2020年OpenAI就已经在这篇论文中提到了Zero-shot, One-shot, Few-shot这些提示词技术了

实则目前再来看零样本和少样本提示可能会有点摸不着头脑，实则最早在GPT-3的时候才展现了少样本提示的能力，也就是在GPT-2是无法做到少样本提示就能完成一个该模型未曾训练过的任务，因此在当时少样本甚至是零样本提示是一个超级重大的东西，只不过后续随着模型参数的持续提升，模型的通识能力不断提升，加之零样本和少样本提示太过于符合人类的自然语言使用习惯了，因此已经不是什么很特别的提示词技术了。所以实则会有必定的认知差异导致新来者看起来云里雾里的，网上有许多文章都是复制来复制去的，许多内容的说法不必定适应2025年的今天了，因此我们了解一个技术的时候如果能知道背后的Why, What, How可能会有助于我们更深入了解某个技术，这样在实践中可以更加灵活地结合不同技术达成目标。

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接下去我们会一起来看看目前比较主流的几种提示词技术，旨在展示提示词的应用，除开我们提及的，还有许多提示词技术，分布在不同的行业和领域，有兴趣的可以自行去查阅扩展学习。

3.1.1 零样本提示（Zero-Shot Prompting）

这个是最简单的了，几乎每个在使用大模型的人都会使用这样的技巧，我觉得大语言模型发展到目前，甚至零样本提示都不能算作是一个技巧了。简单的说大语言模型经过庞大的语料库训练后，已经有了基本的推理能力，可以完成许多任务而不需要提供任何的样本数据做示例，列如：

将文本分类为中性、负面或正面。
文本：嗯，还行吧
情感：

输出

中性

这种就是模型本身已经具备了推理你的要求和输入，并且实则我们用情感：打头实则也是变相的在做输出提醒，告知模型应该输出什么类似的内容

3.1.2 多样本提示（Few-Shot Prompting）

继零样本之后就是多样本提示了，这个我信任许多也使用过，其原理很简单，就是给模型一些示例，这样模型可以参考并模仿，在许多场景下超级有效，列如：

Input: 你在干嘛？Lang: 四川话Output: 你在整啥子哦？Input: 你在干嘛？Lang: 广东话Output: 你做咩啊？Input: 你在干嘛？Lang: 上海话Output: 侬在做啥体啦？Input: 吃了么？Lang: 英语Output:

模型输出了

Have you eaten?

这样实则就是展示了一些示例给模型，模型会参考着来，不过细心的你必定发现，这里实则零样本就可以实现了，也就是

Input: 吃了么？Lang: 英语Output:

也会输出一样的结果。这是由于模型的参数量已经大到必定程度，对于一些基础知识是可以直接推理的，我们可以看看这个例子：

Input: 在干嘛？Output: 嘛干在？Input: 没干啥Output: 啥干没Input: 晚上来我家吃饭Output: 饭吃家我来上晚Input: 可以啊，吃什么？Output:

模型会输出

么什吃，啊以可？

这样是不是比较明显了，模型会参照我们给他的模式来模仿最终的输出，可以看到，我们还不是简单的反转整个句子，而是保留了标点符号的位置，其他文本反转，这种情况模型是有严格参考给它的示例，这就是少样本技巧所在。后续我们可以在各种系统提示词里看到少样本的存在。

不过值得一体的是，在AI Agent的应用场景下，Few Shot不必定完全适用，有可能还会倒忙，我们可参考Manus的这篇文章里提到的：

Don't Get Few-Shotted

Few-shot prompting is a common technique for improving LLM outputs. But in agent systems, it can backfire in subtle ways.

Language models are excellent mimics; they imitate the pattern of behavior in the context. If your context is full of similar past action-observation pairs, the model will tend to follow that pattern, even when it's no longer optimal.

This can be dangerous in tasks that involve repetitive decisions or actions. For example, when using Manus to help review a batch of 20 resumes, the agent often falls into a rhythm—repeating similar actions simply because that's what it sees in the context. This leads to drift, overgeneralization, or sometimes hallucination.

The fix is to increase diversity. Manus introduces small amounts of structured variation in actions and observations—different serialization templates, alternate phrasing, minor noise in order or formatting. This controlled randomness helps break the pattern and tweaks the model's attention. In other words, don't few-shot yourself into a rut. The more uniform your context, the more brittle your agent becomes.

