Anthropic 把 Claude Code 系统提示词砍掉 80% 又加回 70%——把 6 类为旧模型填坑的规则删掉,新增 Delivering work 和 Corrections 两段管理 Opus 5 的坏脾气。一份可直接照着改自己 Agent 提示词的可执行清单。


Anthropic 把 Claude Code 系统提示词砍掉 80% 又加回 70%——把 6 类为旧模型填坑的规则删掉,新增 Delivering work 和 Corrections 两段管理 Opus 5 的坏脾气。一份可直接照着改自己 Agent 提示词的可执行清单。
Claude Code 团队成员 Thariq Shihipar 透露:他们把 Claude 的系统提示词砍掉了超过 80%,内部编程评测没有明显下滑。两天后 Qoder 工程师陈成抓取实际请求,发现真相更细致——Opus 4.7 约 15225 字符,4.8 降到 4467,Opus 5 又回升到 7694(比 4.8 长 72%)。
删 80% 是真的,加回 70% 也是真的。 删的是为旧模型填坑的规则,加的是管理 Opus 5 新"坏脾气"的限制。
这篇是给所有自己设计 Agent 系统提示词的人的可执行清单:6 类该删 + 2 段该加,外加一条核心心法。直接照着对照你自己的 CLAUDE.md 和系统提示词改。
Anthropic 翻内部使用记录发现:同一个请求里经常出现互相冲突的要求——系统提示词说"不要加注释",Skills 说"适当补充文档",用户又临时要求"把复杂逻辑解释清楚"。模型要先处理这些矛盾指令才干活,浪费 token 也浪费时间。
这些规则不是没用,是适配旧模型能力的——旧模型缺判断力,规则不写死真会乱删文件。新模型已经能结合上下文自己判断,旧规则反而成了枷锁。
该删的旧规则:
改成一句话:
匹配周围代码的注释密度、命名和习惯。
要求看着少了,Claude 需要做的判断反而更多——它得根据任务决定怎么写,而不是机械执行一条死规则。
给模型塞工具调用范例,曾经是 Agent 开发的铁律。但新模型很容易把示例中的方法当成全部答案。
做法:少写事例,多设计接口。比如 Todo 工具只要把状态规定成 pending / in_progress / completed,再限制同时只能有一个任务进行,Claude 自己就能推断用法。
该删的旧规则:大量审查、验证、工具说明常驻系统提示词。用户只改一句文案,也得先陪 Claude 运行长长的上下文。
改成:把这些流程拆成独立 Skills,工具定义通过 ToolSearch 按需加载。Claude 只需要知道东西放在哪,真需要时再取。
旧模型容易忘指令,同一条规则往往要在系统提示词、工具描述、示例里反复出现。新模型对长上下文理解更深,重复提醒反而制造冲突。
做法:同一件事,只交给一个地方负责。
该删的旧规则:项目说明、用户偏好、工作经验全往 CLAUDE.md 里堆。
改成:长期状态交给自动记忆,CLAUDE.md 只保留代码库简介和真正反常识的坑。
判断标准很清晰:
新模型已经不需要人类把所有要求翻译成"适合 AI 阅读"的简化说明。HTML 原型、测试用例、现有代码、评分标准都可以直接成为参考。
核心洞察:一张真实原型图告诉 Claude 的东西,远比"页面要高级、简洁、有呼吸感"更多。
💡 总结一下:Anthropic 删掉的不是上下文本身,而是人类替旧模型预先做好的判断。
Opus 5 比 4.8 长 72% 的部分,主要新增在两段:Delivering work 和 Corrections。它们针对的是 Opus 5 升级后开始显现的两个新问题。
针对问题:Opus 5 自主性更强,会加入用户没要求的步骤,根据自己的判断修改用户原本要解决的问题。比如用户只让它修复一个报错,它可能顺手重构周围代码、补充测试、更新文档、检查同类模块。
该写进提示词的约束:
针对问题:Opus 5 比以前更喜欢向用户解释自己的纠错过程——指出前面哪句话说错了、详细分析错误原因、说明现在准备怎么调整。在长任务中很多更正根本不改变最终结果,只增加了输出长度。
该写进提示词的约束:
💡 一句话总结新增逻辑:一段防止 Claude 做得太多,一段防止 Claude 说得太多。
Richard Sutton 2019 年那篇《The Bitter Lesson》翻了七十年 AI 发展史:人类总忍不住把自己的经验直接写进机器——下棋就告诉机器人类棋手的套路,做语音就把音素结构写死。短期立竿见影,但算力一上来这些精心设计的规则很快失效,最后利用算力的通用方法遥遥领先。
这教训之所以苦涩,是因为被淘汰的不是愚蠢设计,恰恰是研究者最得意、投入最多的部分。
Claude Code 这次的删改就是缩小版的「苦涩教训」:
模型能力没增长的时候,规则是在填坑;模型能力增长以后,不肯删掉的规则,本身就成了坑。
别把自己干活的每一步都写进提示词,让模型永远踩着旧经验的脚印走。 更能扛过模型换代的是一套能持续扩展的环境——具体走哪条路,最终交给模型自己。
下次给 Agent 加规则前,先问自己一句:
这条规则是在填旧模型的坑,还是在限制新模型的能力?

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