Opus 5: Useful Prompting Tips That Work

使用 Anthropic 指南的实用前后对比测试

Opus 5: Useful Prompting Tips That Work 是什么？

这是一次基于 Anthropic 官方指南的实战对比：用真实的 90 天上市任务测试 Claude Opus 5，展示基础提示词与结构化框架在输出质量上的差异。视频涵盖五条实用提示规则和一个进阶子智能体技巧，并附上每次运行的用量数据，直观呈现如何通过明确任务范围、来源锚定、权衡规则和交付标准，让方案更易读、可用、可信赖。

产品详细介绍

使用 Anthropic 指南的实用前后对比测试

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创始人评论

AI Fire创始人

大家好，Product Hunt 👋

这段视频是对 Claude Opus 5 的一次实战测试。

我第一次得出的结果看起来还算合理，但建议很难验证。信息来源不清晰，假设内容夹杂在建议之中，渠道决策也没有遵循一个明确的框架。

于是我使用 Anthropic 官方指南中的五条规则重新构建了提示词：

- 明确完整任务及其约束条件

- 将重要论断建立在所提供的资料基础上

- 为方案对比添加明确的标准

- 将分析与最终输出分开控制

- 设置可观察的完成与停止规则

随后，我使用相同的五个源文件、相同的模型、相同的投入程度设置，并测量了用量，再次运行了同一个 90 天上市推广（go-to-market）任务。

两次运行的用量均为 9%。第二次输出更长，但其证据、假设、权衡取舍、预算、责任归属和决策规则都更容易审查。

视频里还有一个关于 Claude Code 和 Cowork 中子代理（subagents）使用的高级技巧。Claude Chat 目前暂不支持该工作流。

很想知道大家的看法：在你自己的 Claude 工作流中，哪条提示词规则带来了最大的改变？

评论"AI Fire"，我会把完整的提示词框架发给你。

创始团队

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官网https://www.aifire.co/?ref=producthunt

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