Лучшие практики составления подсказок

Это справочное руководство по инженерии подсказок для новейших моделей Claude, включая Claude Fable 5, Claude Mythos 5, Claude Opus 4.8, Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6 и Claude Haiku 4.5. Страница организована в три части:

• Рекомендации для конкретных моделей в начале: чем отличается поведение Claude Fable 5 и Claude Opus 4.8 и что следует изменить.
• Техники для всех текущих моделей далее: общие принципы, вывод и форматирование, использование инструментов, мышление и агентные системы.
• Соображения по миграции в конце — для подсказок, переносимых с более ранних поколений.



Claude Fable 5

Рекомендации по составлению подсказок для Claude Fable 5 и Claude Mythos 5 вынесены на отдельную страницу: Составление подсказок для Claude Fable 5. Там рассматриваются поведенческие отличия от Claude Opus 4.8 и изменения в подсказках и обвязке, которые стоит внести, включая уровни усилий, следование инструкциям, заявления о прогрессе в длительных задачах, системы памяти и категорию отказов reasoning_extraction.



Составление подсказок для Claude Opus 4.8

Рекомендации по составлению подсказок для Claude Opus 4.8 вынесены на отдельную страницу: Составление подсказок для Claude Opus 4.8. Там рассматриваются длина ответов, калибровка усилий и глубины мышления, срабатывание использования инструментов, буквальное следование инструкциям, управление субагентами, а также настройки по умолчанию для дизайна и фронтенда.



Общие принципы

Техники в этом и последующих разделах применимы ко всем текущим моделям Claude, включая Claude Fable 5 и Claude Mythos 5.



Будьте ясны и прямолинейны

Claude хорошо реагирует на чёткие, явные инструкции. Конкретизация желаемого результата помогает улучшить качество ответов. Если вам нужно поведение «сверх ожиданий», явно запросите его, а не полагайтесь на то, что модель выведет это из расплывчатых подсказок.

Думайте о Claude как о блестящем, но новом сотруднике, которому не хватает контекста о ваших нормах и рабочих процессах. Чем точнее вы объясните, чего хотите, тем лучше будет результат.

Золотое правило: покажите свою подсказку коллеге, у которого минимум контекста по задаче, и попросите его выполнить её. Если он запутается, Claude тоже запутается.

• Будьте конкретны в отношении желаемого формата вывода и ограничений.
• Оформляйте инструкции как последовательные шаги с помощью нумерованных или маркированных списков, когда важны порядок или полнота шагов.



Добавляйте контекст для улучшения результатов

Предоставление контекста или мотивации, стоящей за вашими инструкциями, — например, объяснение Claude, почему такое поведение важно, — помогает Claude лучше понять ваши цели и давать более целенаправленные ответы.

Claude достаточно умён, чтобы обобщать на основе объяснения.



Эффективно используйте примеры

Примеры — один из самых надёжных способов управлять форматом вывода, тоном и структурой ответов Claude. Несколько хорошо составленных примеров (так называемое «few-shot» или «multishot» prompting — подсказки с несколькими примерами) могут значительно повысить точность и согласованность.

При добавлении примеров делайте их:

• Релевантными: максимально близко отражающими ваш реальный сценарий использования.
• Разнообразными: охватывающими граничные случаи и достаточно различающимися, чтобы Claude не уловил непреднамеренные закономерности.
• Структурированными: оборачивайте примеры в теги <example> (несколько примеров — в теги <examples>), чтобы Claude мог отличить их от инструкций.



Структурируйте подсказки с помощью XML-тегов

XML-теги помогают Claude однозначно разбирать сложные подсказки, особенно когда в подсказке смешаны инструкции, контекст, примеры и переменные входные данные. Оборачивание каждого типа содержимого в собственный тег (например, <instructions>, <context>, <input>) снижает вероятность неверной интерпретации.

Лучшие практики:

• Используйте согласованные, описательные имена тегов во всех своих подсказках.
• Вкладывайте теги, когда содержимое имеет естественную иерархию (документы внутри <documents>, каждый — внутри <document index="n">).



Задайте Claude роль

Задание роли в системной подсказке фокусирует поведение и тон Claude под ваш сценарий использования. Даже одно предложение имеет значение:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    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)



Подсказки с длинным контекстом

При работе с большими документами или насыщенными данными входами (20 тыс.+ токенов) тщательно структурируйте подсказку, чтобы получить наилучшие результаты:

• Размещайте объёмные данные в начале: помещайте длинные документы и входные данные ближе к началу подсказки, над вашим запросом, инструкциями и примерами. Это может значительно улучшить результаты во всех моделях.

