来源:X @trq212
2026 年 7 月,Anthropic 工程师 Thariq Shihipar 发布了一篇面向 Claude 5 系列模型的上下文工程指南。其中有一项声明比任何基准都更显眼:为了让 Claude Opus 5 和 Claude Fable 5 发挥更好,团队将 Claude Code 的系统提示词删掉了超过 80%,而自家编码评测”没有可测量的损失” [0,1,6]。开发社区随后将其解读为一次规则重写 [2]。需要弄清楚的是:删掉的内容是什么、为什么删掉后没有损失,以及我们自己该怎样照做。
删除的是什么:给弱模型的补丁
Anthropic 的总结很直白:“我们发现,我们过度约束了 Claude Code——无论系统提示词,还是我们的 CLAUDE.md 文件和 skills” [0,2]。内部使用记录中,同一个请求里会出现相互矛盾的指令:“适当地留下文档”和”不要添加注释”一起出现 [0,2]。模型要先理顺这些重叠矛盾的约束,才能开始干活 [0]。
旧提示词的典型条目是强硬的禁令:“写代码时默认不写注释。绝不写多段 docstring 或多行注释块——最多一行。除非用户要求,不要创建规划、决策或分析文档” [0]。这类护栏是为了给旧模型兜底:没有它们,旧模型写的注释在很多情况下会出错 [0]。新提示词只保留一条原则:“写出像周围代码一样可读的代码:匹配它的注释密度、命名和惯用法” [0]——把密度、命名这些具体决定交还给模型的判断力 [0]。
规模上,这次删减把系统提示词从大约 2,686 词压到 514 词(关闭记忆时)[7]。但口径要清楚:80% 是 Anthropic 基于自家编码评测自报的数字,原文没有公布具体基准,也没有分解哪些任务类别保持住了、哪些变弱了 [1,9]。另一个常被忽略的细节是,被删的是产品级系统提示词——它服务所有用户、所有代码库,天然只包含公共内容,所以删掉它没有损失,并不能推出”你自己的私有知识也该按 token 数砍” [10]。那 80% 从一开始就没承载多少信息,它只是给弱模型的补丁 [10]。
六大范式转变
规则 → 判断。上面注释的例子已经足以说明这一点:从绝对化禁令转向语境化原则 [0]。新模型的判断力更强,没有显式规则也能处理好这些决定 [0]。
示例 → 接口设计。过去工具用法的首要规则是”给例子”;在新模型下,例子会把模型锁进特定的探索空间 [0]。替代做法是设计工具接口本身——参数怎么表达、枚举怎么定义。例如 Todo 工具的 status 只枚举 pending、in_progress、completed 三种状态,以此暗示模型该如何使用;“同一时刻只保持一个 in_progress”这条约束则定义了期望的行为 [0]。
全量前置 → 渐进披露。旧系统提示词把代码审查、验证的详细流程全部放进了初始上下文 [0]。现在这些流程被拆成独立的 Skills,由模型按需调用;部分工具改为”延迟加载”,模型必须先用 ToolSearch 搜到完整定义才能使用 [0]。同样的思路适用于你自己的 CLAUDE.md 和 Skill.md:与其把所有实践堆进一个中央仓库,不如维护一棵按需加载的文件树 [0,21]。
重复 → 简单工具描述。早期模型有时需要重复指令,而且更容易听从上下文窗口末尾而不是开头的指令,所以系统提示词中要同时包含工具的引用和说明 [0,6]。团队发现这些重复可以删掉,把工具的使用说明放进工具描述本身 [0]。
CLAUDE.md 记忆 → 自动记忆。早期鼓励用户用 # 快捷键把信息写进 CLAUDE.md [0,6]。现在 Claude 会自动保存与工作相关的记忆 [0]。
简单 specs → 富引用。Plan 模式早前依赖 markdown 计划文件 [0]。现在 Claude 能处理复杂得多的引用:HTML artifacts、以测试套件形式存在的规格、另一个代码库里可移植的函数,以及用来验证品味的 rubrics——rubrics 可以驱动动态工作流、拉起验证 agent 来检验”好的 API 设计长什么样” [0]。
渐进披露的机制:工具延迟加载
渐进披露不是一句口号,它在 Claude Code 中落地为可量化的机制。MCP 工具描述一旦超过约 1 万 token 的阈值,工具就被标记为延迟加载(defer_loading);模型收到的只有一个 ToolSearch 工具,取代了逐个工具定义。需要某个工具时,模型用关键词检索,每次只加载 3–5 个相关工具(约 3K token)[26]。官方文档的定位是:把 agent 扩展到数千个工具,按需发现和加载 [34]。
数字能说明它为什么必要:ToolSearch 让工具 schema 的 token 占用减少 85% [30];仅 GitHub 的 MCP server(91 个工具)就要吃掉约 4.6 万 token,约占 Claude Opus 上下文窗口的 22% [29]。上下文是有限资源,模型有”注意力预算”,每多一个 token 都在消耗这份预算,且收益边际递减 [53]。工具定义只是开始,社区已有人在提议把同样的”先注册元数据、按需加载”模式推广到 skills、MCP 连接、规则和指令 [30]。
