Meilleures pratiques de prompting

Ce guide fournit des techniques d'ingénierie de prompts pour les derniers modèles de Claude, y compris Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.5 et Claude Haiku 4.5. Ces modèles ont été entraînés pour suivre les instructions de manière plus précise que les générations précédentes de modèles Claude.

Principes généraux

Soyez explicite dans vos instructions

Claude répond bien aux instructions claires et explicites. Être spécifique sur votre résultat souhaité peut aider à améliorer les résultats. Si vous voulez un comportement « au-delà des attentes », demandez-le explicitement plutôt que de compter sur le modèle pour le déduire à partir de prompts vagues.

Ajoutez du contexte pour améliorer les performances

Fournir du contexte ou une motivation derrière vos instructions, comme expliquer à Claude pourquoi ce comportement est important, peut aider Claude à mieux comprendre vos objectifs et à fournir des réponses plus ciblées.

Claude est assez intelligent pour généraliser à partir de l'explication.

Soyez vigilant avec les exemples et les détails

Claude prête une attention particulière aux détails et aux exemples dans le cadre de ses capacités précises de suivi des instructions. Assurez-vous que vos exemples s'alignent sur les comportements que vous souhaitez encourager et minimisez les comportements que vous souhaitez éviter.

Raisonnement à long horizon et suivi d'état

Les derniers modèles de Claude excellent dans les tâches de raisonnement à long horizon avec des capacités exceptionnelles de suivi d'état. Claude maintient son orientation au cours de sessions prolongées en se concentrant sur les progrès progressifs, en faisant des avancées régulières sur quelques éléments à la fois plutôt que de tenter tout à la fois. Cette capacité émerge particulièrement sur plusieurs fenêtres de contexte ou itérations de tâches, où Claude peut travailler sur une tâche complexe, enregistrer l'état et continuer avec une fenêtre de contexte nouvelle.

Conscience du contexte et flux de travail multi-fenêtres

Les modèles Claude Opus 4.6 et Claude 4.5 disposent de la conscience du contexte, permettant au modèle de suivre sa fenêtre de contexte restante (c'est-à-dire son « budget de tokens ») tout au long d'une conversation. Cela permet à Claude d'exécuter des tâches et de gérer le contexte plus efficacement en comprenant l'espace dont il dispose pour travailler.

Gestion des limites de contexte :

Si vous utilisez Claude dans un harnais d'agent qui compacte le contexte ou permet d'enregistrer le contexte dans des fichiers externes (comme dans Claude Code), nous vous suggérons d'ajouter cette information à votre prompt afin que Claude puisse se comporter en conséquence. Sinon, Claude peut parfois naturellement essayer de terminer le travail à mesure qu'il approche de la limite de contexte. Voici un exemple de prompt :

Votre fenêtre de contexte sera automatiquement compactée à mesure qu'elle approche de sa limite, vous permettant de continuer à travailler indéfiniment à partir de là où vous vous êtes arrêté. Par conséquent, n'arrêtez pas les tâches tôt en raison de préoccupations concernant le budget de tokens. À mesure que vous approchez de votre limite de budget de tokens, enregistrez votre progression actuelle et votre état en mémoire avant que la fenêtre de contexte ne s'actualise. Soyez toujours aussi persistant et autonome que possible et complétez les tâches entièrement, même si la fin de votre budget approche. N'arrêtez jamais artificiellement une tâche tôt quel que soit le contexte restant.

L'outil de mémoire s'associe naturellement à la conscience du contexte pour des transitions de contexte transparentes.

Flux de travail multi-fenêtres de contexte

Pour les tâches s'étendant sur plusieurs fenêtres de contexte :

1. Utilisez un prompt différent pour la toute première fenêtre de contexte : Utilisez la première fenêtre de contexte pour mettre en place un cadre (écrire des tests, créer des scripts de configuration), puis utilisez les futures fenêtres de contexte pour itérer sur une liste de tâches.

2. Demandez au modèle d'écrire des tests dans un format structuré : Demandez à Claude de créer des tests avant de commencer le travail et de les suivre dans un format structuré (par exemple, tests.json). Cela améliore la capacité à long terme à itérer. Rappelez à Claude l'importance des tests : « Il est inacceptable de supprimer ou de modifier des tests car cela pourrait entraîner des fonctionnalités manquantes ou bogues. »

3. Configurez des outils de qualité de vie : Encouragez Claude à créer des scripts de configuration (par exemple, init.sh) pour démarrer gracieusement les serveurs, exécuter les suites de tests et les linters. Cela évite les travaux répétés lors de la continuation à partir d'une nouvelle fenêtre de contexte.

