Надёжное использование Claude 4 Sonnet зависит от чётко выстроенной структуры запроса — фиксируйте роли, задачи и формат для стабильной работы как в коротких, так и в сложных цепочках. Без этого даже самая продвинутая модель даст неуправляемые или малопригодные ответы.

Это руководство охватывает практики Anthropic для Claude 4 — от базовых принципов до шаблонов промпта, управления контекстом и продвинутых техник (few-/multishot, chain-of-thought). Вы узнаете, как внедрять XML теги, строить шаблоны, заранее фиксировать роли, создавать эталонные примеры и использовать цепочки для критики или доработки результата. Все подходы подтверждены рекомендациями Claude 4: best practices и Prompt engineering overview.

Key takeaways

• Claude 4 Sonnet требует явно задавать цель, входные данные и формат для каждого запроса — не доверяйте умолчаниям. 
• Для многосоставных задач разделяйте данные, инструкции, примеры и финал с помощью XML-секций. 
• При усложнении задачи подключайте few-/multishot и префилл для контроля выхода; используйте self-critique и цепочки доработки для гарантии результата. 
• Опора на официальные практики предотвращает типовые ошибки даже при масштабировании и автоматизации процессов.

Claude 4 — техническое руководство по промптингу

Базовые техники Claude 4 prompting включают строгие инструкции для стабильного результата и быстрой диагностики. Цель, входные данные, критерии приёмки и ожидаемый формат всегда должны быть явно указаны: не надейтесь, что модель «поймёт по контексту» — любые умолчания приводят к потере контроля над результатом.

• Следуйте принципу be clear & direct: чётко зафиксируйте роль, тон, требования и задачу —, не смешивайте их.
• Для сложных задач используйте XML-секции (например, <instructions>, <data>, <examples>, <answer>), чтобы отделить данные, инструкции и результат XML-теги в промптах.

При необходимости изменяйте технику: от однострочных инструкций для простых задач — к few-/multishot, управляемому «думанию» (CoT)и целым цепочкам self-critique для сложных сценариев Лестница техник.

Шаблон пользовательского промпта 

Структурированный шаблон с секциями обеспечивает стабильный формат и удобен для масштабирования. Повторяйте структуру:

<instructions>
Роль: {кто говорит и для кого пишет}.
Цель: {что получить на выходе}.
Ограничения: {длина, стиль, запреты}.
Формат вывода: {JSON/Markdown/CSV, без преамбулы}.
Критерии приёмки: {проверяемые пункты}.
</instructions>

<data>
{минимально нужные факты/цитаты/таблицы; укажите якоря: раздел/страница/ID}
</data>

<examples>
{1–2 пары input→output, если важен стиль/схема}
</examples>

<answer>Верни только требуемый формат.</answer>

Пример: <instructions>Цель: 5 тезисов о…; Формат: Markdown-список; Ограничения: ≤12 слов на пункт, без вводных; Критерии: каждый тезис опирается на цитату из <data>.</instructions><data>Раздел 3 отчёта: “…” (стр. 12–14)</data><answer>Список без лишнего текста.</answer>

Рекомендации по разметке и примерам — в официальном гайде и разделе по multishot.

Минимальный промпт (когда вход короткий)

Для коротких задач не перегружайте промпт — принцип: одна задача/один формат/один критерий вывода. Простые инструкции:

• Суммируй: Суммируй текст в 4 пунктах по 10–14 слов. Формат: Markdown-список. Текст: “…”
• Строгая схема: Верни JSON массив объектов {"metric": str, "value": number}. Источник: выдержки ниже. Верни только JSON. Выдержки: …
  Для жёсткой формы используйте префилл — см. Prefill Claude’s response.

Такая техника гарантирует однозначную разметку и контроль результата.

Примеры (few/multishot) — когда важны стиль и форма

Claude 4 Sonnet prompting позволяет закреплять строго нужный стиль и формат с помощью коротких input→output пар.

