Loading
Loading
Loading
Loading
Loading
Loading
Loading
Loading
Loading
Loading
Loading
Loading
Loading
Loading
Loading
Loading
これは、Claude Fable 5、Claude Mythos 5、Claude Opus 5、Claude Opus 4.8、Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 5、Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5を含む、Claudeの最新モデルを使った「prompt engineering」（プロンプトエンジニアリング）のリファレンスです。このページは3つのパートで構成されています。
Claude Fable 5とClaude Mythos 5のプロンプティングガイダンスには専用のページがあります：Claude Fable 5のプロンプティング。Claude Opus 4.8との振る舞いの違いと、行う価値のあるプロンプトおよびスキャフォールディングの変更を扱っており、effortレベル、指示への追従、長時間実行時の進捗の主張、メモリシステム、reasoning_extraction拒否カテゴリなどが含まれます。
Claude Sonnet 5のプロンプティングガイダンスには専用のページがあります：Claude Sonnet 5のプロンプティング。Claude Sonnet 4.6との振る舞いの違いと、行う価値のあるプロンプトの変更を扱っており、応答の長さ、effortと思考の深さの調整、ツール使用のトリガー、文字通りの指示追従、デザインとフロントエンドのデフォルトなどが含まれます。
Claude Opus 5のプロンプティングガイダンスには専用のページがあります：Claude Opus 5のプロンプティング。以前のOpusモデルとの振る舞いの違いと、行う価値のあるプロンプトの変更を扱っており、応答の長さと冗長さ、ユーザー向けの進捗更新、文書成果物の長さ、タスクのスコープと過剰な検証、サブエージェントの制御、自己修正などが含まれます。
Claude Opus 4.8のプロンプティングガイダンスには専用のページがあります：Claude Opus 4.8のプロンプティング。応答の長さ、effortと思考の深さの調整、ツール使用のトリガー、文字通りの指示追従、サブエージェントの制御、デザインとフロントエンドのデフォルトを扱っています。
このセクションおよび以降のセクションの手法は、Claude Fable 5とClaude Mythos 5を含む、現行のすべてのClaudeモデルに適用されます。
Claudeは明確で明示的な指示によく応答します。望む出力について具体的に示すことで、結果を向上させることができます。「期待以上」の振る舞いを望む場合は、曖昧なプロンプトからモデルが推測することに頼るのではなく、明示的に要求してください。
Claudeを、優秀だがあなたの規範やワークフローに関するコンテキストを持たない新入社員だと考えてください。何を望んでいるかをより正確に説明するほど、結果は良くなります。
黄金律： タスクに関するコンテキストが最小限の同僚にプロンプトを見せ、それに従うよう頼んでみてください。同僚が混乱するなら、Claudeも混乱します。
指示の背後にあるコンテキストや動機を提供すること、たとえばそのような振る舞いがなぜ重要なのかをClaudeに説明することは、Claudeがあなたの目標をよりよく理解し、より的を絞った応答を提供するのに役立ちます。
Claudeは説明から一般化できるほど賢いです。
例は、Claudeの出力フォーマット、トーン、構造を誘導する最も信頼性の高い方法の1つです。よく練られた少数の例（「few-shot」または「multishot」プロンプティングとして知られています）は、精度と一貫性を向上させます。
例を追加する際は、次のようにしてください。
<example>タグで囲みます（複数の例は<examples>タグで囲みます）。XMLタグは、特にプロンプトに指示、コンテキスト、例、可変入力が混在している場合に、Claudeが複雑なプロンプトを曖昧さなく解析するのに役立ちます。各種類のコンテンツをそれぞれのタグ（たとえば<instructions>、<context>、<input>）で囲むことで、誤解を減らせます。
ベストプラクティス：
<documents>内に、それぞれを<document index="n">内に）。システムプロンプトで役割を設定すると、ユースケースに合わせてClaudeの振る舞いとトーンが絞り込まれます。たった1文でも違いが出ます。
client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
model="claude-opus-5",
max_tokens=1024,
system="You are a helpful coding assistant specializing in Python.",
messages=[
{"role": "user", "content": "How do I sort a list of dictionaries by key?"}
],
)
print(message.content)大きなドキュメントやデータが豊富な入力（2万トークン以上）を扱う場合は、最良の結果を得るためにプロンプトを慎重に構造化してください。
