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TL;DR · AI 摘要
本文介绍 Opus 4.7 模型的自适应推理模式及其触发方法，讲解结构化提示词框架和 XML 标签的应用，并演示如何让模型优化提示词。
核心要点
- Opus 4.7 默认关闭自适应推理，需通过 'think carefully' 触发。
- 结构化提示词框架由 Role、Task、Context、Constraints 和 Format 五部分组成。
- XML 标签可使复杂提示的质量提升 30-50%。
结构提纲
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Opus 4.7 引入自适应推理模式，默认关闭，需通过特定短语触发以进行深度思考。
使用 Role、Task、Context、Constraints 和 Format 五要素构建提示词，适用于复杂任务。
在复杂提示中使用 XML 标签可帮助模型理解各部分功能，提升输出质量 30-50%。
可通过让模型重写现有提示词来获得更高质量的输出，实现提示词的自动化优化。
采用 '模型提问 - 用户回答' 的方式，先收集上下文信息再执行任务，特别适合复杂场景。
思维导图
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- Opus 4.7 提示工程
- 自适应推理
- 默认关闭
- 触发短语
- 应用场景
- 结构化框架
- Role
- Task
- Context
- Constraints
- Format
- XML 标签
- 标签类型
- 质量提升
- 应用场景
- 模型优化提示
- 自动优化
- 效果验证
- 模板示例
- 动态交互
- 模型提问
- 用户回答
- 适用场景
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
Opus 4.7 默认关闭自适应推理，需通过 'think carefully' 等短语触发。
结构化提示词框架由 Role、Task、Context、Constraints 和 Format 五部分组成。
XML 标签可使复杂提示的质量提升 30-50%。
模型可自动优化现有提示词，效果优于原始版本。
建议采用 '模型提问 - 用户回答' 的交互方式以获取更精准的上下文信息。
#AI#提示工程#Opus 4.7#Claude#模型优化