Prompting per Claude Opus 4.8

Questa guida copre i pattern di prompting specifici per Claude Opus 4.8. Per le modifiche all'API coinvolte nel passaggio da Claude Opus 4.8 all'ultimo modello Opus, consulta Migrazione a Claude Opus 5 da Claude Opus 4.8. Per le tecniche che si applicano a tutti i modelli Claude attuali, consulta Best practice di prompting.

Claude Opus 4.8 ha punti di forza particolari nel lavoro agentico a lungo termine, nel lavoro di conoscenza, nella visione e nei compiti di memoria. Funziona bene fin da subito sui prompt esistenti di Claude Opus 4.7. I pattern seguenti coprono i comportamenti che più spesso richiedono una messa a punto.

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Lunghezza delle risposte e verbosità

Claude Opus 4.8 calibra la lunghezza della risposta in base a quanto giudica complesso il compito, invece di adottare una verbosità fissa predefinita. Questo di solito significa risposte più brevi per ricerche semplici e molto più lunghe per analisi aperte.

Se il tuo prodotto dipende da un certo stile o livello di verbosità dell'output, potresti dover mettere a punto i tuoi prompt. Ad esempio, per ridurre la verbosità, potresti aggiungere:

Provide concise, focused responses. Skip non-essential context, and keep examples minimal.

Se osservi esempi specifici di tipi di verbosità (come spiegazioni eccessive), puoi aggiungere istruzioni aggiuntive nel tuo prompt per prevenirli. Gli esempi positivi che mostrano come Claude può comunicare con il livello appropriato di concisione tendono a essere più efficaci degli esempi negativi o delle istruzioni che dicono al modello cosa non fare.

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Calibrare l'effort e la profondità di pensiero

Il parametro effort ti consente di regolare l'intelligenza di Claude rispetto alla spesa in token, scambiando capacità per maggiore velocità e costi inferiori. Inizia con il livello di effort xhigh per i casi d'uso di coding e agentici, e usa un minimo di effort high per la maggior parte dei casi d'uso sensibili all'intelligenza. Sperimenta con altri livelli di effort per regolare ulteriormente l'uso dei token e l'intelligenza:

• max: L'effort massimo può offrire miglioramenti di prestazioni in alcuni casi d'uso, ma può mostrare rendimenti decrescenti a fronte di un maggiore uso di token. Questa impostazione può anche essere talvolta soggetta a overthinking. Testa l'effort massimo per compiti che richiedono molta intelligenza.
• xhigh: L'effort extra alto è l'impostazione migliore per la maggior parte dei casi d'uso di coding e agentici.
• high: Questa impostazione bilancia l'uso dei token e l'intelligenza. Per la maggior parte dei casi d'uso sensibili all'intelligenza, usa un minimo di effort high.
• medium: Buono per casi d'uso sensibili ai costi che devono ridurre l'uso dei token rinunciando a un po' di intelligenza.
• low: Riservalo a compiti brevi e circoscritti e a carichi di lavoro sensibili alla latenza che non sono sensibili all'intelligenza.

Claude Opus 4.8 rispetta rigorosamente i livelli di effort, specialmente nella fascia bassa. A low e medium, il modello limita il suo lavoro a ciò che è stato richiesto invece di andare oltre. Questo è positivo per latenza e costi, ma su compiti moderatamente complessi eseguiti con effort low c'è un certo rischio di pensiero insufficiente.

Se osservi un ragionamento superficiale su problemi complessi, aumenta l'effort a high o xhigh invece di aggirare il problema con il prompting. Se devi mantenere l'effort a low per la latenza, aggiungi indicazioni mirate:

This task involves multistep reasoning. Think carefully through the problem before responding.

È probabile che l'effort sia più importante per questo modello che per qualsiasi Opus precedente, quindi sperimentalo attivamente quando effettui l'aggiornamento.

