Prompt Engineering

Cùng một model, cùng một câu hỏi, nhưng cách hỏi khác nhau:

❌ "Viết code"
→ Output không rõ ràng, thiếu context

✅ "Viết một hàm Python tên `calculate_factorial` nhận parameter `n` (int),
   return n! sử dụng đệ quy. Thêm type hints và docstring theo Google style."
→ Output chính xác, đầy đủ

Prompt:
"Phân loại sentiment của câu sau thành 'positive', 'negative', hoặc 'neutral':
'Sản phẩm này thật tuyệt vời, tôi rất hài lòng!'"

Output: positive

Prompt:
"Chuyển đổi tên tiếng Anh sang tiếng Việt:

John → Giôn
Michael → Mai-cồ
Elizabeth → Ê-li-za-bét

William →"

Output: Uy-li-am

❌ Zero-shot:
"A có 15 quả táo, cho B 6 quả, B cho lại A 3 quả. A có bao nhiêu quả?"
→ Model có thể tính sai

✅ Chain-of-Thought:
"A có 15 quả táo, cho B 6 quả, B cho lại A 3 quả.
 Hãy tính từng bước và cho biết A có bao nhiêu quả?"

Output:
"Bước 1: A ban đầu có 15 quả
 Bước 2: A cho B 6 quả → A còn 15 - 6 = 9 quả
 Bước 3: B cho lại A 3 quả → A có 9 + 3 = 12 quả
 Đáp án: A có 12 quả táo"

system = """Bạn là một Senior Python Developer với 10 năm kinh nghiệm.
Bạn ưu tiên:
- Clean code và type hints
- Docstrings theo Google style
- Unit tests với pytest
- Error handling đầy đủ"""
 
user = "Review đoạn code sau và đề xuất cải thiện: ..."

Prompt:
"Phân tích bài viết sau và trả về dưới dạng JSON với các trường:
- title: Tiêu đề bài viết
- summary: Tóm tắt 2-3 câu
- keywords: Array các từ khóa chính
- sentiment: positive/negative/neutral

Bài viết: [nội dung...]"

Output:
{
  "title": "...",
  "summary": "...",
  "keywords": ["AI", "Machine Learning"],
  "sentiment": "positive"
}

Prompt (2 bước):

1. "Viết một đoạn văn giới thiệu về Python"
   → Output lần 1

2. "Hãy đọc lại đoạn văn trên và:
   - Chỉ ra 3 điểm có thể cải thiện
   - Viết lại version tốt hơn"
   → Output được cải thiện

[ROLE] (Tùy chọn)
Bạn là [vai trò] với [kinh nghiệm/đặc điểm].

[CONTEXT]
Bối cảnh: [mô tả tình huống]

[TASK]
Nhiệm vụ: [mô tả cụ thể task cần làm]

[FORMAT]
Output format: [định dạng mong muốn]

[CONSTRAINTS]
Lưu ý:
- [ràng buộc 1]
- [ràng buộc 2]

[EXAMPLES] (Tùy chọn)
Ví dụ:
Input: ...
Output: ...

Bạn là một chuyên gia SEO với 5 năm kinh nghiệm.

Bối cảnh: Tôi đang viết blog về lập trình Python cho người mới bắt đầu.

Nhiệm vụ: Viết meta description cho bài viết về "Python List Comprehension".

Output format:
- Độ dài: 150-160 ký tự
- Chứa keyword chính
- Có call-to-action

Lưu ý:
- Giọng văn thân thiện, dễ hiểu
- Tránh jargon kỹ thuật phức tạp

import anthropic
 
client = anthropic.Anthropic()
 
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250514",
    max_tokens=1024,
    system="Bạn là trợ lý lập trình. Luôn trả lời bằng tiếng Việt. "
           "Code phải có type hints và docstring.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Viết hàm tính số Fibonacci thứ n"}
    ]
)

Sai: "Giúp tôi với code"
Đúng: "Giúp tôi debug lỗi TypeError trong hàm calculate_sum ở dòng 15.
       Đây là code: [paste code]"

Sai: "Tại sao lỗi này xảy ra?"
Đúng: "Tôi đang build React app với TypeScript. Khi chạy `npm run build` 
       tôi gặp lỗi sau: [paste error]. Đây là file có vấn đề: [paste code]"

Sai: "Viết một ứng dụng web hoàn chỉnh với login, dashboard, API..."

Đúng: Chia thành các bước nhỏ:
1. "Thiết kế database schema cho user authentication"
2. "Viết API endpoint login với FastAPI"
3. "Viết React component cho form đăng nhập"

Sai: "Liệt kê các framework Python"
Đúng: "Liệt kê 5 framework Python phổ biến nhất dưới dạng bảng với các cột:
       Tên | Use case chính | Ưu điểm | Nhược điểm"

"Trong một cuộc đua, bạn vượt qua người đứng thứ 2. 
 Bạn đang đứng thứ mấy?"