Креатор Claude Code Борис Черні закликає розробників видалити 80% системних підказок

Кожні шість місяців видаліть свій Claude.md, видаліть свої навички, видаліть свої хуки.

Це поради від Бориса Черні — творця Claude Code — для користувачів продукту.

У новому інтерв’ю, опублікованому YC 28 липня, під назвою «Boris Cherny: Ми видалили 80% промптів Claude Code», Борис заполює всіх, хто розробляє AI-продукти, сміливо натискати кнопку видалення та радикально видаляти промпти, інструменти та код harness системи.

△

Ви повинні повністю видалити весь системний промт, а потім додавати його рядок за рядком, щоб побачити, який вплив має кожен рядок.

Концепція, що стоїть за цією думкою, — це абляційне дослідження (ablation study), яке проходить крізь останнє інтерв’ю Бориса Черні, метою якого є видалення, заміна або вимкнення модуля при незмінних інших умовах для порівняння змін у продуктивності, стабільності, ефективності чи витратах.

У інтерв’ю Борис з гордістю стверджував: насправді щодо Opus 5 ми щиро рекомендуємо вам видалити все це, оскільки модель вже не потребує цього.

Незважаючи на останній скандал... користувачі також можуть стверджувати: «Насправді для Claude варто рекомендувати видалити його, бо ми вже не потребуємо його» (x)

Крім «сміливого видалення», Борис у інтерв’ю також розкрив більше своїх міркувань щодо цінності дизайну продукту, використання моделей та вивчення програмування—

Думки, викладені в цьому тексті, походять із відеоінтерв’ю. Основні моменти для читання: 1. Стратегія ітерацій продукту Бориса: менше передбачень, більше тестування 2. «Продуктовий надлишок»: протягом одного періоду здібності моделі завжди перевищують межі продукту 3. «Звільнення»: дайте моделі виконувати складніші завдання та працювати самостійно довше 4. Як використовують ШІ найкращі користувачі Claude? 5. Три поради для тих, хто вивчає програмування

Сьогодні в коді Claude Code залишилося майже лише безпека, дозволи та статичний аналіз.

24 липня Anthropic опублікувала нові правила щодо контекстного інжинірингу Claude 5, у яких для нових моделей, таких як Opus 5 та Fable 5, системний prompt Claude Code був значно скорочений — видалено понад 80% початкових інструкцій.

Детальніше можна ознайомитися зі статтею Quantum Bit: «Claude Code видалив 80% підказок, Opus 5 негайно повернув їх назад».

Щодо цих змін, Борис у інтерв’ю поділився своєю стратегією ітерації продукту: не намагайтесь вгадати, які інструкції потрібні моделі, бо ви просто не зможете вгадати. Ви можете лише видаляти рядок за рядком, тестувати та знаходити місця, де модель постійно застрягає.

Ви повинні сприймати модель як живу істоту, як щось більш органічне. Поведінка кожної генерації моделі відрізняється, її характер трохи відрізняється, і вам потрібно витратити час, щоб дізнатися її, а потім відповідно налаштувати harness.

△

Тому для Бориса це більше «експериментальний» підхід, який треба підходити науково: без передумов пробувати, дивитися на результати, ітерувати та повторювати.

У такому світі, де постійно все руйнується і будується знову, Eval також може бути нестабільним. Хоча він дійсно довговічніший за harness і prompt, зараз моделі розвиваються надто швидко, і часто одна й та ж оцінка швидко отримує максимальний бал. Тому потрібно спостерігати, де саме модель постійно зазнає труднощів, і розробляти нові Eval.

У інтерв’ю Борис розповів про концепцію під назвою «Product Overhang», яку вважає корисним підходом для розробки продуктів.

Overhang, що це означає? Надлишок.

Великі моделі розвиваються стрибкоподібною швидкістю, тоді як інтеграція продуктів відбувається поступово, інкрементально. Це призводить до того, що можливості моделей завжди перевищують межі, які можуть бути реалізовані наявними продуктами.

Борис навів приклад: наприкінці 2024 року, коли Sonnet 3.5 тільки вийшов, ця модель вже могла писати весь код файлу за один раз. Але тоді програмні продукти Copilot і Cursor у ранніх версіях ще займалися такими дрібницями, як доповнення коду.

Claude Code з повними правами терміналу частково компенсує цю різницю. Це друге поняття, запропоноване Борисом — «Unhobbling», тобто зняття обмежень.