Su Claude Opus 4.8, il pensiero è disattivato a meno che tu non imposti esplicitamente thinking: {type: "adaptive"}. Il comportamento di attivazione del pensiero adattivo è orientabile. Se trovi che il modello pensa più spesso di quanto vorresti, cosa che può accadere con prompt di sistema grandi o complessi, aggiungi indicazioni per orientarlo. Come sempre, misura l'effetto di qualsiasi modifica al prompting sulle prestazioni. Esempio:

Thinking adds latency and should only be used when it will meaningfully improve answer quality — typically for problems that require multistep reasoning. When in doubt, respond directly.

Al contrario, se stai eseguendo carichi di lavoro impegnativi a medium e osservi un pensiero insufficiente, la prima leva è aumentare l'effort. Se hai bisogno di un controllo più fine, richiedilo direttamente nel prompt.

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Attivazione dell'uso degli strumenti

Claude Opus 4.8 ha la tendenza a privilegiare il ragionamento rispetto alle chiamate agli strumenti. Questo produce risultati migliori nella maggior parte dei casi. Tuttavia, aumentare l'impostazione di effort è una leva utile per aumentare il livello di uso degli strumenti, specialmente nel lavoro di conoscenza. Le impostazioni di effort high o xhigh mostrano un uso degli strumenti sostanzialmente maggiore nella ricerca agentica e nel coding. Per gli scenari in cui desideri un maggiore uso degli strumenti, puoi anche modificare il tuo prompt per istruire esplicitamente il modello su quando e come usare correttamente i suoi strumenti. Ad esempio, se trovi che il modello non sta usando i tuoi strumenti di ricerca web, descrivi chiaramente perché e come dovrebbe farlo.

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Aggiornamenti di avanzamento rivolti all'utente

Claude Opus 4.8 fornisce aggiornamenti più regolari e di qualità superiore all'utente durante le lunghe tracce agentiche. Se hai aggiunto scaffolding per forzare messaggi di stato intermedi ("Dopo ogni 3 chiamate agli strumenti, riassumi i progressi"), prova a rimuoverlo. Se trovi che la lunghezza o i contenuti degli aggiornamenti rivolti all'utente di Claude Opus 4.8 non sono ben calibrati per il tuo caso d'uso, descrivi esplicitamente nel prompt come dovrebbero apparire questi aggiornamenti e fornisci esempi.

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Seguire le istruzioni in modo più letterale

Claude Opus 4.8 interpreta i prompt in modo letterale ed esplicito, in particolare a livelli di effort più bassi. Non generalizza silenziosamente un'istruzione da un elemento a un altro e non deduce richieste che non hai fatto. Il vantaggio di questo letteralismo è la precisione e meno dispersione, e in generale offre prestazioni migliori per i casi d'uso dell'API con prompt accuratamente messi a punto, estrazione strutturata e pipeline in cui desideri un comportamento prevedibile. Se hai bisogno che Claude applichi un'istruzione in modo ampio, dichiara esplicitamente l'ambito (ad esempio, "Applica questa formattazione a ogni sezione, non solo alla prima").

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Tono e stile di scrittura

Come con qualsiasi nuovo modello, lo stile della prosa nella scrittura di testi lunghi può cambiare. Claude Opus 4.8 tende verso uno stile diretto e deciso, con un uso minimo di formulazioni orientate alla validazione e un uso parsimonioso delle emoji. Se il tuo prodotto si basa su una voce specifica, rivaluta i prompt di stile rispetto alla nuova baseline.

Ad esempio, se la voce del tuo prodotto è più calda o più colloquiale, aggiungi:

Use a warm, collaborative tone. Acknowledge the user's framing before answering.

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Controllare la generazione di subagenti

Claude Opus 4.8 tende a generare meno subagenti per impostazione predefinita. Tuttavia, questo comportamento è orientabile tramite prompting; fornisci a Claude Opus 4.8 indicazioni esplicite su quando i subagenti sono desiderabili. Un esempio semplificato per un caso d'uso di coding:

Do not spawn a subagent for work you can complete directly in a single response (e.g. refactoring a function you can already see).

Spawn multiple subagents in the same turn when fanning out across items or reading multiple files.

