思維鏈
在提示詞中要求 Claude「先說明推理過程，再給結論」的技巧。適用於需要多步驟判斷的任務——讓 AI 一步一步思考，比直接跳到答案更準確，也讓你更容易發現它哪裡想錯了。
中級
限制條件疊加
限制條件疊加是在同一個提示詞裡，同時給 Claude 好幾個正向限制條件，例如字數、語氣、格式、目標讀者。這些條件疊在一起時，如果沒有標明優先順序，彼此可能互相衝突，Claude 得自己決定要優先滿足哪一個。
中級
脈絡交接（Context Handoff）
Context Handoff 是指在不同 Claude 對話之間，有意識地傳遞工作脈絡的技巧。因為 Claude 預設沒有跨對話記憶，Context Handoff 讓你能在開啟新對話時快速「喚醒」所需的背景，避免每次都要從零開始說明。
中級
情境視窗
Claude 在一次對話中能「看到」的全部資訊量上限，包括你輸入的文字、上傳的文件、以及之前所有的對話紀錄。超出上限後，最早的部分會被截斷，Claude 就像「忘記」了那些內容。
中級
自訂指令（Custom Instructions）
Custom Instructions 是你在 Claude Projects 裡設定的固定背景說明，讓 Claude 在這個 Project 的每次對話開始時，都自動知道你的角色、工作背景、偏好和限制條件，不需要每次重新說明。
新手
範例排序
範例排序是指在<a href="/zh/glossary/prompt-techniques/few-shot-prompting/" target="_blank">少樣本提示</a>（Few-Shot Prompting）裡，同樣的幾個範例用不同順序排列，會影響 Claude 對規律的理解方式。把最能代表核心規則的範例放在最後、最貼近實際任務，通常比隨機排序更容易讓 Claude 抓到你要的模式。
中級
擴充思考
擴充思考是 Claude 在正式回答前，先花額外時間把問題拆解、推演、反覆檢查的一個獨立思考階段。這個階段的內容通常會顯示給你看，讓你知道 Claude 是怎麼一步步推出最後答案的，而不是直接跳到結論。
中級
少樣本提示（Few-Shot Prompting）
Few-Shot Prompting 是在提示詞裡提供 1-3 個具體的輸入到輸出範例，讓 Claude 透過模仿這些範例的格式和風格，生成符合你期望的輸出。當 Zero-Shot（不給範例）的效果不夠精準時，加入範例通常是最有效的改善方式。
中級
追問設計
追問設計是指 Claude 在收到不夠明確的指示時，主動反問澄清問題的做法，目的是在真正動手做之前先確認方向，而不是憑猜測直接產出一個可能不符合需求的結果。追問不是 Claude 能力不足的表現，是對模糊指令的合理回應。
新手
幻覺（AI 錯誤生成）
Claude 以高度自信的語氣輸出了實際上不正確、捏造或無法驗證的資訊——就像一個非常有自信的同事給了你一個錯誤的答案，卻讓你感覺那個答案非常可靠。在職場上，最危險的不是 Claude 明顯犯錯，而是它信心滿滿地犯錯。
新手
幻覺（Hallucination）
Hallucination（幻覺）是指 AI 模型以自信的語氣生成了不正確、不存在或無法被驗證的資訊。Claude 可能在不確定的時候，仍然給出一個聽起來合理但實際上有誤的答案。這是所有<a href="https://claude-me.com/zh/glossary/core-concepts/llm/" target="_blank">大型語言模型</a>共有的限制，職場用戶需要了解它在什麼情況下最容易出現。
新手
迭代提示（Iterative Prompting）
Iterative Prompting（迭代提示）是在同一個對話裡，根據 Claude 的上一個輸出給出反饋或調整要求，讓輸出逐步逼近你真正要的結果。不是一次問完就結束，而是把「問答」變成「對話式工作」，通過來回幾輪讓 Claude 的輸出越來越精準。
新手
模型選擇取捨
模型選擇取捨是指在速度、成本、能力這幾個維度之間做權衡，選擇適合當下任務的 Claude 模型層級，而不是每次都用最強的模型，或每次都用最便宜的模型。
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負向提示
負向提示是在提示詞裡明確告訴 Claude「不要做什麼」，而不是只描述「要做什麼」。例如除了說「幫我寫一封道歉信」，還加上「不要用制式官腔，不要超過150字」，後面這兩句就是負向提示。
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輸出格式（Output Format）
Output Format（輸出格式）是指在提示詞裡明確告訴 Claude 你要的輸出應該是什麼樣子——長度、結構、語氣、格式（條列/段落/表格）等。明確指定輸出格式，是讓 Claude 的輸出從「大致符合要求」到「可以直接使用」最有效的單一改變之一。
新手
提示詞串接（Prompt Chaining）
Prompt Chaining 是把一個複雜任務拆解成多個步驟，每個步驟各自向 Claude 發送一個提示詞，並把前一步的輸出作為下一步的輸入，讓整個任務像鏈條一樣串連起來完成。
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提示詞注入
