? 先搞懂：为啥普通提示词不够用，Super Prompt 到底强在哪？
用过 Claude 3.5 的人估计都遇到过这种情况 —— 明明想让它写一篇严谨的产品分析，结果输出像流水账；让它整理复杂数据，返回的表格乱七八糟。不是模型不行，问题大概率出在 “你没说清楚”。普通提示词就像给厨师甩一句 “随便做点吃的”，而 Super Prompt 是拿着详细菜谱说 “按这个步骤，放这些料，做个酸甜口的鱼香肉丝”。
Super Prompt 核心就是 “结构化指令”，把模糊需求拆成模型能精准理解的模块。对 Claude 3.5 这种擅长处理长文本、逻辑推理的大模型来说，它的优势更明显。这模型本身就像个聪明但需要明确指令的助手，你给的信息越结构化，它发挥得越稳。比如同样让它写方案，普通提示词可能只说 “写个活动方案”，而 Super Prompt 会告诉它 “你是 5 年经验的活动策划，要做一场美妆产品线下体验活动，目标是拉新 200 人，预算 5 万，输出要包含流程表、预算分配、转化路径，参考去年 XX 活动的风格”—— 结果能差出一个专业度层级。
很多人觉得 “提示词越短越高效”，这是大错特错。尤其面对 Claude 3.5 这种支持超长上下文的模型，适当详细的 Super Prompt 反而能减少无效沟通。它就像给模型画了个 “作业框架”，既圈定范围，又给足细节，输出自然更贴合预期。
? 拆解 Super Prompt 的核心结构：给 Claude 3.5 搭个 “思考框架”
想用好 Super Prompt，得先掌握它的 “黄金结构”。这结构不是死公式，但核心模块不能少，尤其针对 Claude 3.5 时，有些部分要特别下功夫。
第一个模块是 “角色设定”。别小看这个，给 Claude 3.5 一个明确身份，它的输出会立刻 “换个调调”。比如你让它写法律文书，直接说 “写个合同” 不如说 “你是有 10 年经验的劳动合同律师，现在要起草一份互联网公司的试用期合同，需包含薪资结构、竞业条款、解除条件，用词要符合《劳动合同法》第 XX 条”。Claude 3.5 对角色的代入感很强，明确身份后，它会自动调用对应领域的专业逻辑，输出的严谨度能提升一大截。
第二个模块是 “任务目标”。必须具体到 “能衡量”，避免模糊词。比如不说 “分析下这个产品的优势”，而是 “分析 XX 品牌扫地机器人相比同价位竞品（列举 3 个品牌），在导航精度、续航时间、清洁模式这 3 个维度的优势，每个优势配 1 个用户真实评价作为佐证”。目标越具体，Claude 3.5 越不容易跑偏。这里有个小技巧：用 “动词 + 对象 + 范围 + 标准” 的句式，比如 “对比（动词）A 和 B 两款手机（对象）在处理器性能、屏幕刷新率、电池容量（范围）上的差异，用表格呈现（标准）”。
第三个模块是 “背景信息”。Claude 3.5 虽然知识储备强，但 “不知道你手头的具体情况”。比如让它做营销计划，得告诉它 “我们是初创品牌，主打年轻人的平价香薰，目前在小红书有 5000 粉丝，这次想通过直播带货提升销量，预算 3000 元”。背景给得越全，它的建议越落地。记住，别指望模型 “猜”，你不说，它只能按通用情况输出，自然不贴合你的需求。
第四个模块是 “输出格式”。这是减少返工的关键。Claude 3.5 很擅长按格式输出，但你得明确要求。比如 “用 Markdown 格式，分 3 个小标题，每个标题下配 3 个要点，最后加 1 个总结句”“输出一份 Excel 表格，列名包括日期、任务、负责人、截止时间”。甚至可以更细，比如 “段落之间空一行，重点句子加粗，避免使用专业术语，像给中学生解释一样通俗”。格式越明确，拿到手的内容越能直接用。
第五个模块是 “约束条件”。告诉它 “不能做什么”。比如 “不要用网络流行语”“数据必须注明来源”“方案里不能出现竞品品牌名”。Claude 3.5 处理约束的能力很强，提前划好红线，能省去后期修改的麻烦。尤其是专业领域，比如学术写作，一定要加 “引用格式需符合 APA 7th”“避免主观判断，用数据说话” 这类约束。
