Як зібрати довгий запит, щоб він не розсипався
Версія: 26.08.2026
Коли в одному повідомленні є і завдання, і документ, і приклади – модель має розрізнити, де що. Найпростіший спосіб це показати – позначити частини тегами.
Тег виглядає як <назва>вміст</назва>. Ніякої магії, звичайні дужки. Документація каже прямо: теги допомагають розібрати складний запит однозначно.
Як це виглядає
<zavdannya>
Склади коротке резюме для клієнта.
</zavdannya>
<dokument>
...текст договору...
</dokument>
<obmezhennya>
До 10 рядків. Без юридичних термінів.
</obmezhennya>
Назви тегів вигадуєте ви. Головне – одні й ті самі назви від запиту до запиту. Так радить документація.
Правило, яке дає найбільший приріст
Це вимірювана річ, і вона несподівана.
Довгий документ – зверху. Питання – внизу.
Цитата з документації: у тестах питання в кінці покращували якість відповіді до 30 відсотків. Особливо на складних запитах з кількох документів.
Поріг, з якого це починає мати значення – приблизно 20 тисяч токенів вхідного тексту.
Тобто звичка «питання перше, а документ підклею знизу» працює проти вас.
Кілька документів
Коли документів більше одного, документація радить обгортати кожен окремо і підписувати джерело:
<dokumenty>
<dokument index="1">
<dzherelo>dohovir-2026.pdf</dzherelo>
<vmist>...</vmist>
</dokument>
<dokument index="2">
<dzherelo>dodatok-1.pdf</dzherelo>
<vmist>...</vmist>
</dokument>
</dokumenty>
Тепер на питання «звідки це» модель має чим відповісти.
Прийом для довгих документів: спершу цитати
Ще одна порада з документації, і дуже практична.
Попросіть спочатку виписати релевантні цитати, а вже потім робити задачу.
Спершу знайди в документі місця, що стосуються оплати,
і випиши їх дослівно в теги <tsytaty>.
Потім, спираючись тільки на ці цитати, дай відповідь у тегах <vidpovid>.
Це дає дві речі. Модель зосереджується на потрібному і не тоне в решті тексту. А ви бачите, на чому саме побудовано відповідь, і можете перевірити.
Ми користуємось цим прийомом у власній роботі. Він дешевший за будь-яку перевірку постфактум.
Про «чайові» і «це важливо для моєї кар'єри»
У популярних добірках промптів трапляються поради пообіцяти моделі чайові або сказати, що від відповіді залежить ваша кар'єра.
У документації Anthropic таких порад немає. Ми їх там не знайшли.
Що є натомість – порада пояснити справжню причину. Не вигадану ставку, а реальний контекст: хто читатиме, що вирішуватиме, чому це важливо. Це працює з тієї ж причини, що й названий кут зору.
Порядок блоків, який зручно тримати в голові
- Роль – одне речення, ким Claude має бути.
- Довгі дані – документи, таблиці, вихідний матеріал.
- Задача – що зробити.
- Обмеження – обсяг, тон, чого не можна.
- Приклади – 3–5 зразків бажаного результату.
- Формат – як має виглядати відповідь.
Пункти 1, 2 і 3 обов'язкові. Решта – за потребою.
Коли теги не потрібні
Не обгортайте тегами питання на два рядки. Це прийом для складених запитів, де є що плутати.
На короткому питанні теги додають шуму і не додають нічого.
Джерела
- XML-теги, приклади, довгий контекст, цитати: platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices – звірено 25.08.2026
- Відсутність порад про чайові: перевірено на тій самій сторінці, 25.08.2026