提示詞注入是指外部文件、郵件、網頁等內容裡，藏著一段偽裝成指令的文字，企圖讓 Claude 誤把它當成你下達的指令去執行，而不是把它當成單純需要處理的資料內容。這在職場情境特別值得注意，因為你經常會請 Claude 讀取外部收到的文件或郵件內容。
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提示詞長度校準
提示詞長度校準是指找出一個提示詞「剛好夠用」的長度——太短會讓 Claude 缺乏足夠脈絡去猜測你真正要什麼，太長則會讓真正重要的指令被淹沒在多餘的細節裡，兩端都會讓輸出品質下降。
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提示詞模板
預先設計好結構的提示詞框架，留有可替換的變數欄位，讓使用者每次只需填入不同的內容，就能穩定產出高品質輸出。
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重新生成回覆
重新生成回覆是指對 Claude 的某次回答不滿意時，不修改提示詞、直接請 Claude 針對同一個問題再給一次答案的功能。因為每次生成都有一定隨機性，重新生成常常會得到風格或角度不同的版本，但如果問題出在提示詞本身不夠清楚，重新生成通常沒辦法解決根本問題。
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角色人設深度
角色人設深度是指在<a href="/zh/glossary/prompt-techniques/role-prompting/" target="_blank">角色提示</a>（Role Prompting）裡，設定角色時給的細節多寡——只給一個職稱（例如「你是行銷顧問」）是淺層人設，加上背景經驗、判斷風格、慣用語氣則是深層人設。深度不是越深越好，要跟任務的複雜程度匹配，才能真正提升輸出品質。
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角色提示（Role Prompting）
Role Prompting 是在提示詞開頭指定 Claude 扮演特定角色或身份的技術，例如「你是一個有 10 年經驗的行銷顧問」或「你是一個嚴格的法律編輯」。這能讓 Claude 從特定的專業視角回答問題，輸出更符合該領域的語氣、術語和思考框架。
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對話延續性
對話延續性是指同一個對話裡，不同操作對「Claude 還記不記得先前脈絡」的影響——在同一則訊息重新生成不同版本，前面的對話脈絡都還在；但如果開一個全新對話，先前提到的所有內容都不會自動延續過去，除非手動複製貼上或存進 Claude Projects。
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系統提示詞（System Prompt）
System Prompt 是在正式對話開始之前，由系統層面預先設定給 Claude 的指令，用來定義它的角色、行為規範和回應風格。職場用戶透過 Claude Projects 的 Custom Instructions 設定的內容，本質上就是一種 System Prompt。
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任務交接範本
任務交接範本是一份固定格式的文件，用來把目前任務的進度、關鍵決策、還沒解決的問題整理清楚，讓下一輪對話、另一個人、或未來的自己，不需要重新回顧整個過程，就能直接接手繼續做。
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溫度（Temperature）
Temperature 是控制 AI 輸出「隨機性」的參數，數值從 0 到 1（或更高）。數值越低，輸出越穩定可預測；數值越高，輸出越有創意但也越不穩定。職場用戶通常在 API 使用時才需要調整這個參數。
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Token 上限
Claude 單次對話能處理的文字總量上限。超過後，較早的內容會被遺忘，導致 Claude「失憶」或拒絕繼續回應。
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XML 標籤結構化
XML 標籤結構化是在提示詞裡用像 <指令></指令> 這樣的標籤，把不同性質的內容分開包起來，讓 Claude 清楚知道哪一段是背景資料、哪一段是要遵守的規則、哪一段是真正要處理的任務，而不是把所有內容混在一段文字裡讓 Claude 自己猜。
中級
零樣本提示（Zero-Shot Prompting）
Zero-Shot Prompting 是指在提示詞裡不給任何範例，直接告訴 Claude 要做什麼任務，讓它根據自己的訓練知識完成。大多數日常 Claude 使用都是 Zero-Shot——你直接問問題或下指令，不需要先給例子。
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