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Impostazioni predefinite di design e frontend

Claude Opus 4.8 ha un forte istinto per il design, con uno stile predefinito coerente: sfondi caldi color crema/bianco sporco (~#F4F1EA), caratteri display serif (Georgia, Fraunces, Playfair), accenti in corsivo sulle parole e un accento terracotta/ambra. Questo funziona bene per brief editoriali, di ospitalità e portfolio, ma risulterà fuori luogo per dashboard, strumenti per sviluppatori, fintech, sanità o app enterprise. Lo stile predefinito appare nelle presentazioni e nelle interfacce web.

Questa impostazione predefinita è persistente. Le istruzioni generiche ("non usare il crema", "rendilo pulito e minimale") tendono a spostare il modello verso una diversa palette fissa invece di produrre varietà. Due approcci funzionano in modo affidabile:

1. Specifica un'alternativa concreta. Il modello segue le specifiche esplicite con precisione:

Design a desktop landing page for a supplement brand called AEFRM.

The visual direction should come from a cold monochrome atmosphere using pale silver-gray tones that gradually deepen into blue-gray and near-black, similar to a misted metallic surface.

The page should feel sharp and controlled, with a strong sense of structure and restraint.

Use this tonal system across the full page instead of introducing bright accent colors.

Use the uploaded image on the hero design in black and white.

The layout should be built with clear horizontal sections and a centered max-width container. Use 4px corner radius consistently across cards, buttons, inputs, and media frames. Margins should feel generous, with enough empty space around each section so the page breathes.

Typography should use a square, angular sans-serif with wider letter spacing than usual, especially in headings and navigation, so the text feels more engineered and less compressed. Headline text can be large and uppercase, while supporting copy remains short and sparse. The sub texts should be written with Alumni Sans SC in 4-6px like tiny little texts on corners bottom centre like that.

For the structure, start with a hero section containing a strong product statement, one short supporting paragraph, and a clean product placeholder or packshot frame. Below that, add a benefit grid with three or four blocks, then a formulation or ingredients section, and finally a cta.

Buttons should be flat and precise, with subtle hover changes using transition: all 160ms ease out where brightness and border contrast shift slightly rather than using dramatic motion.

Color palette should stay within this range:
#E9ECEC, #C9D2D4, #8C9A9E, #44545B, #11171B.

2. Fai in modo che il modello proponga opzioni prima di costruire. Questo rompe l'impostazione predefinita e dà il controllo agli utenti. Se in precedenza ti affidavi a temperature per la varietà nel design, usa questo approccio; produce direzioni significativamente diverse tra le esecuzioni. Prompt di esempio:

Before building, propose 4 distinct visual directions tailored to this brief (each as: bg hex / accent hex / typeface — one-line rationale). Ask the user to pick one, then implement only that direction.

Inoltre, Claude Opus 4.8 richiede meno prompting per il design frontend rispetto ai modelli precedenti per evitare pattern generici che gli utenti chiamano l'estetica "AI slop". Con i modelli precedenti, Anthropic raccomandava uno snippet di prompt più lungo nella skill frontend-design. Tuttavia, Claude Opus 4.8 genera frontend distintivi e creativi con indicazioni di prompting più minimali. Questo snippet di prompt funziona bene con i consigli di prompting precedenti per la varietà:

<frontend_aesthetics>
NEVER use generic AI-generated aesthetics like overused font families (Inter, Roboto, Arial, system fonts), cliched color schemes (particularly purple gradients on white or dark backgrounds), predictable layouts and component patterns, and cookie-cutter design that lacks context-specific character. Use unique fonts, cohesive colors and themes, and animations for effects and micro-interactions.
</frontend_aesthetics>

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Prodotti di coding interattivi

L'uso dei token e il comportamento di Claude Opus 4.8 possono differire tra agenti di coding autonomi e asincroni con un singolo turno utente e agenti di coding interattivi e sincroni con più turni utente. In particolare, tende a usare più token in contesti interattivi, principalmente perché ragiona di più dopo i turni utente. Questo può migliorare la coerenza a lungo termine, il rispetto delle istruzioni e le capacità di coding in sessioni di coding lunghe e interattive, ma comporta anche un maggiore uso di token. Per massimizzare sia le prestazioni che l'efficienza dei token nei prodotti di coding, usa effort xhigh o high, aggiungi funzionalità autonome come una modalità automatica e riduci il numero di interazioni umane richieste ai tuoi utenti.