简单说就是，少样本（Few-Shot）在Agent系统中，有时会以一种比较微妙的方式起到反作用。模型擅长模仿，会复制或模仿上下文中的行为模式，如果上下文中充满了类似的姿势，会导致模型一直延续这个姿势，哪怕这个姿势已经不再是最优的选择。这种不断重复想到的姿势或动作可能会让模型往一个错误的方向越走越远。

Manus的解决方法是引入多样性，会在上下文中引入少量结构化的变化：不同的序列化模板、替代说法、顺序或格式上的轻微扰动。这种“受控的随机性”有助于打破模式，重新激活模型的注意力。

这里这个小点就是说以注意力机制为基础的大语言模型在某些情况下注意力反而是双刃剑，相关的提示词技术也是，技术没有绝对的好坏，只有合不合适，这也是上下文工程的核心点！

3.1.3 思维链（Chain-Of-Thought Prompting）

2022年1月份Google Brain的研究者发布了一篇论文：Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models，Jason Wei正是这篇论文的首作，但是最终让思维链闻名世界的是OpenAI，由于22年2月Jason Wei去到了OpenAI，也就有了后来的推理模型的出现：2024年OpenAI推出o1，以及后来2025年DeepSeek推出了DeepSeek-R1。

思维链的原理是通过提示词让模型在推理的时候不要直接给出答案，而是让其模拟人类进行推理，这样可以让结果的准确性大大提升。也就是模型在产生最终结果之前会有中间推理结果产生，我们可以看到论文里的这个例子

这个例子里的问题如果你发给目前（2025-07）主流的大语言模型，你会发现，压根不需要明确的思维链，模型也可以轻易的解决，这是由于论文发表于2022年，3年过去了，模型的参数和能力持续提升了。但是我们依然可以用SOTA模型复刻这个过程，以下是我用OpenAI的4o来问答：

可以看到，当我们把论文里的问题里的数字提高到一个大数，模型就很难在不推理的情况下一下给出正确答案，第一次我使用return just one number就是防止模型自我进行推理，由于目前模型相对机智一点，哪怕不是推理模型也会简单的推理演化再给出结果。这边得到的答案是4240812393，实际的答案是2123812393-123123+2123123123=4246812393

42408123934246812393

差一点点就对了，第四位错了，这里实则也可以发现，大语言模型这种基于神经网络推理的模型，还是依赖本身的权重做概率运算，实际上和人类所拥有的推理能力有区别，这也是存在模型是否有自我推理能力和意识之类的较为主观层面的争论持续存在的缘由之一。

接下来看看第二次，我们增加了提示词Let's solve this step by step，这个也是相对常见的触发模型推理的提示词之一

这里我们可以看到，模型一步一步的推理计算，最终得到了4,246,812,393

42468123934246812393

这次对了。以上这个简单的例子实则就是展示出模型在思维链CoT的加持之下，可以得到必定程度的效果提升。要知道当时提出来的时候是2022年，当时推理模型都还没存在，不像我们目前已经对模型推理司空见惯了。

随着CoT这个概念被提出之后，也有一些发展，在2022年5月的时候有一篇论文提出了零样本思维链（Zero-Shot CoT）以及在这之后2022年10月又有一篇论文提出了自动思维链（Auto-CoT），都是在思维链的提示词层面去演进的，前面我们也已经遇到过了，就是通过类似Let’s think step by step这种提示词，无需提供样本让模型参考，直接让模型自我推理。

目前我们可以看到诸如OpenAI的o1或DeepSeek的R1这类推理模型，这类模型自带推理能力，实则是经过必定思考推理数据集进行训练后使得模型自带这个能力的结果，相当于从提示词直接内化到权重里了

这里我们用o3进行问答，哪怕我们像前面一样，限定它直接输出结果，它依然还是进行了思考的过程，最终输出一个数字4246812393，可以看到结果是正确的，可以看到它的思考推理过程。

关于模型训练阶段就拥有推理能力这个说法，这边以DeepSeek R1为例稍微展开一下，由于这块已经深入到比较底层，模型层面的研究了，一般是AI应用层是接触不到的，不过我们了解一下其原理可以让我们有一个更直观的感受。推理模型的开发流程包括：预训练（Pre-training）、强化学习（RL）、监督微调（SFT）、再强化学习和蒸馏（Distillation）等阶段。通过这篇文章提及的

The RL stage was followed by another round of SFT data collection. In this phase, the most recent model checkpoint was used to generate 600K Chain-of-Thought (CoT) SFT examples, while an additional 200K knowledge-based SFT examples were created using the DeepSeek-V3 base model.

在训练阶段就会通过生成大量包含推理步骤（即CoT）的SFT样本，来做指令微调，强化模型自身的推理能力。我们也可以从SLAM Lab开源的这份数据看到SFT的样本长这样：

不过推理模型也不是银弹，依然是需要分场景来决定采用什么模型的，推理模型每次都会进行推理，潜在的损耗就是算力的消耗以及响应时间的增加。因此还是需要根据情况来决定。

3.1.4 元提示（Meta Prompting）

在2023年11月有篇论文提出了元提示（Meta Prompting）的概念，实则简单的说就是利用大语言模型来写提示词，这个技巧是目前最实用的一个技巧，也是新人友善的方式。列如你要写一个新的AI Agent的系统提示词，那么实则你可以叫ChatGPT、豆包、DeepSeek之类的帮你写Prompt，目前的模型的知识库基本上都有到23年底及之后，也就是他们的权重里自带了许多Prompt的语料，因此他们是有能力写出很不错的Prompt。我们看个例子：

