20 个高质量 Claude 提示词模板（可直接复制使用）

下面是 20 个可直接复制使用的 Claude 提示词模板，按代码开发、内容写作、数据分析、对话与系统提示词四类整理。每个模板都用尖括号占位符（如 <需求>）标出需要替换的变量，复制后改掉占位内容即可使用。这些模板在 Claude Opus 4.8 与 Sonnet 4.6 上都验证过，结构化程度高、指令清晰，能稳定拿到高质量输出。

所有模板遵循三条通用原则：用 XML 标签把指令、上下文、示例分开；明确指定输出格式；把约束条件写在最后。如果你想系统理解这套写法，可以先看 Claude 提示词怎么写？2026 最新新手到进阶完整教程和 Claude 提示词 XML 标签用法详解：5 个实战示例。

一、代码开发类（模板 1-6）

模板 1：生成函数

你是一名资深 <语言> 工程师。请实现以下函数：
<需求>输入一个整数列表，返回去重后保持原顺序的列表</需求>
要求：
1. 给出完整可运行代码，含类型注解
2. 处理空列表和 None 的边界情况
3. 在代码后用 3 行以内说明时间复杂度
不要输出多余解释。

模板 2：代码审查

请审查下面的代码，只关注：安全漏洞、性能问题、明显 bug。
<code>
<粘贴你的代码>
</code>
输出格式：用表格列出「行号 | 问题等级(高/中/低) | 问题描述 | 修改建议」。
没有问题的部分不要提。

模板 3：解释陌生代码

用通俗语言逐段解释下面这段代码在做什么，假设读者会基础语法但不熟悉这个库。
<code>
<粘贴代码>
</code>
最后用一句话总结整段代码的目的。

模板 4：Bug 定位

下面的代码预期 <预期行为>，实际 <实际现象>，报错信息：
<error><粘贴报错></error>
<code><粘贴代码></code>
请先说明根本原因，再给出最小改动的修复代码。不要重写整个文件。

模板 5：写单元测试

为下面的函数写单元测试，使用 <pytest/jest>。
<code><粘贴函数></code>
覆盖：正常输入、边界值、异常输入三类用例，每类至少 2 个。

模板 6：SQL 转换

把下面的自然语言需求转成 <MySQL/PostgreSQL> 查询：
<需求>统计每个部门过去 30 天的订单总额，按金额降序</需求>
已知表结构：
<schema><粘贴建表语句或字段说明></schema>
只输出 SQL，并在注释里标注关键 JOIN 逻辑。

写代码相关的更多技巧，可以参考 Claude 写代码怎么用？高质量代码生成提示词技巧。

二、内容写作类（模板 7-12）

模板 7：长文改写

把下面的文字改写得更简洁专业，删掉空话和重复，保留所有事实和数据。
<text><粘贴原文></text>
字数控制在原文的 70% 以内，输出纯文本。

模板 8：摘要提炼

阅读下面材料，输出三部分：
1. 一句话核心结论
2. 3-5 条关键要点（每条不超过 20 字）
3. 一个被多数人忽略的细节
<material><粘贴材料></material>

模板 9：中英翻译（去翻译腔）

把下面英文翻译成中文，要求像中文母语者写的，不要逐字直译。
专业术语保留英文原文并在括号里给中文。
<text><粘贴英文></text>

模板 10：邮件撰写

帮我写一封 <中文/英文> 邮件。
收件人：<对方身份>
目的：<你想达成什么>
语气：<正式/友好>
要点：<列出必须包含的信息>
控制在 150 字以内，给出主题行和正文两部分。

模板 11：大纲生成

我要写一篇关于 <主题> 的文章，目标读者是 <读者画像>。
请给出三级大纲，每个二级标题下注明这一节要解决读者的什么疑问。
大纲要有逻辑递进，避免内容重叠。

模板 12：风格仿写

下面是参考样例，请仿照它的语气和句式，写一段关于 <新主题> 的内容。
<example><粘贴样例文字></example>
新内容长度与样例相当。

中文输出想避免生硬，可以配合 Claude 中文提示词技巧：避免翻译腔的 6 个写法一起用。

三、数据分析与推理类（模板 13-16）

模板 13：表格数据分析

下面是一份数据，请分析：
<data><粘贴 CSV 或表格></data>
要求：
1. 指出 3 个最值得关注的趋势或异常
2. 每个结论必须引用具体数字
3. 不确定的地方明确说"数据不足以判断"，不要猜测

