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# 2.6 输出格式控制：让 Claude 乖乖听话

Prompt Engineering 的终极目标往往不仅仅是获得“正确”的答案，更是获得“可用”的答案。 对于开发者而言，最令人头疼的就是 Claude 回复了一堆 *“Here is the JSON you requested...”* 的废话，或者在 JSON 里加了注释导致 `JSON.parse` 报错。

本节将传授几招确保留下 **干净的机器可读输出 (Clean Machine-Readable Output)** 的绝技。

## 2.6.1 核心技术：Prefill

> **兼容性提示**：自 Claude 4.6 系列及 Mythos Preview 起，所有更新的模型（含 Sonnet 5、Opus 4.6/4.7/4.8、作为迁移基线的 Sonnet 4.6、Fable 5 与 Mythos 5）均**不再支持**对最后一条 assistant 消息做 Prefill，使用时会返回 400 错误；在对话中段插入 assistant 消息不受影响。对于这些新模型，请使用 Structured Outputs（见 2.6.3 节）或系统提示词来控制输出格式。以下内容仅适用于 Claude Sonnet 4.5 / 3.5 等仍支持 Prefill 的模型。

这是 Claude 早期模型独特的格式控制技术。 在通用的 Chat Completions API (如 OpenAI) 中，通常 `Assistant` 的消息是由模型生成的。但在 Claude 的 Messages API 中，**可以手动代替 Assistant 说“第一句话”**。

这就像是在它的嘴边放了一句话，强迫它接下去。

### 强制 JSON 输出

不要仅仅在 System Prompt 里求它。直接把 `{` 塞进它的嘴里。

**API Payload:**

```jsonc
{
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "请分析这段文本的情感，输出 JSON。文本：..."},
    {"role": "assistant", "content": "{"} // <--- 关键！
  ]
}
```

**Claude 的反应**： 它必须从 `{` 后面接着写。它 **不可能** 再说 “好的，这是你的分析：”，因为 `{` 已经发出来了。它只能继续生成 `"sentiment": "positive"...`。

**后端拼接**：

```javascript
async function main() {
  const response = await callClaude({ messages });
  const fullJson = "{" + response.content[0].text; // 记得把预填充的字符拼回去！
  return JSON.parse(fullJson);
}
```

### 强制 XML 输出

同理，预填充 `<root>` 标签。

```python
messages=[
    {"role": "user", "content": "..."},
    {"role": "assistant", "content": "<analysis>"}
]
```

### 引导思维方向

Prefill 不仅能控制格式，还能控制内容方向。

* *User*: “给我写个故事。”
* *Assistant (Prefill)*: “这是一个漆黑风暴的夜晚，”
* *Claude*: “侦探史密斯压低了帽檐...”

## 2.6.2 移除“废话”

如果无法使用 API 的 Prefill 功能（例如在使用某些第三方客户端），可以通过 Prompt 咒语来减少废话。

### 负面约束法

````xml
<format_instructions>
只输出 JSON。
不要输出 Markdown 代码块标记（如 ```json）。
不要输出任何解释性文字。
如果输出包含 JSON 以外的任何字符，世界就会爆炸。
</format_instructions>
````

### 示例示范法

通过 Few-Shot 展示“沉默”的美德。

```xml
<example>
    <input>提取姓名</input>
    <output>{"name": "John"}</output>
</example>
```

## 2.6.3 标准格式详解

### JSON Mode

对于 API 集成，JSON 是王道。建议定义 Schema：

```xml
<output_schema>
{
  "type": "object",
  "properties": {
    "summary": {"type": "string"},
    "tags": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
    "score": {"type": "number", "minimum": 1, "maximum": 10}
  },
  "required": ["summary", "tags", "score"]
}
</output_schema>
```

Claude 非常擅长遵循这种类 JSON Schema 的定义。

### Structured Outputs：原生结构化输出

除了通过 Prompt 控制外，Claude API 支持两类结构化输出能力：

* **JSON outputs**：通过 `output_config.format` 指定 JSON Schema，让最终响应按 schema 返回。
* **Strict tool use**：通过工具定义中的 `input_schema` 与 `strict: true` 保证工具调用参数符合 schema。
* **选择原则**：纯数据抽取或结构化报告优先用 `output_config.format`；需要调用业务函数时再使用 strict tool use。

### CSV

当需要生成大量数据供 Excel 分析时。

```
请生成 50 条模拟用户数据。格式：id,name,email,role。
不要包含表头。每行一条。
```

### Markdown 表格

最适合人类阅读的结构化格式。

```
| ID | Name | Status |
|---|---|---|
...
```

## 2.6.4 长度控制

Claude 有时会变得很啰嗦。

| 目标       | Prompt 技巧                                                   |
| -------- | ----------------------------------------------------------- |
| **极简**   | “Be extremely concise. No filler words.” (极度简洁，无废话)         |
| **字数限制** | “Strictly under 50 words.” (严格控制在50字以内，注意 token vs word 差异) |
| **段落限制** | “Answer in exactly 3 bullet points.” (确切使用3个要点)             |
| **针对性**  | “Only answer the 'What', ignore the 'Why'.” (只答是什么，不答为什么)   |

## 2.6.5 Stop Sequences：停止序列

这是 API 层面的核武器。可以告诉 API：“一看到某个特定字符，就立即切断生成”。

**场景**：只希望 Claude 填空。 Prompt: `Q: 1+1=? A:` Stop Sequence: `\n\nQ:`（下一道题的开头）

当 Claude 生成 `2` 后，它想顺着格式继续编下一道题，但碰到了 `\n\nQ:`，API 强制截断。得到了干净的 `2`。

> 注意：stop sequence 不能只含空白字符。单独的 `\n` 会被 API 以 `invalid_request_error` 拒绝（提示 `each stop sequence must contain non-whitespace`），所以序列里要带上 `Q:`、`###` 这类非空白字符。

***

现在，已掌握了提示工程的所有组件：基础原则、XML 结构、System Prompt、Few-Shot、CoT 和格式控制。 但是，怎么知道写的 Prompt 到底好不好？如何科学地改进它？

➡️ [Prompt 优化方法论](/claude_guide/di-yi-bu-fen-ji-chu-pian/02_prompt/2.7_optimization.md)