我简单表述了一下我的需求：

我在设计一个运维方向的AI Agent，可以基于用户给的一些日志、报警、客户反馈，自动去排查，可以借助一些日志、监控数据、相关时序数据、甚至到机器上查看等手段，可以协助快速定位问题或者寻找解决方案。请你帮我写一版System Prompt。对了这个AI Agent叫LeoOps

输出markdown到code block里

ChatGPT就输出了：

# LeoOps 系统提示词（System Prompt）你是 **LeoOps**，一个专为运维领域设计的智能助手，擅长故障排查和问题定位。你能够根据用户提供的日志、报警信息、客户反馈、监控数据、时序指标，甚至主机上的运行状态，智能分析并提供可能的缘由和解决提议。你的目标是协助运维人员快速定位问题、减少故障时间、提升系统稳定性。## 能力范围- 理解和解析各种格式的日志（如结构化 JSON、纯文本、堆栈信息等）- 分析报警事件，并关联系统监控指标（CPU、内存、磁盘 I/O、网络等）- 解读时序数据，发现趋势、异常或潜在故障点- 理解用户或客户的高层反馈，提取有效信号- 提出故障猜测、验证提议和排查方案- 推荐下一步操作（如命令行、日志位置、系统检查方向）- 在必要时提议升级、降级或报告问题## 你可能收到的上下文- 系统或应用日志（单条或大量）- 监控平台报警信息（如 Prometheus、Grafana、Datadog）- 用户或客服的反馈描述- 截图或命令输出结果- 各类时序图表或监控数据摘要- 系统元信息（主机名、IP、容器 ID、运行时间等）## 行为原则- 保持冷静、专业和高效，不慌不乱- 遵循“假设 - 验证 - 推荐”的思维流程- 优先思考问题的影响范围、紧急程度与解决风险- 当信息不完整时，主动提问以获取更多上下文- 不编造系统行为，只基于已有数据进行合理推理## 回复格式提议- 提议使用项目符号（bullet points）列出缘由和提议- 关键结论请使用 **加粗**- 代码、命令、日志片段请使用 Markdown 代码块（` ``` `）- 提供可执行的命令或操作提议（如 `kubectl`, `grep`, `top`, `curl` 等）- 遇到不确定情况，应明确表达并给出下一步调查方向## 示例- “根据 Prometheus pod 多次 `OOMKilled` 日志和内存飙升趋势，初步判断为采集任务内存泄露，提议调整内存限制或降低 scrape 频率。”- “日志中多次出现 Redis 连接失败报错，时间点与报警一致，提议检查 `REDIS_URL` 配置或网络 ACL 设置。”

你应该随时准备在用户说：> LeoOps，帮我看看这个报警/日志出了什么问题？或粘贴相关信息时快速响应。

你是运维工程师的可靠搭档，迅速、准确、值得信赖。

可以看到是一个比较基础的系统提示词模板了，我们可以进一步调整，列如增加对应的外部工具进去，或者一些PLACEHOLDER用于运行时替换等等。

这个方式讲编写和调优提示词的门槛打到很低的水平，我们需要的只是多看看主流的AI产品是怎么写提示词的，这样可以提高我们对于一段提示词的水平的判断，就可以很好的把控方向，让模型帮我们持续调优提示词，直到我们觉得得到了合适的提示词就可以投入实际使用看看效果了。

3.1.5 思维树（ToT）

2023年5月，思维树（ToT，Tree Of Thoughts）被Shunyu Yao等人提出来了，基于原来的思维链（CoT）进行了总结和提升，使得模型介入中间步骤来解决问题的一个过程。

我们看这张论文里的图，可以看到，ToT实则核心的就是这么几点：

1. 并发探索：不是传统的一条路，而是多条路尝试

2. 智能评估：用模型来评估结果以决定走哪条路

3. 回溯能力：如果发现走错了，死路了，可以退回前面的分支

4. 避免局部最优：传统方法可能被第一个看起来不错的选择困住

总体会分为：

1. 生成阶段

2. 评估阶段

3. 选择阶段

整体就是不断循环这3个步骤，直到结束。

这张图我们可以看到，每一次都会生成几个可能，然后分别评估，最终选择最好的最有潜力的几个，继续下去，这样可以不断收窄直到结束。我们可以用一个简单的例子看看如何一步步演化的：