Naturalmente, quando si limita il numero di interazioni utente richieste, è importante specificare il compito, l'intento e i vincoli rilevanti in anticipo nel primo turno umano. Fornire descrizioni del compito ben specificate, chiare e accurate in anticipo può aiutare a massimizzare l'autonomia e l'intelligenza riducendo al minimo l'uso extra di token dopo i turni utente. Poiché Claude Opus 4.8 è più autonomo dei modelli precedenti, questo pattern di utilizzo aiuta a massimizzare le prestazioni. Al contrario, prompt ambigui o poco specificati trasmessi progressivamente su più turni utente tendono a ridurre relativamente l'efficienza dei token e talvolta le prestazioni.

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Harness di revisione del codice

Claude Opus 4.8 è significativamente migliore nel trovare bug rispetto ai modelli precedenti e ha sia un recall che una precisione più elevati nelle valutazioni interne. Tuttavia, se il tuo harness di revisione del codice è stato messo a punto per un modello precedente, potresti inizialmente osservare un recall inferiore. Questo è probabilmente un effetto dell'harness, non una regressione di capacità. Quando un prompt di revisione dice cose come "segnala solo problemi di alta gravità", "sii conservativo" o "non fare pignolerie", Claude Opus 4.8 potrebbe seguire quell'istruzione più fedelmente di quanto facessero i modelli precedenti: potrebbe investigare il codice con la stessa accuratezza, identificare i bug e poi non segnalare i risultati che giudica al di sotto della soglia che hai dichiarato. Questo può manifestarsi come il modello che esegue la stessa profondità di indagine ma converte meno indagini in risultati segnalati, specialmente sui bug di gravità inferiore. La precisione tipicamente aumenta, ma il recall misurato può diminuire anche se la capacità sottostante del modello di trovare bug è migliorata.

Alcune formulazioni di prompt consigliate:

Report every issue you find, including ones you are uncertain about or consider low-severity. Do not filter for importance or confidence at this stage - a separate verification step will do that. Your goal here is coverage: it is better to surface a finding that later gets filtered out than to silently drop a real bug. For each finding, include your confidence level and an estimated severity so a downstream filter can rank them.

Questo prompt può essere usato senza avere un effettivo secondo passaggio, ma spostare il filtraggio per confidenza fuori dalla fase di individuazione spesso aiuta. Se il tuo harness ha una fase separata di verifica, deduplicazione o classificazione, dì esplicitamente al modello che il suo compito nella fase di individuazione è la copertura piuttosto che il filtraggio.

Se invece vuoi che il modello si auto-filtri in un singolo passaggio, sii concreto su dove si trova la soglia invece di usare termini qualitativi come "importante": ad esempio, "segnala qualsiasi bug che potrebbe causare un comportamento errato, un fallimento di un test o un risultato fuorviante; ometti solo le pignolerie come preferenze puramente stilistiche o di denominazione".

Itera sui prompt rispetto a un sottoinsieme delle tue valutazioni o casi di test per convalidare i miglioramenti di recall o di punteggio F1.

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Uso del computer

La capacità di uso del computer funziona a diverse risoluzioni, fino a una risoluzione massima di 2576px / 3,75MP. I test interni sull'uso del computer mostrano che l'invio di immagini a 1080p offre un buon equilibrio tra prestazioni e costi.

Per carichi di lavoro particolarmente sensibili ai costi, 720p o 1366×768 sono opzioni a costo inferiore con prestazioni solide. Conduci i tuoi test per trovare le impostazioni ideali per il tuo caso d'uso; sperimentare con le impostazioni di effort può anche aiutare a regolare il comportamento del modello.