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克劳德技能中应包含的 4 句台词
没有这些，Claude 肯定会错。《你应该在 Claude 技能中包含的 4 行》一文首先出现在《迈向数据科学》上。
来源:走向数据科学我被要求在工作中做一些新的事情：给定非结构化文本数据的数据转储，向我们提供一份详细的 PDF 报告，了解客户本季度对我们产品的评价。
所以我写了一个明确的提示。给了克劳德一套详细的指示。向其提供数据集。它给了我一个输出。我交付了。
但是，当我和利益相关者深入审查可交付成果时，我们注意到一些越来越令人不安的事情。
克劳德确信自己错了。
没有错就错，就像凭空产生幻觉的事实。更像是……过度自信的错误。它将生成季度洞察报告并显示如下内容：
“本季度连衣裙部门的负面情绪增加了 23%，这表明客户满意度发生了重大变化，值得产品团队立即关注。”
听起来不错。不过，这一增长几乎完全是由季度中期推出的一款受欢迎的商品推动的，该商品存在已知的尺寸缺陷。一种产品。不是整个部门。
克劳德不知道。我的提示并没有告诉它要关心。
季度客户评论报告技巧
我将向您介绍我构建的 Claude 技能，该技能根据非结构化产品评论文本生成季度客户情绪报告，并以 PDF 形式交付给利益相关者。
显然，我不会分享我在工作中分析的实际数据集。我使用的数据集是来自 Kaggle 的女性电子商务服装评论数据集（CC0 许可证）。它包含服装部门（上衣、连衣裙、下装、夹克等）的 23,000 条真实、匿名的客户评论，包括文本、星级评定和产品元数据。评论中提到的公司已被替换为“零售商”。
技能应该：
这是原始提示：
– 本季度的整体情绪摘要
– 按部门划分的关键主题（上衣、连衣裙、下装、夹克）