4. Recommencer à zéro ou compacter : Lorsqu'une fenêtre de contexte est effacée, envisagez de commencer avec une toute nouvelle fenêtre de contexte plutôt que d'utiliser la compaction. Les derniers modèles de Claude sont extrêmement efficaces pour découvrir l'état à partir du système de fichiers local. Dans certains cas, vous pouvez vouloir profiter de cela plutôt que de la compaction. Soyez prescriptif sur la façon dont il doit commencer :

   • « Appelez pwd ; vous ne pouvez lire et écrire des fichiers que dans ce répertoire. »
   • « Examinez progress.txt, tests.json et les journaux git. »
   • « Exécutez manuellement un test d'intégration fondamental avant de passer à l'implémentation de nouvelles fonctionnalités. »

5. Fournissez des outils de vérification : À mesure que la durée des tâches autonomes augmente, Claude doit vérifier l'exactitude sans retours continus des humains. Des outils comme le serveur Playwright MCP ou les capacités d'utilisation d'ordinateur pour tester les interfaces utilisateur sont utiles.

6. Encouragez l'utilisation complète du contexte : Invitez Claude à compléter efficacement les composants avant de passer à autre chose :

C'est une tâche très longue, il peut donc être bénéfique de planifier clairement votre travail. Il est encouragé de passer tout votre contexte de sortie sur la tâche - assurez-vous simplement que vous ne manquez pas de contexte avec un travail important non validé. Continuez à travailler systématiquement jusqu'à ce que vous ayez complété cette tâche.

Meilleures pratiques de gestion d'état

• Utilisez des formats structurés pour les données d'état : Lors du suivi d'informations structurées (comme les résultats des tests ou l'état des tâches), utilisez JSON ou d'autres formats structurés pour aider Claude à comprendre les exigences de schéma
• Utilisez du texte non structuré pour les notes de progression : Les notes de progression en texte libre fonctionnent bien pour suivre la progression générale et le contexte
• Utilisez git pour le suivi d'état : Git fournit un journal de ce qui a été fait et des points de contrôle qui peuvent être restaurés. Les derniers modèles de Claude fonctionnent particulièrement bien en utilisant git pour suivre l'état sur plusieurs sessions.
• Mettez l'accent sur la progression progressive : Demandez explicitement à Claude de suivre sa progression et de se concentrer sur le travail progressif

Style de communication

Les derniers modèles de Claude ont un style de communication plus concis et naturel par rapport aux modèles précédents :

• Plus direct et ancré : Fournit des rapports de progression basés sur les faits plutôt que des mises à jour auto-congratulatoires
• Plus conversationnel : Légèrement plus fluide et familier, moins mécanique
• Moins verbeux : Peut ignorer les résumés détaillés pour l'efficacité sauf si demandé autrement

Ce style de communication reflète fidèlement ce qui a été réalisé sans élaboration inutile.

Conseils pour des situations spécifiques

Équilibrer la verbosité

Les derniers modèles de Claude tendent vers l'efficacité et peuvent ignorer les résumés verbaux après les appels d'outils, passant directement à l'action suivante. Bien que cela crée un flux de travail rationalisé, vous pouvez préférer plus de visibilité sur son processus de raisonnement.

Si vous voulez que Claude fournisse des mises à jour au fur et à mesure qu'il travaille :

Après avoir complété une tâche impliquant l'utilisation d'outils, fournissez un résumé rapide du travail que vous avez effectué.

Modèles d'utilisation d'outils

Les derniers modèles de Claude sont entraînés pour un suivi précis des instructions et bénéficient d'une direction explicite pour utiliser des outils spécifiques. Si vous dites « pouvez-vous suggérer quelques modifications », Claude fournira parfois des suggestions plutôt que de les implémenter, même si apporter des modifications pourrait être ce que vous aviez l'intention de faire.

