Каждые шесть месяцев удаляйте ваш Claude.md, ваши навыки и ваши хуки.
Это совет от Бориса Черны — создателя Claude Code — пользователям продукта.
В недавно опубликованном интервью YC от 28 июля «Boris Cherny: Мы удалили 80% промптов Claude Code» Boris горячо призывает всех, кто разрабатывает продукты на основе ИИ, смело удалять из своих новых продуктов промпты, инструменты и код харнессов.
△
You should delete the entire system prompt and then add it back line by line to see what effect each line has.
Концепция, лежащая в основе этой точки зрения, — это абляционное исследование (ablation study), которая проходит через последнее интервью Бориса Черны и направлена на удаление, замену или отключение модуля при сохранении остальных условий неизменными для сравнения изменений в производительности, стабильности, эффективности или стоимости.
В интервью Борис с гордостью заявил: на самом деле для Opus 5 мы искренне рекомендуем вам удалить всё это, так как модель больше не нуждается в них.
Несмотря на недавние волнения... пользователи также могут заявить: «На самом деле для Claude искренне рекомендуем удалить его, ведь мы уже в нем не нуждаемся.» (x)
Помимо «смелого удаления», Борис в интервью также раскрыл свои более глубокие размышления о ценности проектирования продуктов, использования моделей и изучения программирования —
Мнения в этой статье взяты из видеоинтервью. Основные моменты для чтения: 1. Стратегия итеративного развития продукта Бориса: меньше предположений, больше тестирования. 2. «Избыточность продукта»: в течение одного и того же периода способности модели всегда превышают границы продукта. 3. «Освобождение»: позволить модели выполнять более сложные задачи и работать самостоятельно дольше. 4. Как используют ИИ топовые пользователи Claude? 5. Три совета для тех, кто учится программированию.
Модель — это живое существо, у нее есть свой характер
Сегодня в репозитории Claude Code осталось почти только безопасность, права доступа и статический анализ.
24 июля Anthropic опубликовала новые правила контекстного инжиниринга для Claude 5, в которых системный промпт для Claude Code был значительно сокращен, при этом более 80% исходных инструкций удалены.
Подробности можно найти в статье Quantum Bit: «Claude Code удалил 80% подсказок, Opus 5 вернул их обратно».
В интервью Борис поделился своей стратегией итеративной разработки продукта по поводу этих изменений: не пытайтесь угадать, какие инструкции нужны модели, потому что вы просто не сможете угадать. Все, что вы можете сделать, — это построчно удалять и тестировать, чтобы найти места, где модель постоянно застревает.
Представьте модель как живое существо, что-то более органичное. Поведение каждой новой версии модели отличается, её «характер» немного меняется, и вам нужно потратить время, чтобы понять её, а затем соответствующим образом настроить harness.
△
Поэтому для Бориса это больше «экспериментальный» подход, который следует рассматривать научно: пробовать без предвзятости, анализировать результаты, итерировать и повторять.
В таком мире, где всё постоянно разрушается и перестраивается, Eval также может быть нестабильным. Хотя он действительно более устойчив, чем harness и prompt, текущая скорость эволюции моделей такова, что часто набор оценок быстро достигает максимального балла. Поэтому необходимо отслеживать, на каких именно задачах модель постоянно испытывает трудности, и разрабатывать новые Eval.
Один подход: избыточность, освобождение
В интервью Борис рассказал о концепции под названием «Product Overhang», которая, по его мнению, помогает ему в разработке продуктов.
Overhang, что это значит? Избыток.
Крупные модели развиваются скачкообразно, в то время как интеграция продуктов продвигается непрерывно и постепенно. Это приводит к тому, что возможности моделей всегда опережают границы, которые могут быть реализованы существующими продуктами.
Борис привёл пример: в конце 2024 года, когда Sonnet 3.5 только вышел, эта модель уже могла писать весь код файла за один раз. Однако в то время программные продукты Copilot и Cursor в ранних версиях всё ещё занимались мелкими задачами, такими как автодополнение кода.
Claude Code с полными правами терминала частично компенсирует этот разрыв. Это также второй концепт, предложенный Борисом — «Unhobbling», освобождение от ограничений.
△
Он привел пример изнутри Anthropic: кто-то попытался подключить Opus 5 к OpenCV (крупнейшая в мире открытая библиотека компьютерного зрения) и обнаружил, что модель способна самостоятельно рисовать портреты людей и пейзажи с животными, хотя ранее модель никогда не обучали рисованию.
