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Opus 5 砍掉超 80% 系統提示詞,我們用 AI 的方式也該變了 |附指南

2026年07月27日 首頁 » 熱門科技

Opus5砍掉超80系統提示詞我們用AI的方式也該變了附指南

Opus 5Opus5砍掉超80系統提示詞我們用AI的方式也該變了附指南 上線,Claude 工程師在 X 發文說,團隊為 Claude Opus 5、Claude Fable 5 這類新模型刪掉了 Claude Code 超過 80% 的系統提示詞。

刪完後,他們重新跑了內部編碼評測,沒有測到性能損失。

當大家還在研究怎麼可以把規則寫得更全,把提示詞寫得更好時,Claude Code 團隊已經開始精簡這些提示。

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過去,我們熱衷於提示詞、Skill 這些概念,先是把 AI 用提示詞工程進行引導,再用一個線束工程套起來,然後又用一個循環工程讓它學會自動化工作。整個過程像是 AI 在用我們,而不是我們在使用 AI。

隨著模型的能力越來越強,Claude 工程師說很多提示詞其實是一種累贅。

他舉例說,在 Claude Code 的系統提示詞裡面可能已經有「適當給代碼補充注釋」這樣的資訊,但是我們使用的某個省 Token Skill 可能又寫著「不要添加注釋」,最後我們發給 AI 的提示詞又寫著「照著原有的代碼風格補充。」

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AI 懵了,到底聽系統提示詞的,還是聽 Skill 的,還是聽用戶指令。這些舊的指令繼續常駐,不僅會占用模型的上下文,也會產生新的衝突,需要模型花更多的時間去做決策。

而這些問題,在 Claude 5 系列模型上,其實不用手寫提示詞,也不需要 Skill 和系統提示詞,模型自己知道,什麼情況下,代碼需要注釋,什麼情況可以刪除。

Claude 還提到所謂 80% 的提示詞,只涉及 Claude Code 的 system prompt,不包括 CLAUDE.md、Skills 等其他上下文。

那麼問題來了,我們自己的提示詞還有 Skill 應該怎麼刪減,才能適配上更先進的模型。

所有上下文都要優化

我們之前在分享地圖非疆域的文章里就曾提到,提示詞應該以目的為導向,要暴露我們的未知。

現在的模型不再是像之前的「實習生」一樣,應該把它當做一個高級員工;我們的角色也需要從一個使喚實習生的普通打工人,搖身一變吩咐資深工程師的總監。

Claude Code 工程師 Thariq 給出了六個新的思路,如何讓自己說的話,給模型下的指令,更適配模型的聰明程度。

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六個轉變裡面提到以前是給 Claude 規則,現在是相信 Claude 自己的判斷力,意思就說不用說得太明白,AI 現在什麼都懂。

Thariq 這裡說的意思是過去我們給各種 Agent 工具保留強硬規則,像是「完成後必須驗證」、「除非必要,不要添加注釋」、「除非用戶要求,不要創建分析文檔」等等……這些規則是為了防止舊 Agent 出現最差的結果。

新模型的判斷能力提高後,Claude Code 把它改成了一句更短的要求:按照周圍代碼的寫法工作,匹配原有的注釋密度、命名和習慣。

這個感覺像不像你問老闆這個方案要做成什麼樣,老闆說「就是跟我們原來項目調性一樣就可以。」

電影《年會不能停!》里諷刺的那句「這個問題的關鍵,是要找到關鍵的問題」,如今在 AI 時代實現了完美的邏輯閉環。以前是「打工人揣測領導心思」,現在是「我們給 AI 當領導、講黑話」。哪怕我們自己什麽都不會,只要學會說「按原樣對齊」、「對齊顆粒度」,聰明的 AI 就能把剩下的活全部自動補全。

工具調用上也是如此,以前,為了讓 Claude 學會使用工具,最常見的做法是提供幾個調用示例。但 Anthropic 在新模型上發現,演示案例可能把 Claude 限定在演示過的操作範圍內。

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Thariq 用 Todo 工具舉例,過去需要展示幾次完整操作,教 Claude 如何創建、開始和完成任務。現在只要在接口中規定三種任務狀態 pending、in_progress 和 completed 並註明同一時間只能處理一項任務,Claude 就能根據這些欄位自行判斷該怎樣調用工具。

因此我們可以把精力放在工具、腳本和文件的接口設計上,以及是否可以直接使用 Claude 的某些參數,這些參數能不能把任務表達清楚。

例如過去幾年,模型逐漸學會選工具、繼續執行和自查;Claude Code 也陸續加入 Tool Search、自動記憶、Skills 和權限系統。原來寫在 Prompt 里的不少提醒,現在由模型或工具直接完成。

第三條變化是「需要時再加載」,原文叫 progressive disclosure。

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Claude Code 過去把怎樣檢查代碼、怎樣確認任務真的做完都寫進系統提示詞。每次開始任務時,這兩套說明都會一起交給 Claude,哪怕這次根本用不上。

後來,Anthropic 把兩套說明分別做成 Skills。Claude 要檢查代碼時才打開代碼審查(code review)Skill,要驗收結果時才打開完成驗證(verification)Skill。普通任務不用先讀這兩套無關說明。

