У Claude Opus 5 нашли 34 тысячи токенов правил вместо кода

После выхода Claude Opus 5 внимание привлекла не только сама модель, но и ее внутренняя инструкция для работы в интерфейсе Claude. Разработчик Eversmile1 заявил, что получил системный промпт веб- и мобильной версии сервиса и разместил его в открытом репозитории. Сам факт публикации этой копии не означает, что она является официально подтвержденной версией Anthropic, однако опубликованный файл дает возможность посмотреть, какие задачи обычно решает такой слой управления моделью.

Reuters

По данным публикации, документ занимает около 135 тысяч символов и почти 20 тысяч английских слов. При грубой оценке это соответствует примерно 34 тысячам токенов. Большая часть текста состоит не из программного кода, а из инструкций: описаний инструментов, правил поведения, работы с памятью и ограничений.

Самой показательной частью оказались правила работы с памятью. В опубликованной копии описана файловая структура, где отдельно хранятся сведения о пользователе, его предпочтениях, темах и текущих задачах. Также описаны операции чтения, добавления и удаления данных. При этом удаление памяти требует явного запроса пользователя.

Этот фрагмент показывает, что современные ИИ-системы все больше зависят не только от самой нейросети, но и от окружающей ее программной логики. Модель получает инструкции о том, когда обращаться к инструментам, какие данные сохранять и какие действия ограничивать.

Фото: ITHome

В документе также обнаружены описания большого набора инструментов. Среди них упоминаются функции для работы с командами, веб-данными, изображениями и другими внешними сервисами. Такие блоки нужны не для обучения модели, а для того, чтобы она правильно взаимодействовала с дополнительными возможностями платформы.

Отдельный интерес вызвали правила безопасности и рекомендации собственных сервисов Anthropic. В опубликованной версии рядом находятся ограничения по работе с чувствительными темами и инструкции по предложению инструментов компании. Это показывает обычную для коммерческих ИИ-сервисов ситуацию: одна система одновременно должна быть полезной, безопасной и встроенной в экосистему разработчика.

Самая интересная деталь здесь не в размере промпта. Длинная инструкция не делает модель умнее сама по себе. Она показывает, насколько много решений приходится принимать вокруг нейросети: что ей разрешено делать, какие данные она может помнить и как она должна использовать внешние функции. Именно этот слой постепенно превращается в отдельную часть архитектуры ИИ-сервисов.