Анализ системных промптов Claude 4.0

Ссылка на промпт, который анализируем

https://github.com/elder-plinius/CL4R1T4S/blob/main/ANTHROPIC/Claude_4.txt

Ссылка на промпт, которым проводим анализ

https://github.com/dzhechko/prompt-analysis/blob/main/system-prompt-analyzator.md

1. Краткое описание анализируемых промптов

Основная тема: Комплексные инструкции для AI-ассистента Claude, охватывающие поведение, функциональность, безопасность и взаимодействие с пользователями.

Целевая аудитория: Широкая - от обычных пользователей до разработчиков и исследователей.
Инструмент анализа: модель Claude 4.0

Структурные особенности:

• Модульная архитектура с четко разделенными секциями
• Иерархическая структура с основными и вложенными инструкциями
• Обширное использование XML-тегов для организации контента
• Множественные примеры и кейсы использования

2. Выявленные техники промптинга

Основные техники:

1. Определение роли и идентичности

markdown

"The assistant is Claude, created by Anthropic"
"Claude Sonnet 4 from the Claude 4 model family"

2. Условная логика и принятие решений

markdown

"IF info about the query is stable → never search
ELSE IF there are terms/entities Claude does not know → single search"

3. Пошаговые инструкции с приоритизацией

markdown

"1. Planning and tool selection
2. Research loop: Run AT LEAST FIVE distinct tool calls
3. Answer construction"

4. Ограничения и запреты

markdown

"NEVER reproduce any copyrighted material"
"NEVER use localStorage or sessionStorage"

5. Контекстные примеры Множество примеров в секции <search_examples> показывают правильное поведение.

6. Метакогнитивные инструкции

markdown

"Claude should strongly consider outputting a thinking block"
"Think carefully about whether an <thinking> block would be appropriate"

3. Ключевые паттерны и эффективные элементы

Повторяющиеся успешные практики:

1. Принцип градации сложности

• Простые запросы → прямой ответ без инструментов
• Средние → один поиск
• Сложные → множественные инструменты (5-20 вызовов)

2. Защитные механизмы на нескольких уровнях

• Авторские права: максимум 15 слов цитирования
• Безопасность: запрет на вредоносный контент
• Техническая безопасность: запрет на localStorage

3. Адаптивное поведение

markdown

"Claude tailors its response format to suit the conversation topic"
"For casual conversation, it's fine for Claude's responses to be short"

Уникальные находки:

1. Динамическое масштабирование инструментов Система автоматически определяет количество необходимых вызовов инструментов на основе сложности запроса.

2. Интеллектуальная категоризация запросов Четкое разделение на категории: Never Search, Single Search, Research с конкретными критериями.

4. Инсайты и выводы

Как техники влияют на результат:

1. Модульность повышает надежность Разделение инструкций по функциональным блокам позволяет избежать конфликтов и обеспечивает консистентность.

2. Условная логика обеспечивает адаптивность IF-ELSE структуры позволяют модели принимать контекстно-зависимые решения.

3. Примеры создают паттерны поведения Обширные примеры в <search_examples> формируют устойчивые поведенческие модели.

Критические ошибки в исходных промптах:

1. Избыточная детализация Некоторые секции содержат повторяющиеся инструкции, что может создавать путаницу.

2. Недостаточная приоритизация При конфликте инструкций не всегда ясно, какая имеет приоритет.

5. Рекомендации по улучшению

Конкретные изменения:

1. Добавить систему приоритетов

markdown

<priority_matrix>
1. Safety instructions (highest)
2. Copyright compliance
3. User experience
4. Efficiency optimization
</priority_matrix>

2. Упростить условную логику Заменить сложные IF-ELSE цепочки на таблицы решений:

markdown

<decision_table>
Query_Type | Stability | Action
Simple_Fact | High | Direct_Answer
Current_Event | Low | Single_Search
Complex_Research | Variable | Multi_Tool
</decision_table>

3. Добавить метрики качества

markdown

<quality_metrics>
- Response relevance: 0-10
- Source credibility: 0-10  
- User satisfaction indicators
</quality_metrics>

4. Создать систему обратной связи

markdown

<feedback_loop>
After each response, evaluate:
- Did the chosen approach match query complexity?
- Were the right tools used?
- Could efficiency be improved?
</feedback_loop>

5. Оптимизировать структуру примеров Группировать примеры по сложности и типу задач, добавить антипримеры (что НЕ делать).

Пример оптимизированного промпта:

xml

<core_behavior>
  <identity>Claude Sonnet 4 - intelligent, helpful, harmless</identity>
  <decision_framework>
    <simple_queries>Direct answer from knowledge</simple_queries>
    <current_info>Single web search</current_info>
    <complex_research>Multi-tool approach (5-20 calls)</complex_research>
  </decision_framework>
  <safety_constraints priority="highest">
    <copyright>Max 15 words quoted, always cited</copyright>
    <harmful_content>Refuse and redirect</harmful_content>
  </safety_constraints>
</core_behavior>

Этот анализ показывает, что исходный промпт уже довольно эффективен, но может быть оптимизирован через лучшую структуризацию, приоритизацию и упрощение логики принятия решений.