? 给 Claude 3.5 写 Super Prompt 的实操步骤：从 “想” 到 “写” 一步到位
光知道结构还不够，得知道怎么一步步写出能用的 Super Prompt。分享一套亲测有效的流程，哪怕是新手，跟着走也能出效果。
第一步：先在纸上 “拆解自己的需求”。很多人写提示词前没想清楚，结果模型输出后才发现 “不是我要的”。建议拿张纸，写下这三个问题：我最终要什么（比如一份周报模板）？用在什么场景（给部门领导看）？有什么特殊要求（要包含 KPI 完成率、下周计划、风险点）？把答案写下来，相当于给 Super Prompt 搭了骨架。
第二步：给 Claude 3.5 贴 “身份标签”。根据需求选一个相关的专业身份，身份越具体越好。比如做育儿内容，与其说 “你是育儿专家”，不如说 “你是有 10 年经验的儿科医生，擅长 0-3 岁宝宝辅食添加指导”。这里有个小细节：可以加一句 “你之前成功帮 100 + 新手妈妈解决过类似问题”，给模型一点 “成功案例” 的暗示，它的输出会更有信心，逻辑也更稳。
第三步：把任务目标拆成 “可执行的小步骤”。比如让它写一篇产品推广文，别只说 “写推广文”，而是拆成 “先分析产品 3 个核心卖点，再针对 25-30 岁职场女性的痛点（列举 2 个痛点），最后写一篇 800 字的推广文，开头用场景化描述吸引注意力”。Claude 3.5 处理分步任务的能力很强，拆得越细，它越能按你的节奏输出。
第四步：指定输出格式时 “越具体越省时间”。举个例子，同样要 “整理会议纪要”，普通提示词可能得到一大段文字，而 Super Prompt 可以说 “输出分 3 部分：1. 决议事项（用序号列出，每条加负责人和截止时间）；2. 待讨论问题（加粗显示）；3. 下次会议时间地点。语言简洁，去掉口水话”。这样拿到的纪要直接能用，不用再加工。
第五步：加 “参考案例” 提升精准度。如果有类似的优质范例，一定要在 Super Prompt 里附上。比如 “参考下面的周报模板风格来写：【此处粘贴优秀周报片段】，注意保持同样的正式程度和数据呈现方式”。Claude 3.5 对示例的学习能力很强，有了参考，输出风格会更贴近你的预期。
第六步：写完后 “先测试再调整”。第一次用新的 Super Prompt 时，别指望一次完美。可以先让 Claude 3.5 输出一小部分，比如 “先写开头 200 字我看看风格”，如果不对，当场调整。比如发现输出太啰嗦，就加一句 “每个要点控制在 20 字以内”；发现不够专业，就补充 “增加 3 个行业术语，比如 XX、XX”。测试调整的过程，其实是让你和模型 “磨合” 的过程，多试几次就知道怎么写最对路。
? 针对 Claude 3.5 特性的优化技巧：让模型 “超常发挥” 的秘密
Claude 3.5 有几个独特优势，写 Super Prompt 时抓住这些点，能让效果翻倍。
第一个特性：它对 “长上下文” 的理解能力超强，能处理上万字的输入。所以写 Super Prompt 时，别怕 “给太多信息”。比如让它分析一份行业报告，直接把报告全文贴进去，然后说 “你是行业分析师，基于上面的报告，总结 3 个市场趋势，每个趋势配报告里的 3 组数据支撑，最后预测未来 6 个月的变化”。普通模型可能看完长文本就乱了，但 Claude 3.5 能精准定位信息，这时候详细的背景输入反而是优势。
第二个特性：它的 “逻辑推理” 能力突出，适合处理复杂任务。比如做竞品分析，Super Prompt 可以设计得更有层次感：“你先对比 A、B、C 三个品牌的产品参数（列成表格），再分析参数差异背后的技术路线差异，最后判断哪种技术路线更适合我们的用户群体（说明我们的用户是 XX）”。这种 “先做什么，再分析什么，最后得出什么” 的递进式指令，Claude 3.5 能处理得很顺畅，输出的逻辑链会特别清晰。
第三个特性：它对 “自然语言的细微差别” 更敏感。所以在 Super Prompt 里用更精准的词，效果会更好。比如不说 “写得详细点”，而是 “每个部分至少包含 2 个具体案例”；不说 “写得专业点”，而是 “使用行业内的标准术语，避免口语化表达，引用至少 1 个权威机构的研究结论”。越精准的描述，越能调动 Claude 3.5 的专业度。