Это и есть «вовлечение модели» (model elicitation) — использование подсказок, контекста, инструментов или дизайна продукта для раскрытия способностей, которые модель уже обладает, но ранее не использовала, без изменения её весов.
Хотя здесь, возможно, остаются вопросы: как определить причину? Были ли изначально присущие модели способности активированы, или же модель приобрела новые навыки благодаря дизайну «скелета»?
Однако это, возможно, не имеет значения; в любом случае Борис не сомневается в наличии здесь огромных коммерческих возможностей:
Я не говорю, что можно ухватить все стартапы. Но я знаю, что кто-то думает над этими вопросами, и здесь действительно огромные возможности для того, чтобы пробудить удивительные, интересные и коммерчески ценные поведенческие паттерны в моделях.
Для этого Борис предложил три собственных метода «освобождения» модели.
Во-первых, дайте модели задачу, которая сложнее, чем вы думаете. Четко опишите цель, границы и условия завершения, а затем отпустите.
Во-вторых, больше экспериментируйте. Дайте модели возможность делать интересные попытки, не имеющие четкой коммерческой цели: «дайте себе свободу играть с моделью и заниматься творческими вещами».
В-третьих, пусть модель сама проверяет результаты. Сегодня ключевой вопрос — не «инженерия промптов», а «как заставить Клауда проверять свою работу в процессе выполнения очень сложной задачи?»
Борис считает, что третий пункт, возможно, является самым неудачным из всех, что люди делают сегодня. Потому что, если модель не может самостоятельно проверять задачи, она не может работать независимо в течение длительного времени.
△
Его собственный пример, возможно, вдохновит всех:
Борис: «Хорошо, я хочу, чтобы ты переписал Electron-приложение на Swift. Ты должен запустить Electron-приложение в виртуальной машине Mac, сделать скриншот и сравнить его пиксель за пикселем с версией на Swift — не останавливайся, пока не закончишь». Ведущий: Это твой промпт? Борис: Да, это мой промпт. Ведущий: Как долго это идёт? Борис: Пока ещё идёт. Ведущий: Когда началось? Борис: Уже больше двух недель — примерно 14 или 15 дней... Claude также решил вести прямую трансляцию: он создал внутренний канал Slack и каждые несколько минут публикует скриншоты прогресса.
Практические советы Бориса для пользователей ИИ и предпринимателей
В конце интервью ведущий задал вопрос:
Так как же нам, Борис, научиться так же хорошо использовать Claude, как тебе?
Борис сказал, что самое главное — не слушать тех влиятельных лиц в LinkedIn и не листать Twitter.
Что касается использования ИИ, «все ищут какой-то «волшебный трюк». Но такого не существует. Нет такого».
Он посоветовал всем подходить к моделям эмпирически, забыть о прошлом опыте работы со старыми моделями и теоретических знаниях из курсов компьютерных наук, непосредственно наблюдать, где модели застревают, и вносить целенаправленные корректировки.
Так что это уже не теоретическая наука, а стала экспериментальной. Я считаю, что те, кто особенно хорошо умеют отпустить свои предвзятые представления, отказаться от мыслей вроде «раньше не работало» и готовы попробовать еще раз, будут чрезвычайно успешны.
Важнее всего сохранять правильный настрой: отпустите стремление контролировать модель, обращайтесь с ней как с коллегой — не навязывайте чрезмерные указания, не ставьте слишком конкретные задачи и не пытайтесь заставить модель действовать точно так же, как вы. Потому что «модель так не работает».
Для тех, кто еще учится программированию, Борис призывает не ограничиваться изучением чистых теоретических основ информатики, а учиться применять знания на практике. Например, его собственная первоначальная мотивация к изучению программирования заключалась в желании списать на экзамене по математике.
Обычно это связано с предпринимательством, созданием продуктов, развитием собственного чувства дизайна и бизнеса, обучением основам данных и тому, как взаимодействовать с пользователями… Только когда вы объединяете это с компьютерными науками и инженерией, оно становится по-настоящему ценным.
В итоге: «Сначала сделай то, что хочешь сам, а затем улучши и сделай то, что хотят другие».
Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «Quantum Bit» (ID: QbitAI), автор: следит за передовыми технологиями