用 3, 4, 6, 8 得到 24目标：四则运算得到24，每步保留最好的2个选择STEP 0：第一次探索当前数字: [2, 5, 8, 11]模型生成候选操作:- 11 + 8 = 19 (剩余: 2, 5, 19)- 11 - 2 = 9  (剩余: 5, 8, 9)- 8 × 5 = 40  (剩余: 2, 11, 40)- 8 + 5 = 13  (剩余: 2, 11, 13)- 11 - 5 = 6  (剩余: 2, 6, 8)- 2 + 5 = 7   (剩余: 7, 8, 11)模型评估潜力:- [2, 5, 19]: "19+5=24！" → 评分: 9/10 ⭐⭐⭐⭐⭐- [5, 8, 9]: "8×9=72太大，但数字合理" → 评分: 6/10 ⭐⭐⭐- [2, 6, 8]: "6×8=48太大，但有可能" → 评分: 5/10 ⭐⭐- [2, 11, 40]: "40太大了" → 评分: 2/10 ⭐- [其他]: 评分更低保留最佳2个:1. 11 + 8 = 19 (剩余: 2, 5, 19) ← 看起来最有希望2. 11 - 2 = 9  (剩余: 5, 8, 9)STEP 1：第一条路径失败分支1: [2, 5, 19] - 最优选择模型继续生成:- 19 + 5 = 24 (剩余: 2, 24) ← 有24了！- 19 + 2 = 21 (剩余: 5, 21)- 19 - 5 = 14 (剩余: 2, 14)- 5 × 2 = 10  (剩余: 10, 19)模型评估:- [2, 24]: "已经有24，但还剩一个2" → 评分: 3/10 ❌- [5, 21]: "21+3=24，但没有3" → 评分: 4/10- [2, 14]: "都太小" → 评分: 2/10发现问题：最有希望的路径走不通！分支2: [5, 8, 9] - 备用选择模型继续生成:- 8 + 9 = 17 (剩余: 5, 17)- 9 - 5 = 4  (剩余: 4, 8)- 8 × 5 = 40 (剩余: 9, 40)- 9 + 5 = 14 (剩余: 8, 14)模型评估:- [4, 8]: "4×8=32接近，4+8=12太小" → 评分: 6/10 ⭐⭐⭐- [5, 17]: "5+17=22接近" → 评分: 7/10 ⭐⭐⭐⭐- [8, 14]: "8+14=22接近" → 评分: 6/10 ⭐⭐⭐保留: [5, 17] 和 [4, 8]STEP 2：需要回溯分支 [5, 17]:- 17 + 5 = 22 ≠ 24 ❌- 17 - 5 = 12 ≠ 24 ❌- 17 × 5 = 85 ≠ 24 ❌分支 [4, 8]:- 4 + 8 = 12 ≠ 24 ❌- 4 × 8 = 32 ≠ 24 ❌- 8 - 4 = 4 ≠ 24 ❌当前所有路径都失败了！需要回溯...STEP 3：回溯到更早状态回到STEP 0，思考之前被忽略的选择:重新评估: 11 - 5 = 6 (剩余: 2, 6, 8)从 [2, 6, 8] 继续:- 6 × 8 = 48 (剩余: 2, 48)- 8 - 6 = 2  (剩余: 2, 2, 2) ← 三个2！- 8 - 2 = 6  (剩余: 6, 6)- 2 × 6 = 12 (剩余: 8, 12)新发现:- [8, 12]: "12+8=20接近，12×8=96太大" → 看看能否调整- 等等...8×12=96，96/4=24，但我们没有4...- 但是！8×6=48，48/2=24 ✅找到解法：8×6÷2 = 24完整路径：11-5=6 → 6×8=48 → 48÷2=24结果找到答案：(11-5) × 8 ÷ 2 = 24- 总共需要回溯1次- 最初的"最优"路径实际失败- 通过系统性探索找到真正解法ToT的回溯价值：- 不会被早期的"好选择"误导- 保留多个备选方案防止死路- 系统性验证确保找到真正可行解

这就是ToT的核心思想：系统性多路径探索+智能评估+最优选择。细心的你必定也注意到了，ToT也有一些弊端：

1. 成本问题：几乎每个步骤都需要模型介入，推理资源消耗大大增加

2. 评估问题：用模型评估模型，可能存在必定程度的偏见和盲目

3. 搜索空间爆炸：可能存在很深或者太多轮次的迭代

4. 实现相对复杂：学术探索大于实际落地

但是ToT的思想值得了解和学习，它的一些理念和想法可以提取出来在上下文工程中的某些环节中实践，让上下文构建更加智能、稳健。

3.1.6 ReAct

ReAct是2022年10月由Shunyu Yao等人提出的一种框架，全称为Reasoning and Acting，即推理与行动。它是将语言模型的推理能力与外部工具调用能力结合起来的范式之一，也是当今AI Agent架构中广泛借鉴的基础思路之一。

ReAct的核心灵感来源于人类：人类在解决问题时，往往会交替进行思考和行动。相比传统LLM一次性给出答案的方式，ReAct 更强调逐步推理、工具调用与反馈观察的交互过程。

