Лучшие практики промптинга

Это единый справочник по разработке промптов для новейших моделей Claude, включая Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6 и Claude Haiku 4.5. Он охватывает базовые техники, управление выводом, использование инструментов, мышление и агентные системы. Перейдите к разделу, соответствующему вашей ситуации.

Общие принципы

Будьте ясны и конкретны

Claude хорошо реагирует на чёткие, явные инструкции. Конкретность в отношении желаемого результата помогает улучшить качество ответов. Если вы хотите поведения «выше и лучше», явно запросите его, а не полагайтесь на то, что модель сама выведет это из расплывчатых промптов.

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

Золотое правило: Покажите свой промпт коллеге с минимальным контекстом о задаче и попросите его следовать ему. Если он будет в замешательстве, Claude тоже будет.

• Будьте конкретны в отношении желаемого формата вывода и ограничений.
• Предоставляйте инструкции в виде последовательных шагов с использованием нумерованных списков или маркированных пунктов, когда порядок или полнота шагов имеют значение.

Добавляйте контекст для улучшения производительности

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 обобщить из объяснения.

Эффективно используйте примеры

Примеры — один из наиболее надёжных способов направить формат вывода, тон и структуру Claude. Несколько хорошо составленных примеров (известных как few-shot или multishot промптинг) могут значительно улучшить точность и согласованность.

При добавлении примеров делайте их:

• Релевантными: Максимально близко отражайте ваш реальный сценарий использования.
• Разнообразными: Охватывайте граничные случаи и варьируйте достаточно, чтобы Claude не улавливал непреднамеренные паттерны.
• Структурированными: Оборачивайте примеры в теги <example> (несколько примеров в теги <examples>), чтобы Claude мог отличить их от инструкций.

Структурируйте промпты с помощью XML-тегов

XML-теги помогают Claude однозначно разбирать сложные промпты, особенно когда ваш промпт смешивает инструкции, контекст, примеры и переменные входные данные. Оборачивание каждого типа контента в собственный тег (например, <instructions>, <context>, <input>) снижает вероятность неправильной интерпретации.

Лучшие практики:

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

Дайте Claude роль

Установка роли в системном промпте фокусирует поведение и тон Claude для вашего сценария использования. Даже одно предложение имеет значение:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    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)

Промптинг с длинным контекстом

При работе с большими документами или данными с богатыми входными данными (20k+ токенов) тщательно структурируйте свой промпт для получения наилучших результатов:

• Размещайте длинные данные вверху: Помещайте длинные документы и входные данные в верхней части промпта, выше запроса, инструкций и примеров. Это может значительно улучшить производительность всех моделей.

  Запросы в конце могут улучшить качество ответов до 30% в тестах, особенно при сложных многодокументных входных данных.

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

  Пример структуры нескольких документов

• Основывайте ответы на цитатах: Для задач с длинными документами попросите Claude сначала процитировать соответствующие части документов, прежде чем выполнять задачу. Это помогает Claude отфильтровать шум из остального содержимого документа.

  Пример извлечения цитат

Самоидентификация модели

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

The assistant is Claude, created by Anthropic. The current model is Claude Opus 4.6.

Для приложений на основе LLM, которым необходимо указывать строки модели:

When an LLM is needed, please default to Claude Opus 4.6 unless the user requests otherwise. The exact model string for Claude Opus 4.6 is claude-opus-4-6.

Вывод и форматирование

Стиль общения и многословность

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

• Более прямолинейные и обоснованные: Предоставляют основанные на фактах отчёты о прогрессе, а не самовосхваляющие обновления
• Более разговорные: Немного более свободные и разговорные, менее машинообразные
• Менее многословные: Могут пропускать подробные резюме для эффективности, если не указано иное

Это означает, что Claude может пропускать словесные резюме после вызовов инструментов, переходя непосредственно к следующему действию. Если вы предпочитаете большую прозрачность в его рассуждениях:

После выполнения задачи, включающей использование инструментов, предоставь краткое резюме проделанной работы.

Управление форматом ответов

Есть несколько особенно эффективных способов управления форматированием вывода:

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

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

2. Используйте XML-индикаторы формата

   • Попробуйте: «Напишите прозаические разделы вашего ответа в тегах <smoothly_flowing_prose_paragraphs>.»

3. Согласуйте стиль промпта с желаемым выводом

   Стиль форматирования, используемый в вашем промпте, может влиять на стиль ответа Claude. Если у вас всё ещё возникают проблемы с управляемостью форматирования вывода, попробуйте максимально согласовать стиль промпта с желаемым стилем вывода. Например, удаление markdown из промпта может уменьшить объём markdown в выводе.

