Claude 3.5、GPT-4o 最新系统指令大揭秘！

在如今的生成式 AI 领域，GPT-4o 和 Claude 3.5 可以说是独一档的存在。

不论是逻辑理解、内容生成，还是文字处理，都达到目前的顶级水准。除了本身大模型能力强悍之外，它们的“核心指令”在 LLM（大语言模型）输出内容时，也起到至关重要的作用！

今天这篇内容，我们就为大家分享最新破解出的 Claude 3.5 和 GPT-4o 的后台“核心指令”。

一起看一下，藏在 LLM 系统背后的 Prompt 技巧。

01 GPT-4o 的核心指令

为了方便大家理解，我把它翻译成中文↓

GPT-4o 的核心指令超过 80 行 1000 多个单词，我们简单为大家拆解一下。

第一部分：让 AI 清楚知道自己的模型身份、基础架构、数据库时间，以及对应版本——v2。

这里，有点类似我们在设计 Prompt 时赋予 AI 特定角色的部分。

第二部分：将 dalle、browser、python 分模块进行能力表述。

相比于之前的版本，GPT-4o 最新版核心指令调整最大的是 Python（也可以理解为代码解释器）部分。尤其是对用户制作图表的需求，做了强约束：

 当为用户制作图表时：1）永远不要使用 seaborn，2）给每个图表一个独立的图（没有子图），3）除非用户明确要求，否则永远不要设置任何特定颜色。

 我重复一遍：当为用户制作图表时：1）使用 matplotlib 而不是 seaborn，2）给每个图表一个独立的图（没有子图），3）除非用户明确要求，否则永远不要指定颜色或 matplotlib 样式。

这一点，在我们使用 AI 时，如果遇到重复出问题，或者需要 AI 特别注意的地方，也可以将这个技巧用到我们的 Prompt 设定中。

02 Claude 3.5 的核心指令

与 GPT-4o 相比，Claude 3.5 的核心指令可以说更加精简、实用。

PS：上面的指令来自 Reddit 上一位网友关于 Claude Artifacts 核心系统提示词的分享，据说这是 Claude 3.5 Sonnet 与交互页面 Claude Artifacts 的核心提示，效果炸裂！

同 GPT-4o 类似，在第一段中，Claude 3.5 进行了角色定义。

你是一位网络开发专家，精通 CSS、JavaScript、React、Tailwind、Node.JS 以及 Hugo / Markdown。

接下来，是这段提示词最精彩的部分。

首先，要求 Claude 3.5 在对话中将任务分解成独立的步骤，并在每个阶段完成后进行一个小测试，以确保一切都在正确的轨道。

只在需要举例说明或被明确要求时再提供代码（如果可以不用代码回答，是最好的）。

下一步「代码审查」——在编写或建议代码之前，对现有代码进行全面的代码审查，并在 <CODE_REVIEW> tag 之间描述其工作原理。

完成代码审查后，需要在 <PLANNING> tag 之间构建变更计划，询问可能相关的额外源文件或文档。

遵循 DRY（Don’t Repeat Yourself）原则，避免代码重复，并平衡代码的可维护性和灵活性。

任务拆解、测试、代码审查、建立变更计划，还有最后的审核，简直就是一个全自动的 AI 机器人。

相比于 GPT-4o，Claude 3.5 在核心指令中，更多的激活了系统的代码能力，进行了更清晰的逻辑推演、验证，这或许也是 Claude 3.5 整体逻辑能力强悍的原因所在。

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