Claude Code之父：每半年清空一次claude.md、skills和hooks，模型自己会想办法

事件核心：发生了什么

在近期一次播客访谈中，Claude Code 创始人 Boris Cherny 提出一个与主流实践相反的建议：不要继续往 CLAUDE.md、Skills 和 Hooks 里不断堆内容，而是每隔六个月全部删除，让最新模型自己想办法。他将模型比作“一种活着的生物”，每一代都有不同的行为偏好和“性格”，为上一代模型设计的指令，下一代可能根本不需要。

Claude Code 团队已经在自己产品上实践这一思路——Opus 5 发布后，他们一次性删除了超过 80% 的系统提示词。每代新模型上线时，团队会先清空系统提示词，再逐行加回，通过消融实验判断每一行具体作用。这个以“删除”为核心验证手段的方法论，正在替代传统软件工程里“完善文档、固化接口”的做法。

为什么重要

这条新闻触及的是 AI 开发范式切换的核心：当模型能力指数级增长时，围绕模型构建的外围工程——提示词、工具调用、代码框架——衰减速度比想象中更快。传统软件开发追求稳定可靠的抽象层，而 AI 产品中“为旧模型设计的聪明封装”可能在新模型上变成多余甚至有害的束缚。

Boris 将这种设计上的妨碍称为“hobbling”（束缚），把模型已具备但产品尚未释放的能力称为“product overhang”（产品能力缺口）。Claude Code 删除 80% 系统提示词后模型看起来“稍微更聪明了”，说明提示词并不总是越多越好——当模型智力提升后，过去的提示词反而可能让它画地为牢。

这也意味着，当前 AI 应用层公司把“提示词工程”“多智能体编排”当作护城河的思路值得重新审视。如果基础模型每隔半年就有代际提升，基于旧模型能力设计的工作流可能随之失效。

对用户/开发者/创作者的影响

对 Claude Code 使用者，直接建议是：如果尚在依赖大量 CLAUDE.md 和自定义 Skills 来调教模型，可以尝试每半年清空一次配置，让模型在真实代码库中自由运作，只在反复出错时才逐条加回指令。对开发者，这套方法同样适用于自建 AI 产品——不要在新模型发布后沿用旧提示词，用消融实验重新构建系统提示词，而不是凭经验猜测模型需要什么。

AI 工具推荐

想把多个 AI 模型放在一个入口？

GamsGo AI 集成 ChatGPT、DeepSeek、Gemini、Claude、Midjourney、Veo 等常用模型，适合写作、绘图、视频和日常 AI 工作流。

了解 GamsGo AI

推广链接：通过此链接购买，我可能获得佣金，不影响你的价格。

对普通用户而言，目前公开信息显示，Opus 5 结合 Auto Mode 已可独立连续运行数天至数月，不再需要额外的 Goal 命令等脚手架；同时结合提示词注入分类器和可解释性神经元检测，模型对恶意指令的抵抗力明显增强。这意味着 AI 编程工具正在从“人指挥、AI 执行”转向“AI 自主执行、人负责验收”，使用门槛会进一步降低。

值得关注的后续

其一，Opus 5 的“连续运行数月”能力是否会在真实企业级代码库中得到验证，能否处理超长任务中的上下文漂移和错误累积。其二，Boris 启动了一项实验——让 Claude 将基于 Electron 的桌面应用重写为 Swift，并通过 Mac 虚拟机截图逐像素验证，任务已连续运行超过两周、调用了数千个智能体。这个实验如果成功，意味着 AI 重构大型原生应用的路径已经跑通。其三，删除式开发理念是否会被其他 AI 产品团队跟进，行业的系统提示词与工具链设计是否会从“加法”转向“减法”。

来源：InfoQ CN