長文データを先頭に置く： 長いドキュメントや入力は、クエリ、指示、例よりも上の、プロンプトの先頭近くに配置してください。これによりすべてのモデルでパフォーマンスが向上します。
ドキュメントのコンテンツとメタデータをXMLタグで構造化する： 複数のドキュメントを使用する場合は、明確にするために各ドキュメントを<document>タグで囲み、<document_content>と<source>（およびその他のメタデータ）のサブタグを付けてください。
応答を引用に基づかせる： 長いドキュメントのタスクでは、タスクを実行する前にまずドキュメントの関連部分を引用するようClaudeに依頼してください。これにより、Claudeは関連するコンテンツに集中し、ドキュメントの残りの部分を無視できます。
アプリケーション内でClaudeに自身を正しく識別させたい場合、または特定のAPI文字列を使用させたい場合：
The assistant is Claude, created by Anthropic. The current model is Claude Opus 5.モデル文字列を指定する必要があるLLM搭載アプリの場合：
When an LLM is needed, please default to Claude Opus 5 unless the user requests
otherwise. The exact model string for Claude Opus 5 is claude-opus-5.Claudeの最新モデルは、以前のモデルと比べてより簡潔で自然なコミュニケーションスタイルを持っています。
これは、Claudeがツール呼び出し後の言葉による要約を省略し、次のアクションに直接進む可能性があることを意味します。推論の可視性を高めたい場合：
After completing a task that involves tool use, provide a quick summary of the work you've done.Claude Opus 5は冗長さに関して例外です。デフォルトのユーザー向け応答は以前のモデルよりも長くなり、effortを上げ下げしても、目に見える応答の長さは確実には変わりません。代わりに簡潔さを明示的にプロンプトで指示してください。サンプルの指示についてはClaude Opus 5のプロンプティングを参照してください。
出力フォーマットを誘導するのに特に効果的な方法がいくつかあります。
何をしないかではなく、何をするかをClaudeに伝える
XMLフォーマットインジケーターを使う
プロンプトのスタイルを望む出力に合わせる
プロンプトで使用されるフォーマットスタイルは、Claudeの応答スタイルに影響を与える可能性があります。出力フォーマットの誘導性に依然として問題がある場合は、プロンプトのスタイルを望む出力スタイルにできるだけ近づけてみてください。たとえば、プロンプトからマークダウンを取り除くと、出力内のマークダウンの量を減らせます。
特定のフォーマットの好みには詳細なプロンプトを使う
マークダウンとフォーマットの使用をより細かく制御するには、明示的なガイダンスを提供してください。
<avoid_excessive_markdown_and_bullet_points>
When writing reports, documents, technical explanations, analyses, or any long-form
content, write in clear, flowing prose using complete paragraphs and sentences. Use
standard paragraph breaks for organization and reserve markdown primarily for `inline
code`, code blocks (```...```), and simple headings (## and ###). Avoid using **bold**
and *italics*.
DO NOT use ordered lists (1. ...) or unordered lists (*) unless: a) you're presenting
truly discrete items where a list format is the best option, or b) the user explicitly
requests a list or ranking
Instead of listing items with bullets or numbers, incorporate them naturally into
sentences. This guidance applies especially to technical writing. Using prose instead of
excessive formatting will improve user satisfaction. NEVER output a series of overly
short bullet points.
Your goal is readable, flowing text that guides the reader naturally through ideas
rather than fragmenting information into isolated points.
