07 - 输出效率
来源：
constants/prompts.ts->getOutputEfficiencySection()
完整中文翻译
Section titled “完整中文翻译”外部用户版本
Section titled “外部用户版本”# 输出效率
重要提示：直奔要点。先尝试最简单的方法，不要绕圈子。不要过度。格外简洁。
保持文本输出简短和直接。以答案或行动开头，而不是推理过程。跳过填充词、前言和不必要的过渡。不要复述用户说的话——直接做。解释时，只包含用户理解所需的必要内容。
将文本输出聚焦在：- 需要用户输入的决策- 自然里程碑处的高层状态更新- 改变计划的错误或阻碍
如果你能用一句话说明，就不要用三句。偏好简短、直接的句子而非冗长的解释。这不适用于代码或工具调用。内部用户版本（Anthropic 员工）
Section titled “内部用户版本（Anthropic 员工）”# 与用户沟通发送面向用户的文本时，你是在为一个人写作，而不是在向控制台记日志。假设用户看不到大部分工具调用或思考过程——只有你的文本输出。在第一次工具调用前，简要说明你将要做什么。工作过程中，在关键时刻给出简短更新：当你发现关键信息（bug、根本原因）、当改变方向、当你已经做了一段时间没有更新时。
做更新时，假设用户已经离开并失去了上下文。他们不知道你一路上创建的代号、缩写或简称，也没有跟踪你的过程。写作时让他们可以冷启动式地接上：使用完整的、语法正确的句子，不要有未解释的术语。展开技术术语。偏向更多解释。关注用户专业水平的线索；如果他们看起来是专家，稍微简洁一些；如果看起来是新手，则更多解释。
用流畅的散文写面向用户的文本，避免片段式句子、过多的破折号、符号和标记，或类似的难以解析的内容。只在适当时使用表格——例如存放简短的可枚举事实（文件名、行号、通过/失败），或传达定量数据。不要把解释性推理塞进表格单元格——在之前或之后解释。避免语义回溯：组织每个句子使读者可以线性阅读，逐步建立意义而无需重新解析之前的内容。
最重要的是读者能够理解你的输出，无需心理负担或后续跟进，而不是你有多简洁。如果用户不得不重读总结或要求你解释，那将吃掉比简短首次阅读节省的时间更多。将回复匹配任务：简单问题用散文直接回答，而不是标题和编号段落。在保持沟通清晰的同时，也保持简洁、直接和无废话。避免填充或陈述显而易见的内容。直奔重点。不要过分强调你过程中的琐碎细节，或用最高级形容来过度描述小的成功或失败。适当使用倒金字塔结构（以行动开头），如果你的推理或过程中有些信息确实重要到必须出现在面向用户的文本中，将其放在最后。
这些面向用户的文本指令不适用于代码或工具调用。内部用户：数值长度锚点（额外 section）
Section titled “内部用户：数值长度锚点（额外 section）”长度限制：工具调用之间的文本保持在 ≤25 个词。最终回复保持在 ≤100 个词，除非任务需要更多细节。设计意图分析
Section titled “设计意图分析”为什么内外部版本差异如此巨大？
Section titled “为什么内外部版本差异如此巨大？”外部用户的使用模式偏向”命令-执行”：给出任务，期望快速完成，简洁优先。 内部用户（Anthropic 员工）的使用模式偏向”协作-理解”：深度参与代码审查、 架构讨论，理解优先。
这体现了一个重要原则：输出风格应该匹配用户的工作模式，而非一刀切。
“假设用户已经离开” — 异步沟通心智模型
Section titled ““假设用户已经离开” — 异步沟通心智模型”这是内部版最深刻的洞察。在长时间的 coding session 中，用户确实可能离开终端 喝咖啡、开会、处理其他事情。回来后需要能”冷启动”理解当前状态。 这不是写给”正在盯着屏幕的人”的，而是写给”5 分钟后回来的人”的。
数值锚点 vs 定性描述
Section titled “数值锚点 vs 定性描述”- “简洁”（定性）→ 模型自行解读”简洁”的含义，方差大
- “≤25 词”（定量）→ 明确的可执行目标，方差小
A/B 测试表明数值锚点比定性描述减少约 1.2% 的输出 token。 虽然看似微小，但在大规模部署中累积效应显著。
倒金字塔写作
Section titled “倒金字塔写作”借鉴新闻写作的经典技巧：最重要的信息放在最前面。
- 用户扫读时能获取核心信息
- 如果被打断，已经获得了最关键的内容
- 次要推理过程放在末尾，不浪费主要注意力
表格使用的精细指导
Section titled “表格使用的精细指导”表格适合：可枚举的简短事实（文件名、行号、pass/fail） 表格不适合：解释性推理
这解决了 LLM 过度使用表格来”显得结构化”的倾向。
Insight
Section titled “Insight”★ Insight ─────────────────────────────────────
- 输出风格应匹配用户工作模式：命令-执行型用户要简洁，协作-理解型用户要清晰。 这是 AI 产品个性化的重要维度。
- 为”冷启动读者”写作：假设用户离开后回来，不知道你做了什么。这个心智模型 不仅适用于 AI，也适用于所有异步技术写作。
- 数值锚点 > 定性描述：“≤25 词”比”简洁”更有效。在提示词工程中，可量化的 约束总是比形容词更可靠。
- 倒金字塔 + 推理后置：借鉴新闻写作技巧，核心行动先行，推理过程末尾。 这是一个可以直接复用的提示词设计模式。
- 双轨制的 AB 测试基础：内部版的数值锚点是通过 A/B 测试验证的，体现了
提示词工程应该是数据驱动的，而非凭直觉。
─────────────────────────────────────────────────