Pour que Claude agisse, soyez plus explicite :

Pour rendre Claude plus proactif dans la prise de mesures par défaut, vous pouvez ajouter ceci à votre prompt système :

<default_to_action>
Par défaut, implémentez les modifications plutôt que de simplement les suggérer. Si l'intention de l'utilisateur n'est pas claire, déduisez l'action la plus utile probable et procédez, en utilisant les outils pour découvrir les détails manquants au lieu de deviner. Essayez de déduire l'intention de l'utilisateur concernant la question de savoir si un appel d'outil (par exemple, édition ou lecture de fichier) est prévu ou non, et agissez en conséquence.
</default_to_action>

D'autre part, si vous voulez que le modèle soit plus hésitant par défaut, moins enclin à se lancer directement dans les implémentations, et ne prenne des mesures que si demandé, vous pouvez orienter ce comportement avec un prompt comme celui-ci :

<do_not_act_before_instructions>
Ne vous lancez pas dans l'implémentation ou la modification de fichiers sauf si clairement invité à apporter des modifications. Lorsque l'intention de l'utilisateur est ambiguë, préférez fournir des informations, faire des recherches et fournir des recommandations plutôt que de prendre des mesures. Procédez uniquement avec les éditions, modifications ou implémentations lorsque l'utilisateur les demande explicitement.
</do_not_act_before_instructions>

Utilisation d'outils et déclenchement

Claude Opus 4.5 et Claude Opus 4.6 sont plus réactifs au prompt système que les modèles précédents. Si vos prompts ont été conçus pour réduire le sous-déclenchement sur les outils ou les compétences, ces modèles peuvent maintenant sur-déclencher. La solution est de réduire tout langage agressif. Là où vous auriez pu dire « CRITIQUE : Vous DEVEZ utiliser cet outil quand... », vous pouvez utiliser un prompting plus normal comme « Utilisez cet outil quand... ».

Équilibrer l'autonomie et la sécurité

Sans conseils, Claude Opus 4.6 peut prendre des mesures difficiles à inverser ou qui affectent les systèmes partagés, comme supprimer des fichiers, forcer un push ou publier sur des services externes. Si vous voulez que Claude Opus 4.6 confirme avant de prendre des mesures potentiellement risquées, ajoutez des conseils à votre prompt :

Considérez la réversibilité et l'impact potentiel de vos actions. Vous êtes encouragé à prendre des mesures locales et réversibles comme éditer des fichiers ou exécuter des tests, mais pour les mesures difficiles à inverser, qui affectent les systèmes partagés ou qui pourraient être destructrices, demandez à l'utilisateur avant de procéder.

Exemples d'actions qui justifient une confirmation :
- Opérations destructrices : suppression de fichiers ou de branches, suppression de tables de base de données, rm -rf
- Opérations difficiles à inverser : git push --force, git reset --hard, modification de commits publiés
- Opérations visibles par d'autres : push de code, commentaires sur les PR/issues, envoi de messages, modification d'infrastructure partagée

Lorsque vous rencontrez des obstacles, n'utilisez pas les mesures destructrices comme raccourci. Par exemple, ne contournez pas les vérifications de sécurité (par exemple --no-verify) et ne supprimez pas les fichiers inconnus qui pourraient être un travail en cours.

Réflexion excessive et exhaustivité excessive

Claude Opus 4.6 effectue beaucoup plus d'exploration préalable que les modèles précédents, en particulier avec des paramètres effort plus élevés. Ce travail initial aide souvent à optimiser les résultats finaux, mais le modèle peut rassembler un contexte étendu ou poursuivre plusieurs fils de recherche sans être invité. Si vos prompts ont précédemment encouragé le modèle à être plus approfondi, vous devriez ajuster ces conseils pour Claude Opus 4.6 :

• Remplacez les valeurs par défaut générales par des instructions plus ciblées. Au lieu de « Par défaut, utilisez [outil] », ajoutez des conseils comme « Utilisez [outil] quand cela améliorerait votre compréhension du problème. »
• Supprimez le sur-prompting. Les outils qui sous-déclenchaient dans les modèles précédents sont susceptibles de se déclencher correctement maintenant. Les instructions comme « En cas de doute, utilisez [outil] » causeront un sur-déclenchement.
• Utilisez l'effort comme solution de secours. Si Claude continue à être trop agressif, utilisez un paramètre effort inférieur.

Dans certains cas, Claude Opus 4.6 peut réfléchir longuement, ce qui peut augmenter les tokens de réflexion et ralentir les réponses. Si ce comportement n'est pas souhaitable, vous pouvez ajouter des instructions explicites pour contraindre son raisonnement, ou vous pouvez réduire le paramètre effort pour réduire la réflexion globale et l'utilisation de tokens.

