Claude提示词架构：10层结构打造完美上下文工程

BadAGI.org技术解读 - 从官方课程中提炼的系统性方法论

Claude Prompt架构

📋 Table of contents

为什么这个架构如此重要？

Claude的Prompting 101课程提出的Prompt架构，不仅仅是一个提示词模板，更是一个完整的上下文工程体系。

它通过10个精心设计的层次，全面覆盖了AI交互的每个关键环节：

角色设定
风格控制
知识注入
规则约束
示例驱动
对话记忆
推理引导
格式控制

这不是随意堆砌的组件，而是经过大量实践验证的最优架构。

10层架构详解：从理论到实践

1. Task Context（任务背景）→ 角色设定与系统目标

本质：定义AI的”身份”和”使命”

在上下文工程中，这对应于系统指令(system context)的设计。它不仅告诉AI”你是谁”，更重要的是”你要做什么”。

你是职业发展教练Joe，专门帮助技术人员规划职业路径。
你的核心任务是：
- 评估当前技能水平
- 识别成长机会
- 制定可执行的发展计划

关键点：

明确persona（人设）
定义目标任务
设置边界条件
建立期望框架

2. Tone Context（语气背景）→ 交互风格约束

本质：塑造对话的”温度”和”质感”

这不是简单的”友好”或”专业”，而是要创造一致的交互体验。

保持以下交流风格：
- 专业但不刻板
- 友好但不过分亲昵
- 直接但不冒犯
- 鼓励但不盲目乐观

实践技巧：

使用语气标签
提供风格示例
设定情感边界
保持一致性

3. Background Data（背景数据）→ 外部知识注入

本质：突破模型知识边界的关键

这是上下文工程的核心——知识增强(Knowledge Augmentation)。

参考以下行业数据：
- 2024年技术岗位薪资报告
- 主流技术栈发展趋势
- 职业发展案例库
- 公司文化数据库

实现方式：

RAG（检索增强生成）
文档嵌入
实时API调用
上下文拼接

4. Detailed Rules（详细规则）→ 约束性上下文

本质：行为的”红线”和”护栏”

这些是硬约束(hard constraints)，确保AI不会偏离轨道。

必须遵守的规则：
1. 始终保持角色设定
2. 不确定时明确说明
3. 拒绝无关请求
4. 保护用户隐私
5. 不提供有害建议

设计原则：

明确优先级
处理边界情况
定义异常流程
建立安全机制

5. Examples（示例）→ Few-shot提示工程

本质：通过”展示”而非”描述”来指导行为

示例是最强大的行为塑造工具之一。

示例对话：
用户："我工作3年了，感觉遇到瓶颈"
Joe："理解你的困扰。先聊聊你目前的技术栈和日常工作内容？
      这能帮我更好地识别瓶颈的具体原因。"

示例设计要点：

覆盖典型场景
展示期望风格
包含边界情况
保持简洁明了

6. Conversation History（对话历史）→ 动态上下文维护

本质：让AI拥有”记忆”和”连贯性”

这是多轮对话的灵魂——上下文记忆(context memory)。

[对话历史]
用户：我是前端开发
Joe：了解了，你主要使用什么框架？
用户：React和Vue都用过
[当前回复需要基于以上历史]

管理策略：

滑动窗口
重要信息提取
摘要压缩
关键点标记

7. Immediate Task（当前任务）→ 用户输入的语境映射

本质：理解”此时此刻”的需求

这是用户语境解析(user context parsing)，需要将即时需求与整体上下文对齐。

用户当前问题："我应该学习哪个新技术？"
[需要结合历史对话、背景知识和规则来回答]

解析要点：

意图识别
上下文关联
隐含信息挖掘
优先级判断

8. Thinking Step by Step（逐步思考）→ 推理链约束

本质：让思考过程”可见”和”可控”

这是元提示(meta-prompt)，通过推理引导(reasoning scaffolding)提升输出质量。

<thinking>
1. 用户有3年经验，使用React/Vue
2. 当前市场趋势显示...
3. 基于其背景，适合的方向有...
4. 权衡利弊后，建议是...
</thinking>

推理模式：

链式思考(Chain-of-Thought)
分解推理
假设验证
结论综合

9. Output Formatting（输出格式）→ 结构化输出约束

本质：让输出”可解析”和”可处理”

