在使用Claude时，编写一个好的提示只是开始。要构建可靠的AI应用程序，您需要理解两个关键概念：提示工程和提示评估。提示工程为您提供编写更好提示的技巧，而提示评估则帮助您衡量这些提示的实际效果。
提示工程与提示评估
提示工程是您用于打造有效提示的工具包。它包括以下技巧：
- 多样本提示（Multishot prompting）
- 使用XML标签进行结构化
- 许多其他最佳实践
这些技巧帮助Claude准确理解您的需求以及您希望它如何响应。
提示评估采用不同的方法。它不是专注于如何编写提示，而是通过自动化测试来衡量提示的有效性。您可以：
- 针对预期答案进行测试
- 比较同一提示的不同版本
- 审查输出中的错误
编写提示后的三条路径
一旦您草拟了一个提示，通常会面临三种选择来决定下一步该怎么做：
选项1： 测试提示一次，然后认为它已经足够好了。这存在很大的风险，当用户提供意外输入时，提示可能在生产环境中出现问题。
选项2： 测试提示几次，并调整它以处理一两个边缘情况。虽然比选项1更好，但用户通常会提供您未曾考虑过的非常意外的输出。
选项3： 让提示通过评估流程进行打分，然后根据客观指标对提示进行迭代。这种方法需要更多的工作和成本，但能让您对提示的可靠性更有信心。
为什么大多数工程师会陷入测试陷阱
选项1和选项2是所有工程师都会陷入的常见陷阱，我自己也不例外。为一个重要的应用程序编写提示却没有充分测试，这是很自然的事情。我们往往会低估真实用户会遇到多少边缘情况。
现实情况是，当您将提示部署到生产环境时，用户与它互动的方式会是您从未预料到的。在您有限的测试中看起来很稳健的提示，在面对真实世界输入的全部多样性时，可能很快就会崩溃。
评估优先的方法
选项3代表了一种更系统化的提示开发方法。通过让您的提示经过评估流程，您可以获得关于其在更广泛测试用例中表现的客观指标。这种数据驱动的方法让您能够：
- 在问题成为生产问题之前识别出弱点
- 客观地比较不同的提示版本
- 基于可衡量的改进自信地进行迭代
- 构建更可靠的AI应用程序
虽然这种方法需要在时间和测试基础设施上进行更多的前期投入，但它会在最终应用程序的可靠性和稳健性方面带来丰厚的回报。目标是在开发过程中发现问题，而不是等用户遇到问题之后才发现。