4. Используйте подробные промпты для конкретных предпочтений форматирования

   Для большего контроля над использованием markdown и форматирования предоставьте 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

Claude Opus 4.6 по умолчанию использует LaTeX для математических выражений, уравнений и технических объяснений. Если вы предпочитаете обычный текст, добавьте следующие инструкции в свой промпт:

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 с впечатляющим творческим подходом и строгим следованием инструкциям. Модели производят отполированный, готовый к использованию вывод с первой попытки в большинстве случаев.

Для наилучших результатов при создании документов:

Создай профессиональную презентацию на тему [тема]. Включи продуманные элементы дизайна, визуальную иерархию и привлекательные анимации там, где это уместно.

Переход от предзаполненных ответов

Начиная с моделей Claude 4.6 и Claude Mythos Preview, предзаполненные ответы на последнем ходу ассистента больше не поддерживаются. В Mythos Preview запросы с предзаполненными сообщениями ассистента возвращают ошибку 400. Интеллект модели и следование инструкциям продвинулись настолько, что большинство сценариев использования prefill больше не требуют его. Существующие модели продолжат поддерживать prefill, и добавление сообщений ассистента в других местах разговора не затронуто.

Вот распространённые сценарии использования prefill и способы перехода от них:

Использование инструментов

Использование инструментов

Новейшие модели Claude обучены для точного следования инструкциям и выигрывают от явного указания использовать конкретные инструменты. Если вы скажете «можете ли вы предложить некоторые изменения», Claude иногда будет предоставлять предложения, а не реализовывать их, даже если внесение изменений могло быть тем, что вы имели в виду.

Чтобы Claude предпринял действие, будьте более явными:

Чтобы сделать Claude более проактивным в отношении действий по умолчанию, вы можете добавить это в свой системный промпт:

<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 была более осторожной по умолчанию, менее склонной сразу переходить к реализации и предпринимала действия только по запросу, вы можете управлять этим поведением с помощью промпта, подобного следующему:

<do_not_act_before_instructions>
Do not jump into implementatation or changes 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 отзывчивы к системному промпту, чем предыдущие модели. Если ваши промпты были разработаны для уменьшения недостаточного срабатывания инструментов или навыков, эти модели теперь могут срабатывать слишком часто. Исправление заключается в смягчении агрессивных формулировок. Там, где вы могли написать «КРИТИЧНО: ВЫ ДОЛЖНЫ использовать этот инструмент, когда...», вы можете использовать более обычный промптинг вроде «Используйте этот инструмент, когда...».

Оптимизация параллельных вызовов инструментов

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

• Выполнять несколько спекулятивных поисков во время исследования
• Читать несколько файлов одновременно для более быстрого построения контекста
• Выполнять команды bash параллельно (что может даже создавать узкие места в производительности системы)

Это поведение легко управляемо. Хотя модель имеет высокий процент успеха при параллельных вызовах инструментов без промптинга, 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

Чрезмерное обдумывание и избыточная 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 преследовать несколько направлений исследования без запроса. Если ваши промпты ранее побуждали модель быть более тщательной, вам следует настроить это руководство для Claude Opus 4.6:

• Замените общие настройки по умолчанию более целевыми инструкциями. Вместо «По умолчанию используй [инструмент]» добавьте руководство вроде «Используй [инструмент], когда это улучшит твоё понимание проблемы.»
• Удалите избыточный промптинг. Инструменты, которые недостаточно срабатывали в предыдущих моделях, скорее всего, теперь будут срабатывать надлежащим образом. Инструкции вроде «В случае сомнений используй [инструмент]» вызовут избыточное срабатывание.
• Используйте effort как запасной вариант. Если Claude продолжает быть чрезмерно агрессивным, используйте более низкую настройку effort.

В некоторых случаях Claude Opus 4.6 может думать обширно, что может раздувать токены мышления и замедлять ответы. Если это поведение нежелательно, вы можете добавить явные инструкции для ограничения его рассуждений или снизить настройку effort для уменьшения общего мышления и использования 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 функционально в Opus 4.6 и Sonnet 4.6, но устарело. Предпочтительнее снижать настройку effort или использовать max_tokens как жёсткий лимит с адаптивным мышлением.

