt，令 AI 顾此失彼，其实应该拆步或用串接；三，不给例子又不讲清格式，就期望 AI 猜中你心意。避开这三点，再配合教学的框架，你就能稳定写出可靠的 prompt。想要教学链接与我整理的重点笔记？欢迎前往 ai.ud.hk 了解更多 UD 的 AI 员工方案，看看如何把好的 prompt 能力落地到你的团队工作流。
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