模板 14：分步推理（CoT）

请一步步思考下面的问题，先在 <thinking> 标签里写出推理过程，
再在 <answer> 标签里给出最终答案。
<question><粘贴问题></question>

模板 15：方案对比

我在 <方案A> 和 <方案B> 之间犹豫，场景是 <具体场景>。
请用表格从「成本、上手难度、可维护性、适用规模」四个维度对比，
最后给出一句明确推荐，并说明前提条件。

模板 16：事实核查

请判断下面这段话中每个陈述是否准确：
<text><粘贴待核查内容></text>
对每条陈述标注：正确 / 错误 / 无法确认，错误的给出正确说法。
如果你不确定，直接说不确定，不要编造。

想进一步降低胡说概率，可以看 Claude 提示词怎么避免幻觉？实测有效的 5 个方法和 Claude 思维链（CoT）提示词写法：让推理更准确。

四、对话与系统提示词类（模板 17-20）

模板 17：角色扮演助手

你现在是 <角色，如：一位有 10 年经验的产品经理>。
说话风格：<专业克制 / 轻松幽默>
你的目标：帮我 <具体任务>。
遇到信息不足时主动提问，不要自行假设。

模板 18：API 系统提示词（system 字段）

在 Messages API 里，模板 17 这类角色设定建议放在 system 参数，而不是塞进用户消息。下面是一个可运行的 Python 示例：

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()  # 读取环境变量 ANTHROPIC_API_KEY

resp = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    system="你是一名严谨的中文技术客服。只回答与产品相关的问题；"
           "不知道答案时回复'我不确定，建议联系人工'，禁止编造。",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你们支持发票吗？"}
    ],
)
print(resp.content[0].text)

系统提示词的更多设置方法见 Claude 系统提示词怎么设置？完整配置步骤图解。

模板 19：Few-shot 分类

把用户评论分类为「正面/负面/中性」，参考示例：
<examples>
评论：东西很好用，物流快 → 正面
评论：和描述不符，失望 → 负面
评论：还行吧，没什么特别 → 中性
</examples>
现在分类这条：<粘贴评论>
只输出分类结果一个词。

模板 20：约束输出 JSON

从下面文本中抽取信息，严格按 JSON 输出，不要任何额外文字：
<text><粘贴文本></text>
输出格式：
{"name": "", "phone": "", "intent": ""}
缺失的字段值填 null。

角色类模板想要更细的人设设计，可参考 Claude 角色扮演提示词怎么写？附 10 个角色模板；模板 19 的示例数量与排列技巧见 Claude Few-shot 示例怎么用？3 步提升回答准确率。

模板使用建议

选对模型：分类、抽取、改写这类任务用 Sonnet 4.6 或 Haiku 4.5 更省成本；复杂推理、长代码生成用 Opus 4.8。
替换所有占位符：尖括号内容必须全部替换，残留占位符会让模型困惑。
输出不对就加约束：把"只输出 X""不要解释"放在提示词最后一行，模型更容易遵守。
结构化优先：上下文较长时用 XML 标签包裹，比纯文本分隔效果更稳。

常见问题

这些模板在网页版和 API 上都能用吗？

能。模板 1-17、19、20 直接粘进 claude.ai 对话框就行；模板 18 是 API 专用的 system 字段示例。通过 API 调用时，把对话类模板放进 messages 的用户消息，把角色和约束放进 system 参数效果最好。

为什么我复制模板后输出还是不理想？

最常见的原因是占位符没替换干净，或者把多个任务塞进了一个提示词。建议一次只让模型做一件事，并明确指定输出格式。其他排查思路见 Claude 提示词不生效？8 个常见原因和修复方法。

不同模型用同一个模板，效果会差很多吗？

简单任务（分类、翻译、摘要）三个模型差距不大，Haiku 4.5 性价比更高；但涉及多步推理或复杂代码时，Opus 4.8 的稳定性明显更好。具体怎么选见 Claude 模型怎么选？Opus / Sonnet / Haiku 选型指南。