1. 描述任務
Opus 5.5 會在嘗試解釋任何內容之前，先繪製出您已經理解的內容。它會提出診斷性問題，找出您的推理中斷裂的具體位置，並從這個缺口開始建立解釋。
從單一對話中，它會產生三個成果：一個圍繞您的誤解建立的互動課程、一個將概念應用於您自己資料的工作表，以及一個向前連接的概念圖。描述您卡住的概念以及您已經理解的內容。下面的提示做了三件值得效仿的事：它精確指出理解中斷的確切步驟，它說明了一個好的解釋之後能讓您做到什麼，並且它附上了工作表將要建立的基礎資料。
我在閱讀的內容中不斷遇到「貝氏推理」——文章、播客，甚至工作中的對話。人們會說「更新你的先驗機率」或「你忽略了基本率」，我會點頭表示同意，但當討論變得具體時，我實際上無法跟上邏輯。我對基本機率理解得很好。我可以計算機率，我抽象地知道什麼是條件機率。但當有人解釋為什麼一個 99% 準確的檢測並不意味著你有 99% 的機率生病時，我在中途就跟不上了。
幫我理解這個。一個好的解釋應該是我能用不同的數字自己重新推導一次，所以在我們進行的過程中請檢查我的推理，我會告訴你哪些地方我理解了，哪些沒有。然後幫我建立一個互動課程、一個我可以用來審核招聘流程中哪些訊號真正能預測成功的工作表，以及一個連接到我接下來會遇到的內容的概念圖。我已附上我們的招聘流程匯出資料，從申請到 12 個月留任率，這樣你就可以根據我們的真實數字來進行分析。
2. 為 Claude 提供背景資訊
診斷過程僅靠對話即可進行。只有當您想要根據自己的數字建立工作表時，才需要提供檔案。
必要的背景資訊
- 診斷本身不需要任何檔案。如果您想要一個個人化的工作表，請附上您資料的 CSV 或 XLSX 匯出檔，就像範例提示中附上的招聘流程匯出資料一樣，從申請一直到 12 個月留任率。Opus 5.5 會掃描整個資料集，並圍繞您的實際數字建立分析。
選用的背景資訊
- 您的篩選或流程資料：包含候選人記錄、面試分數、招聘決定和結果的 CSV 或 XLSX，或任何您使用某個訊號來篩選或排序群體的資料
- 擴展思考（在新分頁中開啟）讓 Opus 5 在回應之前有空間逐步思考。對於像這樣的任務，Claude 需要仔細推理您的知識結構以找出隱藏的誤解，這種額外的推理深度能讓診斷更加精確。您可以看到 Claude 在解決問題時的思考過程。
3. Claude 建立的內容
Claude 首先提出診斷性問題，探究您所知道的內容，直到找出具體的誤解。然後它從這個缺口重新建構，並產生全部三個成果。Opus 5.5 在整個過程中保持一致，其寫作風格也能跟上節奏：解釋、課程、工作表和概念圖都維持著一致的語氣，並校準到您實際的理解水平。
讓我先找出您理解穩固的地方，以及出現斷裂的地方。
您說您理解基本機率和抽象的條件機率。快速情境題：一種疾病影響每 1,000 人中的 1 人。一項檢測的準確率為 99%。您檢測結果為陽性。您實際患病的機率是多少？
[在您回應之後]
您說大約是 99%。這正是我要找的那個誤解。
答案大約是 9%。想像檢測 1,000 人。其中一人患病，檢測捕捉到了他。但在 999 名健康人中，1% 會出現假陽性。那大約是 10 人。所以您有 11 個陽性結果，而其中只有 1 個是真正患病的。
核心的混淆點：人們把訊號的準確性當作結論的機率，卻沒有問他們要找的東西有多常見。一位招聘經理看到 90% 的成功招聘者具有某種特質，於是他們就篩選這種特質。但如果 90% 的所有候選人都具有這種特質，那它就什麼都預測不了。
