このRedditの議論は非常に興味深いです Claudeのプロンプトに従って、彼らからいくつかの興味深い指示を学ぶことができます たとえば、Web 検索用の洗練されたデシジョン ツリーなどです。 Claudeの検索戦略は、4つの明確なカテゴリに分類されます。 - never_search(検索しない):基礎知識、定義、歴史的事実など安定した情報 - do_not_search_but_offer(最初に答えてから尋ねる):答えるが、更新された情報があるかもしれないので、最初に答えを出してから、最新の情報を検索する必要があるかどうかを尋ねる - single_search (単一検索): リアルタイム データ、現在のイベント、価格などに関する最新情報を必要とする単純なクエリ - 研究: 比較分析、包括的なレポートなどを含む、2〜20回のツール呼び出しを必要とする複雑なクエリ この階層化された設計により、「過剰検索」と「過少検索」の問題が回避され、AI が外部情報が必要な時期をより人間のように判断できるようになります。 別の例は、会話終了ツールの慎重な設計です end_conversation_tool使用に関して非常に厳格です。 - 最初に明確な警告を与える必要があります - 極端な状況でのみ使用してください - 自傷行為などのデリケートな話題ではこのツールを使用しないでください この設計により、会話とユーザー エクスペリエンスの継続性が保証され、AI の「意図的な離脱」のリスクが回避されます。 別の例は、ツール呼び出しの単純な設計です ツール呼び出しは、最も単純な XML 形式です JSON や複雑な API がなければ、XML を生成するのはプレーン テキストであり、システムによって解析されて実行されます。 言語モデルは構造化テキストの生成に最適であるため、この「素朴な方法」が最も信頼性が高い