Anthropic砍掉八成提示词，Claude实测涨分_IT互联网

1. Opus5 官方 Prompt 指南：少管才是真本事。Claude Code 的负责人 Thariq Shihipar 最近写了一篇博客，讲了一件挺震撼的事：他们把 Claude Code 的系统提示词删掉了 80% 以上，结果在编码评测上居然测不出任何损失。这背后的逻辑，其实是一整套关于「上下文工程」的新思路。先说一个背景。我们给 AI 发消息的时候，那条消息只是它看到的上下文里很小的一部分。系统提示词、技能文件、记忆、工具说明，这些东西拼在一起，才是 AI 真正在处理的全部信息。这就叫上下文工程。而上下文窗口是有限的，塞进去的东西越多，AI 从里面准确找到关键信息的能力就越差，这个现象叫 context rot。过去他们怎么做的呢？因为怕 AI 犯错，比如乱删文件、乱加注释，就在提示词里写了一堆硬规矩。结果这些规矩经常互相打架，一边说「该写文档就写」，一边又说「不要加注释」。AI 得花额外的精力去掂量这些冲突，反而影响了表现。现在新一代模型判断力强了很多，不需要那么多条条框框。新的做法是只告诉它「写出来的代码要读起来像周围的代码」，注释密度、命名风格都跟着上下文走，让模型自己看着办。关于工具使用，以前的做法是给 AI 举大量例子教它怎么用。现在发现例子反而把它限死了，更好的办法是把工具本身设计好，参数名起得清楚，枚举值列明白，AI 自然就知道该怎么用。还有一个重要变化叫「渐进式披露」。以前把所有可能用到的信息一股脑塞进提示词开头，现在改成按需加载。比如代码审查的指引做成独立的技能模块，需要的时候再调出来，平时不占上下文空间。你自己写 CLAUDE.md 也应该这样，做成一棵文件树，别堆成一个大杂烩。记忆管理也变了。以前靠用户手动往 CLAUDE.md 里存东西，现在 AI 会自动把有用的信息记下来。参照物也升级了，以前给个简单的 markdown 文件当 spec，现在可以给 HTML 设计稿、测试用例、甚至评分标准，AI 都能理解并参照执行。最后他们给出的建议是：系统提示词要跟产品语境绑紧，这是搭 agent 时最该花时间的地方；CLAUDE.md 保持轻量，把 token 花在代码库里那些「坑」上面；技能文件用来固化只属于你和你团队的特殊实践，别写太死。一句话总结核心观点：模型变强了，你要做的是给它松绑，把上下文空间留给真正重要的信息，让它用自己的判断力去工作。#科技先锋官##How I AI#

2. 一夜之间，Claude Code删掉了80%系统提示词

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32. Claude Opus 5 于凌晨悄然上线，以半价姿态直逼旗舰 Fable 5。\x0a\x0a模型支持 100 万上下文窗口，知识截止至 2026 年 5 月，现已全面接入 Claude 全系产品。性能表现亮眼：Frontier-Bench 得分 43.3%，ARC-AGI-3 达到 30.2%（领先 GPT-5.6 Sol 近 4 倍），在 Agent 编码与业务流程完成率上甚至超越 Fable 5。价格方面，输入 5/百万 token、输出 25/百万 token，与 Opus 4.8 持平，仅为 Fable 5 的一半。\x0a\x0a从定位看，Opus 5 是“成熟执行型 Agent”——擅长工具调用、自我校验与纠错；而 Fable 5 仍是“纯大脑”角色，在无工具推理、医疗、网安等高敏感场景更稳。实测中，将 Codex 任务切换至 Opus 5 后，不仅顺利完成，还顺手定位了 AIHOT 的 RSS 缓存击穿与 API 时间窗漏洞，对“活儿该怎么干”的理解明显优于 GPT-5.6 Sol。\x0a\x0aAnthropic 同步精简 Claude Code 系统提示词约 80%，从“手册制”转向“设计 Harness”：模型越强，外部约束越该做减法。时代在加速：Fable 5 负责规划，Opus 5 负责执行，K3 负责前端，工作流几乎每周都要重做一遍。

33. 当然这跟作者没有任何token上的关系.删掉80%的 System Prompt 之后：Claude 5 动态上下文的真相与新风险

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Anthropic砍掉八成提示词，Claude实测涨分

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