Rozdíl mezi mizernou a skvělou odpovědí z Claude většinou nezpůsobí model, tarif ani žádný tajný trik. Vězí v tom, jak jasně člověk popsal, co vlastně chce. Přesně na tom stojí jak oficiální příručka Anthropicu, tak návody, které kolují mezi vývojáři. A jeden z inženýrů, který na Claude Code pracuje, přišel s obratem, jaký většinu lidí nenapadne: místo abyste zadání piplali vy, necháte AI, aby vyzpovídala vás.
AI si domyslí míň, než čekáte
Anthropic ve své příručce přirovnává Claude k chytrému, ale novému kolegovi. Umí spoustu věcí, jenže nezná vaše zvyklosti ani kontext, ve kterém pracujete. Čím přesněji popíšete, co po něm chcete, tím lepší výsledek dostanete zpátky. Firma k tomu přidává jednoduché měřítko, kterému říká zlaté pravidlo: ukažte svůj prompt kolegovi, který o úkolu skoro nic neví, a nechte ho podle něj postupovat. Když bude zmatený on, bude zmatený i Claude.
V praxi to znamená říct rovnou, v jakém formátu má odpověď přijít a jaká má mít omezení. Když záleží na pořadí kroků nebo na jejich úplnosti, vyplatí se je napsat jako číslovaný seznam. A pokud od modelu čekáte něco nadstandardního, rovnou mu to řekněte. Sám to z mlhavého zadání neuhádne.
Pomáhá i to, když k pokynu připojíte důvod. Když Claude ví, proč po něm něco chcete, snáz si domyslí i věci, které jste výslovně nenapsali, a odpověď víc sedí na to, k čemu ji potřebujete.
Ukažte příklad a zadejte roli
Nejspolehlivější způsob, jak model nasměrovat k požadovanému formátu, tónu a struktuře, jsou příklady. Anthropic jich doporučuje přidat tři až pět a vybírat je tak, aby se blížily vašemu skutečnému zadání a pokryly i okrajové případy. Ať se model nechytí nějakého vedlejšího vzorce, který jste nechtěli. Každý příklad se přitom hodí zabalit do značky <example>, aby ho Claude nepletl s vlastními pokyny.
Stejnou logiku má i členění celého promptu pomocí značek ve stylu XML. Když v jednom zadání mícháte pokyny, kontext, příklady a vstupní data, oddělené značky jako <instructions>, <context> nebo <input> výrazně snižují riziko, že model něco pochopí špatně. Účinkuje i přiřazení role. Stačí jediná věta v systémovém promptu, třeba že Claude je zkušený asistent pro programování v Pythonu, a jeho tón i chování se srovnají s tím, co od něj potřebujete.
Řekněte, co má model dělat, ne co nemá
Anthropic upozorňuje na jeden zažitý zlozvyk. Lidé modelu často píšou, čeho se má vyvarovat, přitom funguje pravý opak. Místo „nepoužívej markdown" zabírá spíš „piš plynulými odstavci souvislé prózy". Pozitivně formulovaný pokyn model provede ochotněji než zákaz.
Kdo pracuje s dlouhými dokumenty, měl by je umístit na začátek promptu, nad samotný dotaz a pokyny. Podle testů Anthropicu dokáže dotaz zařazený až za obsáhlá data zvednout kvalitu odpovědi u složitých vícedokumentových zadání o desítky procent. U rozsáhlých textů se navíc osvědčuje nechat Claude nejdřív vypsat relevantní pasáže a teprve pak řešit samotný úkol, aby se prokousal šumem zbytku dokumentu.
Nechte Claude, ať vyzpovídá vás
Koncem prosince 2025 zveřejnil Thariq, který pracuje v týmu kolem Claude Code, postup, po němž řada vývojářů okamžitě přehodnotila svůj přístup. Popsal svůj oblíbený způsob, jak stavět velké funkce: začnete s minimálním zadáním nebo promptem a necháte Claude, aby vás vyzpovídal pomocí nástroje AskUserQuestion, který je vestavěný přímo v Claude Code. Teprve pak spustíte novou relaci, která podle připravené specifikace všechno vytvoří.
Nemusíte předem uhádnout každý požadavek. Claude se totiž učil na milionech softwarových projektů a sám ví, jaké okrajové případy hrozí. Tak vám je naservíruje formou otázek. U přihlašovacího systému se třeba zeptá, které způsoby ověření chcete podporovat nebo zda mají relace přetrvat i po zavření prohlížeče. Odpovídáte konverzačně a na nic nemusíte myslet dopředu.
Claude jako učitel
Stejný nástroj pro zpětné dotazování se dá obrátit i jinam. Thariq sdílel prompt od své kolegyně Suzanne z Anthropicu, který z Claude udělá učitele. Model si vede průběžný seznam toho, co byste měli pochopit: v čem byl problém a proč vůbec vznikl, jak vypadá řešení a jaká rozhodnutí za ním stojí, i jaký to má dopad. Pak vás nechá vlastními slovy zopakovat, co jste pochopili, a doplní mezery. Podle potřeby vysvětlí látku, jako by vám bylo pět, čtrnáct, nebo jako by mluvil s nováčkem na stáži.
Následuje zkoušení. Claude vám položí otázky přes AskUserQuestion, zamíchá odpovědi a nedovolí nakouknout dopředu. Poslední řádek promptu celou věc drží pohromadě: relace nesmí skončit dřív, než si model ověří, že jste opravdu zvládli všechno na jeho seznamu.
Zdroje: claude.com a github.com