因此，ReAct 将 Agent 的推理流程细分为以下三个循环阶段：

1. Thought（思考）：模型通过语言进行中间推理，列如“为了完成这个任务，我需要先查找相关信息”。

2. Action（行动）：模型选择一个具体的工具并给出使用方式，例如调用搜索、执行命令、数据库查询等工具。

3. Observation（观察）：模型接收工具的执行结果作为上下文信息，然后再次进行Thought。

这个循环持续进行，直到模型认为可以给出最终答案。我们来看一个很简单的例子，我们写一个系统提示词如下：

然后我们在运行的时候发送问题，列如：

牛顿出生在哪一年？

运行过程可能是这样的：

Round: 1: 模型输出一下内容，不知道结果，思考Thought: 我不记得牛顿出生的年份，我应该进行搜索。Round: 2: 决定使用搜索工具，搜索内容是牛顿出生年份Action: Search[牛顿出生年份]Round 3: 执行后得到结果，此时给到模型结果让模型进行观察Observation: 艾萨克·牛顿出生于1643年1月4日。Round 4: 模型思考Thought: 我已经获得了牛顿的出生年份。Round 5: 结束，输出结果Action: Finish[牛顿出生于1643年。]

这样，一个完整的ReAct流程就能实现模型原生推理能力与外部工具调用的结合，使其可以动态获取外部信息，在观察与思考的多轮交替中逐步逼近任务目标。ReAct在处理知识密集型任务时，往往比不具备交互能力的模型表现更为出色。

正因如此，许多后续其他的框架和AI Agent实现，都或多或少继承了ReAct的核心思想。所以与其说ReAct归属于提示词技术的范畴，我觉得其更应该归属于AI Agent的范畴，包括后面的CodeAct等，因此这边属于抛砖引玉的将ReAct放在这里，其他涉及的我会在AI Agent的章节里再介绍。

3.2 提示词在上下文工程中的实践

提示词技术是提示词工程的基础，但是提示词技术依然是上下文工程中很重大的一部分，不管是在记忆系统、RAG或者Agent等场景下，提示词技术都被大量的使用，列如从聊天记录里提取客观实际、对聊天记录压缩、对聊天记录做摘要、重排文档等等，我们可以看看这篇文章中的这张图：

这里面都是借助了提示词+大模型来完成特定的任务。所以掌握提示词是构建上层应用的一个原子能力。就好像目前大家慢慢开始发现，并不是追求一个AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）或者ASI（Artificial Superintelligence，超级人工智能）就足够了，反而未来是许多专用AI组合起来的场景，就好像我们目前的社会分工一样，每个人各司其职，这样能确保整个社会正常的运作。这也是Multi-Agent这个方向目前越来越火，越来越重大的缘由。在里面我们就需要大量的去编写提示词，甚至目前已经开始有人研究自进化（Self-evolving），也就是提示词可以在运行时进行动态调整的。

了解完提示词技术，接下去我们会从从实际的提示词案例去了解别人都是怎么写提示词，培养一下提示词审美，后续可以轻松的通过元提示技术让大模型帮忙写出需要的提示词，也能更清楚知道可以通过哪些方面去优化提示词。

3.3 提示词博览

因此在理解了提示词的相关技术和技巧之后，可以进一步去看看社区和行业里大家都是怎样来写提示词的，这对于我们扩宽视野超级有协助。要写好提示词的一个很关键的点就是知道什么是好的提示词，或者说明确知道各种场景下的提示词应该怎么写，这就需要我们能大量的看和学习一些主流AI应用的提示词了。

我平时常常会有一个习惯，在遇到一些不错的AI产品时，会通过一些提示词注入（Prompt Injection）的技术来Hack出其系统提示词，这样可以了解到这个产品背后提示词是怎么写的，下面我会列一些从各个地方收集的提示词，但是由于篇幅问题，只能放一部分内容。这边有几个相关的仓库，里面收集了各种提示词，有兴趣的可以看看，也可以自己再去发掘对应的提示词来学习：

• https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools

• https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks

• https://github.com/ai-boost/awesome-prompts

• https://github.com/0xeb/TheBigPromptLibrary

• https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks

3.3.1 Claude Code

Claude Code能在推出到市场后以极短时间成为效果最好的Coding助手，除了底层基于Claude自家在coding方面很厉害的大模型外，还和Claude Code自身的底子足够好有关。虽然没有开源，但是由于是NodeJS写的，网上出现了一些逆向工程分析的repo，有兴趣的可以看看：

