AI Radar
Anthropic опубликовала рекомендации по контекст-инжинирингу для Claude 5 и сообщила, что сократила системный промпт Claude Code примерно на 80% без измеримого ухудшения на своём бенчмарке программирования.
Компания рекомендует хранить в CLAUDE.md только сведения о неочевидных ограничениях репозитория, не дублировать правила между системным промптом и описаниями инструментов и подгружать длинные навыки по частям. Жёсткие запреты предлагается заменять описанием желаемого стиля с опорой на окружающий код.
В качестве спецификации задачи могут использоваться не только Markdown-документы, но и тесты, HTML-макеты или эталонные функции из другой кодовой базы. Общая идея — отдавать контексту только ту информацию, которую модель не может надёжно получить самостоятельно.
Рекомендации дают инженерным командам конкретный способ уменьшить токеновый бюджет и шум в инструкциях для кодовых агентов. Особенно полезен подтверждённый опыт Claude Code: существенное сокращение системного промпта не ухудшило измеряемый результат.
DSML editors review the selection. AI helps deduplicate signals and draft the text; the published edition remains an editorial product, not a feed of individual channels.
