在提示中使用XML标签可以显著提高Claude和GPT等大型语言模型响应的一致性和准确性。该技术通过创建明确的边界，帮助模型清晰地区分提示的不同部分，例如指令、上下文和示例。Anthropic特别推荐此方法用于Claude，它还可以用于请求结构化的、带标签的输出，从而简化对响应的程序化解析。 AI
影响 提高了开发人员构建应用程序时LLM输出的可靠性。
排序理由 该条目描述了一种改进LLM提示工程的技术，而不是新的模型发布或核心研究。
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<h1> XML Tagging in Prompts: The Secret to Getting Better Output from Claude and GPT </h1> <p><em>A simple structuring trick that turns messy, unpredictable LLM outputs into clean, reliable ones.</em></p> <p>If you've spent any time writing prompts for Claude, GPT, or any other l…