
Промпты
Промпт-шорткаты для Claude: официальные приёмы вместо самодеятельности
Списков «32 хака для Claude» в сети много, но большинство без источника и без проверки.
Содержание6 глав
Ниже — приёмы промптинга, которые реально описаны в официальной документации Anthropic по prompt engineering, а не собраны из случайных постов.
Важно
Когда extended thinking выключено, Claude Opus 4.5 болезненно реагирует именно на слово «think» и его формы — в такой ситуации замени его на «рассмотри», «оцени» или «разбери шаг за шагом».
1. Ясность и прямота — золотое правило
- Claude хорошо реагирует на чёткие, явные инструкции; если нужно поведение «сверх ожидаемого» — прямо попроси об этом, а не рассчитывай, что модель сама это домыслит из расплывчатого промпта.
- Правило: покажи свой промпт коллеге, у которого минимум контекста по задаче, и попроси выполнить по нему — если он запутается, запутается и Claude.
- Будь конкретен насчёт нужного формата и ограничений вывода; если порядок шагов важен — давай инструкции пронумерованным списком.
2. Роль в системном промпте
- Роль, заданная в системном промпте, фокусирует поведение и тон Claude под конкретную задачу — разницу даёт уже одно предложение.
- Пример: system="You are a helpful coding assistant specializing in Python." меняет глубину и стиль ответа заметнее, чем кажется на первый взгляд.
3. Пошаговое рассуждение без extended thinking
- Когда встроенное расширенное мышление выключено, ручной chain-of-thought всё равно работает: попроси Claude рассуждать шаг за шагом и раздели рассуждение и финальный ответ тегами вида
<thinking>и<answer>. - Самопроверка: фраза «прежде чем закончить, проверь свой ответ по [критериям]» надёжно ловит ошибки — особенно в коде и математике.
4. Формат вместо запретов
- Говори Claude, что делать, а не что НЕ делать: вместо «не используй markdown» — «ответ должен состоять из плавно связанных абзацев прозы».
- XML-теги работают как явный указатель формата: можно попросить писать текст внутри тега вроде
<smoothly_flowing_prose_paragraphs>, чтобы обозначить нужную структуру без описания словами. - Стиль самого промпта влияет на стиль ответа — если markdown всё равно просачивается в вывод, убери markdown и из своего промпта тоже.
5. Явные инструкции для действий и инструментов
- Модель следует инструкциям буквально: на «можешь предложить изменения» она часто просто предлагает варианты вместо того, чтобы сразу их внести — если нужно действие, попроси об этом прямо.
- Чтобы Claude был проактивнее по умолчанию, в системный промпт добавляется блок вроде
<default_to_action>с инструкцией внедрять изменения, а не только предлагать их. - Для обратного эффекта — более осторожного поведения — используется блок
<do_not_act_before_instructions>, чтобы Claude действовал только по явному запросу.
6. Примеры и XML-структура вместо длинных объяснений
- Несколько подобранных примеров (few-shot) надёжнее задают формат, тон и структуру ответа, чем словесное описание, — оптимально 3–5 примеров, релевантных и разных между собой.
- Примеры оборачиваются в тег
<example>(несколько сразу — в<examples>), чтобы Claude отличал их от остальных инструкций. - XML-теги в целом помогают разделить инструкции, контекст, примеры и вводные данные без путаницы — используй одинаковые понятные имена тегов по всему промпту.
Рабочий блок
Ниже — приёмы промптинга, которые реально описаны в официальной документации Anthropic по prompt engineering, а не собраны из случайных постов.
## 1. Ясность и прямота — золотое правило
- Claude хорошо реагирует на чёткие, явные инструкции; если нужно поведение «сверх ожидаемого» — прямо попроси об этом, а не рассчитывай, что модель сама это домыслит из расплывчатого промпта.
- Правило: покажи свой промпт коллеге, у которого минимум контекста по задаче, и попроси выполнить по нему — если он запутается, запутается и Claude.
- Будь конкретен насчёт нужного формата и ограничений вывода; если порядок шагов важен — давай инструкции пронумерованным списком.
## 2. Роль в системном промпте
- Роль, заданная в системном промпте, фокусирует поведение и тон Claude под конкретную задачу — разницу даёт уже одно предложение.
- Пример: system="You are a helpful coding assistant specializing in Python." меняет глубину и стиль ответа заметнее, чем кажется на первый взгляд.
## 3. Пошаговое рассуждение без extended thinking
- Когда встроенное расширенное мышление выключено, ручной chain-of-thought всё равно работает: попроси Claude рассуждать шаг за шагом и раздели рассуждение и финальный ответ тегами вида `<thinking>` и `<answer>`.
- Самопроверка: фраза «прежде чем закончить, проверь свой ответ по [критериям]» надёжно ловит ошибки — особенно в коде и математике.
## 4. Формат вместо запретов
- Говори Claude, что делать, а не что НЕ делать: вместо «не используй markdown» — «ответ должен состоять из плавно связанных абзацев прозы».
- XML-теги работают как явный указатель формата: можно попросить писать текст внутри тега вроде `<smoothly_flowing_prose_paragraphs>`, чтобы обозначить нужную структуру без описания словами.
- Стиль самого промпта влияет на стиль ответа — если markdown всё равно просачивается в вывод, убери markdown и из своего промпта тоже.
## 5. Явные инструкции для действий и инструментов
- Модель следует инструкциям буквально: на «можешь предложить изменения» она часто просто предлагает варианты вместо того, чтобы сразу их внести — если нужно действие, попроси об этом прямо.
- Чтобы Claude был проактивнее по умолчанию, в системный промпт добавляется блок вроде `<default_to_action>` с инструкцией внедрять изменения, а не только предлагать их.
- Для обратного эффекта — более осторожного поведения — используется блок `<do_not_act_before_instructions>`, чтобы Claude действовал только по явному запросу.
## 6. Примеры и XML-структура вместо длинных объяснений
- Несколько подобранных примеров (few-shot) надёжнее задают формат, тон и структуру ответа, чем словесное описание, — оптимально 3–5 примеров, релевантных и разных между собой.
- Примеры оборачиваются в тег `<example>` (несколько сразу — в `<examples>`), чтобы Claude отличал их от остальных инструкций.
- XML-теги в целом помогают разделить инструкции, контекст, примеры и вводные данные без путаницы — используй одинаковые понятные имена тегов по всему промпту.
/ что изучить дальше
Связанные материалы

Материалы к YouTube-видеоВидео
Пять лет имитации компании. Первый миллион пришёл, когда я остался один
Открыть

Материалы к YouTube-видеоВидео
Шесть лет я искал хороших людей. Оказалось, я искал не тех
Открыть

Материалы к YouTube-видеоВидео
Два года с командой — ноль. 58 дней в одиночку — 1 717 000 ₽
Открыть