来源:互联网 更新时间:2026-07-26 08:13
「我们删掉了 Claude Code 系统提示词里 80% 的内容——这是从写提示词、做 Skill 和折腾 CLAUDE.md 中学到的。」
上周五,Claude Opus 5 正式上线,Anthropic 技术团队的 Thariq Shihipar 立刻发了条推文,聊了聊新一代大模型背后,工程趋势正在发生怎样的变化。

Anthropic 自己发现,当 Claude Opus 5 这类强推理模型出来后,旧的提示词工程范式不光可能过时,甚至还会拖后腿。
说白了就是:模型越强,越不需要你手把手地教它怎么写代码。冗长的规则说明除了浪费 token,搞不好还会让效果变差。新的 CLAUDE.md 得保持绝对精简——绩效好的团队控制在 60 行以内,一般也别超过 300 行。系统提示词砍掉之后,那些特定任务的上下文可以交给 Skill 去处理。
换句话说,随着大模型的参数化知识和推理能力越来越强,提示词工程也得跟着升级,往整体架构的高度走。
时代确实变了。
来看看 Anthropic 自己是怎么说的。
他们之前介绍过,给新一代 Claude 5 模型写提示词的时候,怎么跟模型迭代协作,怎么在过程中一步步搞清楚自己到底想建什么。
但当你向 Claude 发一条消息时,提示词只是它拿到的那堆上下文里很小的一部分。大部分内容来自系统提示词、Skill、CLAUDE.md 文件、记忆,以及其他来源——这被称作上下文工程(context engineering)。不管你是用 Claude Code,还是自己在搭 Agent,这玩意儿都会直接影响最终产出的质量。
跟提示词不一样,上下文通常要跨多个请求反复使用,所以不可能写得特别具体。
那么问题来了:在完全不知道用户会输入什么提示词的情况下,怎么给 Claude 写这种通用的指导和说明?
随着 Claude 自身能力的进化,这个问题的难度其实比想象中大。
最近 Anthropic 就发现,面向新一代 Claude 模型的提示方式出现了一次不小的跃迁:对于 Claude Opus 5、Claude Fable 5 这类模型,团队直接把 Claude Code 系统提示词里 80% 以上的内容删掉了,而在编码评估上居然没观察到任何可测量的性能损失。
下面就是 Anthropic 为这批新模型写提示时总结出来的经验,以及开发者可以怎么用它们来更新自己的上下文工程实践。这些最佳实践已经被沉淀进 claude doctor——在 Claude Code 里用 /doctor 命令,它能自动把你的 Skill 和 CLAUDE.md 文件调到合适的规模。
总的来说,Anthropic 发现自己对 Claude Code 管得太多了——系统提示词也好,CLAUDE.md 文件和 Skill 也好,都是如此。
举个例子,他们翻看内部用 Claude Code 的对话记录时,经常在同一次请求里看到互相矛盾的指令。系统提示词、Skill 和用户请求各说各话:一边说「酌情保留文档」,另一边却写着「禁止添加注释」。

一般来说,Claude 能读懂你的真实意图,也能给出正确答案,但它得先在这些互相打架的指令之间反复权衡,才能决定该怎么做。
这些约束在过去确实是必要的——它们用来规避最坏情况。但团队后来发现,其中很多都可以删掉,转而让模型依据周边上下文和自己的判断力来行事。
另外,Claude Code 现在能用的工具也多了不少。过去它主要靠 CLAUDE.md 作为记忆、信息和指引的来源。现在有了记忆、artifacts 和 Skill,Claude 可以借助它们创造出跨会话加载与共享上下文的新方式。
过去的一些上下文工程「最佳实践」,如今已经变成误区了。

Claude Code 刚出来那会儿,Anthropic 团队得确保它不会踩到最坏情况的雷区,比如删文件。这就意味着要给出一些语气很强、但并不总是成立的指令。
比如说,系统提示词里曾经写过:
写代码时默认不写注释。绝不要写多段式 docstring 或多行注释块——最多一行短注释。除非用户明确要求,否则不要创建规划、决策或分析类文档——依据对话上下文工作,而不是根据中间文件。
但对某类提示词来说,这条指令就是错的。就文档而言,用户可能有自己的偏好,某些特别复杂的代码也确实需要多行注释块来说明。
话虽如此,在没有这些护栏的情况下,旧模型写出来的注释在很多场景下都是错的,团队只能接受这种取舍。但新模型判断力更好,不用显式规则也能把这类决策处理得妥妥当当。
在新的系统提示词里,写法变成了:
写出的代码要读起来像它周围的代码:匹配它的注释密度、命名方式和惯用写法。
关于工具使用,过去的第一准则是:给 Claude 提供使用示例。但在最新的模型上,Anthropic 团队发现示例反而会把模型约束在某个特定的探索空间里。

