חמש טכניקות מתקדמות לעבודה עם Claude שכל מי שרוצה לקבל תוצאות טובות יותר צריך להכיר!
מי שעובד עם Claude יודע שיש הבדל בין להשתמש בכלי לבין להשתמש בו נכון. הצוות של Anthropic חשף לא מזמן חמש טכניקות שהמהנדסים שלהם משתמשים בהן כדי לקבל תוצאות יותר מדויקות ואיכותיות. מדובר בדברים שלא ממש מדברים עליהם ומשנים את המשוואה כשעובדים עם מודלים גדולים של שפה.
הטכניקה הראשונה נקראת Memory Injection, והיא קשורה לעובדה שרוב האנשים מתחילים כל שיחה מאפס. המהנדסים ב-Anthropic טוענים שהמודל עובד הרבה יותר טוב כשיש לו זיכרון מהעבודות הקודמות שלכם איתו. המשמעות היא שאם אתם מגדירים לו מראש את ההעדפות שלכם, את הסגנון שאתם אוהבים, את הדרך שאתם מעדיפים לעבוד, הוא ייצר תוצרים טובים יותר מהתחלה. הדוגמא שהם נותנים היא פשוטה, במקום לכתוב פרומפט מאפס בכל פעם, אתם אומרים למודל: “אתה עוזר הקוד שלי, זכור את ההעדפות האלה: אני משתמש ב-Python 3.1, אני מעדיף type hints, אני אוהב תכנות פונקציונלי, ותמיד תאשר את ההעדפות האלה בכל תגובה עתידית.” זה גורם למודל להבין את ההקשר שלכם ולעבוד מתוך הידע הזה.
הטכניקה השנייה היא Reverse Prompting, ופה הרעיון הופך להיות מעניין. במקום שאתם אומרים למודל מה לעשות, אתם גורמים לו לשאול אתכם שאלות. המחקר שלהם מראה שזה מפחית הזיות ב-40 אחוז. הדוגמא היא כזו: במקום לומר “תנתח לי את נתוני ה-churn של הלקוחות”, אתם כותבים: “אני צריך לנתח נתוני churn של לקוחות. לפני שתעזור לי, תשאל אותי 5 שאלות מבהירות על ההקשר העסקי שלי, על מערכת הנתונים שלי, ועל התוצאות שאני רוצה. אל תתחיל עד שיהיה לך את כל המידע.” האקט מאלץ את המודל לחשוב ביקורתית על מה שהוא צריך לדעת לפני שהוא מתחיל לעבוד.
הטכניקה השלישית נקראת The Constraint Cascade, והיא בעצם אומרת שאל תזרקו את כל ההוראות בבת אחת. המודלים עובדים טוב יותר כשהם מקבלים מורכבות הדרגתית. הדוגמא: במקום לכתוב פרומפט ארוך עם כל ההוראות, תעשו את זה בשלבים: “קודם כל, תסכם את המאמר הזה בשלושה משפטים. חכה לתשובה שלי. אחרי זה, תזהה את שלושת הטיעונים החלשים ביותר. חכה שוב. ואז, תכתוב טיעון נגד לכל אחד מהם.” כמו משקולות אימון, אתם לא מתחילים עם המשקל הכבד ביותר.
הטכניקה הרביעית היא Role Stacking. במקום לתת למודל תפקיד אחד, אתם מציבים מספר פרספקטיבות מומחים בו זמנית. המחקר של Anthropic מראה שיפור של 60 אחוז במשימות מורכבות. הדוגמא: “תנתח את האסטרטגיה השיווקית הזו משלוש פרספקטיבות בו זמנית: כמו hacker שמתמקד בצמיחה, כמו אנליסט data שמתמקד במטריקות, וכמו פסיכולוג שמתמקד במוטיבציה של המשתמשים. תראה את כל שלושת נקודות המבט.” זה יוצר ויכוח פנימי שתופס blind spots.
הטכניקה החמישית היא The Verification Loop, והיא פשוטה אבל עוצמתית. אתם גורמים למודל להסביר את ההיגיון שלו ואז לבקר את עצמו. האקט תופס טעויות לוגיות שחומקות בגנרציה אחת. הדוגמא: “תכתוב פונקציה ב-Python לעיבוד תשלומי משתמשים. אחרי שתכתוב אותה, תזהה שלושה באגים פוטנציאליים או edge cases בקוד שלך. ואז תכתוב מחדש את הפונקציה כדי לתקן את הבעיות האלה.”
המסר המרכזי מכל הטכניקות האלה הוא שההבדל בין חובבנים למומחים הוא לא ה-AI שהם משתמשים בו, אלא איך הם בונים את השיחה סביב המודל. 99 אחוז מהאנשים משתמשים ב-LLMs כמו חובבנים, ההבדל הוא לא מה שואלים אלא כיצד בונים את החשיבה סביב המודל. המומחים לא מתייחסים ל-AI כמו תיבת חיפוש, הם מתייחסים אליו כמו שותף לחשיבה, עם scaffolding, מגבלות, ולולאות משוב.
אם אתם רוצים ללמוד על כל הדברים החדשים שיש בבינה מלאכותית– תצטרפו אלי בסשן שיצרתי ב-1.3.2026 ובו נעשה ריצה מטורפת על כלים ופלטפורמות שונות כמו בדוגמה הזו. להרשמה לינק – Link.
מוצרים שלי שכדאי לכם להכיר:
קורסים מקצועיים עם כלי GAI.
מפגש 1:1 ליעוץ על בינה מלאכותית גנרטיבית// מפגשי יעוץ לחדשנות באמצעות דיגיטל וטכנולוגיות.
