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提示词与工作流

Claude Haiku 4.5 · prompting-guide

Claude Haiku 4.5:Claude Haiku 4.5 的低延迟任务清晰指令与工具边界

围绕“Claude Haiku 4.5 的低延迟任务清晰指令与工具边界”整理任务边界、必需输入和运行环境;完整步骤、变量与限制见详情。

来源待核验Claude API、Claude Code、Bedrock 或 Vertex AI

前置条件与输入

  • 任务目标
  • 输入材料
  • 输出格式
  • 验收标准

完整可复制模板

编辑改写:Haiku 低延迟工具任务

Tabbit 编辑改写;非来源原文
<task>
{{TASK}}
</task>
<input>
{{INPUTS}}
</input>
<rules>只使用输入证据。缺失字段返回 null 或未找到。工具只能按以下策略调用:
{{TOOL_POLICY}}
写入后读取并核对。</rules>
<output_format>
{{OUTPUT_SCHEMA}}
</output_format>

运行前仍需替换: {{TASK}}, {{INPUTS}}, {{OUTPUT_SCHEMA}}, {{TOOL_POLICY}}

前置条件

准备分类、摘要或工具任务,输入边界、输出 schema、工具白名单和升级到 Sonnet/Opus 的条件。XML 分隔不替代服务端校验。

具体步骤

  1. 用 task、input、rules、output_format 分隔请求,长文档置于查询前。

  2. 规定工具何时必须/禁止调用,以及写入后如何读取核对。

  3. 测试正常、缺字段和冲突约束三类输入,记录 JSON 合规、事实支持和工具触发。

验收与失败修正

缺失字段返回 null/未找到;工具误触发时收紧规则并由服务端拒绝未经授权调用;复杂推理进入升级队列。

来源边界

Anthropic 指南提供提示与工具边界建议,不提供 Haiku 4.5 统一成功率或 Tabbit 验证。

查看来源研究笔记

一句话结论

Haiku 4.5 的优势是速度/成本,提示应直接给出范围、输出形状和是否执行工具的边界;用 XML 分隔输入和示例可减少轻量模型在复杂上下文中的误解。

适用场景

  • 适合的任务:客服分类、摘要、快速代码草拟、子 Agent、批量抽取和低延迟工具调用。

  • 不适合的任务:深层架构推理、极复杂多文件重构、关键安全决策;这些应路由到 Sonnet/Opus 并保留人工/自动校验。

  • 适用的模型版本:Claude Haiku 4.5,API 名称 claude-haiku-4-5。

  • 适用的客户端、Agent 或 API:Claude API、Claude Code、Bedrock、Vertex AI;具体可用功能依平台而定。

  • 推荐的推理档位和参数:Haiku 4.5 是快速模型,官方模型表列 extended thinking 可用、adaptive thinking 不可用;先用常规请求和明确输出约束,复杂任务再配置 extended thinking。

可直接使用的内容

&lt;role&gt;
你是一个快速、谨慎的执行助手。只处理请求范围内的工作。
&lt;/role&gt;

&lt;task&gt;
目标:&lt;one-sentence-goal&gt;
&lt;/task&gt;

&lt;input&gt;
&lt;item id="1"&gt;&lt;content&gt;...&lt;/content&gt;&lt;source&gt;...&lt;/source&gt;&lt;/item&gt;
&lt;/input&gt;

&lt;rules&gt;
1. 只根据 &lt;input&gt; 和明确提供的工具结果作答;缺失字段写“未找到”。
2. 先完成任务,再按下面的格式返回,不要扩展到未请求功能。
3. 只有在确实需要外部/用户特定事实时调用 search 工具。
4. 只有在满足写入条件时调用 write 工具;写入后读取并核对。
5. 如果任务超出你的可靠范围,说明原因并建议升级模型,而不是编造答案。
&lt;/rules&gt;

&lt;output_format&gt;
{
  "result": "...",
  "evidence": ["source-or-item-id"],
  "uncertainties": ["..."],
  "next_action": "..."
}
&lt;/output_format&gt;

测试/工作流步骤

  1. 为同一批输入准备正常案例、缺字段案例和冲突约束案例。

  2. 固定 max_tokens、工具和采样参数,比较自然语言提示与 XML/JSON 约束提示。

  3. 记录 JSON 合规率、事实支持、平均延迟、输出 token、工具调用数和人工复核率。

  4. 对失败或复杂任务按规则升级到 Sonnet,而不是通过不断追加提示让 Haiku 承担不适合的工作。

原始证据与数据

  • Anthropic 通用指南建议具体说明所需输出格式/约束,顺序和完整性重要时使用编号步骤。

  • 官方建议把长文档用 &lt;document&gt;、&lt;document_content&gt;、&lt;source&gt; 等 XML 结构分隔,并要求长文档先放、查询后放。

  • 官方工具使用指南说明若希望 Claude 执行动作,应明确写“使用工具完成”,不要只写“给我一些建议”;但过强的 MUST/CRITICAL 语言可能导致过度触发。

  • 官方模型页将 Haiku 4.5 描述为最快且接近前沿智能的模型,200k context、64k max output,extended thinking 可用。

适用边界

  • XML/JSON 结构提高可读性,不会自动保证输出有效;服务端必须 parse/schema 校验。

  • 快速模型仍可能因冲突指令、长上下文或复杂依赖失败;未公开的成功率不能虚构。

  • 工具触发是行为建议,不是权限控制;工具应有 allowlist、超时、沙箱和写后验证。

  • 需要新鲜信息时必须提供搜索工具或明确告知知识边界,不能让 Haiku 自行猜测。

来源摘录或观察(仅做合规短引)

Anthropic 的通用原则是“Be clear and direct”(合规短引);对 Haiku 这种低延迟路由尤其重要。

来源与日期

Claude Platform Docs / Prompting best practices · 原文日期: 未公开 · 编辑日期: 2026-09-20

阅读原始来源
变量检查

仍需替换: 4

{{TASK}}{{INPUTS}}{{OUTPUT_SCHEMA}}{{TOOL_POLICY}}

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