Claude Code刪了80%提示詞，Opus 5反手加回72%：AI提示詞瘦身後的反彈

Anthropic最近搞了一場轟轟烈烈的「提示詞大裁員」——官方宣佈一口氣刪掉了Claude Code中Opus 5、Fable 5等新模型超過80%的系統提示詞內容。但開發者實測後卻發現了一個戲劇性的反轉：Opus 5實際收到的系統提示詞，反而比上一版Opus 4.8長了72%。

兩個數字放在一起看很矛盾，其實各有各的道理。

Anthropic砍掉的，是早期Claude Code為了防止模型犯錯而寫入的大量絕對化規則——比如「預設不要寫註釋」「不要建立計劃和分析文件」之類。這些規則在早期模型身上有用，但隨著Claude能力提升，指令之間互相打架的問題越來越嚴重。於是Anthropic索性做了次大換血，把超過八成的舊規矩精簡掉，讓模型自己判斷。結果證明，這次刪減沒有帶來可測量的效能下降。

但Opus 5變強之後，出現了新的行為模式：它更喜歡在執行任務時彙報進度、生成更長的文件、更願意呼叫子Agent、擴大任務範圍和反覆驗證結果。如果是複雜的長程任務，這些習慣是優點；但如果使用者只想改幾行程式碼，Opus 5還是拉起一支子Agent小隊反覆檢查，Token消耗和等待時間就跟著往上漲。好在這種「過度主動」只需要幾條新的約束規則就能解決。

所以Opus 5長回來的72%，主要加了兩塊內容：任務範圍控制和進度彙報頻率約束。比如規定什麼時候適合呼叫子Agent、彙報進度需要多頻繁、任務做到什麼範圍該停。

更妙的是Anthropic的架構設計——每個模型同時帶著兩套提示詞，由系統根據模型ID自動選擇。舊模型走詳細舊規則，新模型走精簡版。Opus 5雖然長回來一部分，但總量也只有舊版Opus 4.7的一半。

這件事的啟示很有意思。AI越能自己幹活，人類需要手把手教的地方越少。但模型越來越有主見以後，哪些事可以主動做、做到哪一步該停，還是得提前劃條線。規矩寫得太死限制發揮，寫得太活又容易跑偏，分寸才是最難的那部分。