</avoid_excessive_markdown_and_bullet_points>Claudeの最新モデルは、数式、方程式、技術的な説明にデフォルトでLaTeXを使用します。プレーンテキストを好む場合は、次の指示をプロンプトに追加してください。
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).Claudeの最新モデルは、強力な指示追従でプレゼンテーション、アニメーション、ビジュアルドキュメントを作成し、通常は最初の試行で使用可能な出力を生成します。
ドキュメント作成で最良の結果を得るには：
Create a professional presentation on [topic]. Include thoughtful design elements,
visual hierarchy, and engaging animations where appropriate.Claude 4.6モデルおよびClaude Mythos Preview以降、最後のアシスタントターンでのプリフィル応答（Claudeが続きを書くための部分的なアシスタントメッセージを提供すること）はサポートされなくなりました。これらのモデルに対してプリフィルされたアシスタントメッセージを含むリクエストは400エラーを返します。モデルの知能と指示追従が進歩したため、プリフィルのほとんどのユースケースではもはやプリフィルが必要ありません。以前のモデルは引き続きプリフィルをサポートしており、会話の他の場所にアシスタントメッセージを追加することには影響しません。
以下は一般的なプリフィルのシナリオと、それらから移行する方法です。
Claudeの最新モデルは正確な指示追従のために訓練されており、特定のツールを使用するよう明示的に指示することで恩恵を受けます。「いくつか変更を提案してもらえますか」と言うと、変更を加えることがあなたの意図であったとしても、Claudeは実装するのではなく提案を提供することがあります。ツールの定義方法とツールのトリガーに関するトラブルシューティングについては、Claudeでのツール使用を参照してください。
Claudeにアクションを取らせるには、より明示的にしてください。
Claudeがデフォルトでより積極的にアクションを取るようにするには、システムプロンプトに次を追加できます。
<default_to_action>
By default, implement changes rather than only suggesting them. If the user's intent is
unclear, infer the most useful likely action and proceed, using tools to discover any
missing details instead of guessing. Try to infer the user's intent about whether a tool
call (e.g., file edit or read) is intended or not, and act accordingly.
</default_to_action>一方、モデルをデフォルトでより慎重にし、すぐに実装に飛びつきにくくし、要求された場合にのみアクションを取るようにしたい場合は、次のようなプロンプトでこの振る舞いを誘導できます。
<do_not_act_before_instructions>
Do not jump into implementation or change files unless clearly instructed to make
changes. When the user's intent is ambiguous, default to providing information, doing
research, and providing recommendations rather than taking action. Only proceed with
edits, modifications, or implementations when the user explicitly requests them.
</do_not_act_before_instructions>Claude Opus 4.5とClaude Opus 4.6は、以前のモデルよりもシステムプロンプトへの反応性も高くなっています。プロンプトがツールやスキルのトリガー不足を減らすように設計されていた場合、これらのモデルでは過剰にトリガーされる可能性があります。修正方法は、強い言葉遣いを控えることです。「CRITICAL: You MUST use this tool when...」と言っていたところを、「Use this tool when...」のようなより普通のプロンプティングにできます。
Claudeの最新モデルは独立したツール呼び出しを並列で実行します。これらのモデルは次のことを行います。
この振る舞いは誘導可能です。モデルはプロンプトなしでも並列ツール呼び出しの成功率が高いですが、これを約100%に引き上げたり、積極性のレベルを調整したりできます。
<use_parallel_tool_calls>
If you intend to call multiple tools and there are no dependencies between the tool
calls, make all of the independent tool calls in parallel. Prioritize calling tools
simultaneously whenever the actions can be done in parallel rather than sequentially.
For example, when reading 3 files, run 3 tool calls in parallel to read all 3 files into
context at the same time. Maximize use of parallel tool calls where possible to increase
speed and efficiency. However, if some tool calls depend on previous calls to inform
dependent values like the parameters, do NOT call these tools in parallel and instead
call them sequentially. Never use placeholders or guess missing parameters in tool
calls.