Lorsque vous décidez comment aborder un problème, choisissez une approche et engagez-vous à la suivre. Évitez de revisiter les décisions sauf si vous rencontrez de nouvelles informations qui contredisent directement votre raisonnement. Si vous pesez deux approches, choisissez-en une et menez-la à bien. Vous pouvez toujours corriger votre trajectoire plus tard si l'approche choisie échoue.

Contrôler le format des réponses

Il y a quelques façons que nous avons trouvées particulièrement efficaces pour orienter le formatage de la sortie :

1. Dites à Claude ce qu'il faut faire au lieu de ce qu'il ne faut pas faire

   • Au lieu de : « N'utilisez pas de markdown dans votre réponse »
   • Essayez : « Votre réponse doit être composée de paragraphes de prose fluides. »

2. Utilisez des indicateurs de format XML

   • Essayez : « Écrivez les sections de prose de votre réponse dans des balises <smoothly_flowing_prose_paragraphs>. »

3. Faites correspondre le style de votre prompt au résultat souhaité

   Le style de formatage utilisé dans votre prompt peut influencer le style de réponse de Claude. Si vous rencontrez toujours des problèmes de steerabilité avec le formatage de la sortie, nous vous recommandons de faire correspondre autant que possible le style de votre prompt à votre style de résultat souhaité. Par exemple, supprimer le markdown de votre prompt peut réduire le volume de markdown dans la sortie.

4. Utilisez des prompts détaillés pour des préférences de formatage spécifiques

   Pour plus de contrôle sur l'utilisation du markdown et du formatage, fournissez des conseils explicites :

<avoid_excessive_markdown_and_bullet_points>
Lors de la rédaction de rapports, de documents, d'explications techniques, d'analyses ou de tout contenu long, écrivez en prose claire et fluide en utilisant des paragraphes et des phrases complets. Utilisez les sauts de paragraphe standard pour l'organisation et réservez le markdown principalement pour le `code en ligne`, les blocs de code (```...```), et les en-têtes simples (###, et ###). Évitez d'utiliser **gras** et *italiques*.

N'UTILISEZ PAS les listes ordonnées (1. ...) ou les listes non ordonnées (*) sauf : a) vous présentez des éléments vraiment discrets où un format de liste est la meilleure option, ou b) l'utilisateur demande explicitement une liste ou un classement

Au lieu de lister les éléments avec des puces ou des numéros, incorporez-les naturellement dans les phrases. Ces conseils s'appliquent particulièrement à la rédaction technique. Utiliser la prose au lieu d'un formatage excessif améliorera la satisfaction de l'utilisateur. NE PRODUISEZ JAMAIS une série de points à puces excessivement courts.

Votre objectif est un texte lisible et fluide qui guide le lecteur naturellement à travers les idées plutôt que de fragmenter les informations en points isolés.
</avoid_excessive_markdown_and_bullet_points>

Recherche et collecte d'informations

Les derniers modèles de Claude démontrent des capacités exceptionnelles de recherche agentique et peuvent trouver et synthétiser efficacement les informations de plusieurs sources. Pour des résultats de recherche optimaux :

1. Fournissez des critères de succès clairs : Définissez ce qui constitue une réponse réussie à votre question de recherche

2. Encouragez la vérification des sources : Demandez à Claude de vérifier les informations sur plusieurs sources

3. Pour les tâches de recherche complexes, utilisez une approche structurée :

Recherchez ces informations de manière structurée. À mesure que vous rassemblez des données, développez plusieurs hypothèses concurrentes. Suivez vos niveaux de confiance dans vos notes de progression pour améliorer l'étalonnage. Critiquez régulièrement votre approche et votre plan. Mettez à jour un fichier d'arbre d'hypothèses ou de notes de recherche pour persister les informations et fournir la transparence. Décomposez cette tâche de recherche complexe systématiquement.

Cette approche structurée permet à Claude de trouver et de synthétiser pratiquement n'importe quel élément d'information et de critiquer itérativement ses conclusions, quelle que soit la taille du corpus.

Orchestration de sous-agents

Les derniers modèles de Claude démontrent des capacités considérablement améliorées d'orchestration native de sous-agents. Ces modèles peuvent reconnaître quand les tâches bénéficieraient de la délégation du travail à des sous-agents spécialisés et le faire de manière proactive sans nécessiter d'instructions explicites.