Для задач, где важно не только содержание, но и форма (роли, структура, язык), используйте 1–3 пары из логики задачи:

<examples><input>Кейс A: …</input><output>- Пункт 1 … - Пункт 2 …</output><input>Кейс B: …</input><output>- Пункт 1 … - Пункт 2 …</output></examples><instructions>Сделай ответ в том же формате для кейса C: …</instructions>

Подробнее — multishot.

Управляемое «думание» без лишней болтовни

В сложных заданиях полезно вынести пошаговый ход рассуждений отдельно от финального ответа. Для этого используйте секцию <thinking> (сюда кладите шаги, рассуждения, критерии) и отдельный <answer> для результата.

Инструкция: «Подумай по шагам», но финал предъявляй только как итог — не смешивайте рассуждение и вывод.

Пример:

<instructions>В <thinking> перечисли 5 шагов отбора функций; в <answer> верни финальный список из 7 признаков с обоснованием ≤10 слов.</instructions><data>Описание набора данных …</data>

См. CoT для разъяснения.

Длинный контекст: извлечение → нормализация → вывод

Claude 4 Sonnet prompting позволяет работать со значительными объёмами данных, но требует строгой поэтапности для управления лимитом токенов и структурой.

• Шаг 1 (извлечение): «Выпиши до 10 цитат по темам X/Y; для каждой — якорь (раздел/стр.). Не делай выводов.»
• Шаг 2 (нормализация): «Сгруппируй цитаты по A/B/C; верни таблицу Markdown: тема | цитата | якорь.»
• Шаг 3 (вывод): «Сформируй 5 выводов ≤20 слов; к каждому укажи ID цитаты.»

Практикум по long-context — tips, а также недавний эксперимент Anthropic.

Префилл ответа (жёсткий контроль формы)

Для полной согласованности начинайте ответ с нужной структуры напрямую. Например, если требуете JSON — начните <answer>{ "title": "" , "risks": [ ] }</answer>, модель допишет ответ строго в заданном формате.

См.: prefill и consistency.

Цепочки промптов (self-critique, доработка)

Для сложных и автоматизированных сценариев Claude 4 Sonnet prompting оптимальны цепочки из этапов: сперва решение — потом оценка/критика — затем доработка.

• Self-critique: сначала оцени результат по чек-листу, сравни его c критериями, после доработай.
• Шаблон для автоматизации: «Оцени результат по критериям A/B/C; исправь, где оценка < B+.»
• Процесс: инструкции к выводу и критерии в начале; результат в <answer>.

См. chain prompts для расширенных кейсов.

Диагностика типовых сбоев

• Слишком общий ответ? — Попросите: «Добавь контекст аудитории X и цель Y; сожми до N пунктов.»
• Сбился формат? — «Верни только JSON по схеме …; убери комментарии.»
• Появились домыслы? — «Используй только [ваше требование]; если сведений нет — верни пустой массив.»
• Устойчивость к дрейфу: Используйте префилл и повтор структуры для консистентности. Подробнее: consistency.

Готовые примеры промптов (копируйте и адаптируйте)

• Резюме документа: Суммируй <data> в 6 пунктов по 12–16 слов. Формат: Markdown-список. Критерии: каждый пункт опирается на цитату (укажи якорь).
• Таблица рисков: Верни Markdown-таблицу: риск | вероятность (низк/средн/высок) | влияние (1–5) | цитата (якорь). Источник: <data>.
• План статьи: Собери план: H2/H3 и буллеты ≤15 слов под каждый H3. Формат: чистый Markdown без преамбулы. Тема и выдержки — в <data>.
• Нормализация терминов: Сопоставь термины из списка A со словарём B; верни JSON {"term": str, "match": str|null, "why": str ≤12 слов}. Источник: <data>.

Дополнительно: шаблоны и переменные (для масштабирования)

Для устойчивого Claude 4 Sonnet prompting выносите переменные, имена, ограничения и форматы в отдельные секции/шаблоны; фиксируйте версии промптов, чтобы упростить их обновление. Используйте чек-лист: роль, цель, формат, критерии, примеры, префилл — перед запуском легко проверить, что всё на месте. Большая часть этих техник подробно раскрыта в разделе Templates & variables.

‍