</use_parallel_tool_calls>Execute operations sequentially with brief pauses between each step to ensure stability.Claude Opus 4.6は、特に高いeffort設定で、以前のモデルよりも多くの事前探索を行います。この初期作業は最終結果の最適化に役立つことが多いですが、モデルはプロンプトされなくても広範なコンテキストを収集したり、複数のリサーチの筋を追求したりすることがあります。以前のプロンプトがモデルにより徹底的であるよう促していた場合は、Claude Opus 4.6向けにそのガイダンスを調整する必要があります。
effortの設定を低くしてください。場合によっては、Claude Opus 4.6は広範に思考することがあり、思考トークンが膨らんで応答が遅くなる可能性があります。この振る舞いが望ましくない場合は、推論を制約する明示的な指示を追加するか、effort設定を下げて全体的な思考とトークン使用量を減らすことができます。
When you're deciding how to approach a problem, choose an approach and commit to it.
Avoid revisiting decisions unless you encounter new information that directly
contradicts your reasoning. If you're weighing two approaches, pick one and see it
through. You can always course-correct later if the chosen approach fails.思考コストに厳密な上限が必要な場合、budget_tokensの上限を持つ拡張思考はOpus 4.6とSonnet 4.6では依然として機能しますが、非推奨です。Claude 4.7以降のモデルでは、budget_tokensを設定すると400エラーが返されます。effort設定を下げるか、アダプティブ思考でmax_tokensを厳密な制限として使用することを推奨します。
Claudeの最新モデルは、ツール使用後の振り返りや複雑な多段階推論を伴うタスクに特に役立つ思考機能を提供します。より良い結果を得るために、初期思考またはインターリーブ思考を導くことができます。
Claude 4.6以降のモデルとClaude Mythos Previewはアダプティブ思考（thinking: {type: "adaptive"}）を使用し、Claudeがいつどれだけ思考するかを動的に決定します。Claude Fable 5とClaude Mythos 5では、思考は常にオンであり、アダプティブ思考が唯一のモードです。Claudeは2つの要因、すなわちeffortパラメータとクエリの複雑さに基づいて思考を調整します。effortが高いほど思考が多くなり、クエリが複雑なほど同様に思考が多くなります。思考を必要としない簡単なクエリでは、モデルは直接応答します。社内評価では、アダプティブ思考は拡張思考よりも確実に優れたパフォーマンスをもたらします。最も知的な応答を得るために、アダプティブ思考への移行を検討してください。
多段階のツール使用、複雑なコーディングタスク、長期的なエージェントループなど、エージェント的な振る舞いを必要とするワークロードにはアダプティブ思考を使用してください。古いモデルはbudget_tokensを使った手動の拡張思考を使用します。各モデルがどの設定を受け入れるかについては、モデル別設定表を参照してください。
Claudeの思考の振る舞いを導くことができます。
After receiving tool results, carefully reflect on their quality and determine optimal
next steps before proceeding. Use your thinking to plan and iterate based on this new
information, and then take the best next action.アダプティブ思考のトリガーの振る舞いはプロンプトで制御可能です。大きなまたは複雑なシステムプロンプトで起こりうるように、モデルが望むよりも頻繁に思考していると感じる場合は、誘導するためのガイダンスを追加してください。
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.budget_tokensを使った拡張思考から移行する場合は、思考設定を置き換え、予算の制御をeffortに移してください。次の例は、移行前と移行後の同じリクエストを示しています（利用可能なレベルとモデルごとの利用可否についてはeffortを参照してください）。
# 変更前: 手動バジェットを指定した拡張思考（旧モデル）
client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=16000,
thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 10000},
messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)
# 変更後: effortを指定したアダプティブ思考
client.messages.create(
model="claude-opus-4-8",
max_tokens=16000,
thinking={"type": "adaptive"},
output_config={"effort": "high"},
messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)拡張思考を使用していない場合、変更は必要ありません。Claude Opus 4.6からClaude Opus 4.8まで、およびClaude Sonnet 4.6では、thinkingパラメータを省略すると思考はオフになります。Claude Opus 5とClaude Sonnet 5では、thinkingパラメータを省略すると思考はデフォルトでオンになります。Claude Opus 5では、effortがhigh以下の場合にのみ無効にできます。Claude Fable 5とClaude Mythos 5では、thinkingパラメータを設定するかどうかに関係なく、思考は常にオンです。
