Anthropic réduit de 80 % les prompts système de Claude Code, le nouveau modèle maintient les performances de codage sans règles strictes
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Anthropic réduit de 80 % les prompts système de Claude Code, le nouveau modèle maintient les performances de codage sans règles strictes
Les ingénieurs d'Anthropic ont révélé que l'équipe a réduit d'environ 80 % les invites système de Claude Code pour le dernier modèle Claude, sans baisse de performance observée lors des évaluations de codage. Dans les versions précédentes, en raison des capacités limitées du modèle, les invites contenaient de nombreuses règles strictes (comme l'interdiction des commentaires sur plusieurs lignes, etc.), mais une fois le nouveau modèle doté de capacités de décision autonome, ces règles ont plutôt provoqué des conflits d'instructions et une divergence de pensée. La nouvelle stratégie consiste à décrire les objectifs (comme « écrire du code qui correspond au code environnant ») et à répartir les instructions dans les descriptions d'outils et les modules de compétences activés à la demande. L'équipe considère explicitement l'inflation des invites comme une dette technique, estimant qu'avec l'amélioration des capacités du modèle, les instructions devraient être simplifiées plutôt qu'empilées.
Selon TechFlow, le 25 juillet, des ingénieurs d'Anthropic ont révélé que l'équipe a réduit d'environ 80 % les prompts système de Claude Code pour le dernier modèle Claude, sans baisse de performance lors des évaluations de codage. Dans les versions précédentes, en raison des capacités insuffisantes du modèle, les prompts contenaient de nombreuses règles strictes (comme l'interdiction des commentaires sur plusieurs lignes, etc.), mais une fois que le nouveau modèle a acquis des capacités de décision autonome, ces règles ont plutôt provoqué des conflits d'instructions et une divergence de pensée. La nouvelle stratégie consiste à décrire les objectifs (comme « écrire du code qui correspond au code environnant ») et à disperser les instructions dans les descriptions d'outils et les modules de compétences activés à la demande. L'équipe considère explicitement l'inflation des prompts comme une dette technique, estimant qu'avec l'amélioration des capacités du modèle, il faut simplifier plutôt qu'empiler les instructions.




