Anthropic сократил системный промпт Claude Code на 80%: новые правила контекстной инженерии для Claude 5

Когда вы отправляете запрос Claude, сам промпт — лишь малая часть контекста, который получает модель. Основной объём составляют системный промпт, Skills, файлы CLAUDE.md, память и другие источники. Этот процесс называется контекстной инженерией, и он напрямую влияет на качество ответов в Claude Code или ваших собственных AI-агентов.

Anthropic заметил, что вместе с ростом возможностей моделей изменились и требования к их настройке. Инженеры компании удалили более 80% системного промпта Claude Code для моделей Claude Opus 5 и Claude Fable 5 — и это никак не отразилось на результатах бенчмарков. Делимся выводами и практическими советами из этого опыта.

«Расшоркивание» моделей: почему меньше указаний лучше

Мы обнаружили, что чрезмерно ограничивали Claude Code. В логах внутреннего использования встречались противоречащие команды в одном сеансе: «оставляйте документацию по мере необходимости» и «НЕ добавляйте комментарии». Раньше такие ограничения были необходимы, чтобы избежать худших сценариев, но теперь модель может сама оценивать контекст.

Новые модели получили гораздо больше инструментов. Если раньше CLAUDE.md был единственным источником памяти и руководств, то теперь есть память, артефакты и Skills. Claude может динамически загружать нужный контекст, а не полагаться на один файл.

Шесть «тогда и сейчас»: главные изменения в подходах

• Правила vs Суждения. Раньше: «По умолчанию не пиши комментарии. Никаких многострочных докстрингов». Теперь: «Пиши код так, чтобы он читался как окружающий код». Модель сама решает, когда нужен комментарий, ориентируясь на плотность комментирования в соседних участках.

• Примеры vs Дизайн инструментов. Раньше лучшей практикой было давать модели примеры использования. Теперь это ограничивает пространство поиска решений. Лучше продумать дизайн самого инструмента: понятные имена параметров и типы данных (например, статус как перечисление pending, in_progress, completed) сами подскажут Claude логику работы.

• Всё сразу vs Постепенное раскрытие. Раньше весь объём инструкций по код-ревью и верификации загружался в системный промпт. Теперь эти знания вынесены в отдельные Skills, которые вызываются по мере необходимости. То же касается инструментов (deferred loading).

• Повторение vs Простые описания. Моделям больше не нужно дублировать указания в разных частях контекста. Инструкции достаточно разместить в описании инструмента.

• Память в CLAUDE.md vs Автоматическая память. Вместо ручного сохранения пометок через # модель сама запоминает релевантную информацию по ходу работы.

• Простые спеки vs Богатые референсы. Вместо простых Markdown-файлов с планами Claude теперь может работать с HTML-артефактами, тестами, функциями из других кодовых баз и динамическими рубриками для верификации.

Как применить новые правила к своему контексту

Системный промпт. Если вы создаёте собственную платформу (harness), именно здесь нужно сконцентрировать основные усилия. Он задаёт продуктовый контекст.

CLAUDE.md. Держите этот файл лёгким. Опишите, для чего предназначен репозиторий, но основное место уделите неочевидным моментам (подводным камням). Например, «типы хранятся в одном монолитном файле». Не пишите очевидные вещи: модель видит файловую систему.

Skills. Воспринимайте Skills как лёгкие руководства. Хороший Skill кодирует конкретное мнение, знание или лучшую практику, характерную именно для вашей команды или продукта. Для длинных Skill-файлов используйте прогрессивное раскрытие — разбивайте на несколько файлов.

Референсы. Используйте @, чтобы прикреплять файлы. Отдавайте предпочтение коду, а не описаниям. HTML-макет дизайна даст лучший результат, чем текстовое описание или скриншот.

Попробуйте упростить

Главный совет, который мы вынесли для себя: ваш системный промпт, Skills и CLAUDE.md почти наверняка можно упростить. Мы запустили команду claude doctor, которая анализирует эти конфигурации и помогает их оптимизировать. Для более глубокого знакомства с промптингом новых моделей стоит изучить Fable field guide.

Статья подготовлена Тариком Шихипаром, инженером Anthropic.

Источник: https://claude.com/blog/the-new-rules-of-context-engineering-for-claude-5-generation-models