<thinking>タグを使用して、Claudeに推論パターンを示してください。Claudeはそのスタイルを自身の拡張思考ブロックに一般化します。<thinking>や<answer>のような構造化タグを使用して、推論と最終出力をきれいに分離してください。Claude Opus 5では、代わりに低いeffortレベルで思考を有効にしておくことを推奨します。思考を無効にすると、モデルが時折内部XMLタグを目に見える出力に出力することがあるため、このパターンを適用する前に思考を無効にして実行するを参照してください。Claudeの最新モデルは、強力な状態追跡で長期的な推論タスクを処理します。Claudeは、一度にすべてを試みるのではなく、一度に少数のことに着実に前進する漸進的な進捗に集中することで、長時間のセッション全体で方向性を維持します。この能力は、特に複数のコンテキストウィンドウやタスクの反復にわたって現れ、Claudeは複雑なタスクに取り組み、状態を保存し、新しいコンテキストウィンドウで続行できます。
Claude Sonnet 5、Claude Sonnet 4.6、Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5はコンテキスト認識を備えており、モデルが会話全体を通じて残りのコンテキストウィンドウ（つまり「トークン予算」）を追跡できます。これにより、Claudeは作業に使えるスペースがどれだけあるかを理解することで、タスクを実行しコンテキストをより効果的に管理できます。
コンテキスト制限の管理：
コンテキストをコンパクションしたり、外部ファイルへのコンテキストの保存を許可したりするエージェントハーネス（Claude Codeなど）でClaudeを使用している場合は、Claudeがそれに応じて振る舞えるよう、この情報をプロンプトに追加することを検討してください。そうしないと、Claudeはコンテキスト制限に近づくにつれて自然に作業をまとめようとすることがあります。以下はプロンプトの例です。
Your context window will be automatically compacted as it approaches its limit, allowing
you to continue working indefinitely from where you left off. Therefore, do not stop
tasks early due to token budget concerns. As you approach your token budget limit, save
your current progress and state to memory before the context window refreshes. Always be
as persistent and autonomous as possible and complete tasks fully, even if the end of
your budget is approaching. Never artificially stop any task early regardless of the
context remaining.メモリツールは、コンテキストの移行を管理するためにコンテキスト認識とうまく組み合わせられます。
複数のコンテキストウィンドウにまたがるタスクの場合：
最初のコンテキストウィンドウには異なるプロンプトを使う： 最初のコンテキストウィンドウを使ってフレームワークをセットアップし（テストを書く、セットアップスクリプトを作成する）、その後のコンテキストウィンドウを使ってtodoリストを反復してください。
モデルに構造化されたフォーマットでテストを書かせる： 作業を開始する前にテストを作成し、構造化されたフォーマット（たとえばtests.json）で追跡するようClaudeに依頼してください。これにより、長期的な反復能力が向上します。テストの重要性をClaudeに思い出させてください：「機能の欠落やバグにつながる可能性があるため、テストを削除または編集することは許容されません。」
作業を快適にするツールをセットアップする： サーバーの起動、テストスイートの実行、リンターの実行を円滑に行うためのセットアップスクリプト（たとえばinit.sh）を作成するようClaudeに促してください。これにより、新しいコンテキストウィンドウから続行する際の繰り返し作業を防げます。
新規開始とコンパクションの比較： コンテキストウィンドウがクリアされたときは、コンパクションを使用するのではなく、まったく新しいコンテキストウィンドウで開始することを検討してください。Claudeの最新モデルは、ローカルファイルシステムから状態を発見するのが非常に得意です。場合によっては、コンパクションよりもこれを活用したいことがあるでしょう。どのように開始すべきかを規定的に示してください。
検証ツールを提供する： 自律的なタスクの長さが増すにつれて、Claudeは継続的な人間のフィードバックなしで正しさを検証する必要があります。コンピュータ使用ツール、ブラウザ使用ツール、またはブラウザ自動化MCPサーバーなど、ClaudeがUI作業を検証できるツールが役立ちます。
コンテキストの完全な使用を促す： 次に進む前にコンポーネントを効率的に完成させるようClaudeにプロンプトしてください。
This is a very long task, so it may be beneficial to plan out your work clearly. It's
encouraged to spend your entire output context working on the task - just make sure you
don't run out of context with significant uncommitted work. Continue working
systematically until you have completed this task.ガイダンスがない場合、Claude Opus 4.6は、ファイルの削除、強制プッシュ、外部サービスへの投稿など、元に戻すのが難しいアクションや共有システムに影響を与えるアクションを取ることがあります。潜在的にリスクのあるアクションを取る前にClaude Opus 4.6に確認させたい場合は、プロンプトにガイダンスを追加してください。
Consider the reversibility and potential impact of your actions. You are encouraged to
take local, reversible actions like editing files or running tests, but for actions that
are hard to reverse, affect shared systems, or could be destructive, ask the user before
proceeding.
