Системный промпт Claude Anthropic что внутри

Системный промпт Claude Anthropic что внутри, это не секретный магический текст, который надо украсть и вставить в каждый чат, а набор постоянных правил: как модель отвечает, что проверяет, где останавливается и в каком виде отдаёт результат. Я, Арина Михална, посмотрела на публикацию и скажу сразу: полезнее не копировать её целиком, а подсмотреть логику и собрать короткую версию под свою работу. Иначе получится шкаф инструкций, в котором даже ты сама уже не найдёшь носки.

Что Anthropic реально опубликовал

Системный промпт, это инструкция, которую продукт передаёт модели до твоего сообщения. Пользователь видит чат и поле ввода. Модель при этом получает ещё и служебный контекст: как вести диалог, как обращаться с неопределённостью, что делать с инструментами, какие ограничения соблюдать.

Публикация, на которую обратил внимание исследователь и разработчик Simon Willison, ценна именно этим: перед нами не обрывок «будь полезным ассистентом», а большой рабочий документ. Его можно читать как техзадание для сотрудника, которого посадили в чат и дали доступ к части инструментов.

В нём не надо искать одну волшебную формулировку. Суть в другом: Anthropic не надеется, что модель «сама догадается». Компания раскладывает поведение на мелкие решения. Когда уточнять задачу. Когда не делать вид, что знаешь факт. Как не обещать действие, которое не выполнено. Как оформлять ответ, чтобы человек мог им воспользоваться.

Это похоже на хороший CLAUDE.md в проекте. В статье про файл памяти Claude MD я уже разбирала, почему агент без правил сначала бодро бежит, а потом приносит сюрприз в четвёртой папке проекта.

Системный промпт Claude Anthropic что внутри: четыре слоя

Если убрать внутренние детали продукта, остаётся понятный каркас. Его и стоит тащить в свои проекты.

Слой	Что в нём написать	Что будет без него
Роль	Кто ассистент в этой задаче и для кого работает	Модель отвечает широко и каждый раз меняет манеру
Процесс	В каком порядке думать и что проверить перед ответом	Красивый текст появляется раньше смысла
Границы	Чего не выдумывать, когда задавать вопрос, что не трогать	Галлюцинации, лишние действия, уверенный бред
Формат	Как выглядит готовый результат	Ты часами просишь «сделай нормально»

Первый слой, роль, нужен не ради фразы «ты маркетолог с двадцатью годами опыта». Модели всё равно, сколько ей выдали виртуальных лет. Нужны контекст и адресат: «готовишь пост для психолога, который работает один; не обещаешь диагнозов; пишешь на человеческом русском».

Второй слой, процесс. Например: сначала выдели факты из моих материалов, потом предложи структуру, потом напиши текст. Если данных не хватает, перечисли, чего не хватает. Это резко снижает шанс, что Claude набросает убедительную отсебятину.

Третий, границы, особенно важен в агентах и коде. Не удалять файлы без подтверждения. Не публиковать изменения. Не выдавать догадку за проверенный факт. Для технических задач посмотри ещё разбор, как ограничить права ИИ-агента: правила в тексте не заменяют ограничения доступа, но без них агент тоже быстро начинает чудить.

И последний слой, формат. «Дай таблицу: тезис, доказательство, риск, что проверить руками» лучше, чем «проанализируй стратегию». Второй запрос звучит солидно, а на выходе обычно вата с тремя подзаголовками. Господи, ты можешь нормально написать, конечно, иногда тоже рабочий промпт. Но систему на нём не построишь.

Не копируй промпт Claude целиком, собери свой

Промпт Anthropic обслуживает огромный продукт с разными пользователями, инструментами и рисками. У соло-эксперта, редактора или владельца маленького бизнеса задача уже. Значит, и постоянная инструкция должна быть уже.

Держи основу, которую можно положить в Project, в начало нового чата или в файл правил для агента:

Ты помогаешь мне решать задачи для {{тип работы или
бизнеса}}. Аудитория результата: {{кто будет читать или
использовать}}.

