Зміст
Коротко
Поки користувач пише перший запит, у Claude системна інструкція вже задає роль, дату, формат і правила роботи з інструментами. Розбір на Хабрі за відкритою історією промптів Anthropic — від Haiku 3 до Opus 5 — показує, як писати специфікацію поведінки для своїх асистентів, а не «ти найкращий експерт світу».
Що сталося
У документації System Prompts Anthropic зберігає версії інструкцій. Для розробника це датасет: що компанія вважає потрібним пояснити моделі до задачі користувача. Важливо: опубліковані тексти стосуються продуктів Anthropic; через API поведінку задаєте ви самі.
Автор виділяє зсуви. Промпт — не хвалебна легенда, а контекст, обмеження й правила. Корисніше описати алгоритм рішень («спочатку перевір актуальність, потім висновок»), ніж прикметники на кшталт «будь точним». Фраза «не галюцинуй» майже марна; краще умови при невизначеності й заборона вигаданих посилань. Формат відповіді (Markdown, таблиці, без зайвих вступів) — частина конфігурації. Для довгих агентних задач окремо проєктують комунікацію й утримання мети: не коментувати кожен технічний крок, але повідомляти про зміну плану й блокери.
Наприкінці — сім блоків для свого промпту: роль, мета, рішення, невідоме, інструменти, формат, фінальна перевірка — плюс ідея регресійних сценаріїв на одному й тому ж наборі тестів.
Чому це важливо
Агенти з інструментами ламаються не через «поганий тон», а через відсутність правил вибору дії та роботи з невизначеністю. Системна інструкція дедалі більше схожий на конфіг застосунку: його можна версіонувати й тестувати так само, як код.
На практиці
- Замініть «будь експертом» на ролі + заборони + критерії перевірки фактів.
- Для пошуку й API пропишіть, коли викликати інструмент і що робити при розходженні джерел.
- Винесіть формат відповіді в систему, щоб не повторювати в кожному чаті.
- Для довгих задач задайте правила проміжних повідомлень і звірки з вихідною метою.
- Тримайте 4–5 фіксованих тестів (невизначеність, актуальність, формат, багатокроковість, конфлікт інструкцій) і ганяйте їх після правок промпту.
Підсумок
Урок публікації Anthropic: для агентів потрібен не «хороший запит», а нормальна специфікація поведінки — конкретна, перевірювана й прив’язана до моделі.