自己的上下文怎么改
系统提示词:它与产品上下文强绑定,告诉模型自己在什么产品里、在做什么。Claude Code 用户几乎不会改它;但如果你在自建 agent harness,这才是最值得投入的地方 [0]。
CLAUDE.md:保持轻量。简要说明仓库的用途,把大部分 token 花在代码库的 gotchas 上——比如”类型集中放在一个单体文件里,别放别处” [0]。不要写 Claude 一看文件系统就知道的”显然之事” [0]。细节用渐进披露:若有独特的验证要求,就建一个验证 Skill,从 CLAUDE.md 引用它 [0]。
Skills:把它当轻量导航,让 Claude 需要时能找到信息 [0]。除非领域高度重要,否则避免过度约束 [0]。长 Skill 尽量拆成多个文件 [0]。Skills 最该编码的是你、你的团队、你的产品特有的观点和最佳实践 [0]。
References:用 @mention 文件作为引用,让 Claude 查阅当前计划的深入信息 [0]。优先选代码形式的文件:代码是 Claude 最熟悉的语言,一个 HTML mockup 通常比一段设计描述或截图效果更好 [0]。
如果不想手动做这些,指南里已把最佳实践打包进 claude doctor:在 Claude Code 里运行 /doctor,它会自动帮你把 skills 和 CLAUDE.md 调整到合适的体量 [0,21]。内置的 /doctor 会一次性检查安装、配置、MCP 与上下文,列出可疑项 [18,19]。
边界:删减不是万能药
自报口径之外,更应警惕的是把这次删减误解为”提示词不重要”。被删的是产品级公共提示词,你的 CLAUDE.md 里那些只属于自己团队的私有约定不在此列 [10]。“把判断交给模型”在业余项目和受监管的代码库里含义完全不同——后者对”判断”的要求恰恰是精确可审计 [1]。指南自己的建议也是灰度推进:先在非核心模块尝试简化 CLAUDE.md 和系统提示词,观察边界情况,再逐步建立对模型判断力的信任 [0]。
参考来源
- 素材原文(见文首来源链接)
- Anthropic Deletes 80% of Claude Code’s System Prompt for Claude 5 | AI Weekly
- Anthropic deleted 80% of Claude Code’s system prompt. No regression. - DEV Community
- Anthropic Deleted 80% of Claude Code’s System Prompt
- Anthropic cut 80% of Claude Code’s system prompt for the …
- System Prompts - Claude Platform Docs
- Anthropic Removed 80% of Claude Code’s System Prompt. Here Is What They Learned. - Developers Digest
- Claude Code Cut 80% of Its Prompt. Yours Should Too. - AgentConn Blog
- Claude Code After Generation 5 Models: The Master Guide
- Anthropic Deletes 80% of Claude Code’s System Prompt …
- Medium
- AI-Coding-Guide-Zh/docs/claude-code/02-基础使用完整指南.md at main · KimYx0207/AI-Coding-Guide-Zh · GitHub
- Claude Code快捷鍵+指令大全!13大類速查不用背,從Ctrl+C到多Agent協作一次整理|數位時代 BusinessNext
- 全面掌控 Claude Code:命令 + 参数 + 快捷键一文全整理(建议收藏)近日,随着Cursor套餐定价的风波, - 掘金
- 人工智能 - Claude Code 命令体系解析:三种类型、七大分类、50+ 命令 - deephub - SegmentFault 思否
- Claude Code常用命令速查 - Nickey103 - 博客园
- Claude Code 命令体系解析:三种类型、七大分类、50+ 命令_腾讯新闻
- GitHub - SomeStay07/claude-doctor-skill: 46 automated checks across 6 layers. Project health audit skill for Claude Code. Security first. Zero dependencies. · GitHub
- What is /doctor in Claude Code? How to use it to diagnose the cause of issues instantly when things aren’t working|tatsuki