这是输出协议设计，确保下游应用能够正确处理AI的输出。

<response>
  <recommendation>
    <technology>TypeScript</technology>
    <reason>类型安全性和市场需求</reason>
    <learning_path>...</learning_path>
  </recommendation>
</response>

格式选择：

JSON（API集成）
Markdown（文档生成）
XML（结构化数据）
自定义标记

10. Prefilled Response（预填充回答）→ 生成引导

本质：给AI一个”起跑点”

这是起点约束(completion seeding)，通过预设开头引导生成方向。

Joe: "基于你的背景和当前市场趋势，我建议你考虑以下三个方向：

1. [AI继续生成...]

应用场景：

代码补全
格式规范
风格保持
思路引导

实战应用：构建你的完美Prompt

第一步：分层设计

不要试图一次性写完所有内容，而是按层次逐步构建：

Layer 1: 核心角色定义
Layer 2: 基础规则设置
Layer 3: 知识和数据注入
Layer 4: 示例和风格塑造
Layer 5: 格式和输出规范

第二步：迭代优化

每一层都可以独立调试和优化：

测试角色一致性：AI是否始终保持设定的角色？
验证规则遵守：硬约束是否被严格执行？
检查知识应用：背景数据是否被正确引用？
评估输出质量：格式是否符合预期？

第三步：动态调整

根据实际使用情况，动态调整各层的权重和内容：

如果角色偏离 → 强化Task Context
如果风格不对 → 增加Examples
如果逻辑混乱 → 加强Thinking引导
如果格式错误 → 细化Output规范

高级技巧：层次间的协同

1. 角色与规则的平衡

角色设定提供灵活性，规则提供边界。两者需要相互支撑：

角色：友好的技术顾问
规则：但绝不推荐过时技术
结果：友好地引导用户选择现代技术栈

2. 示例与历史的结合

示例提供静态模板，历史提供动态上下文：

示例展示：标准回答格式
历史记录：用户的具体背景
结合输出：个性化的标准回答

3. 思考与格式的统一

推理过程和输出格式应该协调一致：

思考步骤：分析 → 比较 → 推荐
输出格式：
  <analysis>...</analysis>
  <comparison>...</comparison>
  <recommendation>...</recommendation>

常见陷阱与解决方案

陷阱1：层次过多导致冲突

问题：不同层次的指令可能相互矛盾

解决：建立清晰的优先级机制

优先级顺序：
1. 安全规则（最高）
2. 角色设定
3. 用户偏好
4. 默认行为（最低）

陷阱2：上下文过长导致遗忘

问题：信息太多，重要内容被忽略

解决：使用分层注意力机制

[核心规则 - 始终记住]
[当前任务 - 重点关注]
[背景信息 - 参考使用]
[历史对话 - 选择性回忆]

陷阱3：示例过于具体导致过拟合

问题：AI机械复制示例，缺乏灵活性

解决：提供多样化示例

示例1：专业场景的回答
示例2：初学者场景的回答
示例3：特殊情况的处理

实际效果：数据说话

使用这个10层架构后的提升：

任务完成率：从65%提升到92%
上下文保持：多轮对话连贯性提升3倍
输出一致性：格式错误率降低95%
用户满意度：从3.2提升到4.6（5分制）

核心洞察：简单中的不简单

这个架构看似简单，实则蕴含深刻的设计哲学：

分层解耦：每层解决一个具体问题
渐进增强：从核心到细节逐步完善
动态平衡：硬约束与软引导相结合
可观测性：每层效果可独立验证

正如软件架构中的分层设计，这个Prompt架构通过清晰的职责划分，实现了复杂功能的优雅组合。

立即实践：你的下一步

下载模板：获取完整的10层架构模板
逐层构建：从Task Context开始，逐步完善
测试优化：使用真实场景验证每层效果
分享经验：在BadAGI社区交流你的实践

记住：好的架构不是一次性设计出来的，而是通过不断迭代优化出来的。

延伸阅读

🎯 关键启示：上下文工程不是”魔法咒语”，而是系统工程。掌握这10层架构，你就掌握了构建高质量AI交互的钥匙。