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Anthropic谈Claude Code上下文规则精简

Anthropic在发布Fable 5和Opus 5后,精简了Claude Code约80%的系统提示词,且编程评测无损失。他们总结了6条上下文管理趋势:从给规则到让模型运用判断力;从具体示例到设计接口;从全部前置上下文到渐进式披露;避免重复;从手动记录到自动记忆;从简单规则到丰富引用。

twitter关注列表 歸藏(guizang.ai) (@op7418) 发布 2026-07-25 收录 2026-07-25 观察

一句话判断

本文提供了针对更强模型精简系统提示词的具体原则和反直觉做法,值得开发者重新设计自己的Agent上下文策略。

核心信息

Anthropic在发布Fable 5和Opus 5后,精简了Claude Code约80%的系统提示词,且编程评测无损失。他们总结了6条上下文管理趋势:从给规则到让模型运用判断力;从具体示例到设计接口;从全部前置上下文到渐进式披露;避免重复;从手动记录到自动记忆;从简单规则到丰富引用。

原始内容

Anthropic 讲解了随着模型的提升,应该如何更新自己的上下文规则,推荐看看。 随着 Fable 5 和 Opus 5 的发布,他们精简了 80% 的系统提示词,但在编程测评上没有任何损失。 其核心问题在于,Claude 的提示词只是它获取上下文的一小部分,更多的上下文来自于系统提示词、Skills、claude.md 以及 Memory。 这里的难点在于:上下文是跨多个请求通用的,不能像单个提示词那么具体。 他们之前对 Claude Code 的约束过度了,而且经常存在互相矛盾的指令(约束越多,冲突的概率就越大)。 像 Fable 5、GPT 5.6 这种新模型,完全能够靠上下文和自己的判断力处理很多事情,因此没必要过度约束。 他们总结了过去到现在关于上下文转变几条趋势: 1. 从“给规则”到“让 Claude 运用判断力”:比如旧版会写“默认不写注释”,新版可以改成“写出与周围代码一致的代码”,这样它自己就会去匹配周围代码的注释密度、命名和习惯。 2. 从“给具体示例”到“设计接口”:给具体示例容易让模型变得死板。现在可以给一些设计接口(比如脚本文件的设计),让参数更具表达力,以此来引导它,而不是塞给它具体的示例。 3. 从“全部前置的上下文”到“渐进式披露”:把代码审查、验证等相互独立的信息放在不同的 Skills 里面,按需调用。模型可以通过文件搜索去查找,而不需要一次性塞入。 4. 不在系统提示词和工具描述里重复提示:直接把用法写进工具描述里,不再到系统提示词里去强调。 5. 从“手动记录”到“自动记忆”:以前是在 claude.md里存记忆,现在直接由模型自动记忆,不再依赖手写输入。 6. 从“简单规则”到“丰富的引用”:以前规则非常单一,现在可以把图片、HTML 文件、测试文件、测试代码、函数甚至是评分标准,都作为模型的上下文塞进去。 --- 关于如何将这些原则运用到你自己的上下文管理中,有以下几点建议: 系统提示词定位:在系统提示词里明确告诉 Claude 在什么产品里做什么。如果你在构建 Agent,需要投入精力重新编写系统提示词。 保持 [claude.md]或 [agent.md]的轻量:把仓库用途和说明性内容花在最核心的地方(比如已知的坑或缺陷上)。避免把 Claude 一看代码就能懂的事情非要写进 [claude.md]里。 多用 Skills 进行模块化:把需要按需查找的信息打包成 Skills。如果 Skills 过长,需要采用渐进式披露的方式拆分成多个文件。 优先引用代码形式:在使用 @ 引用文件时,优先引用代码。比如引用 HTML 模板的效果,通常比只给设计描述或截图效果更好。 使用自动化工具:他们还提到了 `claude doctor` 这个命令,可以自动帮你精简 Skills 和 [claude.md]文件。 ![photo](https://pbs.twimg.com/media/HOEJZWQbMAAPolW.jpg) > **引用原帖 Thariq (@trq212):** > We removed ~80% of the Claude Code system prompt for our newest models, this is what we've learned about writing system prompts, skills and Claude.MDs for them. https://t.co/6DZwSrZjE9 > https://x.com/trq212/status/2080710971228918066

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