@jerryjliu0: 这部分说得一针见血：> "总体而言，我们发现我们对 Claude Code 的限制过度了……虽然这些限制曾经是必要的……"

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摘要

Jerry Liu 讨论了使用冗长提示词过度限制 AI 模型（如 Claude Code）的适得其反效果，并预测对模型判断的依赖将会增加。

这部分说得一针见血： > "总体而言，我们发现我们对 Claude Code 的限制过度了……虽然这些限制曾经是避免最坏情况所必需的，但我们后来发现，我们可以删除其中许多限制，让模型利用周围上下文和判断力来代替。" 我倾向于编写覆盖所有边界情况的冗长提示词。在过去的几个月里，我越来越发现这可能导致适得其反的行为——模型满足了我的具体请求，却没有独立提供对问题的新视角（探索「未知的未知」）。 模型仍然需要访问你的完整上下文，才能做出全面的决策——它只是不一定需要关于如何最好地利用该上下文的限制。随着时间的推移，我预测我们会越来越依赖模型来帮助解决这些未知的未知问题。 顺便说一句，我觉得 Opus 5 是一个出色的模型，并通过 Claude Code 频繁地使用它。
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缓存时间: 2026/07/27 11:51

这一部分说得非常到位：

“总的来说，我们发现自己对 Claude Code 的限制过多了……虽然这些限制曾经是避免最坏情况所必需的，但后来我们发现可以删掉很多，让模型依靠上下文和自身判断来行事。”

我倾向于编写覆盖所有边界情况的详细提示。但在过去几个月里，我越来越发现，这种做法反而会适得其反——模型确实会按照我的具体要求去执行，但不会主动提供对问题的新视角（即探索“未知的未知”）。

模型仍然需要获取你的完整上下文，才能做出全面的决策——它只是不一定需要被告知该如何利用这些上下文的约束条件。随着时间推移，我预测我们会越来越多地让模型来帮助我们解决这些“未知的未知”。

顺便说一句，我觉得 Opus 5 是一款非常出色的模型，我一直在通过 Claude Code 大量使用它。

Thariq (@trq212)：
我们为最新模型删除了大约 80% 的 Claude Code 系统提示，以下是我们对于如何为这些模型编写系统提示、技能及 Claude.MD 文件的心得。

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