Pour profiter de ce comportement :

1. Assurez-vous que les outils de sous-agents sont bien définis : Ayez des outils de sous-agents disponibles et décrits dans les définitions d'outils
2. Laissez Claude orchestrer naturellement : Claude déléguera de manière appropriée sans instructions explicites
3. Surveillez l'utilisation excessive : Claude Opus 4.6 a une forte prédilection pour les sous-agents et peut les générer dans des situations où une approche plus simple et directe suffirait. Par exemple, le modèle peut générer des sous-agents pour l'exploration de code quand un appel grep direct est plus rapide et suffisant.

Si vous voyez une utilisation excessive de sous-agents, ajoutez des conseils explicites sur quand les sous-agents sont et ne sont pas justifiés :

Utilisez les sous-agents quand les tâches peuvent s'exécuter en parallèle, nécessitent un contexte isolé, ou impliquent des flux de travail indépendants qui n'ont pas besoin de partager l'état. Pour les tâches simples, les opérations séquentielles, les éditions de fichiers uniques, ou les tâches où vous devez maintenir le contexte à travers les étapes, travaillez directement plutôt que de déléguer.

Connaissance de soi du modèle

Si vous souhaitez que Claude s'identifie correctement dans votre application ou utilise des chaînes API spécifiques :

L'assistant est Claude, créé par Anthropic. Le modèle actuel est Claude Opus 4.6.

Pour les applications alimentées par LLM qui doivent spécifier des chaînes de modèle :

Quand un LLM est nécessaire, veuillez utiliser par défaut Claude Opus 4.6 sauf si l'utilisateur demande autrement. La chaîne de modèle exacte pour Claude Opus 4.6 est claude-opus-4-6.

Sensibilité à la réflexion

Lorsque la réflexion étendue est désactivée, Claude Opus 4.5 est particulièrement sensible au mot « think » et ses variantes. Nous recommandons de remplacer « think » par des mots alternatifs qui véhiculent un sens similaire, tels que « consider », « believe » et « evaluate ».

Exploitez les capacités de réflexion et de réflexion entrelacée

Les derniers modèles de Claude offrent des capacités de réflexion qui peuvent être particulièrement utiles pour les tâches impliquant la réflexion après l'utilisation d'outils ou le raisonnement multi-étapes complexe. Vous pouvez guider sa réflexion initiale ou entrelacée pour de meilleurs résultats.

Claude Opus 4.6 utilise la réflexion adaptative (thinking: {type: "adaptive"}), où Claude décide dynamiquement quand et combien réfléchir. Claude étalonne sa réflexion en fonction de deux facteurs : le paramètre effort et la complexité de la requête. Un effort plus élevé provoque plus de réflexion, et les requêtes plus complexes font de même. Sur les requêtes plus faciles qui ne nécessitent pas de réflexion, le modèle répond directement. Dans les évaluations internes, la réflexion adaptative produit de manière fiable de meilleures performances que la réflexion étendue, et nous recommandons de passer à la réflexion adaptative pour obtenir les réponses les plus intelligentes. Les modèles plus anciens utilisent le mode de réflexion manuel avec budget_tokens.

Vous pouvez guider le comportement de réflexion de Claude :

Après avoir reçu les résultats des outils, réfléchissez attentivement à leur qualité et déterminez les étapes suivantes optimales avant de procéder. Utilisez votre réflexion pour planifier et itérer en fonction de ces nouvelles informations, puis prenez la meilleure action suivante.

Le comportement de déclenchement de la réflexion adaptative est promptable. Si vous trouvez que le modèle réfléchit plus souvent que vous ne le souhaitez, ce qui peut se produire avec de grands prompts système complexes, ajoutez des conseils pour l'orienter :

La réflexion étendue ajoute de la latence et ne doit être utilisée que lorsqu'elle améliorera de manière significative la qualité de la réponse - généralement pour les problèmes qui nécessitent un raisonnement multi-étapes. En cas de doute, répondez directement.

Si vous migrez à partir de la réflexion étendue avec budget_tokens, remplacez votre configuration de réflexion et déplacez le contrôle du budget vers effort :

client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=64000,
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 32000},
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=64000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    output_config={"effort": "high"},  # ou max, medium, low
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

Si vous n'utilisez pas la réflexion étendue, aucune modification n'est requise. La réflexion est désactivée par défaut lorsque vous omettez le paramètre thinking.