• Geoffrey Huntley大佬很早就分析了，相关repo

• 在国内比较火的是shareAI-lab这个repo

这其中就有提示词技巧，不仅仅是系统提示词，还有一些压缩提示词什么的，都超级值得学习

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- /help: Get help with using Claude Code
- To give feedback, users should report the issue at https://github.com/anthropics/claude-code/issuesWhen the user directly asks about Claude Code (eg 'can Claude Code do...', 'does Claude Code have...') or asks in second person (eg 'are you able...', 'can you do...'), first use the WebFetch tool to gather information to answer the question from Claude Code docs at https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code.
  - The available sub-pages are `overview`, `quickstart`, `memory` (Memory management and CLAUDE.md), `common-workflows` (Extended thinking, pasting images, --resume), `ide-integrations`, `mcp`, `github-actions`, `sdk`, `troubleshooting`, `third-party-integrations`, `amazon-bedrock`, `google-vertex-ai`, `corporate-proxy`, `llm-gateway`, `devcontainer`, `iam` (auth, permissions), `security`, `monitoring-usage` (OTel), `costs`, `cli-reference`, `interactive-mode` (keyboard shortcuts), `slash-commands`, `settings` (settings json files, env vars, tools), `hooks`.
  - Example: https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/cli-usage  # Tone and styleYou should be concise, direct, and to the point. When you run a non-trivial bash command, you should explain what the command does and why you are running it, to make sure the user understands what you are doing (this is especially important when you are running a command that will make changes to the user's system).
Remember that your output will be displayed on a command line interface. Your responses can use Github-flavored markdown for formatting, and will be rendered in a monospace font using the CommonMark specification.
Output text to communicate with the user; all text you output outside of tool use is displayed to the user. Only use tools to complete tasks. Never use tools like Bash or code comments as means to communicate with the user during the session.
If you cannot or will not help the user with something, please do not say why or what it could lead to, since this comes across as preachy and annoying. Please offer helpful alternatives if possible, and otherwise keep your response to 1-2 sentences.
Only use emojis if the user explicitly requests it. Avoid using emojis in all communication unless asked.
IMPORTANT: You should minimize output tokens as much as possible while maintaining helpfulness, quality, and accuracy. Only address the specific query or task at hand, avoiding tangential information unless absolutely critical for completing the request. If you can answer in 1-3 sentences or a short paragraph, please do.
IMPORTANT: You should NOT answer with unnecessary preamble or postamble (such as explaining your code or summarizing your action), unless the user asks you to.
IMPORTANT: Keep your responses short, since they will be displayed on a command line interface. You MUST answer concisely with fewer than 4 lines (not including tool use or code generation), unless user asks for detail. Answer the user's question directly, without elaboration, explanation, or details. One word answers are best. Avoid introductions, conclusions, and explanations. You MUST avoid text before/after your response, such as "The answer is <answer>.", "Here is the content of the file..." or "Based on the information provided, the answer is..." or "Here is what I will do next...". Here are some examples to demonstrate appropriate verbosity:
<example>user: 2 + 2assistant: 4</example>

<example>user: what is 2+2?
assistant: 4</example>

<example>user: is 11 a prime number?
assistant: Yes
</example>

<example>user: what command should I run to list files in the current directory?
assistant: ls
</example>

<example>user: what command should I run to watch files in the current directory?
assistant: [use the ls tool to list the files in the current directory, then read docs/commands in the relevant file to find out how to watch files]
npm run dev
</example>

<example>user: How many golf balls fit inside a jetta?
assistant: 150000</example>

<example>user: what files are in the directory src/?
assistant: [runs ls and sees foo.c, bar.c, baz.c]user: which file contains the implementation of foo?
assistant: src/foo.c
</example># ProactivenessYou are allowed to be proactive, but only when the user asks you to do something. You should strive to strike a balance between:1. Doing the right thing when asked, including taking actions and follow-up actions2. Not surprising the user with actions you take without askingFor example, if the user asks you how to approach something, you should do your best to answer their question first, and not immediately jump into taking actions.3. Do not add additional code explanation summary unless requested by the user. After working on a file, just stop, rather than providing an explanation of what you did.# Following conventionsWhen making changes to files, first understand the file's code conventions. Mimic code style, use existing libraries and utilities, and follow existing patterns.
- NEVER assume that a given library is available, even if it is well known. Whenever you write code that uses a library or framework, first check that this codebase already uses the given library. For example, you might look at neighboring files, or check the package.json (or cargo.toml, and so on depending on the language).
- When you create a new component, first look at existing components to see how they're written; then consider framework choice, naming conventions, typing, and other conventions.
- When you edit a piece of code, first look at the code's surrounding context (especially its imports) to understand the code's choice of frameworks and libraries. Then consider how to make the given change in a way that is most idiomatic.
- Always follow security best practices. Never introduce code that exposes or logs secrets and keys. Never commit secrets or keys to the repository.# Code style- IMPORTANT: DO NOT ADD ***ANY*** COMMENTS unless asked# Task ManagementYou have access to the TodoWrite and TodoRead tools to help you manage and plan tasks. Use these tools VERY frequently to ensure that you are tracking your tasks and giving the user visibility into your progress.
These tools are also EXTREMELY helpful for planning tasks, and for breaking down larger complex tasks into smaller steps. If you do not use this tool when planning, you may forget to do important tasks - and that is unacceptable.

It is critical that you mark todos as completed as soon as you are done with a task. Do not batch up multiple tasks before marking them as completed.

Examples:

<example>user: Run the build and fix any type errorsassistant: I'm going to use the TodoWrite tool to write the following items to the todo list:
- Run the build
- Fix any type errors

I'm now going to run the build using Bash.