  

  Размещение запросов в конце может улучшить качество ответов до 30% в тестах, особенно при сложных входных данных с несколькими документами.

• Структурируйте содержимое документов и метаданные с помощью XML-тегов: при использовании нескольких документов оборачивайте каждый документ в теги <document> с вложенными тегами <document_content> и <source> (и другими метаданными) для ясности.

  Пример структуры с несколькими документами

• Опирайтесь в ответах на цитаты: для задач с длинными документами попросите Claude сначала процитировать релевантные части документов, прежде чем выполнять задачу. Это помогает Claude отсечь «шум» остального содержимого документа.

  Пример извлечения цитат



Самоидентификация модели

Если вы хотите, чтобы Claude корректно идентифицировал себя в вашем приложении или использовал определённые строки API:

The assistant is Claude, created by Anthropic. The current model is Claude Opus 4.8.

Для приложений на базе LLM, которым нужно указывать строки моделей:

When an LLM is needed, please default to Claude Opus 4.8 unless the user requests
otherwise. The exact model string for Claude Opus 4.8 is claude-opus-4-8.



Вывод и форматирование



Стиль коммуникации и многословность

Новейшие модели Claude имеют более лаконичный и естественный стиль коммуникации по сравнению с предыдущими моделями:

• Более прямолинейны и обоснованны: предоставляют отчёты о прогрессе, основанные на фактах, а не самовосхваляющие обновления
• Более разговорны: немного более беглые и разговорные, менее «машинные»
• Менее многословны: могут пропускать подробные сводки ради эффективности, если не указано иное

Это означает, что Claude может пропускать словесные сводки после вызовов инструментов, переходя сразу к следующему действию. Если вы предпочитаете большую прозрачность его рассуждений:

After completing a task that involves tool use, provide a quick summary of the work you've done.



Управление форматом ответов

Есть несколько особенно эффективных способов управлять форматированием вывода:

1. Говорите Claude, что делать, а не чего не делать

   • Вместо: «Не используй markdown в своём ответе»
   • Попробуйте: «Твой ответ должен состоять из плавно связанных прозаических абзацев.»

2. Используйте XML-индикаторы формата

   • Попробуйте: «Пиши прозаические разделы своего ответа в тегах <smoothly_flowing_prose_paragraphs>.»

3. Согласуйте стиль подсказки с желаемым выводом

   Стиль форматирования, используемый в вашей подсказке, может влиять на стиль ответа Claude. Если у вас всё ещё возникают проблемы с управляемостью форматирования вывода, попробуйте максимально приблизить стиль подсказки к желаемому стилю вывода. Например, удаление markdown из подсказки может уменьшить объём markdown в выводе.

4. Используйте подробные подсказки для конкретных предпочтений форматирования

   Для большего контроля над использованием markdown и форматирования дайте явные указания:

<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>



Вывод LaTeX

Новейшие модели Claude по умолчанию используют LaTeX для математических выражений, уравнений и технических объяснений. Если вы предпочитаете обычный текст, добавьте в подсказку следующие инструкции:

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).



Создание документов

Новейшие модели Claude превосходно справляются с созданием презентаций, анимаций и визуальных документов, демонстрируя впечатляющую творческую изобретательность и точное следование инструкциям. В большинстве случаев модели выдают отполированный, пригодный к использованию результат с первой попытки.

Для наилучших результатов при создании документов:

Create a professional presentation on [topic]. Include thoughtful design elements,
visual hierarchy, and engaging animations where appropriate.



Отказ от предзаполненных ответов

Начиная с моделей Claude 4.6 и Claude Mythos Preview, предзаполненные ответы в последнем ходе ассистента больше не поддерживаются. Запросы с предзаполненными сообщениями ассистента к этим моделям возвращают ошибку 400. Интеллект модели и следование инструкциям продвинулись настолько, что большинство сценариев использования предзаполнения больше не требуют его. Более ранние модели продолжают поддерживать предзаполнение, а добавление сообщений ассистента в других местах диалога не затрагивается.

Вот распространённые сценарии предзаполнения и способы отказа от них:



Использование инструментов



Применение инструментов

Новейшие модели Claude обучены точному следованию инструкциям и выигрывают от явного указания использовать конкретные инструменты. Если вы скажете «можешь предложить какие-нибудь изменения», Claude иногда предоставит предложения, а не реализует их, даже если внесение изменений — это то, что вы имели в виду.