第四个特性：它支持 “多轮对话中保持一致性”。所以写 Super Prompt 时，可以留 “后续调整空间”。比如第一次输出后，你可以说 “基于上次的方案，我希望把预算部分再细化，拆分成场地费、物料费、人工费，每个部分给 3 个节省成本的建议”。它会记得之前的内容，不会像有些模型一样 “聊完就忘”。利用这个特性，你可以用 Super Prompt 先搭框架，再逐步细化，效果比一次性写到底好得多。
? 不同场景的 Super Prompt 案例：看完就会用的模板
光说理论太干，分享几个高频场景的 Super Prompt 模板，直接改改就能用在 Claude 3.5 上。
场景一：写小红书风格的产品种草文。
“你是有 5 万粉丝的美妆博主，擅长用‘真实体验 + 痛点解决’的风格写笔记。现在要推广 XX 品牌的防晒霜，目标读者是 20-28 岁的上班族。
任务：写一篇 800 字的种草文，包含：1. 我之前用防晒霜遇到的 3 个问题（比如油腻、假白、闷痘）；2. 这款防晒霜如何解决这些问题（结合成分说明，比如含 XX 成分不油腻）；3. 3 个使用场景（通勤、户外、化妆前）的体验；4. 总结推荐理由。
输出格式：开头用疑问句吸引注意（比如 “夏天涂防晒总像糊墙？我找到救星了！”），每部分用 emoji 开头（比如?、✨），结尾加 3 个相关话题标签（比如 #防晒霜推荐 #通勤防晒）。
注意：语气像和闺蜜聊天，多用 “我发现”“亲测”“真的” 这类词，别太官方。”
“你是有 5 万粉丝的美妆博主，擅长用‘真实体验 + 痛点解决’的风格写笔记。现在要推广 XX 品牌的防晒霜，目标读者是 20-28 岁的上班族。
任务：写一篇 800 字的种草文，包含：1. 我之前用防晒霜遇到的 3 个问题（比如油腻、假白、闷痘）；2. 这款防晒霜如何解决这些问题（结合成分说明，比如含 XX 成分不油腻）；3. 3 个使用场景（通勤、户外、化妆前）的体验；4. 总结推荐理由。
输出格式：开头用疑问句吸引注意（比如 “夏天涂防晒总像糊墙？我找到救星了！”），每部分用 emoji 开头（比如?、✨），结尾加 3 个相关话题标签（比如 #防晒霜推荐 #通勤防晒）。
注意：语气像和闺蜜聊天，多用 “我发现”“亲测”“真的” 这类词，别太官方。”
场景二：做项目进度管理表。
“你是项目经理，现在要整理 XX 项目的进度表。项目背景：这是一个 APP 开发项目，为期 3 个月，目前已进行 1 个月。
任务：根据下面的任务清单（【粘贴任务清单】），做一份进度管理表，包含：任务名称、负责人、计划完成时间、实际完成进度（用百分比）、延迟原因（未延迟的填 “无”）、下周计划。
输出格式：用 Markdown 表格，表格后加 2 条风险提示（比如哪些任务可能继续延迟）和 1 条解决建议。
约束：时间格式统一为 “X 月 X 日”，进度百分比保留整数，语言简洁，去掉多余描述。”
“你是项目经理，现在要整理 XX 项目的进度表。项目背景：这是一个 APP 开发项目，为期 3 个月，目前已进行 1 个月。
任务：根据下面的任务清单（【粘贴任务清单】），做一份进度管理表，包含：任务名称、负责人、计划完成时间、实际完成进度（用百分比）、延迟原因（未延迟的填 “无”）、下周计划。
输出格式：用 Markdown 表格，表格后加 2 条风险提示（比如哪些任务可能继续延迟）和 1 条解决建议。
约束：时间格式统一为 “X 月 X 日”，进度百分比保留整数，语言简洁，去掉多余描述。”
场景三：辅导孩子写作文。
“你是小学语文老师，擅长辅导 3 年级学生写记叙文。现在要帮孩子写一篇题为《难忘的一天》的作文。
任务：先列一个写作提纲（包含开头、中间、结尾，中间分 2 个事件），再根据提纲写一篇 400 字的作文。
输出要求：用词简单，句子短（每句不超过 15 字），加入 3 个比喻句（比如 “太阳像火球”），中间部分要有动作描写（比如 “跑”“跳”“笑”）。