Création de documents

Les derniers modèles de Claude excellent dans la création de présentations, d'animations et de documents visuels avec un flair créatif impressionnant et un suivi précis des instructions. Les modèles produisent une sortie polie et utilisable du premier coup dans la plupart des cas.

Pour de meilleurs résultats avec la création de documents :

Créez une présentation professionnelle sur [sujet]. Incluez des éléments de conception réfléchis, une hiérarchie visuelle et des animations engageantes le cas échéant.

Capacités de vision améliorées

Claude Opus 4.5 et Claude Opus 4.6 ont des capacités de vision améliorées par rapport aux modèles Claude précédents. Ils fonctionnent mieux sur les tâches de traitement d'images et d'extraction de données, en particulier lorsqu'il y a plusieurs images présentes dans le contexte. Ces améliorations s'étendent à l'utilisation d'ordinateur, où les modèles peuvent interpréter plus fiablement les captures d'écran et les éléments d'interface utilisateur. Vous pouvez également utiliser ces modèles pour analyser des vidéos en les divisant en images.

Une technique que nous avons trouvée efficace pour améliorer davantage les performances est de donner à Claude un outil de recadrage ou une compétence. Nous avons vu une amélioration constante sur les évaluations d'images quand Claude est capable de « zoomer » sur les régions pertinentes d'une image. Nous avons mis en place un cookbook pour l'outil de recadrage ici.

Optimiser les appels d'outils parallèles

Les derniers modèles de Claude excellent dans l'exécution d'outils parallèles. Ces modèles vont :

• Exécuter plusieurs recherches spéculatives lors de la recherche
• Lire plusieurs fichiers à la fois pour construire le contexte plus rapidement
• Exécuter les commandes bash en parallèle (ce qui peut même créer un goulot d'étranglement des performances du système)

Ce comportement est facilement orientable. Bien que le modèle ait un taux de succès élevé dans les appels d'outils parallèles sans prompting, vous pouvez augmenter cela à ~100% ou ajuster le niveau d'agressivité :

<use_parallel_tool_calls>
Si vous avez l'intention d'appeler plusieurs outils et qu'il n'y a pas de dépendances entre les appels d'outils, faites tous les appels d'outils indépendants en parallèle. Priorisez l'appel des outils simultanément chaque fois que les actions peuvent être effectuées en parallèle plutôt que séquentiellement. Par exemple, lors de la lecture de 3 fichiers, exécutez 3 appels d'outils en parallèle pour lire les 3 fichiers dans le contexte en même temps. Maximisez l'utilisation des appels d'outils parallèles si possible pour augmenter la vitesse et l'efficacité. Cependant, si certains appels d'outils dépendent des appels précédents pour informer les valeurs dépendantes comme les paramètres, N'APPELEZ PAS ces outils en parallèle et appelez-les plutôt séquentiellement. Ne jamais utiliser de placeholders ou deviner les paramètres manquants dans les appels d'outils.
</use_parallel_tool_calls>

Exécutez les opérations séquentiellement avec de brèves pauses entre chaque étape pour assurer la stabilité.

Réduire la création de fichiers dans le codage agentique

Les derniers modèles de Claude peuvent parfois créer de nouveaux fichiers à des fins de test et d'itération, en particulier lorsqu'ils travaillent avec du code. Cette approche permet à Claude d'utiliser des fichiers, en particulier des scripts python, comme un « bloc-notes temporaire » avant d'enregistrer sa sortie finale. L'utilisation de fichiers temporaires peut améliorer les résultats, en particulier pour les cas d'utilisation du codage agentique.

Si vous préférez minimiser la création nette de nouveaux fichiers, vous pouvez instruire Claude de nettoyer après lui :

Si vous créez des fichiers, scripts ou fichiers d'aide temporaires pour l'itération, nettoyez ces fichiers en les supprimant à la fin de la tâche.

Surempressement

Claude Opus 4.5 et Claude Opus 4.6 ont une tendance à sur-concevoir en créant des fichiers supplémentaires, en ajoutant des abstractions inutiles, ou en construisant une flexibilité qui n'a pas été demandée. Si vous voyez ce comportement indésirable, ajoutez des conseils spécifiques pour garder les solutions minimales.