Использование возможностей мышления и чередующегося мышления

Новейшие модели Claude предлагают возможности мышления, которые могут быть особенно полезны для задач, включающих рефлексию после использования инструментов или сложное многошаговое рассуждение. 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"}), где Claude динамически решает, когда и сколько думать. Claude калибрует своё мышление на основе двух факторов: параметра effort и сложности запроса. Более высокий effort вызывает больше мышления, и более сложные запросы делают то же самое. На более простых запросах, не требующих мышления, модель отвечает напрямую. Во внутренних оценках адаптивное мышление надёжно обеспечивает лучшую производительность, чем расширенное мышление. Рассмотрите переход на адаптивное мышление для получения наиболее интеллектуальных ответов.

Используйте адаптивное мышление для рабочих нагрузок, требующих агентного поведения, таких как многошаговое использование инструментов, сложные задачи кодирования и длинные 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 для адаптивного мышления поддаётся промптингу. Если вы обнаруживаете, что модель думает чаще, чем вам хотелось бы, что может происходить с большими или сложными системными промптами, добавьте руководство 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 на 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-4-6",
    max_tokens=64000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    output_config={"effort": "high"},  # or max, medium, low
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

Если вы не используете расширенное мышление, никаких изменений не требуется. Мышление отключено по умолчанию, когда вы опускаете параметр thinking.

• Предпочитайте общие инструкции предписывающим шагам. Промпт вроде «думай тщательно» часто производит лучшее рассуждение, чем написанный вручную пошаговый план. Рассуждение Claude часто превосходит то, что мог бы предписать человек.
• Примеры multishot работают с мышлением. Используйте теги <thinking> внутри ваших few-shot примеров, чтобы показать Claude паттерн рассуждения. Он обобщит этот стиль на свои собственные блоки расширенного мышления.
• Ручная CoT как запасной вариант. Когда мышление отключено, вы всё ещё можете поощрять пошаговое рассуждение, попросив Claude обдумать проблему. Используйте структурированные теги вроде <thinking> и <answer> для чёткого разделения рассуждения от финального вывода.
• Попросите Claude самопроверяться. Добавьте что-то вроде «Прежде чем закончить, проверьте свой ответ по [критериям теста].» Это надёжно выявляет ошибки, особенно для кодирования и математики.

Агентные системы

Долгосрочное рассуждение и отслеживание состояния

Новейшие модели Claude превосходно справляются с задачами долгосрочного рассуждения с исключительными возможностями отслеживания состояния. Claude поддерживает ориентацию в течение длительных сессий, фокусируясь на постепенном прогрессе, делая стабильные успехи в нескольких вещах одновременно, а не пытаясь сделать всё сразу. Эта возможность особенно проявляется в нескольких контекстных окнах или итерациях задач, где Claude может работать над сложной задачей, сохранять состояние и продолжать с новым контекстным окном.

Осведомлённость о контексте и рабочие процессы с несколькими окнами

Модели Claude 4.6 и Claude 4.5 имеют осведомлённость о контексте, позволяющую модели отслеживать оставшееся контекстное окно (т.е. «бюджет токенов») в течение разговора. Это позволяет Claude более эффективно выполнять задачи и управлять контекстом, понимая, сколько пространства у него есть для работы.

Управление ограничениями контекста:

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

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 естественно сочетается с осведомлённостью о контексте для бесшовных переходов контекста.

Рабочие процессы с несколькими контекстными окнами

Для задач, охватывающих несколько контекстных окон:

1. Используйте другой промпт для самого первого контекстного окна: Используйте первое контекстное окно для создания фреймворка (написание тестов, создание скриптов настройки), затем используйте будущие контекстные окна для итерации по списку задач.

2. Попросите модель писать тесты в структурированном формате: Попросите Claude создавать тесты перед началом работы и отслеживать их в структурированном формате (например, tests.json). Это приводит к лучшей долгосрочной способности к итерации. Напоминайте Claude о важности тестов: «Недопустимо удалять или редактировать тесты, так как это может привести к пропущенной или ошибочной функциональности.»

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

4. Начало заново vs уплотнение: Когда контекстное окно очищается, рассмотрите начало с совершенно нового контекстного окна, а не использование уплотнения. Новейшие модели Claude чрезвычайно эффективны в обнаружении состояния из локальной файловой системы. В некоторых случаях вы можете захотеть воспользоваться этим вместо уплотнения. Будьте предписывающими в отношении того, как это должно начинаться:

   • «Вызови pwd; ты можешь только читать и записывать файлы в этом каталоге.»
   • «Просмотри progress.txt, tests.json и git-логи.»
   • «Вручную пройди через фундаментальный интеграционный тест перед переходом к реализации новых функций.»