Чтобы Claude предпринял действие, будьте более явны:

Чтобы сделать Claude более проактивным в отношении действий по умолчанию, вы можете добавить это в системную подсказку:

<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>

С другой стороны, если вы хотите, чтобы модель по умолчанию была более осторожной, менее склонной сразу переходить к реализации и предпринимала действия только по запросу, вы можете управлять этим поведением с помощью подсказки вроде следующей:

<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 и Claude Opus 4.6 также более чувствительны к системной подсказке, чем предыдущие модели. Если ваши подсказки были разработаны для снижения недостаточного срабатывания инструментов или навыков, эти модели теперь могут срабатывать избыточно. Решение — смягчить любые агрессивные формулировки. Там, где вы могли бы сказать «КРИТИЧНО: ты ОБЯЗАН использовать этот инструмент, когда...», можно использовать более обычную формулировку вроде «Используй этот инструмент, когда...».



Оптимизация параллельного вызова инструментов

Новейшие модели Claude превосходно справляются с параллельным выполнением инструментов. Эти модели будут:

• Запускать несколько спекулятивных поисков во время исследования
• Читать несколько файлов одновременно для более быстрого построения контекста
• Выполнять bash-команды параллельно (что может даже стать узким местом производительности системы)

Это поведение легко управляемо. Хотя модель имеет высокий процент успеха в параллельном вызове инструментов без подсказок, вы можете повысить его до ~100% или настроить уровень агрессивности:

<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.



Мышление и рассуждение



Избыточное обдумывание и чрезмерная тщательность

Claude Opus 4.6 выполняет значительно больше предварительного исследования, чем предыдущие модели, особенно при более высоких настройках effort. Эта начальная работа часто помогает оптимизировать конечные результаты, но модель может собирать обширный контекст или прорабатывать несколько направлений исследования без соответствующего запроса. Если ваши подсказки ранее поощряли модель быть более тщательной, вам следует скорректировать эти указания для Claude Opus 4.6:

• Замените общие настройки по умолчанию более целенаправленными инструкциями. Вместо «По умолчанию используй [инструмент]» добавьте указание вроде «Используй [инструмент], когда это улучшит твоё понимание проблемы.»
• Уберите избыточные подсказки. Инструменты, которые недостаточно срабатывали в предыдущих моделях, теперь, скорее всего, будут срабатывать уместно. Инструкции вроде «Если сомневаешься, используй [инструмент]» приведут к избыточному срабатыванию.
• Используйте effort как запасной вариант. Если Claude продолжает быть чрезмерно агрессивным, используйте более низкую настройку для effort.

В некоторых случаях Claude Opus 4.6 может размышлять слишком долго, что раздувает количество токенов мышления и замедляет ответы. Если такое поведение нежелательно, вы можете добавить явные инструкции для ограничения его рассуждений или снизить настройку effort, чтобы уменьшить общее мышление и использование токенов.

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.

Если вам нужен жёсткий потолок затрат на мышление, расширенное мышление с ограничением budget_tokens всё ещё функционирует в Opus 4.6 и Sonnet 4.6, но считается устаревшим. Предпочтительнее снизить настройку effort или использовать max_tokens как жёсткий лимит с адаптивным мышлением.



Используйте возможности мышления и чередующегося мышления

Новейшие модели Claude предлагают возможности мышления, которые могут быть особенно полезны для задач, требующих рефлексии после использования инструментов или сложного многошагового рассуждения. Вы можете направлять его начальное или чередующееся мышление для получения лучших результатов.

Claude Opus 4.6 и Claude Sonnet 4.6 используют адаптивное мышление (thinking: {type: "adaptive"}), при котором Claude динамически решает, когда и сколько думать. Claude калибрует своё мышление на основе двух факторов: параметра effort и сложности запроса. Более высокое значение effort вызывает больше мышления, и более сложные запросы — тоже. На более простых запросах, не требующих мышления, модель отвечает напрямую. Во внутренних оценках адаптивное мышление стабильно обеспечивает лучшую производительность, чем расширенное мышление. Рассмотрите переход на адаптивное мышление, чтобы получать наиболее интеллектуальные ответы.

Используйте адаптивное мышление для рабочих нагрузок, требующих агентного поведения, таких как многошаговое использование инструментов, сложные задачи программирования и длительные агентные циклы. Более старые модели используют ручной режим мышления с budget_tokens.

