Claude Code 之父曝新提示詞心法：別在 AI 背後盯著它工作，細拆指令正在拖累模型表現
對使用者而言，新的 AI 管理方式說穿了跟帶人沒兩樣：講清楚要什麼、講清楚底線在哪，然後別站在人家背後盯螢幕。
Anthropic 程式開發代理 Claude Code 之父 Boris Cherny 建議，使用者交付任務時，應清楚說明目標、限制條件與完成標準，並給予 AI 自行規劃執行方式的空間。若使用者仍把工作拆成過度細碎的步驟，要求模型嚴格按照指定順序處理，可能低估現代 AI 模型已有的能力。
據《Business Insider》報導，Cherny 週六出席一場 Y Combinator 活動時表示，他經常看到 Claude 使用者提供極為詳細、按部就班的指示，例如要求模型先完成第一步，接著依序處理第二、第三與第四步。
「對現代模型來說，這種做法其實真的不太適合。」Cherny 說。
他建議，使用者應具體描述希望取得的成果、設定必要的防護界線，並定義怎樣才算成功完成任務，至於達成目標所需的步驟，可交由模型自行判斷。
「接著就放手讓模型發揮，過一會兒再回來看看。」Cherny 說，「我想它會讓你感到驚訝。」
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模型變聰明，提示詞習慣也得跟著更新
Cherny 認為，過去形成的提示詞技巧可能隨著 AI 模型能力提升而逐漸失效。這套較為放手的使用方式，放在 6 個月前未必能取得相同結果，但目前的模型已更有能力理解複雜目標、自行拆解工作並選擇執行路徑。
Cherny 對提示詞的極簡主張，也反映在自己的使用方式上。他在今年 2 月接受 Y Combinator 訪問時透露，個人的 CLAUDE.md 只有兩條規則，分別要求 Claude 建立 PR 時啟用自動合併，以及將 PR 貼到團隊內部 Slack 頻道。
他建議，若使用者的 CLAUDE.md 已經塞入太多 Token，可以考慮刪除並重新開始，只加入讓模型維持正軌所需的最低限度指示。若模型犯錯，再逐條補回規則。隨著模型能力提升，使用者通常會發現需要額外交代的事項愈來愈少。
Google Brain 共同創辦人 Andrew Ng 去年也提出類似的「懶人提示」（lazy prompting）概念。他主張，使用者可先送出簡短、甚至不夠精確的提示詞，觀察模型能否完成工作，再依實際需要補充資訊。這套做法先讓模型嘗試，再針對失敗之處補充指示。使用者不必在一開始就把所有執行步驟寫死。
不過 Ng 也提醒，這其實是進階技巧。他觀察到多數使用者的問題是給的脈絡太少而非太多，能不能偷懶的前提，是你有能力快速判斷模型的輸出好不好；遇上複雜任務，他自己也會花 30 分鐘寫出兩頁的提示詞。
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Cherny 也在今年 6 月表示，自己已全面改用 Auto Mode，不再將 Plan Mode 當成預設流程。Plan Mode 對 Opus 4 至 4.5 曾經相當重要，但從 Opus 4.6 開始，新模型已更有能力自行規劃工作。
Cherny 表示，過去即使已有計畫，使用者仍得坐在電腦前盯著 AI，避免模型偏離任務。現在他啟動一個 Claude 後，便能轉向處理下一個 Claude，不必持續介入每個執行步驟。
《Clean Code》作者 Uncle Bob Martin 最近也在 X 上表示，自己目前完全不閱讀 AI Agent 寫出的程式碼，改以單元測試、Gherkin 行為測試、QA 流程、程式碼品質指標、變異測試與測試覆蓋率等多重機制約束並驗證 Agent 的產出。
Cherny 坦言，Anthropic 員工仍在實驗中持續發現模型的新用途，目前可能還有數十種，甚至數百種實用能力尚未被發掘。使用者若沿用舊模型時代的操作方式，過度規定每一步，可能限制新模型原本有能力採取的解法。
對使用者而言，新的 AI 管理方式說穿了跟帶人沒兩樣：講清楚要什麼、講清楚底線在哪，然後別站在人家背後盯螢幕。
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（本文轉載自《Inside》，初稿為 AI 編撰）
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