5. Предоставьте инструменты верификации: По мере роста длины автономных задач Claude нуждается в проверке корректности без непрерывной обратной связи от человека. Такие инструменты, как Playwright MCP server или возможности computer use для тестирования UI, полезны.

6. Поощряйте полное использование контекста: Побуждайте Claude эффективно завершать компоненты перед переходом к следующим:

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 схемы
• Используйте неструктурированный текст для заметок о прогрессе: Свободные заметки о прогрессе хорошо работают 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 в нескольких сессиях.
• Подчёркивайте постепенный прогресс: Явно просите Claude отслеживать свой прогресс и фокусироваться на постепенной работе

Баланс между автономией и безопасностью

Без руководства Claude Opus 4.6 может предпринимать действия, которые трудно обратить или которые влияют на общие системы, такие как удаление файлов, принудительная отправка или публикация во внешние сервисы. Если вы хотите, чтобы Claude Opus 4.6 подтверждал перед выполнением потенциально рискованных действий, добавьте руководство в свой промпт:

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 агентные возможности 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 верификацию источников: Попросите Claude проверять информацию из нескольких источников

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 нативные возможности оркестрации субагентов. Эти модели могут распознавать, когда задачи выиграют от делегирования работы специализированным субагентам, и делают это проактивно без явных инструкций.

Чтобы воспользоваться этим поведением:

1. Обеспечьте хорошо определённые инструменты субагентов: Имейте доступные инструменты субагентов, описанные в определениях инструментов
2. Позвольте Claude оркестрировать естественно: Claude будет делегировать надлежащим образом без явных инструкций
3. Следите за чрезмерным 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 видите чрезмерное использование субагентов, добавьте явное руководство 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.

Цепочки сложных подсказок

Благодаря адаптивному мышлению и оркестрации субагентов Claude справляется с большинством многошаговых рассуждений внутренне. Явное связывание подсказок (разбивка задачи на последовательные вызовы API) по-прежнему полезно, когда необходимо проверять промежуточные результаты или обеспечивать соблюдение определённой структуры конвейера.

Наиболее распространённый паттерн цепочки — самокоррекция: создать черновик → попросить Claude проверить его по критериям → попросить Claude доработать на основе проверки. Каждый шаг — это отдельный вызов API, поэтому вы можете вести журнал, оценивать или ветвиться в любой точке.

Минимизация создания файлов при агентном программировании

Последние модели Claude иногда могут создавать новые файлы для тестирования и итерации, особенно при работе с кодом. Такой подход позволяет Claude использовать файлы, в особенности скрипты Python, в качестве «временного черновика» перед сохранением окончательного результата. Использование временных файлов может улучшить результаты, особенно в сценариях агентного программирования.

Если вы предпочитаете минимизировать создание новых файлов, вы можете дать Claude инструкцию 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.

Чрезмерная активность

Claude Opus 4.5 и Claude Opus 4.6 склонны к избыточной инженерии: созданию лишних файлов, добавлению ненужных абстракций или встраиванию гибкости, которая не запрашивалась. Если вы наблюдаете такое нежелательное поведение, добавьте конкретные указания для сохранения минимальных решений.

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.

Избегание фокусировки на прохождении тестов и жёстком кодировании

Claude иногда может слишком сильно концентрироваться на прохождении тестов в ущерб более общим решениям или использовать обходные пути, например вспомогательные скрипты для сложного рефакторинга, вместо непосредственного 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 при агентном программировании

Последние модели Claude менее склонны к галлюцинациям и дают более точные, обоснованные и интеллектуальные ответы на основе кода. Чтобы ещё больше поощрить 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 работы с изображениями

Claude Opus 4.5 и Claude Opus 4.6 обладают улучшенными возможностями работы с изображениями 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 распространяются 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 из техник, которая оказалась эффективной для дальнейшего повышения производительности, — предоставить Claude инструмент обрезки или навык. Тестирование показало стабильное улучшение результатов оценки изображений, когда Claude может «приближать» соответствующие области изображения. Anthropic создала cookbook для инструмента обрезки.

Дизайн фронтенда

Claude Opus 4.5 и Claude Opus 4.6 отлично справляются с созданием сложных реальных веб-приложений с качественным дизайном фронтенда. Однако без руководства модели могут прибегать к типовым паттернам, создавая то, что пользователи называют эстетикой «AI slop». Чтобы создавать самобытные, творческие фронтенды, которые удивляют и радуют:

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

<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 при миграции

При переходе на модели Claude 4.6 с более ранних поколений:

1. Будьте конкретны в отношении желаемого поведения: Рассмотрите возможность точного описания того, что вы хотите увидеть в выводе.

