想用好 Claude、ChatGPT 这类 AI 助手，关键在会不会写提示词——提示词（prompt）就是你发给模型的那段指令文本。Anthropic 官方把这件事做成了一门免费的开源课程：GitHub 仓库 anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial，38k star、4.2k fork，用 9 章课程加配套练习，一步步教你把提示词写清楚、写稳定。它适合所有刚接触大语言模型、想系统提升提问能力的人，不需要机器学习基础，打开浏览器跟着练就行。
课程怎么组织
这门课按「初级 → 中级 → 高级」三档排了 9 章，外加一个附录。
初级 3 章讲提示词的基本功：
- 第 1 章「基础提示结构」：一条提示由哪些部分组成、各部分各司其职；
- 第 2 章「清晰直接」：把需求说具体，而不是泛泛地让模型「写得好一点」；
- 第 3 章「角色指派」：让模型扮演指定角色（比如「你是资深前端工程师」）再回答问题，输出质量通常明显更稳。
中级 4 章讲进阶技巧：
- 第 4 章「数据与指令分离」：把「要处理的内容」和「怎么处理的要求」分成两块写，模型不容易混淆；
- 第 5 章「输出格式化与替 Claude 说话」：规定输出的结构（表格、JSON、指定字段），并教模型站在你的角度组织答案；
- 第 6 章「逐步思考」：让模型先拆解推理过程再给出结论，复杂问题的正确率更高；
- 第 7 章「使用示例」：给出 1 到 2 个输入输出范例，比口头描述格式要求更管用。
高级 2 章讲实战：第 8 章教如何避免幻觉（hallucination，指模型一本正经地编造不存在的事实），第 9 章带你把前面所有技巧组装成复杂提示，覆盖聊天机器人、法律服务、金融服务、编程四个行业场景。附录还给出链式提示（把多个提示串联成一条处理流水线）、Tool Use（让模型调用外部工具完成任务）、搜索与检索（给模型接上外部资料再回答）三个进阶方向。
每课都能动手练
和「只看不练」的教程不同，每一课都配了 Example Playground（示例实验区），你可以直接修改示例提示词、观察 Claude 的反应，还附了 Google Sheets 答案表供对照；另有一个基于 Claude for Sheets 的版本，可以在电子表格里直接跑练习。课程选用的是 Claude 3 Haiku——Anthropic 家最小、最快、最便宜的一档模型（另有更强的 Sonnet 与 Opus），练手成本低、响应快，足够把技巧练熟。
课程全部内容用 Jupyter Notebook（一种把代码、文字、运行结果混排在一起的交互式笔记本格式，占仓库内容的 98.1%）组织，熟悉笔记本环境的开发者可以直接跑里面的练习。
值得带走的五个技巧
把 9 章内容压缩成一张纸条，就是这五条：
- 给模型一个角色，再让它干活；
- 数据和指令分开放，处理的材料与处理的要求不要混在一段里；
- 复杂问题让它先想再答，推理步骤写出来比直接给结论可靠；
- 用示例示范输出格式，一个范例胜过三行格式说明；
- 明确要求「不知道就说不知道」，并限定它只依据你提供的材料作答，这是防幻觉最直接的一招。
上手方式和注意点
仓库主页的 README 就是课程入口，按 01 到 09 的章节顺序学即可，每章先读讲解再做练习。有一点需要说明：教程最后一次更新停在 2024 年 4 月，示例基于 Claude 3 Haiku 时代，但提示词的基本结构——角色、任务、材料、输出格式——在今天的新模型上依然通用。换句话说，这门课教的是不容易过时的手艺。
如果只想记住一句话：提示词写得好不好，区别不在某个「魔法词」，而在结构——把角色、任务、材料、输出格式分清楚，Claude 就能稳定听懂你要什么。这份官方课程，是练这套基本功成本最低的路径。