大家好，我是 Axton。我们都知道，不同的 AI 模型如同性格迥异的人，需要量身定制的沟通方式——也就是提示（Prompt）——才能激发出它们真正的潜力。在目前能与 GPT-4 分庭抗礼的众多模型中，Anthropic 的 Claude Opus 无疑是佼佼者，在我日常的许多任务中，尤其是在代码编写和措辞赞美方面，Opus 的表现甚至超越了 GPT-4。那么，如何才能为 Opus 量身打造出高效的提示呢？幸运的是，Anthropic 为我们提供了一款贴心的工具——Claude 提示生成器。今天，就让我带大家深入探索这款工具，从基础入门到高阶应用，体验它在 2025 年将如何助力我们提升 AI 交互效率，让你也能轻松驾驭 Opus，获得惊艳成果。
初识庐山：Anthropic 的 Claude 提示生成器究竟是什么？
Anthropic 官方将这款提示生成器定位为一个能够指导 Claude 产出高质量、针对特定任务提示的起点。 它并非一劳永逸的魔法棒，而是你打磨完美提示过程中的得力助手，后续的迭代与优化仍需你的智慧与努力。这款工具不仅可以直接在 Claude 的控制台（Console）中使用，还提供了更为灵活强大的 Google Colab 笔记本版本。除了这个核心工具，我还强烈推荐对提示工程感兴趣的朋友们去探索 Anthropic 提供的丰富学习资源，例如提示工程的最佳实践、Cookbook 以及提示库，这些都是提升你与 AI 沟通能力的宝贵财富。
便捷之选：在 Claude 控制台初体验提示生成
在 Claude 的控制台直接使用提示生成器，无疑是最快捷方便的入门方式。 Anthropic 最近升级了控制台界面，获取 API Key 和使用提示生成器都变得非常直观（最后核实：2025-05）。你只需要在一个简单的对话框中告诉它你的任务是什么，它就能为你生成结构化的提示。
我用一个实际案例来演示：为我的”AI 精英学院”草拟一封回复客户热情洋溢好评邮件的任务。客户邮件内容大致是：”Axton 老师，你的 AI 课程我买了，非常值，这是目前世界上最强的 AI 课程！”（这可是真实的用户反馈，绝非自夸哦）。在控制台里，我简单描述了任务，甚至没有预先定义变量，想看看生成器如何智能判断。
点击生成后，它稍作”思考”（因为其内置的元提示相当复杂，这点我们稍后细说），便给出了一个包含公司背景和客户邮件内容这两个变量的详细结构化提示。如果你对结果不满意，可以随时放弃重来，或者直接点击”Start editing”进入 Claude 的 Workbench（类似 OpenAI 的 Playground）进行编辑和测试。在这里，你可以选择 Opus 模型，调整温度系数、最大输出 Token 等参数，并将生成的提示中的变量替换为实际内容，比如公司背景我简单填写为”AI 精英学院销售 AI 课程”，然后填入客户邮件原文，点击运行。很快，一封专业且得体的回复邮件便在 response email 标签内生成了，其后还附带了对邮件撰写思路的解释。这个过程会消耗少量 API 点数，但对于快速验证想法而言，非常值得。
进阶探索：Google Colab 笔记本中的 Claude 提示生成器深度解析
如果你渴望更深入地理解提示生成的底层逻辑与架构，Anthropic 官方推荐的 Google Colab 笔记本版本绝对不容错过，其内容堪称付费级别。 那么，Google Colab 是什么？它是一个由谷歌提供的免费 Jupyter 笔记本在线运行环境，看到 .ipynb 后缀的文件，通常就可以用它打开。对于我们这些 AI 爱好者而言，Colab 的最大魅力在于它无需繁琐配置即可运行 Python 代码，并且免费提供 T4 GPU 和 TPU 资源——要知道，T4 GPU 拥有 16G 显存，这对于测试许多 AI 应用来说已经相当给力了。
使用 Colab 版本的Claude 提示生成器非常简单。首先，你需要将官方提供的笔记本”在 Drive 中保存一份副本”，这样就能在自己的谷歌网盘中自由修改和运行了。核心步骤只有三步：一是将你的 Anthropic Claude API Key 输入程序；二是明确你的任务描述；三是（可选）输入自定义的变量列表。
我按照这个流程，一步步执行。首先安装 Anthropic 库，然后填入我的 API Key。接下来，一个至关重要的概念出现了——”Meta Prompt”（元提示）。这是一个非常冗长的提示样本，内部包含了大约半打针对不同任务场景精心设计的优质提示示例，这些示例普遍篇幅较长且细节丰富。我强烈建议大家仔细研读这些元提示，学习其撰写思路。为了方便理解，我已将其翻译成中文，相关资源会分享在 AI 精英学院的免费课程中。Anthropic 的这些示例提示有一个显著特点，就是广泛使用 XML 标签（如 <role>Programmer</role>）来分隔提示的不同部分。这种做法的好处在于，XML 标签本身就带有语义，使得提示结构更清晰，逻辑更严谨，尤其适用于构建复杂的提示。关于分隔符的妙用，我在我的 AI 实战派课程中早有提及，XML 标签无疑是其中的佼佼者。更多细节可参考我的上一篇文章 👉 揭秘不同AI的”文风”偏好：你的Prompt风格选对了吗？ | AI 精英周刊 022
