一、删掉80%的系统提示词之后，发生了什么2026年7月24日，Anthropic的工程师Thariq Shihipar在官方技术博客上公开了一件挺离谱的事。针对Claude Opus 5和Claude Fable 5这一代新模型，他们把Claude Code里面超过80%的系统提示词，直接给删了。
结果在Anthropic自己的内部编程评测里，新模型的表现，居然没有出现任何质量的下降。
这件事放在今天看，真的挺耐人寻味的。过去两年，整个AI行业都在研究怎么给大模型做加法，怎么添加更多工具、写更严密的提示词、设计更繁琐的工作流程。结果现在，连开发Claude的人，都开始动手疯狂做减法了。
那我们过去辛辛苦苦攒的那些提示词技巧、流程模板、复杂规则，到底算什么呢。
在Anthropic官方文章里，有一个例子特别能说明问题。以前Claude Code的系统提示词里，对写代码注释都有很细致的限制，大概意思就是能不写就不写，别动不动生成一大段文档注释。因为当时的模型判断力还不稳定，容易写出一堆看起来很专业，实际上没什么用的废话。
但你想想看，如果它正在修改本来就有很多规范注释的代码仓库呢？结果模型明明看到了周围的代码风格，却还得遵守那条一刀切的旧规则，硬着头皮不写注释。所以Anthropic在新一代模型上，干脆把这类繁琐限制改成了简单得多的要求，让Claude直接按照现有代码库的风格来写，包括注释密度和命名习惯。
官方示意图：一次请求里三段互相打架的指令，模型必须先调和
过去规则存在的目的，是帮助模型在判断能力不足的时候少犯错。现在模型判断能力变强了，同样的规则，反而可能妨碍它做出正确的选择。AI时代的一种新技术债务，可能恰恰是人类过去为了让AI变聪明，而亲手写下的那些规则。
二、从TodoWrite到Tasks，替模型解开脚镣有些工具也正在从帮助变成负担。Anthropic在1月9日的v2.1.3版本里，先把原本独立的斜杠命令系统合并进了「Skills」，接着又在1月22日的v2.1.16版本里，引入了带依赖追踪的「Tasks」任务管理机制，逐步替代原本的「TodoWrite」。
先看那个慢慢退居幕后的「TodoWrite」。早期模型一遇到复杂任务，就容易干着干着忘了原本的目标。为了让它能持续跟踪进度，工程师给它设计了「TodoWrite」，相当于要求模型在处理多步骤任务时，借助一份外部待办清单，记录自己已经干了什么、接下来又该干什么。
但到了Claude Opus 4.5，Anthropic官方给出了一句很坦诚的解释，随着模型自主运行时间更长、追踪状态更有效，面对中小型任务时，「TodoWrite」已经不再必要了。模型自己脑子里早就想清楚怎么推进了，如果还非要让它调用外部工具去维护一份清单，不仅帮不上忙，反而成了消耗上下文和算力的累赘。
官方示意图——旧版 TodoWrite 说明（约 9,100 字符）对比新版的简短接口
Anthropic在内部把这种给模型做减法的动作，叫做「Unhobbling」，也就是替模型解开脚镣。更夸张的是2026年下半年的后续演进，在Claude Opus 4.7、Sonnet 4.6、Haiku 4.5及更早的模型上，系统默认还提供待办追踪工具，但到了更新一代的模型上，连「Tasks」这套新工具默认都不加载了，只有当用户通过配置「CLAUDE_CODE_ENABLE_TODO_TOOLS=1」等方式主动设置时才会开启。从借助外部清单，到升级工具，再到默认不加载，底层工具本身的存在，已经变成了一种按需选择。
三、从斜杠命令到Skills，把判断权交还给AI同样的演进逻辑，也体现在斜杠命令与「Skills」的合并上。这里要先澄清一个容易被误解的细节，斜杠命令并没有被真正删除。用户现在依然可以在终端里敲「/skill-name」手动调用功能，旧版「.claude/commands/」目录下的Markdown文件也继续兼容。
