译者说明：本文译自 Anthropic 官方 Claude Cookbooks。原文是一个 Colab notebook， 核心是一段很长的多示例提示词（metaprompt 本体有数千字）。此处翻译说明部分与方法， 并在文末给出可以直接在对话框里用的精简版。

元提示词（Metaprompt）

欢迎使用元提示词！这是一个提示词工程工具，用来解决**「空白页问题」**，给你一个可供迭代的起点。

你只需要输入你的任务，以及（可选地）你希望 Claude 在模板中使用的变量名。然后你就可以拿产出的提示词在任何你想要的例子上试跑。

注意事项

• 它是为单轮问答式的提示词设计的，不是多轮对话
• 产出的提示词不保证是最优的，所以别怕去改它

怎么用

原文的 notebook 设计得尽可能易用，你不需要写任何代码：

1. 运行第一个代码单元，安装 anthropic 包
2. 在写着「Put your API key here!」的引号之间填入你的 API key
3. 在写着「Replace with your task!」的地方填入你的任务
4. （可选）填入一组全大写、用逗号分隔的变量名
5. 运行全部单元

生成的提示词模板会出现在第 1 节；notebook 最后会用你的示例值试跑一遍，让你看到它实际工作的样子。

任务示例

原文给的几个例子：

• 根据用户偏好，从菜单里帮我选一道菜
• 按一份评分标准给简历打分
• 用简单的语言解释一个复杂的科学概念
• 起草一封回应客户投诉的邮件
• 为一款新产品的发布设计营销策略

元提示词会把模板变量写成 {$NAME} 的形式。

它是怎么工作的

元提示词是一段很长的多示例（multi-shot）提示词，里面填满了六七个「针对各类任务的优秀提示词」的范例。这些范例帮助 Claude 为你的任务写出一份好的提示词。

它的开头是这样交待任务的：

今天你要为一位热切、乐于助人，但缺乏经验、不谙世事的 AI 助手撰写指令； 它需要细致的说明和示例，才能理解怎样做才最恰当。 我会向你解释一项任务，你要写出指令，指导这位助手如何持续、准确、正确地完成它。

随后是一系列 <Task Instruction Example> 范例，每个范例包含任务描述、输入变量和完整的指令——比如「扮演客服代表，只依据 FAQ 回答」「判断两句话是不是在说同一件事」「回答关于文档的问题并给出引用」。

这些范例教会了 Claude：一份好的提示词长什么样。

一个技术变化

从 4.6 一代开始的 Claude 模型不再接受「预填」（prefill，即最后一条消息是半截 assistant 回合的请求）。

如果你在别处看到用预填来控制输出格式的做法，注意这一点已经变了。

译后附记：不用 API 也能用

原文是 notebook 形式，需要 API key。但元提示词的核心思路可以直接在对话框里用。

下面这份是基于同样原理的精简版，粘进去就能跑：

你现在的任务是：为一位能力很强、但对我的具体工作一无所知的助手，
写一份指令，让它能持续、准确地完成下面这项任务。

我的任务是：
<task>
[用一两句话说清你要它做什么]
</task>

这项任务每次会拿到的输入是：
<inputs>
[列出每次都会变的东西，例如：一份访谈转录稿、一个客户名称]
</inputs>

我期望的输出是：
<output>
[描述你想要的结果形态：格式、长度、给谁看]
</output>

请为我写出这份指令。要求：

1. 用变量占位符（形如 {$VARIABLE}）标出每次会变的输入
2. 明确说明它在拿不准的时候该怎么办（不要让它自行推断）
3. 规定输出的结构，最好能被机器检查
4. 如果这项任务需要它先思考再回答，在指令里安排这一步
5. 只输出这份指令本身，不要解释你为什么这么写

用它的两个前提

一、你得先说清楚自己要什么。 元提示词解决的是「不知道怎么写」，不是「不知道要什么」。任务描述含糊，产出的提示词也会含糊。

二、产出的是起点，不是终点。 官方自己说了「不保证最优」。拿它跑三个真实例子，看哪里不对，再改——这才是它真正的用法。

什么时候值得用

值得：这个任务你要重复做几十次（批量编码、格式统一、按框架分析）。一次性投入换后面几十次的稳定。

不值得：一次性的问题。直接问就行，为一次提问写模板是本末倒置。

提示词写好之后，怎么验证它真的在起作用，见你以为规则生效了，其实是别的东西在起作用——跑一遍看结果对不对，是最不可靠的验证方式。