Розробник Claude Code ділиться секретами ефективної роботи з промптамиБорис Черні, провідний інженер Claude Code, поділився цінними інсайтами під час виступу на Startup School 2026 від Y Combinator. У розмові з Діаною Ху він розкрив деталі розробки моделі Opus 5 та окреслив ключові принципи створення продуктів на основі штучного інтелекту.За словами Черні, Opus 5 продемонструвала значний прогрес у тестуванні ARC-AGI, покращивши результат з попередніх низьких або двозначних показників до вражаючих 30%. Проте найбільше його вразила здатність моделі працювати автономно протягом екстремально тривалих періодів – днями, тижнями, а іноді й місяцями без перерви, без потреби у додаткових інструментах чи “каркасі”.У поєднанні з функцією «автономного режиму» модель самостійно визначає завдання і працює над ним до повного виконання.

Рівень захисту Opus 5 від Prompt Injection

Черні наголосив, що Opus 5 майже невразлива до атак типу “prompt injection”. Ця стійкість досягається завдяки трирівневій системі захисту:

• Насамперед, це глибоко узгоджена модель, результат трирічних досліджень у сфері “alignment”.
• По-друге, спеціалізований класифікатор для виявлення “prompt injection”, розроблений на основі механістичної інтерпретації. Ця система моніторить активацію нейронів моделі під час спроб атаки, навіть якщо сама модель цього не “усвідомлює”.
• По-третє, класифікатор, що відповідає за “автономний режим”.

За словами Черні, комбінація цих трьох механізмів робить успішну атаку “prompt injection” практично неможливою.Проте, експерти з кібербезпеки висловлюють певний скепсис, зазначаючи, що жодна система не є абсолютно невразливою. Вони рекомендують не покладатися виключно на вбудовані засоби захисту, а доповнювати їх власними протоколами безпеки, особливо при роботі з конфіденційною інформацією або в критично важливих системах.

Причини скорочення системного промпту Claude Code

Важливим аспектом обговорення стало рішення команди Claude Code видалити понад 80% системного промпту при випуску Opus 5.Черні пояснив, що Claude Code як продукт та інструментарій постійно еволюціонує. З кожним випуском нової моделі команда оновлює системний промпт, переписуючи інструкції та оптимізуючи набір інструментів.Цей підхід він назвав філософією “press delete” – регулярне оновлення та спрощення замість нашарування застарілих команд.

Концепції “Product Overhang” та “Unhobbling”

Борис Черні запровадив новий термін – “product overhang”, що означає розбіжність між реальними можливостями моделі та функціоналом, який їй надає продукт. На противагу цьому, “hobbling” – це ситуація, коли продукт обмежує потенціал моделі.Саме принцип “unhobbling” (усунення обмежень) став рушійною силою створення Claude Code. Коли вийшла Sonnet 3.5 – перша потужна модель для роботи з кодом – існуючі інструменти пропонували лише автодоповнення рядків або обмежений чат. Модель вже була здатною генерувати цілі файли та функції, але програмні оболонки не встигали за її розвитком. Тому Claude Code надав моделі повний доступ до термінала.

7 ключових рекомендацій для роботи з промптами в Claude Code

• Ставте моделі завдання, що трохи перевищують, здавалося б, її можливості. Це допоможе виявити справжні межі продуктивності, а не обмежувати її власними заниженими очікуваннями.
• Визначайте завдання, обмеження та критерії успіху на високому рівні. Уникайте детальних покрокових інструкцій, надаючи моделі простір для самостійного пошуку рішень.
• Уникайте надмірної деталізації в інструкціях. Занадто багато конкретики фактично “обмежує” модель, заважаючи їй розкрити весь свій потенціал.
• Регулярно переглядайте та оптимізуйте системний промпт. З кожним оновленням моделі частина старих інструкцій може втрачати актуальність і спричиняти плутанину.
• Надавайте перевагу автономним довготривалим режимам роботи. “Автономний режим” дозволяє моделі самостійно виконувати завдання без постійного контролю з боку людини.
• Тестуйте модель на її потенційних слабких місцях. Команда Черні проводить експерименти, наприклад, портуючи застосунок Electron на Swift, щоб цілеспрямовано перевірити здатність моделі до точної верифікації UI, що є складним завданням.

Черні також зазначив, що Anthropic вже активно використовує Claude Code для підтримки власної кодової бази. Сотні автоматизованих рутинних завдань щодня виконуються ШІ-агентами без прямого людського втручання. Це, за його словами, демонструє майбутнє інженерії штучного інтелекту: створення надійних систем, здатних функціонувати тривалий час з мінімальним людським контролем.За матеріалами: Highload# ШІ# ClaudeМісце для вашої реклами

Порада від Business News:

Ця інформація буде надзвичайно корисною для розробників програмного забезпечення та всіх, хто працює зі штучним інтелектом. Розуміння принципів побудови ефективних промптів та оптимізації взаємодії з моделями, як-от Claude Code, дозволить значно підвищити продуктивність, автоматизувати рутинні завдання та створювати більш потужні й безпечні програмні рішення.

Подробиці можна знайти на сайті: news.finance.ua