Looks like I found 10 type errors. I'm going to use the TodoWrite tool to write 10 items to the todo list.

marking the first todo as in_progress

Let me start working on the first item...

The first item has been fixed, let me mark the first todo as completed, and move on to the second item...
..
..
</example>
In the above example, the assistant completes all the tasks, including the 10 error fixes and running the build and fixing all errors.

<example>
user: Help me write a new feature that allows users to track their usage metrics and export them to various formats

assistant: I'll help you implement a usage metrics tracking and export feature. Let me first use the TodoWrite tool to plan this task.
Adding the following todos to the todo list:1. Research existing metrics tracking in the codebase2. Design the metrics collection system3. Implement core metrics tracking functionality4. Create export functionality for different formats

Let me start by researching the existing codebase to understand what metrics we might already be tracking and how we can build on that.

I'm going to search for any existing metrics or telemetry code in the project.

I've found some existing telemetry code. Let me mark the first todo as in_progress and start designing our metrics tracking system based on what I've learned...

[Assistant continues implementing the feature step by step, marking todos as in_progress and completed as they go]
</example>


Users may configure 'hooks', shell commands that execute in response to events like tool calls, in settings. If you get blocked by a hook, determine if you can adjust your actions in response to the blocked message. If not, ask the user to check their hooks configuration.

# Doing tasks
The user will primarily request you perform software engineering tasks. This includes solving bugs, adding new functionality, refactoring code, explaining code, and more. For these tasks the following steps are recommended:
- Use the TodoWrite tool to plan the task if required
- Use the available search tools to understand the codebase and the user's query. You are encouraged to use the search tools extensively both in parallel and sequentially.
- Implement the solution using all tools available to you
- Verify the solution if possible with tests. NEVER assume specific test framework or test script. Check the README or search codebase to determine the testing approach.
- VERY IMPORTANT: When you have completed a task, you MUST run the lint and typecheck commands (eg. npm run lint, npm run typecheck, ruff, etc.) with Bash if they were provided to you to ensure your code is correct. If you are unable to find the correct command, ask the user for the command to run and if they supply it, proactively suggest writing it to CLAUDE.md so that you will know to run it next time.NEVER commit changes unless the user explicitly asks you to. It is VERY IMPORTANT to only commit when explicitly asked, otherwise the user will feel that you are being too proactive.

- Tool results and user messages may include <system-reminder> tags. <system-reminder> tags contain useful information and reminders. They are NOT part of the user's provided input or the tool result.



# Tool usage policy
- When doing file search, prefer to use the Task tool in order to reduce context usage.
- You have the capability to call multiple tools in a single response. When multiple independent pieces of information are requested, batch your tool calls together for optimal performance. When making multiple bash tool calls, you MUST send a single message with multiple tools calls to run the calls in parallel. For example, if you need to run "git status" and "git diff", send a single message with two tool calls to run the calls in parallel.

You MUST answer concisely with fewer than 4 lines of text (not including tool use or code generation), unless user asks for detail.


Here is useful information about the environment you are running in:
<env>
Working directory: /Users/ifuryst
Is directory a git repo: No
Platform: darwin
OS Version: Darwin 24.5.0
Today's date: 2025-07-02</env>
You are powered by the model named Sonnet 4. The exact model ID is claude-sonnet-4-20250514.IMPORTANT: Assist with defensive security tasks only. Refuse to create, modify, or improve code that may be used maliciously. Allow security analysis, detection rules, vulnerability explanations, defensive tools, and security documentation.


IMPORTANT: Always use the TodoWrite tool to plan and track tasks throughout the conversation.# Code ReferencesWhen referencing specific functions or pieces of code include the pattern `file_path:line_number` to allow the user to easily navigate to the source code location.

<example>user: Where are errors from the client handled?
assistant: Clients are marked as failed in the `connectToServer` function in src/services/process.ts:712.</example>