与其堆砌示例,不如多花心思在工具、脚本和文件的设计上——Claude 能拿到哪些参数?这些参数怎么才能更有表达力?
以 Todo 工具为例,仅把状态列为待处理、进行中和已完成三个枚举值,就能提示 Claude 该怎么用这个工具。而「始终只保留一项处于进行中状态」这条说明,则清晰界定了所期望的行为。
因为 Claude Code 聚焦于编码,它的系统提示词里塞进了关于代码评审和验证的详尽说明。这些内容不是总能用上,但一旦用上就至关重要。
如今,Claude Code 已经非常擅长渐进式披露——在恰当的时机加载恰当的上下文。比如,团队把验证和代码评审拆成了独立的 Skill,供 Claude Code 按需调用。
渐进式披露不只适用于 Skill,也适用于工具。部分工具采用了「延迟加载」:Agent 得先通过 ToolSearch 检索出完整定义,才能调用。这样就能提供更多工具(比如 Task 类工具),而它们在被真正需要之前不占用任何上下文。
同样的思路也适用于开发者自己的 CLAUDE.md 和 SKILL.md。一个常见的误解是,必须把所有可能用到的实践一股脑塞进这些文件,否则 Claude 就找不到。实际上,可以考虑构建一棵文件树,让它们在合适的时机被加载。
早期的 Claude 模型有时需要重复指令,也更倾向于听从上下文窗口末尾而不是开头的内容。于是系统提示词里既有对工具的引用,工具描述中又有一套说明。
Anthropic 发现这些重复内容完全可以删掉:把工具的使用说明放进工具描述里,而不是系统提示词中。
过去,用户被鼓励用 # 快捷键把内容自动写入 CLAUDE.md,以此保存到 Claude 的记忆中。
而现在,Claude 会自动保存与当前工作以及与用户相关的记忆。
在 plan 模式下,Claude Code 一直高度依赖 markdown 格式的计划文件。把计划存成文件,便于 Claude 在需要时回查。另一条类似的最佳实践,是把规格文档存放在代码库中,供 Claude 在长周期项目中随时参考。
但 Anthropic 发现,Claude 已经能够驾驭复杂得多的参考材料。除了简单的 markdown 文件,Claude 还可以引用由我们新的 artifacts 功能生成的 HTML artifact。
开发者也可以用代码本身作为参考材料。一份规格说明可以是一套详尽的测试用例,也可以是另一个代码库中某个待移植的函数。
评分标准(rubric)是另一种形式的参考材料。借助评分标准,Claude 可以通过动态工作流,并派生出验证者智能体(verifier agents),来尝试还原并校验开发者在某个领域中的品味(比如,什么样的 API 设计才算好设计)。
把上面这些串起来,在实际组装上下文时应该是什么样子?

系统提示词跟产品语境高度绑定。它告诉 Claude 自己身处什么产品、在做什么事。对 Claude Code 而言,你基本不会去改动它;但如果你在构建自己的智能体框架(agent harness),这里值得你投入大量精力。
保持 CLAUDE.md 轻量:简要说明这个仓库是干什么的,然后把大部分 token 花在代码库中的「坑」上。比如,团队可能把所有类型定义集中放在一个大文件里,别处一概没有——这类信息才值得写。避免陈述那些 Claude 只要看一眼文件结构或仓库就能知道的「显而易见」的事。
更细的内容用渐进式披露来处理。比如,如果有若干套独特的工作验证流程,就做成一个验证 Skill,然后在 CLAUDE.md 中引用它。
把 Skill 看作轻量级指南,让 Claude 在需要时能找到信息。除非是极其关键的领域,否则不要把它们写得过度约束。
对于篇幅较长的 Skill,尽可能采用渐进式披露,即拆成多个文件,分而治之。
Skill 最能发挥价值的地方,是承载那些属于开发者本人、其团队或其产品所特有的观点、知识和最佳实践。
可以用 @ 提及文件,把它们作为参考材料引入。参考材料让 Claude 能够查阅当前计划的深层细节。
这些材料可以是规格文件、设计稿,甚至是整个代码库。总体而言,优先选择以代码形式存在的文件,它们能给 Claude 提供清晰、高保真的指令,而且用的是它非常熟悉的语言。举例来说,一份 HTML 设计稿的效果,通常会好过对设计的文字描述或一张截图。
在系统提示词、Skill 和 CLAUDE.md 之间,开发者或许也需要像 Anthropic 一样做一轮简化。新推出的 claude doctor 命令可以自动帮你完成这件事。
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