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。
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少樣本提示
在提示詞裡附上 2-5 個「範例輸入→範例輸出」的對照組，讓 Claude 從例子中學習你要的格式、語氣和邏輯，然後按同樣的模式處理你的實際任務。比描述「我要什麼格式」更快、更準確——範例比規則更好理解。
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迭代提示
不把 Claude 當成「一次就要給出完美答案的機器」，而是把一個對話當成多輪的協作過程——先得到初版輸出，再用追加指令逐步修改和精化，直到達到你真正要的結果。就像和一個人來回討論直到滿意，而不是期待對方第一句話就說到你心坎裡。
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輸出格式指定
在提示詞中明確告訴 Claude「我要的答案長什麼樣子」——包括格式（條列、表格、段落）、長度（字數、點數上限）、結構（有哪些區塊）。這是影響 Claude 輸出實用性最大的單一變數，指定得越具體，輸出越能直接使用。
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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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角色提示
在提示詞中明確告訴 Claude「你現在是誰」，讓它以特定身份、專業角度或職位思考和回應。一句好的角色設定能讓回應品質大幅提升，比光說「請幫我…」有效得多。
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系統提示詞
在對話正式開始前，預先給 Claude 設定角色、規則和行為框架的指令。它在整個對話中持續生效，決定 Claude 回應的語氣、範圍與方式。
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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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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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