Prompting di Claude Opus 4.8

Questa guida copre i pattern di prompting specifici per Claude Opus 4.8. Per le capacità del modello e le modifiche all'API, consulta Novità di Claude Opus 4.8. Per le tecniche applicabili a tutti i modelli Claude attuali, consulta Best practice per il prompting.

Claude Opus 4.8 presenta punti di forza particolari nel lavoro agentico a lungo orizzonte, nel lavoro di conoscenza, nella visione e nelle attività di memoria. Funziona bene fin da subito con i prompt esistenti di Claude Opus 4.7. I pattern riportati di seguito coprono i comportamenti che più spesso richiedono una messa a punto.

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Lunghezza e verbosità delle risposte

Claude Opus 4.8 calibra la lunghezza della risposta in base a quanto giudica complessa l'attività, anziché 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 regolare i tuoi prompt. Ad esempio, per ridurre la verbosità, potresti aggiungere:

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

Se noti 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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Calibrazione di effort e profondità di ragionamento

Il parametro effort ti consente di regolare l'intelligenza di Claude rispetto alla spesa di token, bilanciando capacità con velocità maggiore e costi inferiori. Inizia con il livello di effort xhigh per 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'utilizzo di token e l'intelligenza:

• max: L'effort massimo può offrire miglioramenti delle prestazioni in alcuni casi d'uso, ma potrebbe mostrare rendimenti decrescenti dall'aumento dell'utilizzo di token. Questa impostazione può anche talvolta essere incline al ragionamento eccessivo. Testa l'effort massimo per attività 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'utilizzo di token e l'intelligenza. Per la maggior parte dei casi d'uso sensibili all'intelligenza, usa un minimo di effort high.
• medium: Adatto per casi d'uso sensibili ai costi che devono ridurre l'utilizzo di token sacrificando parte dell'intelligenza.
• low: Riservalo per attività brevi e circoscritte e 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. Con low e medium, il modello limita il proprio lavoro a ciò che è stato richiesto anziché andare oltre. Questo è positivo per latenza e costi, ma su attività moderatamente complesse eseguite con effort low c'è un certo rischio di ragionamento insufficiente.

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

This task involves multi-step 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 sperimenta attivamente con esso quando effettui l'aggiornamento.

Su Claude Opus 4.8, il thinking è disattivato a meno che non imposti esplicitamente thinking: {type: "adaptive"}. Il comportamento di attivazione del thinking adattivo è orientabile. Se noti che il modello ragiona 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 multi-step reasoning. When in doubt,
respond directly.

Al contrario, se stai eseguendo carichi di lavoro difficili con medium e noti un ragionamento 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 tende 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 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 noti 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 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 noti 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 come dovrebbero apparire questi aggiornamenti nel prompt e fornisci esempi.

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Seguimento delle istruzioni più letterale

Claude Opus 4.8 interpreta i prompt in modo letterale ed esplicito, in particolare ai livelli di effort più bassi. Non generalizza silenziosamente un'istruzione da un elemento a un altro e non inferisce richieste che non hai fatto. Il vantaggio di questo letteralismo è la precisione e meno confusione, e generalmente funziona meglio per casi d'uso API con prompt accuratamente regolati, 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 di prosa nella scrittura di lunga forma potrebbe cambiare. Claude Opus 4.8 tende verso uno stile diretto e con opinioni definite, con un uso minimo di frasi orientate alla convalida e un uso parsimonioso di 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 conversazionale, aggiungi:

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

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Controllo della 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 per design e frontend

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

Questo stile predefinito è persistente. Istruzioni generiche ("non usare il crema", "rendilo pulito e minimale") tendono a spostare il modello verso una palette fissa diversa anziché 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 proporre al modello delle opzioni prima di costruire. Questo interrompe lo stile predefinito e dà agli utenti il controllo. Se in precedenza ti affidavi a temperature per la varietà di design, usa questo approccio; produce direzioni significativamente diverse tra le esecuzioni. Esempio di prompt:

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 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 sopra riportati 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'utilizzo di 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. Nello specifico, tende a usare più token in contesti interattivi, principalmente perché ragiona di più dopo i turni utente. Questo può migliorare la coerenza a lungo orizzonte, il seguimento delle istruzioni e le capacità di coding in sessioni di coding lunghe e interattive, ma comporta anche un maggiore utilizzo 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 dai tuoi utenti.

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

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Harness di code review

Claude Opus 4.8 è significativamente migliore nel trovare bug rispetto ai modelli precedenti e ha sia recall che precisione più elevati nelle valutazioni interne. Tuttavia, se il tuo harness di code review è stato regolato per un modello precedente, potresti inizialmente vedere un recall inferiore. Questo è probabilmente un effetto dell'harness, non una regressione delle capacità. Quando un prompt di review dice cose come "segnala solo problemi ad alta gravità", "sii conservativo" o "non fare il pignolo", Claude Opus 4.8 potrebbe seguire quell'istruzione più fedelmente rispetto ai modelli precedenti: potrebbe investigare il codice altrettanto a fondo, identificare i bug e poi non segnalare i risultati che giudica al di sotto della soglia dichiarata. Questo può manifestarsi come il modello che esegue la stessa profondità di investigazione ma converte meno investigazioni 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.

Alcuni esempi di linguaggio raccomandato per il prompt:

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 dal passaggio di individuazione spesso aiuta. Se il tuo harness ha una fase separata di verifica, deduplicazione o classificazione, comunica esplicitamente al modello che il suo compito nella fase di individuazione è la copertura piuttosto che il filtraggio.

Se vuoi che il modello si auto-filtri in un singolo passaggio, sii concreto su dove si trova la soglia anziché usare termini qualitativi come "importante": ad esempio, "segnala qualsiasi bug che potrebbe causare comportamento errato, un fallimento di test o un risultato fuorviante; ometti solo dettagli minori 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 F1 score.

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Computer use

La capacità di computer use funziona su diverse risoluzioni, fino a una risoluzione massima di 2576px / 3,75MP. I test interni di computer use mostrano che inviare immagini a 1080p fornisce 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.