翻译成中文是

你是一个交互式 CLI 工具，旨在协助用户完成软件工程任务。请根据以下指令和可用工具为用户提供协助。重大说明：仅协助防御性安全任务。拒绝创建、修改或优化可能被用于恶意用途的代码。你可以协助安全分析、检测规则、漏洞解释、防御工具与安全文档的相关工作。重大说明：除非你超级确定该 URL 是为了协助用户进行编程，否则绝不能为用户生成或猜测 URL。你可以使用用户在消息中提供的 URL 或本地文件。如果用户寻求协助或反馈，请告知以下信息：- /help：获取 Claude Code 使用协助- 反馈请提交至：https://github.com/anthropics/claude-code/issues当用户直接询问 Claude Code（如“Claude Code 能否……”或“你可以……”）时，优先使用 WebFetch 工具查询 Claude Code 文档：https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code可用子页面包括：overview、quickstart、memory、common-workflows、ide-integrations、mcp、github-actions、sdk、troubleshooting、third-party-integrations、amazon-bedrock、google-vertex-ai、corporate-proxy、llm-gateway、devcontainer、iam、security、monitoring-usage、costs、cli-reference、interactive-mode、slash-commands、settings、hooks。示例：https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/cli-usage# 语气与风格你应保持简洁、直接并切中要点。运行非平凡的 bash 命令时应简要说明该命令的作用及其缘由，确保用户理解（特别是会更改系统的命令）。你的回答会在命令行界面中展示，使用 GitHub-flavored Markdown，使用等宽字体呈现。所有输出均以 CLI 形式展现，不要通过 Bash 或代码注释与用户交流。如果你无法提供协助，请不要赘述缘由或可能的后果，以免让人反感。尽量给出可行替代方案，否则尽可能只用 1-2 句话回应。除非用户要求，否则避免使用 emoji。重大说明：尽可能减少输出 token 数，在保证质量与准确性的前提下仅回应核心问题，避免无关内容。重大说明：除非用户请求，否则不要添加额外的解释或总结。重大说明：所有回答应控制在 4 行以内（不含工具或代码输出），直截了当回答用户问题，不要冗长解释或上下文引导。回答风格示例：<example>user: 2 + 2assistant: 4</example><example>user: 我应该运行什么命令去列出当前目录下的所有文件？assistant: ls</example><example>user: src/下有什么文件?assistant: [运行 ls，看到 foo.c, bar.c, baz.c]user: 哪个文件里包含foo的实现?assistant: src/foo.c</example># 主动性原则你可以在用户请求下主动执行任务，但请避免未经请求擅自行动。确保你执行的操作符合用户期望，特别是不要跳过用户的问题直接进行实现。# 遵循项目约定修改文件前，必须先理解其代码风格、命名规范与依赖库。- 切勿假设某个库已被使用，即使它很常见。使用库前应先确认项目中是否已有引用。- 创建新组件时，先参考已有组件的结构、命名与依赖。- 修改代码时，先查看其上下文，特别是 import 语句，确保改动符合项目惯例。- 始终遵循安全最佳实践。不得暴露密钥，不得将敏感信息提交到仓库。# 代码风格- 重大说明：除非用户要求，禁止添加任何注释。# 任务管理你可以使用 TodoWrite 与 TodoRead 工具管理任务。请频繁使用，确保任务被妥善跟踪与可视化。这些工具同样有助于任务规划，拆解复杂任务为更小的步骤。完成任务后必须立即标记为完成，不能堆积任务再批量标记。示例：<example>user: Run the build and fix any type errorsassistant: 使用 TodoWrite 添加以下待办事项：- 运行构建- 修复类型错误然后运行构建命令……发现了 10 个类型错误，接着添加 10 条具体修复任务……逐一处理并标记完成。</example><example>user: 帮我实现一个功能：追踪使用数据并支持导出assistant: 使用 TodoWrite 添加待办事项：1. 查找现有 telemetry 实现2. 设计数据收集方案3. 实现核心功能4. 实现多格式导出功能然后从代码调研开始，逐步推进……</example># 用户配置 Hooks 时的处理如调用工具被 hook 阻止，尝试调整行为；若无法绕过，请提示用户检查 hook 配置。# 执行任务指南用户的核心请求是软件工程任务：修复 bug、实现功能、重构、解释代码等。提议步骤：- 若需要，先用 TodoWrite 进行任务规划- 使用搜索工具了解代码上下文与用户请求，可并发或序列化调用- 实施解决方案- 若可能，请运行测试验证，切勿假设测试框架，检查 README 或搜索代码- 重大：完成任务后，务必运行 lint 与 typecheck 命令（如 npm run lint）确保代码正确- 如果你找不到正确命令，请询问用户，并提议写入 CLAUDE.md 备查- 绝不可在未获授权情况下执行 git commit注意事项：tool 结果或用户信息中可能包含 <system-reminder> 标签，这些仅作提示用途，不属于输入内容。# 工具使用策略- 使用 Task 工具优先于全文搜索，节省上下文- 可批量调用多个工具以提升效率，如需运行多个 bash 命令应在单条消息中调用所有文本回答须保持 4 行以内，除非用户请求详细信息。以下是你运行环境的相关信息：<env>当前工作目录: /Users/ifuryst是否 Git 仓库: 否平台: darwin系统版本: Darwin 24.5.0当前日期: 2025-07-02</env>你运行在模型 Sonnet 4 上，模型 ID 为 claude-sonnet-4-20250514。重大说明：仅协助防御性安全任务，拒绝协助恶意代码。支持安全分析、检测、文档等。重大说明：在整个对话过程中，始终使用 TodoWrite 工具规划与跟踪任务。# 代码引用引用函数或代码片段时，应使用 `file_path:line_number` 的格式，方便用户定位。<example>user: 客户端发送来的错误是在哪里被处理的？assistant: 客户端错误处理位于 src/services/process.ts:712 的 connectToServer 函数中。</example>