📖 Nội dung bài học
Điểm của bạn:
5 trên 5 Đúng (100%)
Thời gian đã dùng:
1 phút
Hiển thị câu trả lời
Ẩn câu trả lời
Câu hỏi 1: Đáp án đúng
Bạn muốn Claude tạo một kế hoạch tập luyện. Dòng mở đầu nào hiệu quả hơn?
"Tạo một kế hoạch tập luyện 30 phút cho người mới bắt đầu"
"Bạn có biết gì về tập thể dục không?"
"Tôi đang thắc mắc về các bài tập và những thứ liên quan đến thể dục"
"Tôi nên tập luyện loại nào?"
Câu hỏi 2: Đáp án đúng
Claude liên tục bỏ lỡ các bình luận mỉa mai khi phân tích các bài đăng trên mạng xã hội. Cách tốt nhất để khắc phục điều này là gì?
Yêu cầu nó đoán khi nào điều gì đó có thể mang tính mỉa mai
Cung cấp các ví dụ cho thấy các bài đăng mỉa mai được gắn nhãn là tiêu cực
Bảo nó "cẩn thận hơn về sự mỉa mai"
Làm cho prompt dài hơn với nhiều hướng dẫn hơn
Câu hỏi 3: Đáp án đúng
Prompt engineering là gì?
Huấn luyện các mô hình AI trên các bộ dữ liệu mới
Cải thiện một prompt để có được kết quả đáng tin cậy hơn, chất lượng cao hơn
Lập trình các mô hình AI từ đầu bằng mã
Xây dựng cơ sở hạ tầng phần cứng cho các hệ thống AI
Câu hỏi 4: Đáp án đúng
"Cung cấp các cặp đầu vào/đầu ra mẫu để hướng dẫn phản hồi của AI" mô tả kỹ thuật prompt engineering nào?
Rõ ràng và trực tiếp
Tinh chỉnh lặp đi lặp lại
Cấu trúc XML
Prompting một lần hoặc nhiều lần
Câu hỏi 5: Đáp án đúng
Mục đích chính của việc sử dụng thẻ XML trong prompts là gì?
Để giảm số lượng token của prompts
Để tăng tốc độ xử lý của các mô hình AI
Để thêm cấu trúc và sự rõ ràng, đặc biệt khi bao gồm một lượng lớn nội dung
Để làm cho prompts trông chuyên nghiệp hơn
Làm lại bài này
🔁 Bài học liên quan
- Bài tiếp: Introducing tool use
- Bài trước: Exercise on prompting
- Cùng section: Making a request · Multi-Turn conversations · Chat exercise
- Thuộc lộ trình: Path C
- Docs tham khảo: Glossary · Skills atlas · By use-case
📚 Nguồn & ghi nhận
- Bài học gốc Anthropic Academy: https://anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api/289121
- © 2025 Anthropic. Chỉ dùng cho mục đích giáo dục, fair-use.
- Crawl: — · Chuẩn hoá: 2026-05-01