Вы можете направлять поведение мышления Claude:

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.

Поведение срабатывания адаптивного мышления управляемо через подсказки. Если вы обнаружите, что модель думает чаще, чем вам хотелось бы, — что может происходить при больших или сложных системных подсказках, — добавьте указания для управления этим:

Extended 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.

Если вы мигрируете с расширенного мышления с budget_tokens, замените конфигурацию мышления и перенесите управление бюджетом в effort:

До (расширенное мышление, более старые модели):

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

После (адаптивное мышление):

client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=64000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    output_config={"effort": "high"},  # or "max", "xhigh", "medium", "low"
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

Если вы не используете расширенное мышление, изменения не требуются. Мышление отключено по умолчанию, когда вы опускаете параметр thinking.

• Предпочитайте общие инструкции предписывающим шагам. Подсказка вроде «тщательно обдумай» часто даёт лучшее рассуждение, чем написанный вручную пошаговый план. Рассуждение Claude часто превосходит то, что предписал бы человек.
• Примеры с несколькими образцами работают с мышлением. Используйте теги <thinking> внутри ваших few-shot примеров, чтобы показать Claude шаблон рассуждения. Он обобщит этот стиль на свои собственные блоки расширенного мышления.
• Ручная цепочка рассуждений (CoT) как запасной вариант. Когда мышление отключено, вы всё равно можете поощрять пошаговое рассуждение, попросив Claude продумать проблему. Используйте структурированные теги вроде <thinking> и <answer>, чтобы чётко отделить рассуждение от финального вывода.
• Попросите Claude проверить себя. Добавьте что-то вроде «Прежде чем закончить, проверь свой ответ по [критериям теста].» Это надёжно отлавливает ошибки, особенно для программирования и математики.



Агентные системы



Долгосрочное рассуждение и отслеживание состояния

Новейшие модели Claude превосходно справляются с задачами долгосрочного рассуждения благодаря исключительным возможностям отслеживания состояния. Claude сохраняет ориентацию на протяжении длительных сессий, фокусируясь на инкрементальном прогрессе, стабильно продвигаясь по нескольким направлениям за раз, а не пытаясь сделать всё сразу. Эта способность особенно проявляется на протяжении нескольких контекстных окон или итераций задачи, когда Claude может работать над сложной задачей, сохранить состояние и продолжить с новым контекстным окном.



Осведомлённость о контексте и рабочие процессы с несколькими окнами

Модели Claude 4.6 и Claude 4.5 обладают осведомлённостью о контексте, позволяющей модели отслеживать оставшееся контекстное окно (т. е. «бюджет токенов») на протяжении диалога. Это позволяет Claude выполнять задачи и управлять контекстом более эффективно, понимая, сколько пространства у него есть для работы.

Управление лимитами контекста:

Если вы используете Claude в агентной обвязке, которая сжимает контекст или позволяет сохранять контекст во внешние файлы (как в Claude Code), рассмотрите добавление этой информации в подсказку, чтобы Claude мог вести себя соответственно. В противном случае Claude иногда может естественным образом пытаться завершить работу по мере приближения к лимиту контекста. Ниже приведён пример подсказки:

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.

Инструмент памяти естественным образом сочетается с осведомлённостью о контексте для плавных переходов между контекстами.



Рабочие процессы с несколькими контекстными окнами

Для задач, охватывающих несколько контекстных окон:

1. Используйте другую подсказку для самого первого контекстного окна: используйте первое контекстное окно для настройки каркаса (написание тестов, создание скриптов настройки), затем используйте последующие контекстные окна для итерации по списку задач.

2. Попросите модель писать тесты в структурированном формате: попросите Claude создать тесты перед началом работы и отслеживать их в структурированном формате (например, tests.json). Это обеспечивает лучшую долгосрочную способность к итерации. Напомните Claude о важности тестов: «Недопустимо удалять или редактировать тесты, так как это может привести к отсутствующей или ошибочной функциональности.»

3. Настройте вспомогательные инструменты: поощряйте Claude создавать скрипты настройки (например, init.sh) для корректного запуска серверов, выполнения наборов тестов и линтеров. Это предотвращает повторную работу при продолжении с нового контекстного окна.