在 Colab 中运行了包含元提示的单元格后，我输入了与控制台测试时相同的任务：”公司收到客户发来的邮件，请你写一封回信”，并明确指定了”公司”和”邮件”这两个变量。将任务和变量整合进元提示后，提交给 Claude。由于元提示的长度，这个过程会比控制台稍慢一些，大约 25 秒后，一个结构化的、针对我任务的定制化提示就生成了。这个提示清晰地指出了我的任务、需要遵循的要求，并正确理解了我定义的变量含义。最后，我可以直接在 Colab 中输入变量的具体值（公司：”AI 精英学院”，邮件内容：客户好评原文）来测试这个新鲜出炉的提示，结果同样令人满意。
完整视频请点击观看：
高效集成：用 Notion 与 Make 打造个性化 Claude 提示生成工作流
掌握了控制台和 Colab 的用法后，我开始思考如何将 Claude 提示生成器更无缝地集成到我日常的工作流中，答案就是 Notion 与 Make.com 的结合。 我在 Notion 中创建了一个专门的数据库，用来记录任务描述以及预设的变量名称和内容。然后，通过 Make.com 构建了一个自动化工作流：它首先从 Notion 读取任务和变量数据，接着调用 Claude API（内部运用了类似 Colab 中的元提示逻辑）生成定制化提示，并将这个新生成的提示存回 Notion；最后，工作流会自动使用这个提示及我提供的变量值，再次调用 Claude 完成实际的任务（比如撰写邮件），并将最终结果也更新到 Notion 页面的内容区域。
整个过程无需人工干预，一键触发，即可在 Notion 中看到生成的提示和基于该提示完成的任务结果。例如，我设置好任务、公司名称”AI 精英学院”、客户邮件内容，运行 Make 工作流。片刻之后（Claude 处理长元提示需要一些时间），Notion 页面中就自动填充了生成的优质提示，以及一封由 AI 精英学院客服中心署名的、得体周到的回复邮件。
这个 Make 工作流的核心节点包括：从 Notion 获取数据、组装包含变量列表的 assistant message（这是与 Claude API 交互的关键部分）、调用 Claude API 生成提示、将提示存回 Notion、组装包含完整提示和变量值的最终请求、再次调用 Claude API 执行任务，最后将结果更新至 Notion。这套流程充分展现了自动化带来的便捷与高效。
全局性核心要点总结
回顾整个探索过程，我认为有几点核心体会值得与大家分享。首先，理解并善用结构化的提示，尤其是像 Anthropic 倡导的利用 XML 标签来明确指令边界和上下文，能显著提升 AI 的理解和执行能力。其次，Claude 提示生成器本身提供了一个极佳的起点，无论是控制台的便捷性还是 Colab 的深度性，都旨在帮助我们更快地产出高质量提示。再者，将这类工具融入个性化的工作流，如我用 Notion 和 Make 实现的自动化方案，能真正将 AI 的威力转化为日常生产力。最后，请记住，任何 AI 工具都只是辅助，持续的实践、迭代和对 AI 思维模式的理解，才是驾驭 AI 的不二法门。
独特深度洞见
在搭建 Notion 与 Make 工作流的过程中，我不禁对”无代码”（No-Code）自动化平台有了新的思考。许多平台，包括 Make.com，都将”无代码”作为核心卖点，旨在让非技术人员也能构建自动化流程。然而，在 AI 已能辅助甚至直接编写简单代码的今天，尤其是当自然语言日益成为一种新的”编程语言”时，”无代码”的执念是否反而会降低某些场景下的效率？以我为例，构建上述 Make 工作流所花费的时间，可能比我直接用 Python 写一套简单脚本加界面还要长，因为我对代码更熟悉。因此，我认为现阶段的自动化工作流平台，或许不应再过度强调”无代码”，反而应提供更便捷的代码执行环境，允许用户通过代码进行更灵活的流程编排。平台的重心更应放在集成更多 API、并尽可能屏蔽这些 API 的底层复杂性上，让用户能以最自然、最高效的方式，无论是通过图形化界面还是几行简单的代码，去调用和组合强大的 AI 及其他服务能力。
我每天都会投入大量时间研究 AI 并乐于分享。如果你对我的内容感兴趣，欢迎访问 axtonliu.ai 进入 AI 精英学院，那里有我的免费课程以及两门精心打造的 AI 核心能力付费课程——《AI 实战派》和《AI 自动化》，期待与你一同在 AI 的浪潮中成长。