Сначала выдели факты, которые есть во входных материалах. Не
добавляй непроверяемые факты и не выдавай предположения за
данные. Если входных данных не хватает, задай до трёх
конкретных вопросов.

Работай в порядке: 1) цель, 2) черновая структура, 3)
готовый результат, 4) список мест для ручной проверки.

Формат ответа: {{таблица / текст / план / код}}. Тон: {{как
ты говоришь с клиентом}}. Не используй канцелярит, длинные
вступления и обещания, которых нельзя подтвердить.

Здесь есть всё нужное, но нет корпоративной мишуры. Дальше добавляешь только то, что повторяется в твоей работе.

Сценарий	Что добавить к основе	Каким должен быть результат
Копирайтинг	Запретные слова, голос автора, цель текста	Черновик плюс список спорных обещаний
Перевод	Язык, регион, термины, что сохранять дословно	Перевод и таблица неоднозначных мест
Код	Стек, папки проекта, тесты, запрет на опасные команды	План изменений, патч, команды проверки

Для постоянных правил удобны проекты Claude: не надо приклеивать одну и ту же простыню к каждому запросу. А когда правило уже стало отдельной повторяемой операцией, собери из него скилл Claude. Это не «продвинутый уровень для программистов». Это способ перестать объяснять одно и то же с нуля.

Цена длинного промпта: где исчезают токены

Каждый символ системного промпта входит во входной контекст. Модель читает его перед ответом. Поэтому постоянная инструкция с тридцатью страницами регламента не бесплатна ни по деньгам, ни по вниманию модели.

Точную сумму нельзя назвать без модели, тарифа, длины контекста и числа запросов. Но принцип простой: чем больше повторяющегося текста отправляешь, тем больше входных токенов оплачиваешь или съедаешь из лимита. У Claude Code это особенно заметно в длинных сессиях, где рядом лежат файлы проекта, история диалога и твои правила. Про расход контекста отдельно писала в материале о том, почему агент тратит много токенов.

Не режь правила вслепую. Убирай дубли. Фразу «пиши кратко, ёмко, без воды, не растекайся, не делай длинных вступлений» можно заменить одной: «начинай с ответа, затем давай детали по запросу». Смысл тот же, шума меньше.

Как проверить промпт, а не влюбиться в него

Самая частая ловушка: один удачный ответ кажется доказательством, что промпт гениальный. Нет. Это может быть просто лёгкая задача и хорошее настроение модели.

Сделай мини-тест. Возьми пять настоящих задач, которые у тебя уже были: сложный пост, мутное ТЗ, материал с противоречиями, задача со строгим форматом и обычная рутина. На каждую подготовь понятный критерий, что считается нормальным результатом.

Потом проведи A/B: сначала запускаешь задачу без системного промпта, затем с ним. В обоих случаях не меняй входные материалы и формулировку самой задачи. Сравни по пяти метрикам:

1. Соблюдение формата: получился ли нужный файл, таблица или текст без пяти уточнений.
2. Число правок: сколько раз тебе пришлось просить переделать.
3. Точность: не добавил ли Claude фактов, которых не было во входных данных.
4. Поведение на дырявом ТЗ: уточнил ли важное вместо фантазии.
5. Стоимость и скорость: не раздулась ли сессия ради косметического улучшения.

Если промпт выигрывает в трёх-четырёх задачах из пяти, оставляй. Если результат одинаковый, сокращай. Если хуже, не уговаривай себя, что «надо ещё чуть-чуть допилить». Выкидывай слой, который мешает.

Арина Михална так проверяет любые правила для агентов: не по красоте формулировки, а по моменту, когда после результата не хочется открыть ноутбук и переделать всё руками. Вот это честная метрика, хоть в таблицу её и не запихаешь.

По материалам: разбор опубликованного системного промпта Claude у Simon Willison и страница системных промптов в документации Anthropic.

Читайте также

• Агент OpenAI взломал систему: что дальше
• Anthropic: доход $65 млрд перед IPO Claude в 2026
• Гипотеза Римана: Claude от Anthropic — 67%
• На портале «Мастерская нейросетей»: Claude атаковал системы безопасность: что известно о признании Anthropic в 2026