这次合并还有一个特别容易被误读的地方。它并不是说Claude突然从1月9日合并这一天才学会了自己调用「Skills」，自主调用的能力早就存在了，合并不会改变原有行为。Anthropic越来越倾向于把过去分散在不同入口里的能力，统一成一套模型既能主动调用，人类也能手动触发的机制。人类没有失去控制权，只是不需要参与每一次能力调用的判断，这其实是一个挺微妙的变化。
这背后涉及到一个上下文工程的核心概念，叫渐进式披露，意思是别把所有资料一次性全塞进上下文，而是用到哪部分再加载哪部分。真正发生变化的，是决定何时披露信息的主体。过去更依赖人手动指定什么时候加载，后来依赖模型根据「SKILL.md」的说明自主判断。
官方示意图——上下文窗口分层：提示词只占最上一小片，下叠引用、系统词、技能与记忆
这也给普通用户提了个醒，我们平时用AI时经常遇到同样的问题。很多人习惯用极其繁琐的规则把AI的每一步动作都锁死，生怕它跑偏，结果反而限制了新模型的发挥。面对今天的新一代模型，我们应该逐渐减少对AI执行过程的微观管理，把精力放在讲清楚任务目标、提供真实背景和判断结果是否达标上。
四、哪些脚手架能拆，哪些护栏绝对不能拆既然模型越来越强，难道所有脚手架都能一拆了之吗？恰恰相反。有些规则之所以存在，根本不是因为模型不够聪明，而是因为人类需要监督它。这也是为什么Anthropic在砍掉简单拐杖的同时，反而把「Tasks」和「Skills」的底层协作与隔离机制做得更深了。
官方示意图——Anthropic文章里的六组「过去 → 现在」架构对照
在新的「Tasks」系统里，任务状态被保存在本地的「~/.claude/tasks/」目录下，并加入了依赖和阻塞关系元数据。当开发者使用「CLAUDE_CODE_TASK_LIST_ID=my-project claude」启动时，多个配置了同一个任务列表ID的会话，就可以读取和更新同一份任务状态。
在「Skills」与斜杠命令合并之前，Anthropic其实就已经在更早的版本里，给「Skills」加入了一些很有意思的能力，比如「context fork」。官方文档特别强调，它并不会复制当前对话的完整上下文，也不等于文件系统沙箱。它的实际是启动一个拥有独立上下文的子智能体，将Skill的内容作为任务说明去独立干活，默认看不到主对话的冗长历史，干完活再把结果交回主流程。这样既避免了不同任务之间互相污染上下文，也减轻了主智能体的负担。
普通人根本不在乎Claude怎么在后台记任务，但对于管理大型代码仓库的工程师来说，变更记录、测试验证和审批流程，就特别重要。模型越来越不需要计划来帮助自己记忆，但人类仍然需要计划来理解模型正在做什么。Thariq在公开演讲里也谈到过，一些计划文档对模型自身不再那么必要，却依然有帮助人类阅读和理解的价值。真正需要拆掉的，不是所有约束，而是那些已经没有必要、却仍然消耗模型能力的约束。需要保留的，则是那些维护用户意图、保障安全和提供可验证结果的机制。
五、扔掉梯子之后，人该干什么维特根斯坦说过，人借助梯子爬到高处之后，需要把梯子放下。那些曾经帮助我们走到今天的东西，并不一定永远适合我们。
其实过去几年，我们给AI写下的那么多提示词、规则、工作流程，也有一点这个味道。它们不是错的，在当时那个模型还不够聪明的阶段，这些东西确实有用。只不过，当AI能力越来越强，人类越需要重新审视自己亲手设计的那些规则，哪些是在帮助AI，哪些只是在满足自己对于掌控感的需要？
当然，这不代表我们应该放弃监督，更不代表所有规则都可以删掉。当AI越来越有能力决定行动的时候，人类对于目标、边界和最终结果的判断，会变得更加重要。
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