Examples of actions that warrant confirmation:
- Destructive operations: deleting files or branches, dropping database tables, rm -rf
- Hard to reverse operations: git push --force, git reset --hard, amending published commits
- Operations visible to others: pushing code, commenting on PRs/issues, sending
messages, modifying shared infrastructure
When encountering obstacles, do not use destructive actions as a shortcut. For example,
don't bypass safety checks (e.g. --no-verify) or discard unfamiliar files that may be
in-progress work.Claudeの最新モデルは、複数のソースから情報を効果的に見つけて統合できます。最適なリサーチ結果を得るには：
明確な成功基準を提供する： リサーチの質問に対する成功した回答を構成するものを定義してください。
ソースの検証を促す： 複数のソースにわたって情報を検証するようClaudeに依頼してください。
複雑なリサーチタスクには、構造化されたアプローチを使う：
Search for this information in a structured way. As you gather data, develop several
competing hypotheses. Track your confidence levels in your progress notes to improve
calibration. Regularly self-critique your approach and plan. Update a hypothesis tree or
research notes file to persist information and provide transparency. Break down this
complex research task systematically.この構造化されたアプローチは、Claudeが大規模なコーパスを体系的に処理し、発見を反復的に批評するのに役立ちます。
Claudeの最新モデルはサブエージェントをネイティブにオーケストレーションします。これらのモデルは、タスクが専門のサブエージェントに作業を委任することで恩恵を受ける場合を認識し、明示的な指示を必要とせずに積極的にそうします。
この振る舞いを活用するには：
サブエージェントの過剰な使用が見られる場合は、サブエージェントが正当化される場合とされない場合について明示的なガイダンスを追加してください。
Use subagents when tasks can run in parallel, require isolated context, or involve
independent workstreams that don't need to share state. For simple tasks, sequential
operations, single-file edits, or tasks where you need to maintain context across steps,
work directly rather than delegating.アダプティブ思考とサブエージェントのオーケストレーションにより、Claudeはほとんどの多段階推論を内部で処理します。明示的なプロンプトチェーン（タスクを連続したAPI呼び出しに分割すること）は、中間出力を検査したり、特定のパイプライン構造を強制したりする必要がある場合に依然として有用です。
最も一般的なチェーンパターンは自己修正です：ドラフトを生成する → Claudeに基準に照らしてレビューさせる → レビューに基づいてClaudeに改良させる。各ステップは別々のAPI呼び出しなので、任意の時点でログを取ったり、評価したり、分岐したりできます。
Claudeの最新モデルは、特にコードを扱う際に、テストや反復の目的で新しいファイルを作成することがあります。このアプローチにより、Claudeは最終出力を保存する前に、ファイル、特にPythonスクリプトを「一時的なスクラッチパッド」として使用できます。一時ファイルの使用は、特にエージェントコーディングのユースケースで結果を改善できます。
正味の新規ファイル作成を最小限に抑えたい場合は、Claudeに後片付けをするよう指示できます。
If you create any temporary new files, scripts, or helper files for iteration, clean up
these files by removing them at the end of the task.Claude Opus 4.5とClaude Opus 4.6は、余分なファイルを作成したり、不必要な抽象化を追加したり、要求されていない柔軟性を組み込んだりして、過剰に設計する傾向があります。この望ましくない振る舞いが見られる場合は、ソリューションを最小限に保つための具体的なガイダンスを追加してください。
たとえば：
Avoid over-engineering. Only make changes that are directly requested or clearly
necessary. Keep solutions simple and focused:
- Scope: Don't add features, refactor code, or make "improvements" beyond what was
asked. A bug fix doesn't need surrounding code cleaned up. A simple feature doesn't need
extra configurability.