- Essential Slash Commands - Cheatsheet | SFEIR Institute
- I’ve organised the Claude Code commands, including some hidden ones. - DEV Community
- Anthropic Engineers Just Fixed Claude Code and Nobody’s Talking About it!
- Medium
- 人类克劳德工具的使用 - Amazon Bedrock
- how-claude-code-works/docs/04-tool-system.md at main · Windy3f3f3f3f/how-claude-code-works · GitHub
- Claude Code 工具系统
- What is MCP Tool Search? The Claude Code feature that fixes - Cyrus
- Medium
- APIANT | 由 Claude Code 操作:42 项技能,138 项 MCP 工具
- [FEATURE] Support for Tool Search Tool and Deferred Loading (
defer_loading) to Reduce Token Usage · Issue #525 · anthropics/claude-agent-sdk-python · GitHub - [FEATURE] Lazy context loading: extend the ToolSearch pattern to all context components · Issue #44536 · anthropics/claude-code · GitHub
- Tool Search | liteLLM
- Introducing advanced tool use on the Claude Developer …
- Tool reference - Claude Platform Docs
- Scale to many tools with tool search - Claude Code Docs
- Anthropic just released Claude Opus 5 and it’s insanely better than Fable 5
- Anthropic’s Claude Opus 5 AI model rivals Fable 5 and is cheaper - CNBC
- Claude Opus 5: Changes, Improvements, and How It Compares to Fable 5 | Caylent
- Claude Opus 5 vs Fable 5: Benchmarks and Pricing
- Claude Fable 5 vs Claude Opus 4.8 | 价格、API、编程
- How Claude Fable 5 stacks up against Opus 4.8 and GPT 5.5
- How Claude Fable 5 stacks up against Opus 4.8 and GPT 5.5
- Anthropic just released Claude Opus 5 and it’s insanely better than …
- Anthropic Just Dropped Claude Mythos and Fable 5 (Full Breakdown)
- Claude Fable 5 & Mythos 5: The Frontier, Split in Two
- Introducing Claude Opus 5
- hello-agents/docs/chapter9/第九章 上下文工程.md at main · datawhalechina/hello-agents · GitHub
- 上下文工程:Agent 的”记忆”与”注意力”管理 - warm3snow - 博客园
- 上下文工程:生产级智能体的记忆、压缩与工具清理
- 来自 Manus 的一手分享:如何构建 AI Agent 的上下文工程? - 智源社区
- Agentic AI基础设施实践经验系列(九):Context Engineering 上下文 …
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- Get the Cheat Code on Long-Running AI Agents—Here’s What Manus, Google, and Anthropic Learned After Trial and Error + 12 Prompts to Help Build Long-Running Agents Yourself
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