工具說明也可以按需讀取。有些工具開始時不把完整說明交給 Claude。Claude 要使用這個工具時,再通過 ToolSearch 找到完整說明,然後照著調用。ToolSearch 就是用來查找工具說明的搜索器。

Thariq 還提到 CLAUDE.md 和 Skill.md 也是採用同樣的方式。CLAUDE.md 記錄整個項目的說明,Skill.md 記錄某一項 Skill 的說明。當它們的文件太長時可以按主題拆開,Claude 做相關工作時再讀取對應內容。

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第四條變化更簡單。舊模型有時需要重複提醒,也可能更重視上下文末尾出現的要求。Claude Code 過去會把同一條工具使用要求寫在兩個地方:系統提示詞裡寫一次,工具自己的說明里再寫一次。

新模型通常不再需要這種重複。Anthropic 刪除了系統提示詞裡重複的一份,只把使用方法留在工具說明中。

記憶也不再全部依靠用戶手動保存。Claude Code 過去鼓勵用戶按下 #,把以後還會用到的資訊寫入 CLAUDE.md,供後續任務繼續使用。

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現在,Claude 會自動保存與當前工作和用戶有關的資訊,後續遇到相關任務時繼續使用。

最後一項變化是參考材料。這份給模型的參考,需是Opus5砍掉超80系統提示詞我們用AI的方式也該變了附指南寫清最後要交付什麼,以及結果必須滿足哪些條件。

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Claude Code 過去主要把計劃和規格寫進 Markdown 文檔。但新模型可以直接閱讀更多類型的材料,例如可以在瀏覽器里直接打開的網頁原型(HTML)、已經寫好的代碼、一組用來檢查功能是否正常的測試、其他項目里可以拿來參考或移植的一段代碼,以及一份列明評分項目和合格條件的評分表。

這份評分表還很有講究,Claude 提到可以讓另一個專門負責驗收的 AI 按照評分表逐項檢查。例如,評分表寫明工具接口需要達到哪些要求,驗收 AI 再檢查結果是否符合用戶偏好。

和之前 Thariq 放棄 Markdown,推薦 HTML 一樣,他提到推薦代碼形式的參考材料。

比如讓 Claude 製作網頁時,直接給它一份能打開的 HTML 原型,通常比只給文字或截圖更準確。Claude 不僅能看到頁面長什麼樣,還能讀到頁面結構和代碼。

了解到這些變化之後,Thariq 還把 Claude 要讀取的資訊分成了多層。說明產品基本規則的系統提示詞(system prompt)、記錄項目特殊要求的 CLAUDE.md、按需打開的任務指南(Skills),以及當前任務可以查閱的參考材料(References)等。

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System prompt 用來說明產品環境和 Claude 的基本任務。作為普通 Claude Code 用戶一般不會修改它,但如果我們想要自己開發一套讓 AI 自動完成任務的系統時,才需要認真設計這一層。

CLAUDE.md 是放在項目里的說明文件。Thariq 建議保持簡短,重點記錄 Claude 只看文件結構不容易發現的特殊規定。

舉個例子,如果一個項目規定所有數據類型都只能在同一個文件里定義,就應該把這項要求寫清楚。項目里一眼就能看見的目錄和文件,不必再抄一遍。

Skills 是按需打開的任務指南。除非涉及必須嚴格遵守的重要事項,否則不要把規則寫得太死。內容很長時可以拆成多個文件。個人、團隊或產品特有的知識、觀點和工作方法,最適合放在這裡。

References 是 Claude 完成當前任務時可以查閱的參考文件,例如規格、頁面原型和現有代碼。用戶可以輸入 @,再選中要交給 Claude 的文件。

AI 變聰明的時候,人要更「精明」

有網友總結現在的 AI 模型變化,是從一開始的會寫代碼 → 會寫 prompt → 會寫 agent / workflow → 會寫 skill → 有手/會說話就行。

寫了大半年的 Skill,現在 Skill 的能力似乎都被模型或 Agent 工具給內化了。

少寫絕對規則;用清楚的工具說明代替成套示範;不常用的內容等需要時再打開;同一條要求只保留一份;讓 Claude 自動保存部分記憶;規格除了文字,也可以直接用代碼、測試和評分表表達。

把這六條變化放在一起看,Claude Code 刪掉的 80% 提示詞,都是那些原本為了彌補模型能力不足而存在的「中間層」。

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以前,我們不斷往 Prompt、Skill、Workflow 裡面堆規則,希望 AI 少犯一點錯。現在,越來越多規則開始交還給模型自己判斷,我們真正需要做的,變成了提供上下文、設計工具接口,以及定義什麼叫做好結果。

當模型越來越聰明之後,人真正要學習的,也不再是怎麼把一句 Prompt 寫到一百分,而是怎樣把整個工作環境搭建好,讓 AI 自己判斷更多操作細節,完成剩下的 90%。

不過要直接進化到「有手、會說話就行」還不太可能,但這種狀態能很好地形容現階段 AI Agent 的入門門檻。如果要得到穩定的結果,仍然需要人類提供項目的特殊規定、團隊知識和驗收材料等。

過去半年寫下的 Skills 不會全部白寫,其中那些專門提醒舊模型「別忘了這一步」、「必須這樣操作」的內容,確實該重新檢查了。

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