AI 不是神仙，得把话说明白

很多人第一次用 Claude 或者豆包、Kimi 这些大语言模型（LLM），都觉得 AI 应该什么都懂，自己随便说两句它就能完美理解。结果一用才发现不对劲，AI 给的答案经常牛头不对马嘴，要么长篇大论说不到点子上，要么三言两语敷衍了事，有时候干脆就跑偏了。

问题出在哪？不是 AI 不行，是咱们说话的方式有问题。

你想想，公司来了个新同事，能力特别强但完全不了解你们的项目。你上来就跟他说"帮我把那个弄一下"，他能听懂吗？肯定不能。你得告诉他弄什么、怎么弄、弄成什么样，说得越清楚他干得越好。跟 AI 打交道也是这个道理，这就是提示词工程（Prompt Engineering）的本质——学会AI对话的正确方式。

Claude API 怎么用：三样东西必须填

Claude API 三个必填参数

用 Claude API 就跟点外卖填地址似的，有几个格子是必须填的，不填人家不给你送。

第一个是 model，就是选哪个模型干活。 Claude 家族有好几个型号，就跟请人干活得先说清楚请谁一样。claude-sonnet-4 是性价比最高的，大多数活都能干；claude-opus-4 是顶配，复杂任务首选但价格贵；claude-haiku 速度快价格低，简单任务用它最划算。一般情况下用 sonnet 就够了：

model="claude-sonnet-4-20250514"

第二个是 max_tokens，限制 AI 最多能说多少话。 注意这是上限，不是说它一定要说这么多。就跟你让同事写报告说"最多两千字"一样，他可能五百字就把事说清楚了，也可能写到两千字被强行打断，打断的时候可能话说一半句子都不完整。所以这个数别设太小：

max_tokens=2000

第三个是 messages，就是你们的聊天记录。 这是最关键的部分，你得把整个对话过程告诉 Claude，让它知道前因后果。格式很简单，就是一个列表，每条消息包含谁说的（role）和说了什么（content）：

messages=[
    {"role": "user", "content": "海水是什么颜色的？"}
]

聊天得有来有回

用户和助手轮流对话

Claude API 有个规矩：用户和助手必须轮流说话，而且必须用户先开口。就跟打电话一样，你拨出去对方接了，总得你先说"喂"吧？不能你打过去干等着对方先开口。

正确的聊天顺序长这样：

messages=[
    {"role": "user", "content": "你好"},
    {"role": "assistant", "content": "你好！有什么我可以帮你的？"},
    {"role": "user", "content": "帮我解释一下什么是递归"}
]

要是两条用户消息连着发，API 直接给你报错：

# 这样写会报错！
messages=[
    {"role": "user", "content": "你好"},
    {"role": "user", "content": "再帮我看看这个"}  # 不能连着发
]

为啥有这个限制？因为 Claude 是照着对话的模式训练出来的，它习惯了一来一回的节奏，你打破这个节奏它就懵了。

System Prompt：给 AI 立个人设

System Prompt 人设配置

除了普通聊天，还有个好东西叫 System Prompt，翻译过来就是系统提示词。它的作用是在对话开始之前，给 Claude 立一个人设或者定一套规矩。就跟新员工入职第一天，你给他一本员工手册，告诉他公司的规矩和他的岗位职责一样。

system="你是一个专业的 Python 开发者，回答问题时请给出代码示例，并用中文解释。"

有了这个，Claude 在整个对话过程中都会记住这个设定。来看个有意思的例子：

system = "你的回答必须是一连串引导思考的问题，不要直接给答案。"
prompt = "为什么天是蓝色的？"

# Claude 可能会这样回答：
# 你知道阳光其实是由多种颜色的光组成的吗？
# 当阳光穿过大气层的时候会发生什么？
# 为什么波长短的蓝光更容易被散射？

System Prompt 特别适合用来设定输出格式（比如"用 JSON 格式回答"）、设定说话风格（比如"用轻松幽默的语气"）、设定专业背景（比如"你是一个十年经验的后端工程师"）、或者设定一些限制规则。

完整代码：把这些拼到一块

说了这么多，来看个完整的例子：

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key="你的API密钥")

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=2000,
    system="你是一个耐心的编程导师，擅长用生活中的例子解释技术概念。",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "什么是 API？能用大白话解释一下吗？"}
    ]
)

print(message.content[0].text)

就这么几行代码，你就能跟 Claude 聊上了。

动手试试

光看不练假把式，来两个小练习巩固一下。

练习一：让 Claude 从 1 数到 3。 只需要填写正确的 prompt，让 Claude 输出包含 1、2、3 的内容。提示：直接问就行，别想复杂了。

练习二：让 Claude 用三岁小孩的方式回答问题。 这次你需要写一个 System Prompt，让 Claude 扮演一个三岁的孩子，然后问它"天有多大"，看看它会怎么回答。提示：想想三岁小孩说话的特点，天真、爱用叠词、经常蹦出一些让人忍俊不禁的话。

写在最后

提示词工程听着挺唬人，其实就是"怎么进行有效的 AI 对话"这门手艺。掌握了今天讲的这些基础结构，后面就是不断优化、反复尝试、慢慢总结的过程。就跟学做饭一样，先学会开火、放油、下菜这些基本步骤，后面才能琢磨火候、调味、摆盘这些讲究。

这只是第一课，后面还有更多门道：怎么让 Claude 按固定格式输出、怎么处理复杂任务、怎么让它老老实实说"我不知道"而不是胡编乱造……咱们慢慢来，一步一步往前走。

觉得有用的话点个赞，让更多人看到。如果身边有朋友天天用 AI 但老是得不到满意的回答，把这篇文章转给他，告诉他不是 AI 不行，是说话的方式可以优化。

关注梦兽编程，后续还有更多提示词工程的进阶技巧，咱们一起把 AI 这个工具用到极致。

有什么问题或者你自己琢磨出来的技巧，欢迎在评论区聊聊。