△

Він поділився випадком зі всередині Anthropic: хтось спробував підключити Opus 5 до OpenCV (найбільша у світі відкрита бібліотека комп’ютерного зору) і виявив, що модель здатна самостійно малювати портрети людей та пейзажі з тваринами, хоча раніше її ніколи не навчали малювати.

Це називається «активація моделі» (model elicitation) — використання підказок, контексту, інструментів або дизайну продукту для виявлення здібностей моделі, які вже існують, але раніше не використовувалися, без зміни ваг моделі.

Хоча тут, можливо, ще залишаються питання: як визначити причину? Чи була виявлено вже існуюча здатність моделі, чи модель навчилася новим навичкам завдяки дизайну «скелета»?

Але, можливо, це не має значення — у будь-якому випадку Борис не сумнівається, що тут існують величезні комерційні можливості:

Я не стверджую, що всі стартапи можна впіймати. Але я знаю, що хтось думає над цими питаннями, і тут справді є величезна можливість викликати з моделей ті захопливі, цікаві та комерційно цінні поведінки.

Для цього Борис запропонував три власні методи «звільнення» моделі.

По-перше, поставте моделі завдання, яке складніше, ніж ви уявляєте. Чітко опишіть мету, межі та умови виходу, а потім відпустіть.

Друге, робіть більше експериментів. Дозвольте моделі робити деякі спроби без чіткої комерційної мети, але цікаві — «надайте собі свободу гратися з моделлю та робити креативні речі».

Третє — дайте моделі самій перевірити результат. Зараз ключовим питанням уже не є «інженерія запитів», а те, «як заставити Claude перевіряти свою роботу в процесі, коли ви даєте їй дуже складне завдання?»

Борис вважає, що третій пункт, можливо, є найгірше виконаною річчю, яку зараз роблять усі. Бо якщо модель не може самостійно перевірити завдання, вона не зможе працювати незалежно протягом тривалого часу.

△

Його власний приклад може надати всім натхнення:

Борис: «Ну що ж, я хочу, щоб ти переписав додаток Electron на Swift. Ти маєш запускати додаток Electron у віртуальній машині Mac, робити скріншоти і порівнювати їх піксель за пікселем з версією на Swift — не зупиняйся, поки не закінчиш». Ведучий: Це твій промпт? Борис: Це мій промпт. Ведучий: Як довго вже триває? Борис: Ще триває. Ведучий: Коли почався? Борис: Вже більше двох тижнів — приблизно 14, 15 днів... Claude також вирішив провести прямий ефір: він створив внутрішній канал у Slack і кожні кілька хвилин публікує скріншоти прогресу.

На завершення інтерв’ю ведучий задає питання:

Тоже, Борис, як ми можемо ефективно використовувати Claude, як ти?

Борис сказав, що найважливіше — не слухати того, що кажуть інфлюенсери на LinkedIn, і не листуватися в Twitter.

Щодо використання ШІ: «усі шукають якісь «чарівні прийоми». Але такого взагалі не існує. Немає такого».

Він порадив усім ставитися до моделей емпірично, забути минулий досвід зі старими моделями та теорії комп’ютерних наук, вивчені в університеті, і безпосередньо спостерігати, де модель зупиняється, а потім вносити цілеспрямовані корективи.

Отже, це вже не теоретична наука, а емпірична. Я вважаю, що ті, хто здатний відкинути свої априорні уявлення, відмовитися від думок «раніше не працювало» і готовий спробувати ще раз, досягнуть надзвичайного успіху.

Важливіше зберігати певний настрій: відмовитися від бажання «контролювати» модель, ставитися до неї як до колеги, не накладати надмірних обмежень, не висувати надто конкретних вимог і не намагатися змусити модель виконувати завдання саме так, як це зробили б ви. Бо «модель так не працює».

Для тих, хто ще вивчає програмування, Борис закликає не обмежуватися чисто теоретичними аспектами комп’ютерних наук, а вчитися застосовувати знання. Наприклад, саме бажання підписатися на математичному екзамені стало початковою мотивацією для нього вивчати програмування.

Зазвичай це стосується підприємництва, створення продуктів, розвитку власного смаку та бізнес-чуттєвості, навчання науці про дані та тому, як спілкуватися з користувачами… Коли ви поєднуєте це з інформатикою та інженерією, воно стає справді цінним.

Загалом, «спочатку робіть те, що хочете ви, а потім удосконалюйтеся, щоб робити те, що хочуть інші».

Цей матеріал з відомості WeChat «Quantum Bit» (ID: QbitAI), автор: слідкуйте за передовими технологіями