本文提供一份全面的 Claude 使用指南，帮助读者快速了解其特性及使用场景。无论是初次接触 Claude 的新手，还是需要更深层次理解的用户，都能从中找到优质的参考信息。
来源：Anthropic 官方文档
翻译：Claude
校对：ALLinLLM
翻译进度：31%
Claude 是来自 Anthropic 的一款高效的 大型语言模型（LLM），可以通过自然语言对话为用户提供智能问答和任务支持。
用户可以通过以下方式与 Claude 交互：
网页控制台
使用 Anthropic 提供的聊天界面，与 Claude 自然对话。
API 集成
将 Claude 集成到产品中，从而为终端用户提供服务支持。
这些方式的核心本质一致，因此用户可以首先在控制台中测试不同交互效果，之后再将相应提示集成到 API 的自动化环境中。
Anthropic 正在采取一种有计划、分阶段推出 Claude 的方式，以确保其应用场景的安全性和可扩展性。当前 Claude 已与部分精选合作伙伴共同推出，企业或开发者若有兴趣，可以通过申请成为合作伙伴，但需耐心等待反馈。
注：用户可以申请通过单一界面（如 Slack 中的 Claude）使用，也可以申请跨平台的多接口访问权限（例如 API 和网页界面）。
Claude 的功能表现取决于用户问题的设计方式。因此，以下是优化与 Claude 交互效果的几个关键建议。
像对待外包员工一样提问
建议直接描述需求，而不是简单补全问题。例如：
错误示例：
写一篇激光光学技术摘要，总结某位知名研究人员的观点。
优化后：
请按照专家级水平撰写一篇激光光学技术的完整摘要，包括最新研究的关键信息。
Claude 的“记忆”特点
Claude 仅能回忆当前对话线程中的上下文内容，无法记住其他独立线程中的信息。
Claude 的限制说明
Claude 不具备实时互联网访问能力，知识截止于模型最后的更新（通常为 2 年前的数据），并且可能对复杂算术、精确推理有所欠缺。
与 Claude 交互时，应尽可能清晰表达需求，避免不明确的指令或问题倒置。以下是几种优化设计的实用策略：
明确描述问题
错误示例：
纽约有多大？
优化后：
与美国其他州相比，纽约州在面积和人口规模上处于何种地位？
提供示例
通过实例引导 Claude 更准确地理解需求。
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示例 1:
人类：舞者的集体名词是什么？
Claude：一群 pirouette 的舞者。
人类：护士的集体名词是什么？
Claude：
描述语调或角色
通过指定语气或语调，让 Claude 更贴近特定需求。例如：
错误示例：
毕达哥拉斯定理的含义是什么？
优化后：
我希望您以数学老师的身份向学生解释毕达哥拉斯定理，需要语言自然且易于理解，还需提供一个实用的实例。
Claude 对复杂任务的处理可能存在一定偏差。建议将复杂任务拆分为若干子任务，或按流程分步骤提示。
markdown
人类：请用以下格式解释 "工蜂如何维护巢穴"：
在第一部分，简单描述工蜂的行为。请添加 标记。
第二部分翻译为德语，并包裹在 标记中。
输出用 XML 标签封装的结果。
此方法不仅方便提取关键信息，还能增强 Claude 响应的准确性。
在 Claude 生成初始回答后，可以基于其响应进一步补充提示以优化下一步结果。
检查 Claude 理解力
可以先询问 Claude 是否准确理解任务，并要求其总结要点。例如：
markdown
人类：以下是一段规则说明：
“每个输入句子需要计算目标词的出现次数，例如：‘苹果是一种水果’ 的答案是 [1]。”
Claude：我理解了，对每个输入句子，我应输出目标词的计数。例如：‘苹果是一种水果’答案是 [1]。
人类：好的，现在计算以下句子：
“苹果手机和苹果平板”。
通过示例强化模型表现
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人类：下面是目标句子及任务要求：
“计算某水果名‘苹果’的出现次数。”
句子：苹果艾米吃了一个苹果，还有苹果亚当。
Claude：
提供的示例将有效引导 Claude 提供更符合预期的回答。
Anthropic 提供的 Claude 工具在对话任务中表现出色，但用户需要熟悉以下核心技术参数与概念：
上下文窗口：
当前 Claude 最大适配 8000 Token 的上下文（约 6500 个单词）。
微调（Fine-tuning）：
Claude 通过精调已优化为辅助型 AI。尽管 API 不提供自定义微调功能，但用户可通过示例提示强化模型行为。
温度参数：
调控模型预测灵活性的关键参数，较高温度适用于创造性任务。
Claude 是一款专为多场景优化的大型语言模型，从日常问答到复杂任务支持，它都能提供高质量的输出。然而为了获得最佳体验，用户需要理解提示设计及任务规划的核心技巧。