- Documentation: Don't add docstrings, comments, or type annotations to code you didn't
change. Only add comments where the logic isn't self-evident.
- Defensive coding: Don't add error handling, fallbacks, or validation for scenarios
that can't happen. Trust internal code and framework guarantees. Only validate at system
boundaries (user input, external APIs).
- Abstractions: Don't create helpers, utilities, or abstractions for one-time
operations. Don't design for hypothetical future requirements. The right amount of
complexity is the minimum needed for the current task.Claudeは、より一般的なソリューションを犠牲にしてテストを合格させることに過度に集中したり、標準ツールを直接使用する代わりに複雑なリファクタリングにヘルパースクリプトのような回避策を使用したりすることがあります。この振る舞いを防ぎ、一般化するソリューションを得るには：
Please write a high-quality, general-purpose solution using the standard tools
available. Do not create helper scripts or workarounds to accomplish the task more
efficiently. Implement a solution that works correctly for all valid inputs, not just
the test cases. Do not hard-code values or create solutions that only work for specific
test inputs. Instead, implement the actual logic that solves the problem generally.
Focus on understanding the problem requirements and implementing the correct algorithm.
Tests are there to verify correctness, not to define the solution. Provide a principled
implementation that follows best practices and software design principles.
If the task is unreasonable or infeasible, or if any of the tests are incorrect, please
inform me rather than working around them. The solution should be robust, maintainable,
and extendable.Claudeの最新モデルはハルシネーションを起こしにくく、コードに基づいたより正確で根拠のある知的な回答を提供します。この振る舞いをさらに促し、ハルシネーションを最小限に抑えるには：
<investigate_before_answering>
Never speculate about code you have not opened. If the user references a specific file,
you MUST read the file before answering. Make sure to investigate and read relevant
files BEFORE answering questions about the codebase. Never make any claims about code
before investigating unless you are certain of the correct answer - give grounded and
hallucination-free answers.
</investigate_before_answering>Claude Opus 4.5とClaude Opus 4.6は、以前のClaudeモデルと比べてビジョン機能が向上しています。特にコンテキスト内に複数の画像がある場合に、画像処理とデータ抽出タスクでより優れたパフォーマンスを発揮します。これらの改善はコンピュータ使用にも引き継がれ、モデルはスクリーンショットやUI要素をより確実に解釈できます。また、動画をフレームに分割することで、これらのモデルを使って動画を分析することもできます。
パフォーマンスをさらに向上させるのに効果的であることが証明されている手法の1つは、Claudeにクロップツールまたはエージェントスキルを与えることです。テストでは、Claudeが画像の関連領域に「ズーム」できる場合、画像評価で一貫した向上が示されています。Anthropicはクロップツールのレシピを作成しました。
Claude Opus 4.5とClaude Opus 4.6は、強力なフロントエンドデザインで複雑な実世界のWebアプリケーションを構築します。しかし、ガイダンスがない場合、モデルはユーザーが「AIスロップ」美学と呼ぶものを生み出す一般的なパターンにデフォルトで陥ることがあります。驚きと喜びを与える独特で創造的なフロントエンドを作成するには：
API外でのフロントエンドデザイン作業には、Claude Designが、Claudeがインタラクティブにデザインを生成し反復するキャンバスとデザインツールを提供します。
以下は、より良いフロントエンドデザインを促すために使用できるシステムプロンプトのスニペットです。
<frontend_aesthetics>
You tend to converge toward generic, "on distribution" outputs. In frontend design, this
creates what users call the "AI slop" aesthetic. Avoid this: make creative, distinctive
frontends that surprise and delight.