4. Начало с нуля против сжатия: когда контекстное окно очищается, рассмотрите возможность начать с совершенно нового контекстного окна, а не использовать сжатие. Новейшие модели Claude чрезвычайно эффективны в обнаружении состояния из локальной файловой системы. В некоторых случаях вы можете захотеть воспользоваться этим вместо сжатия. Будьте предписывающими в отношении того, как следует начинать:

   • «Вызови pwd; ты можешь читать и записывать файлы только в этом каталоге.»
   • «Просмотри progress.txt, tests.json и логи git.»
   • «Вручную пройди базовый интеграционный тест, прежде чем переходить к реализации новых функций.»

5. Предоставьте инструменты верификации: по мере роста длительности автономных задач Claude нужно проверять корректность без постоянной обратной связи от человека. Полезны такие инструменты, как сервер Playwright MCP или возможности использования компьютера для тестирования пользовательских интерфейсов.

6. Поощряйте полное использование контекста: подсказывайте Claude эффективно завершать компоненты, прежде чем двигаться дальше:

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.



Лучшие практики управления состоянием

• Используйте структурированные форматы для данных состояния: при отслеживании структурированной информации (например, результатов тестов или статуса задач) используйте JSON или другие структурированные форматы, чтобы помочь Claude понять требования к схеме
• Используйте неструктурированный текст для заметок о прогрессе: свободные заметки о прогрессе хорошо подходят для отслеживания общего прогресса и контекста
• Используйте git для отслеживания состояния: git предоставляет журнал того, что было сделано, и контрольные точки, которые можно восстановить. Новейшие модели Claude особенно хорошо справляются с использованием git для отслеживания состояния на протяжении нескольких сессий.
• Делайте акцент на инкрементальном прогрессе: явно просите Claude отслеживать свой прогресс и фокусироваться на инкрементальной работе



Баланс автономности и безопасности

Без указаний Claude Opus 4.6 может предпринимать действия, которые трудно отменить или которые затрагивают общие системы, такие как удаление файлов, принудительная отправка (force-push) или публикация во внешние сервисы. Если вы хотите, чтобы Claude Opus 4.6 подтверждал перед выполнением потенциально рискованных действий, добавьте указания в подсказку:

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.



Исследование и сбор информации

Новейшие модели Claude демонстрируют исключительные возможности агентного поиска и могут эффективно находить и синтезировать информацию из нескольких источников. Для оптимальных результатов исследования:

1. Предоставьте чёткие критерии успеха: определите, что составляет успешный ответ на ваш исследовательский вопрос

2. Поощряйте проверку источников: попросите Claude проверять информацию по нескольким источникам

3. Для сложных исследовательских задач используйте структурированный подход:

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.

Этот структурированный подход позволяет Claude находить и синтезировать практически любую информацию и итеративно критиковать свои выводы, независимо от размера корпуса.



Оркестрация субагентов

Новейшие модели Claude демонстрируют значительно улучшенные встроенные возможности оркестрации субагентов. Эти модели могут распознавать, когда задачи выиграют от делегирования работы специализированным субагентам, и делают это проактивно, не требуя явных инструкций.

Чтобы воспользоваться этим поведением:

1. Обеспечьте чётко определённые инструменты субагентов: имейте доступные инструменты субагентов, описанные в определениях инструментов
2. Позвольте Claude оркестрировать естественным образом: Claude будет делегировать уместно без явных инструкций
3. Следите за избыточным использованием: Claude Opus 4.6 имеет сильную склонность к субагентам и может порождать их в ситуациях, где более простой, прямой подход был бы достаточен. Например, модель может порождать субагентов для исследования кода, когда прямой вызов grep быстрее и достаточен.

Если вы наблюдаете избыточное использование субагентов, добавьте явные указания о том, когда субагенты оправданы, а когда нет:

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.



Объединяйте сложные подсказки в цепочки

Благодаря адаптивному мышлению и оркестрации субагентов Claude обрабатывает большую часть многошагового рассуждения внутренне. Явное объединение подсказок в цепочки (разбиение задачи на последовательные вызовы API) всё ещё полезно, когда вам нужно проверять промежуточные выводы или обеспечивать определённую структуру конвейера.

Наиболее распространённый шаблон цепочки — самокоррекция: сгенерировать черновик → попросить Claude проверить его по критериям → попросить Claude доработать на основе проверки. Каждый шаг — это отдельный вызов API, так что вы можете логировать, оценивать или разветвляться в любой точке.



Сокращение создания файлов в агентном программировании

Новейшие модели Claude иногда могут создавать новые файлы для целей тестирования и итерации, особенно при работе с кодом. Этот подход позволяет Claude использовать файлы, особенно python-скрипты, как «временный черновик» перед сохранением финального вывода. Использование временных файлов может улучшить результаты, особенно для сценариев агентного программирования.