Par exemple :

Évitez la sur-conception. Apportez uniquement les modifications qui sont directement demandées ou clairement nécessaires. Gardez les solutions simples et ciblées :

- Portée : N'ajoutez pas de fonctionnalités, ne refactorisez pas le code, ou ne faites pas « d'améliorations » au-delà de ce qui a été demandé. Une correction de bug n'a pas besoin de nettoyage du code environnant. Une fonctionnalité simple n'a pas besoin de configurabilité supplémentaire.

- Documentation : N'ajoutez pas de docstrings, de commentaires ou d'annotations de type au code que vous n'avez pas modifié. Ajoutez uniquement des commentaires où la logique n'est pas évidente.

- Codage défensif : N'ajoutez pas de gestion d'erreurs, de solutions de secours ou de validation pour les scénarios qui ne peuvent pas se produire. Faites confiance au code interne et aux garanties du framework. Validez uniquement aux limites du système (entrée utilisateur, API externes).

- Abstractions : Ne créez pas d'aides, d'utilitaires ou d'abstractions pour les opérations ponctuelles. Ne concevez pas pour les exigences futures hypothétiques. La bonne quantité de complexité est le minimum nécessaire pour la tâche actuelle.

Conception frontale

Claude Opus 4.5 et Claude Opus 4.6 excellent dans la construction d'applications web complexes et réelles avec une forte conception frontale. Cependant, sans conseils, les modèles peuvent utiliser par défaut des modèles génériques qui créent ce que les utilisateurs appellent l'esthétique « AI slop ». Pour créer des frontales distinctives et créatives qui surprennent et ravissent :

Voici un extrait de prompt système que vous pouvez utiliser pour encourager une meilleure conception frontale :

<frontend_aesthetics>
Vous avez tendance à converger vers des résultats génériques et « sur distribution ». Dans la conception frontale, cela crée ce que les utilisateurs appellent l'esthétique « AI slop ». Évitez cela : créez des frontales créatives et distinctives qui surprennent et ravissent.

Concentrez-vous sur :
- Typographie : Choisissez des polices qui sont belles, uniques et intéressantes. Évitez les polices génériques comme Arial et Inter ; optez plutôt pour des choix distinctifs qui élèvent l'esthétique de la frontale.
- Couleur et thème : Engagez-vous dans une esthétique cohésive. Utilisez les variables CSS pour la cohérence. Les couleurs dominantes avec des accents nets surpassent les palettes timides et uniformément distribuées. Tirez inspiration des thèmes IDE et des esthétiques culturelles.
- Mouvement : Utilisez les animations pour les effets et les micro-interactions. Priorisez les solutions CSS uniquement pour HTML. Utilisez la bibliothèque Motion pour React si disponible. Concentrez-vous sur les moments à fort impact : un chargement de page bien orchestré avec des révélations échelonnées (animation-delay) crée plus de délice que des micro-interactions dispersées.
- Arrière-plans : Créez l'atmosphère et la profondeur plutôt que de vous en tenir aux couleurs unies. Superposez les dégradés CSS, utilisez des motifs géométriques, ou ajoutez des effets contextuels qui correspondent à l'esthétique générale.

Évitez les esthétiques génériques générées par IA :
- Familles de polices surutilisées (Inter, Roboto, Arial, polices système)
- Schémas de couleurs clichés (en particulier les dégradés violets sur fond blanc)
- Mises en page et modèles de composants prévisibles
- Conception générique qui manque de caractère spécifique au contexte

Interprétez de manière créative et faites des choix inattendus qui semblent véritablement conçus pour le contexte. Variez entre les thèmes clairs et sombres, les différentes polices, les différentes esthétiques. Vous avez toujours tendance à converger sur des choix communs (Space Grotesk, par exemple) à travers les générations. Évitez cela : il est critique que vous pensiez en dehors des sentiers battus !
</frontend_aesthetics>

Vous pouvez également consulter la compétence complète ici.