Focus on:
- Typography: Choose fonts that are beautiful, unique, and interesting. Avoid generic
fonts like Arial and Inter; opt instead for distinctive choices that elevate the
frontend's aesthetics.
- Color & Theme: Commit to a cohesive aesthetic. Use CSS variables for consistency.
Dominant colors with sharp accents outperform timid, evenly-distributed palettes. Draw
from IDE themes and cultural aesthetics for inspiration.
- Motion: Use animations for effects and micro-interactions. Prioritize CSS-only
solutions for HTML. Use Motion library for React when available. Focus on high-impact
moments: one well-orchestrated page load with staggered reveals (animation-delay)
creates more delight than scattered micro-interactions.
- Backgrounds: Create atmosphere and depth rather than defaulting to solid colors. Layer
CSS gradients, use geometric patterns, or add contextual effects that match the overall
aesthetic.
Avoid generic AI-generated aesthetics:
- Overused font families (Inter, Roboto, Arial, system fonts)
- Clichéd color schemes (particularly purple gradients on white backgrounds)
- Predictable layouts and component patterns
- Cookie-cutter design that lacks context-specific character
Interpret creatively and make unexpected choices that feel genuinely designed for the
context. Vary between light and dark themes, different fonts, different aesthetics. You
still tend to converge on common choices (Space Grotesk, for example) across
generations. Avoid this: it is critical that you think outside the box!
</frontend_aesthetics>完全なスキル定義も参照できます。
以前の世代から現在のClaudeモデルに移行する場合：
望ましい動作を具体的に示す： 出力に何を求めているかを正確に記述することを検討してください。
修飾語を使って指示を組み立てる： Claudeに出力の品質と詳細度を高めるよう促す修飾語を追加すると、Claudeのパフォーマンスをより適切に形作るのに役立ちます。たとえば、「分析ダッシュボードを作成してください」の代わりに、「分析ダッシュボードを作成してください。関連する機能やインタラクションをできるだけ多く含めてください。基本を超えて、完全な機能を備えた実装を作成してください。」を使用します。
特定の機能を明示的に要求する： アニメーションやインタラクティブな要素が必要な場合は、明示的に要求する必要があります。
思考設定を更新する： Claude 4.6モデルは、budget_tokensを使用した手動思考の代わりに、adaptive thinking（適応型思考）（thinking: {type: "adaptive"}）を使用します。思考の深さを制御するには、effortパラメータを使用してください。
事前入力された応答から移行する： 最後のアシスタントターンでの事前入力された応答（prefilled responses）は、Claude 4.6モデルおよびClaude Mythos Preview以降サポートされなくなりました。代替手段に関する詳細なガイダンスについては、事前入力された応答からの移行を参照してください。
怠惰防止プロンプトを調整する： 以前のプロンプトでモデルにより徹底的に取り組むよう、またはツールをより積極的に使用するよう促していた場合は、そのガイダンスを控えめにしてください。Claude 4.6モデルはより積極的であり、以前のモデルで必要だった指示に対して過剰に反応する可能性があります。
詳細な移行手順については、移行ガイドを参照してください。
移行ガイドのClaude Sonnet 4.5以前からClaude Sonnet 5への移行を参照してください。effortのデフォルト値の変更と、手動の拡張思考（budget_tokens）の削除について説明しています。
Claude Fable 5およびClaude Mythos 5の動作の違いとプロンプティングパターン。effort、指示への追従、長時間実行、メモリ、スキャフォールディングの変更について説明します。
Claude Sonnet 5の動作の違いとプロンプティングパターン。effort、適応型思考のデフォルト、ツール使用、Claude Sonnet 4.6からの移行について説明します。
Claude Opus 5の動作の違いとプロンプティングパターン。応答の冗長性、エージェント的なナレーション、タスクのスコープ設定、サブエージェントへの委任、自己修正について説明します。
プロンプトエンジニアリングをいつ使用すべきか、そしてプロンプトを調整する前にアプローチをどのように計画するか。
Was this page helpful?