現在讓我為您建立三個您可以保留的東西。
互動課程：基本率探索器
[查看互動課程]
一個模擬器，您可以在其中調整不同領域的基本率、檢測準確度和特異性，並即時觀察真陽性與假陽性的比例如何變化。
訊號審核工作表：您的招聘流程
由於您上傳了您的試算表，我直接提取了您團隊的招聘資料。三個分頁：您各階段的基本率流程、一個訊號審核，顯示哪些面試標準真正能預測成功（您的技術評估將成功率從 8% 提升到 34%；而您的文化契合度分數幾乎沒有影響），以及一個決策框架，用於評估任何篩選標準。
[下載：signal-audit-workbook.xlsx]
概念圖：貝氏推理如何向前連接
一頁式視覺圖，將基本率推理連接到訊號偵測理論、檢察官謬誤、資訊增益，以及為什麼 A/B 測試需要對照組。每個概念都連結到解釋它的推理鏈。
[查看概念圖]
4. 後續提示
下面的每個後續提示都建立在第一次對話所產生的內容之上：訊號審核、工作表和概念圖。
用您自己的資料來測試
工作表為您提供了基準線。針對您最想相信的那個訊號進行深入探究。Opus 5.5 會在回應之前掃描大型檔案和資料集，因此它能處理雜亂的真實世界數字，而不會過度簡化。
請帶我了解一下，考慮到基本率之後，哪些面試標準真正能預測成功。我特別想知道我們新的案例研究練習——我們在第三季加入了它，而我們的招聘品質似乎有所提升。這個案例研究是真正的訊號，還是我們只是看到了我們想看到的東西？
繼續在您的試算表中工作
在 Excel 中開啟工作表，並使用 Claude in Excel（在新分頁中開啟） 繼續分析。Claude 直接在 Excel 的側邊欄中工作，它可以讀取您的資料、修改公式，並在不離開您的試算表的情況下繼續建構工作表。
我下載了訊號審核工作表。你能加一個分頁，檢查我們的面試訊號中是否有任何是多餘的——也就是衡量與我們已經篩選的另一個訊號相同的東西？我想刪掉那些沒有增加新資訊的訊號。
建立更長的學習序列
逐一處理概念圖中的每個部分。Opus 5.5 能在較長的對話中持續遵循指示而不偏離，因此當您移動到相關主題時，診斷的背景資訊仍能保持一致。
現在我理解了基本率，我想進一步建立對地圖上相關概念的理解——訊號偵測理論、資訊增益和檢察官謬誤。你能建立一個學習序列，逐一涵蓋這些概念，並為每個概念提供一個工作表練習嗎？
5. 技巧、提示與疑難排解
先說明您已經知道的內容
Opus 5.5 會先投入時間理解您的知識結構，然後才嘗試改變它。您描述自己理解穩固之處越清楚，Claude 就能越快找到斷裂的地方。您得到的結果大致反映了您投入的內容，所以請把精力花在描述您的起點上，而不是尋找完美的措辭。「我理解基本機率，但我無法跟上基本率的論證」比「我不理解統計學」是一個更精確的起點。理解順利與不順利之間的差距，通常就是誤解所在之處。
只說一次就好
您不需要重複您的要求，或加上「記得要……」之類的提醒。Opus 5.5 會在整個診斷過程、成果建構以及任何後續提示中精確地遵循指示。一開始就說明您想要的內容，並相信它會貫徹始終。
用您自己的資料核對工作表
在根據訊號審核改變篩選步驟之前，從中挑選一個數字，例如您最強訊號背後的成功率，並從您匯出資料的原始行中重新計算一次。如果您手動計算的結果相符，您就可以信任該分頁的其餘部分。如果不相符，告訴 Claude 哪個數字有誤，它會重新建構計算並展示其運算過程。
6. 準備好自己試試看了嗎？
描述一個您卡住的概念，以及您已經理解的內容。Claude 會從那裡開始建立解釋。