Éviter de se concentrer sur la réussite des tests et le codage en dur

Claude peut parfois se concentrer trop fortement sur la réussite des tests au détriment de solutions plus générales, ou peut utiliser des contournements comme des scripts d'aide pour la refactorisation complexe au lieu d'utiliser les outils standard directement. Pour éviter ce comportement et assurer des solutions robustes et généralisables :

Veuillez écrire une solution de haute qualité et à usage général en utilisant les outils standard disponibles. Ne créez pas de scripts d'aide ou de contournements pour accomplir la tâche plus efficacement. Implémentez une solution qui fonctionne correctement pour toutes les entrées valides, pas seulement les cas de test. Ne codez pas en dur les valeurs ou ne créez pas de solutions qui ne fonctionnent que pour des entrées de test spécifiques. Au lieu de cela, implémentez la logique réelle qui résout le problème de manière générale.

Concentrez-vous sur la compréhension des exigences du problème et l'implémentation de l'algorithme correct. Les tests sont là pour vérifier l'exactitude, pas pour définir la solution. Fournissez une implémentation fondée qui suit les meilleures pratiques et les principes de conception logicielle.

Si la tâche est déraisonnable ou irréalisable, ou si l'un des tests est incorrect, veuillez m'en informer plutôt que de les contourner. La solution doit être robuste, maintenable et extensible.

Minimiser les hallucinations dans le codage agentique

Les derniers modèles de Claude sont moins sujets aux hallucinations et donnent des réponses plus précises, fondées et intelligentes basées sur le code. Pour encourager ce comportement encore plus et minimiser les hallucinations :

<investigate_before_answering>
Ne spéculez jamais sur le code que vous n'avez pas ouvert. Si l'utilisateur référence un fichier spécifique, vous DEVEZ lire le fichier avant de répondre. Assurez-vous d'enquêter et de lire les fichiers pertinents AVANT de répondre aux questions sur la base de code. Ne faites jamais de réclamations sur le code avant d'enquêter sauf si vous êtes certain de la bonne réponse - donnez des réponses fondées et sans hallucinations.
</investigate_before_answering>

Migration away from prefilled responses

À partir de Claude Opus 4.6, les réponses préremplies sur le dernier tour d'assistant ne sont plus supportées. L'intelligence du modèle et le suivi des instructions ont progressé au point que la plupart des cas d'usage du préremplissage n'en ont plus besoin. Les modèles existants continueront à supporter les préremplissages, et l'ajout de messages d'assistant ailleurs dans la conversation n'est pas affecté.

Voici les scénarios de préremplissage courants et comment migrer loin d'eux :

LaTeX output

Claude Opus 4.6 utilise par défaut LaTeX pour les expressions mathématiques, les équations et les explications techniques. Si vous préférez le texte brut, ajoutez les instructions suivantes à votre invite :

Format your response in plain text only. Do not use LaTeX, MathJax, or any markup notation such as \( \), $, or \frac{}{}. Write all math expressions using standard text characters (e.g., "/" for division, "*" for multiplication, and "^" for exponents).

Migration considerations

Lors de la migration vers les modèles Claude 4.6 à partir des générations antérieures :

1. Soyez spécifique sur le comportement souhaité : Envisagez de décrire exactement ce que vous aimeriez voir dans la sortie.

2. Encadrez vos instructions avec des modificateurs : L'ajout de modificateurs qui encouragent Claude à augmenter la qualité et le détail de sa sortie peut aider à mieux façonner les performances de Claude. Par exemple, au lieu de « Créer un tableau de bord analytique », utilisez « Créer un tableau de bord analytique. Incluez autant de fonctionnalités et d'interactions pertinentes que possible. Allez au-delà des bases pour créer une implémentation complète. »

3. Demandez des fonctionnalités spécifiques explicitement : Les animations et les éléments interactifs doivent être demandés explicitement quand ils sont souhaités.

4. Mettez à jour la configuration de la réflexion : Claude Opus 4.6 utilise adaptive thinking (thinking: {type: "adaptive"}) au lieu de la réflexion manuelle avec budget_tokens. Utilisez le effort parameter pour contrôler la profondeur de la réflexion.

5. Migrez loin des réponses préremplies : Les réponses préremplies sur le dernier tour d'assistant sont dépréciées à partir de Claude Opus 4.6. Voir Migration away from prefilled responses pour des conseils détaillés sur les alternatives.

6. Affinez l'invite anti-paresse : Si vos invites encourageaient auparavant le modèle à être plus approfondi ou à utiliser les outils plus agressivement, réduisez ces conseils. Claude Opus 4.6 est significativement plus proactif et peut surréagir aux instructions qui étaient nécessaires pour les modèles précédents.

Pour les étapes de migration détaillées, voir le Migration guide.