Если вы предпочитаете минимизировать создание новых файлов, вы можете проинструктировать Claude убирать за собой:

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.



Избыточное рвение

Claude Opus 4.5 и Claude Opus 4.6 имеют тенденцию к избыточной инженерии, создавая лишние файлы, добавляя ненужные абстракции или закладывая гибкость, которая не запрашивалась. Если вы наблюдаете такое нежелательное поведение, добавьте конкретные указания, чтобы решения оставались минимальными.

Например:

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.



Избегайте фокусировки на прохождении тестов и жёсткого кодирования

Claude иногда может слишком сильно фокусироваться на прохождении тестов в ущерб более общим решениям или может использовать обходные пути вроде вспомогательных скриптов для сложного рефакторинга вместо прямого использования стандартных инструментов. Чтобы предотвратить такое поведение и обеспечить надёжные, обобщаемые решения:

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.



Минимизация галлюцинаций в агентном программировании

Новейшие модели Claude менее склонны к галлюцинациям и дают более точные, обоснованные, интеллектуальные ответы на основе кода. Чтобы ещё больше поощрять такое поведение и минимизировать галлюцинации:

<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>



Советы по конкретным возможностям



Улучшенные возможности зрения

Claude Opus 4.5 и Claude Opus 4.6 имеют улучшенные возможности зрения по сравнению с предыдущими моделями Claude. Они лучше справляются с задачами обработки изображений и извлечения данных, особенно когда в контексте присутствует несколько изображений. Эти улучшения переносятся на использование компьютера, где модели могут более надёжно интерпретировать скриншоты и элементы пользовательского интерфейса. Вы также можете использовать эти модели для анализа видео, разбивая их на кадры.

Одна техника, которая доказала свою эффективность для дальнейшего повышения производительности, — дать Claude инструмент обрезки или навык. Тестирование показало стабильное улучшение в оценках изображений, когда Claude может «приблизить» релевантные области изображения. Anthropic создала руководство по инструменту обрезки.



Фронтенд-дизайн

Claude Opus 4.5 и Claude Opus 4.6 превосходно справляются с созданием сложных, реальных веб-приложений с сильным фронтенд-дизайном. Однако без указаний модели могут по умолчанию использовать шаблонные паттерны, создающие то, что пользователи называют эстетикой «AI slop» (ИИ-халтура). Чтобы создавать отличительные, креативные фронтенды, которые удивляют и радуют:

Вот фрагмент системной подсказки, который вы можете использовать для поощрения лучшего фронтенд-дизайна:

<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>

Вы также можете обратиться к полному определению навыка.



Соображения по миграции

При миграции на модели Claude 4.6 с более ранних поколений:

1. Будьте конкретны в отношении желаемого поведения: рассмотрите возможность точно описать, что вы хотели бы видеть в выводе.

2. Формулируйте инструкции с модификаторами: добавление модификаторов, поощряющих Claude повышать качество и детализацию вывода, может помочь лучше формировать результаты Claude. Например, вместо «Создай аналитическую панель» используйте «Создай аналитическую панель. Включи как можно больше релевантных функций и взаимодействий. Выйди за рамки базового, чтобы создать полнофункциональную реализацию.»

3. Запрашивайте конкретные функции явно: анимации и интерактивные элементы следует запрашивать явно, когда они желательны.

4. Обновите конфигурацию мышления: модели Claude 4.6 используют адаптивное мышление (thinking: {type: "adaptive"}) вместо ручного мышления с budget_tokens. Используйте параметр effort для управления глубиной мышления.

5. Откажитесь от предзаполненных ответов: предзаполненные ответы в последнем ходе ассистента больше не поддерживаются начиная с моделей Claude 4.6. См. раздел Отказ от предзаполненных ответов для подробных рекомендаций по альтернативам.

6. Скорректируйте подсказки против «лени»: если ваши подсказки ранее поощряли модель быть более тщательной или использовать инструменты более агрессивно, смягчите эти указания. Модели Claude 4.6 значительно более проактивны и могут избыточно срабатывать на инструкции, которые были нужны для предыдущих моделей.

Подробные шаги миграции см. в Руководстве по миграции.



Миграция с Claude Sonnet 4.5 на Claude Sonnet 4.6

См. раздел Миграция с Sonnet 4.5 в руководстве по миграции, который охватывает изменение значения effort по умолчанию и оба пути миграции с расширенного мышления.