注意：别出现复杂词汇（比如 “璀璨”“绚丽”），用孩子能理解的话，结尾要表达一个小感悟（比如 “帮助别人很快乐”）。”
“你是小学语文老师，擅长辅导 3 年级学生写记叙文。现在要帮孩子写一篇题为《难忘的一天》的作文。
任务：先列一个写作提纲（包含开头、中间、结尾，中间分 2 个事件），再根据提纲写一篇 400 字的作文。
输出要求：用词简单，句子短（每句不超过 15 字），加入 3 个比喻句（比如 “太阳像火球”），中间部分要有动作描写（比如 “跑”“跳”“笑”）。
注意：别出现复杂词汇（比如 “璀璨”“绚丽”），用孩子能理解的话，结尾要表达一个小感悟（比如 “帮助别人很快乐”）。”
这些案例的共同点是：身份明确、任务具体、格式清晰、符合场景需求。照着这个思路，你可以给任何场景设计 Super Prompt，核心就是 “站在模型的角度想：它需要知道哪些信息才能做好”。
❌ 常见误区避坑：这些错误别再犯了
写 Super Prompt 时，很多人会踩坑，导致效果打折。总结几个最常见的，避开它们，你的指令效果能提升 60%。
第一个误区：“指令太模糊，全是抽象词”。比如 “写一篇好的文案”，“好” 到底是什么标准？是转化率高？还是读起来顺口？Claude 3.5 没法猜你的 “好” 是什么意思。解决办法：把抽象词换成具体指标，比如 “这篇文案要让读者看完后想点击购买，所以开头 30 字要突出优惠（比如‘买一送一’），中间说清楚产品 3 个好处，结尾加限时活动（‘仅限 3 天’）”。
第二个误区：“不给背景，让模型‘凭空创作’”。比如让它写一份市场分析，却不告诉它 “你的产品是什么、目标用户是谁、目前市场上有什么竞品”。结果就是模型写的分析很通用，对你没用。记住，模型的知识是 “通用的”，但你的需求是 “具体的”，必须把具体背景喂给它，它才能结合通用知识给出专属建议。
第三个误区：“输出格式要求太随意”。比如只说 “整理成表格”，但表格要几列？列名叫什么？要不要排序？Claude 3.5 可能会按它默认的格式来，结果不是你想要的。正确的做法是 “表格包含 4 列，列名分别是‘产品名’‘价格’‘卖点’‘用户评分’，按价格从低到高排序”，越具体，结果越贴合预期。
第四个误区：“一次让模型做太多事”。比如 “你先分析这个行业的趋势，再写一份推广方案，还要设计 3 个活动创意，最后算一下预算”。这么多任务堆在一起，模型可能顾此失彼，每个部分都做得不深入。不如拆分步骤，先让它分析趋势，拿到结果后，再基于趋势写方案，一步步来，效果更扎实。
第五个误区：“忽略模型的‘性格’”。虽然 Claude 3.5 很强大，但它也有 “不擅长的事”。比如让它做特别精准的数学计算，可能不如专门的计算器；让它生成特别有创意的艺术设计描述，可能不如其他模型。写 Super Prompt 时，要根据模型的强项来设计任务，比如用它做逻辑分析、长文本处理，而不是硬逼它做不擅长的事。
? 最后总结：Super Prompt 不是 “魔法”，是 “沟通技巧”
说到底，Super Prompt 不是什么高深的技术，本质是 “和 AI 好好说话” 的技巧。对 Claude 3.5 这样的大模型来说，你越会 “说清楚”，它就越会 “做明白”。
刚开始写可能觉得麻烦，不如随口一说来得快。但试几次就会发现，花 10 分钟写一个好的 Super Prompt，能省去后续 1 小时的修改时间，长期看其实更高效。尤其是处理重要任务时，比如写方案、做分析，精准的指令能让输出质量提升一个档次，甚至能帮你想到一些自己没想到的点 —— 毕竟模型的知识储备比单个人要广得多。
记住，最好的 Super Prompt 是 “为你的具体需求量身定制” 的。别照搬模板，多结合自己的场景调整，多测试，多总结。用熟了之后，你会发现 Claude 3.5 真的能变成你的 “超级助手”，而这一切的起点，就是从写好第一个 Super Prompt 开始。
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