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Claude Opus 4.5 的提示词（Prompting）实战指南 | 帖子 | #指南为了帮助大家更好地驾驭新模型，我们的研究与应用团队经过大量内部测试和“折腾”，总结了一份针对 Claude Opus 4.5 的提示词（Prompting）实战指南

Mon, 02 Mar 2026 21:34:01 GMT

Claude Opus 4.5 的提示词（Prompting）实战指南 | 帖子 | #指南

为了帮助大家更好地驾驭新模型，我们的研究与应用团队经过大量内部测试和“折腾”，总结了一份针对 Claude Opus 4.5 的提示词（Prompting）实战指南。

以下是我们目前摸索出的“独家秘籍”，教你如何榨干它的潜能，获得最佳效果：

1. 用好 effort 参数，想多聪明你说了算

新的 effort（努力值）参数简直是个神器。它能让你大体控制 Claude 在输出内容时消耗多少算力。这就好比你有了一个调节旋钮：你可以通过它，在“智能程度”与“成本/响应速度”之间做一个权衡（向左转省钱快出结果，向右转费点时间但智商爆表）。

这个参数对所有类型的 Token （AI 处理文本的最小单位，相当于单词或汉字）都有效，包括模型的思考过程、正式回复以及工具调用。

2. 别太凶，温柔点：调整工具触发率

你可能会发现工具触发的频率变了。这是因为 Opus 4.5 对系统提示词（System Prompts）的反应更加灵敏。

以前为了防止它“偷懒”不调用工具（Undertriggering，即触发不足），你的旧提示词可能使用过非常激进或严厉的语言。但在新版本里，这样反而会导致它变得太敏感，动不动就乱用工具（Overtriggering，即触发过度）。

所以，是时候把语气放缓了。将原来那种 “CRITICAL: You MUST use this tool”（严重警告：你必须使用此工具）的命令，改成平和的 “Use this tool when...”（当出现……情况时，使用此工具）就可以了。

3. 防止“加戏”：避免过度设计

Opus 4.5 有时候会有点“想太多”，导致过度设计（Overengineer，即把简单问题复杂化），比如凭空增加不必要的文件或者搞一堆复杂的抽象层。

要解决这个问题，你得在提示词里把话说明白，比如加上：“Only make changes that are directly requested. Keep solutions simple and focused.”（只修改我明确要求的部分。保持解决方案简洁、聚焦。）

4. 拒绝“云写代码”：强制它先读后写

在探索代码库时，Opus 4.5 有时会表现得比较保守。

如果你发现它没看代码就直接瞎提修改建议，请直接给它下死命令：“ALWAYS read and understand relevant files before proposing edits. Do not speculate about code you have not inspected.”（在提出修改建议前，必须总是先阅读并理解相关文件。绝对不要对自己没检查过的代码进行猜测。）

5. 眼神更好了：视觉能力大升级

Opus 4.5 的视觉能力有了显著提升，处理图像和提取数据的能力更强了，尤其是在同时处理多张图片的时候。

对于那些信息量巨大、密密麻麻的图片（Dense Images），教你个绝招：给它配备一个裁剪工具，让它能像用放大镜一样“放大”并聚焦于局部细节。在我们的测试评估中，这一招能稳定提升它的表现。

如果你想快速应用上述所有技巧，将你的应用无缝迁移到 Opus 4.5，可以直接使用我们制作的这个 Claude Code 迁移插件
#资源参考 #AI #Prompt #Prompts #提示词 #ClaudeCode提示词

X (formerly Twitter)

Alex Albert (@alexalbert__) on X

1. The new effort parameter is powerful because it controls approximately how many Claude will use for an output.

You can trade off intelligence for cost/latency with a single dial. Works on all tokens including thinking, responses, and tool calls.

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Fri, 29 Aug 2025 14:21:41 GMT

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• 提供丰富案例与实证评测，揭示不同提示技术在真实任务中的表现差异与优化路径。

此指南不仅为初学者提供系统入门，也为专业研究者和开发者提供持续参考的理论与实践框架。

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The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompt Engineering Techniques

Generative Artificial Intelligence (GenAI) systems are increasingly being deployed across diverse industries and research domains. Developers and end-users interact with these systems through the...

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Sun, 27 Jul 2025 01:26:24 GMT

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