Claude Code Cut Their System Prompt by 80%. Does That Work for Small Models Too?
10 hours ago
- Anthropic 移除了新模型约 80% 的 Claude Code 系统提示，发现随着模型变得更智能，所需的指导也更少。
- 使用小型、快速、廉价的模型（deepseek-v4-flash）进行的实验表明，将提示长度减半（约 5.0k 字符减少到约 2.3k 字符）不会导致性能下降。
- 结果：短提示的平均奖励略高（0.596 对比 0.573），且在相同结果的任务中，中位输入 token 减少了 32%。
- 未观察到能力悬崖；任务翻转率与单次尝试的方差一致，且没有任务类别崩溃。
- 要点是，累积的提示文本可能会在无助于的情况下悄悄耗费金钱，新的模型版本应倾向于删除提示而非增加。