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

3. Явно запрашивайте конкретные функции: Анимации и интерактивные элементы следует явно запрашивать, когда они нужны.

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 на последнем ходу ассистента устарели начиная с моделей Claude 4.6. См. раздел Переход от предзаполненных ответов для подробного руководства по альтернативам.

6. Настройте подсказки против лени: Если ваши подсказки ранее побуждали модель быть более тщательной или активнее использовать инструменты, уменьшите эти указания. Модели Claude 4.6 значительно более проактивны и могут чрезмерно реагировать на инструкции, которые были необходимы для предыдущих моделей.

Подробные шаги миграции см. в Руководстве по миграции.

Переход с Claude Sonnet 4.5 на Claude Sonnet 4.6

Claude Sonnet 4.6 по умолчанию использует уровень усилий high, в отличие от Claude Sonnet 4.5, у которого не было параметра effort. Рассмотрите возможность настройки параметра effort при переходе с Claude Sonnet 4.5 на Claude Sonnet 4.6. Если параметр не задан явно, вы можете столкнуться с более высокой задержкой при уровне усилий по умолчанию.

Рекомендуемые настройки effort:

• Medium для большинства приложений
• Low для высоконагруженных или чувствительных к задержке рабочих нагрузок
• Установите большой бюджет максимальных выходных токенов (рекомендуется 64k токенов) при среднем или высоком уровне усилий, чтобы дать модели пространство для размышлений и действий

Когда использовать Opus 4.6 вместо этого: Для самых сложных, долгосрочных задач (масштабные миграции кода, глубокие исследования, расширенная автономная работа) Opus 4.6 остаётся правильным выбором. Sonnet 4.6 оптимизирован для рабочих нагрузок, где наиболее важны быстрый оборот и экономическая эффективность.

Если вы не используете расширенное мышление

Если вы не используете расширенное мышление в Claude Sonnet 4.5, вы можете продолжить без него в Claude Sonnet 4.6. Вам следует явно установить уровень усилий, подходящий для вашего случая использования. При уровне усилий low с отключённым мышлением вы можете ожидать аналогичную или лучшую производительность по сравнению с Claude Sonnet 4.5 без расширенного мышления.

client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=8192,
    thinking={"type": "disabled"},
    output_config={"effort": "low"},
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

Если вы используете расширенное мышление

Если вы используете расширенное мышление с budget_tokens в Claude Sonnet 4.5, оно по-прежнему работает в Claude Sonnet 4.6, но является устаревшим. Перейдите на адаптивное мышление с параметром effort.

Переход на адаптивное мышление

Адаптивное мышление особенно хорошо подходит для следующих паттернов рабочих нагрузок:

• Автономные многошаговые агенты: агенты программирования, превращающие требования в работающее программное обеспечение, конвейеры анализа данных и поиск ошибок, где модель работает независимо на протяжении многих шагов. Адаптивное мышление позволяет модели калибровать своё рассуждение на каждом шаге, оставаясь на курсе на более длинных траекториях. Для таких рабочих нагрузок начните с уровня усилий high. Если задержка или использование токенов вызывают беспокойство, снизьте до medium.
• Агенты для работы с компьютером: Claude Sonnet 4.6 достиг лучшей в своём классе точности в оценках использования компьютера в адаптивном режиме.
• Бимодальные рабочие нагрузки: смесь простых и сложных задач, где адаптивный режим пропускает мышление для простых запросов и глубоко рассуждает для сложных.

При использовании адаптивного мышления оцените уровни усилий medium и high для ваших задач. Правильный уровень зависит от компромисса между качеством, задержкой и использованием токенов в вашей рабочей нагрузке.

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

Сохранение budget_tokens во время миграции

Если вам нужно временно сохранить budget_tokens во время миграции, бюджет около 16k токенов обеспечивает запас для более сложных задач без риска неконтролируемого использования токенов. Эта конфигурация устарела и будет удалена в будущем выпуске модели.

Для случаев использования программирования (агентное программирование, рабочие процессы с интенсивным использованием инструментов, генерация кода) начните с уровня усилий medium:

client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=16384,
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 16384},
    output_config={"effort": "medium"},
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

Для чата и случаев использования без программирования (чат, генерация контента, поиск, классификация) начните с уровня усилий low:

client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=8192,
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 16384},
    output_config={"effort": "low"},
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)