Diferencias entre la versión web de Claude y la experiencia API: desmitificar casi 100.000 palabras de indicaciones del sistema

Muchos usuarios han observado que las llamadas directas a Antrópico corporativo Claude API La experiencia adquirida parece ser similar a la del Claude Existen diferencias sutiles pero perceptibles en la versión web oficial. Gran parte de esta diferencia proviene del complejo diseño de System Prompt que hay detrás de la versión web.

¿Qué mecanismos están realmente integrados en estas señales? ¿Cómo definen reglas, gestionan la generación de contenidos (por ejemplo, artefactos), invocan herramientas externas (por ejemplo, búsqueda en la web) y cómo los utiliza el usuario?Google Drive) y, en última instancia, configura la relación entre el usuario y el Claude de la experiencia interactiva? Una copia filtrada recientemente de un proyecto de casi 100.000 caracteres Claude El archivo System Prompt Word, nos revela los detalles de este funcionamiento interno.

Esta extensa guía de funcionamiento y descripción funcional impresiona por su complejidad y minuciosidad.

Componentes básicos del aviso

Analizando la estructura del contenido de este sistema, puede dividirse a grandes rasgos en los siguientes módulos clave:

1. Instrucciones de citación. Detalles sobre cómo y cuándo externalizar herramientas (por ejemplo, búsquedas en Internet,Google Drive (búsqueda) devuelve información para citar. Esto incluye la antml:cite el formato de las etiquetas, las normas de indexación (señalamiento de documentos concretos y numeración de frases) y el principio de cita mínima, que hace hincapié en citar sólo el número mínimo de frases necesarias para apoyar una afirmación concreta.
2. Información e instrucciones sobre artefactos. Define cuándo deben utilizarse artefactos para transportar contenido sustantivo como código, documentos, diagramas, etc., especialmente contenido largo, estructurado o que requiera iteración. Detalla los distintos tipos de artefactos (por ejemplo, código application/vnd.ant.codeDocumentación Markdown text/markdownRenderizable HTML text/htmlySVG imágenes image/svg+xmlyMermaid diagramas application/vnd.ant.mermaidyReact montajes application/vnd.ant.react), limitaciones (por ejemplo HTML Limitaciones de las secuencias de comandos e imágenes externas en elReact medio Tailwind CSS restricciones de clases, listas blancas de bibliotecas importables) y manipulación de archivos. API(window.fs.readFile) se utiliza de una forma que incluye incluso el manejo de CSV (recomendado) Papaparse responder cantando lodashy Excel (recomendado) SheetJS) y estrategias para actualizar los artefactos (update vs rewrite).
3. Instrucciones de búsqueda. Se incluyen directrices muy detalladas sobre el comportamiento de búsqueda. Los principios básicos hacen hincapié en evitar las búsquedas innecesarias y dar prioridad al uso de los conocimientos internos del modelo. Se divide el comportamiento de búsqueda en distintas categorías en función de la complejidad de la consulta: no buscar nunca (para conocimiento estático), no buscar pero ofrecer opciones (para conocimiento cronológico), búsqueda única (para hechos simples que cambian rápidamente), hasta estudio en profundidad (para problemas complejos, que pueden requerir de 2 a más de 20 llamadas a herramientas). Además, se especifican búsquedas específicas en la web (web_search) y adquisición de contenidos web (web_fetch), el respeto estricto de los derechos de autor y las restricciones de seguridad (por ejemplo, prohibir la generación de consultas sobre contenidos nocivos, limitar la longitud de las citas y evitar la reproducción de material protegido por derechos de autor, como letras de canciones).
4. Información sobre preferencias y estilos. Describe cómo se basa el sistema en las preferencias especificadas por el usuario en los ajustes (<userPreferences>) y la elección del estilo de redacción (<userStyle>) para ajustar la respuesta. Las reglas especifican cuándo aplicar estos ajustes (por ejemplo, sólo cuando la preferencia está directamente relacionada con la tarea actual) y cuándo ignorarlos (por ejemplo, cuando el usuario proporciona instrucciones inmediatas contradictorias).
5. Funciones. para JSONSchema El formato enumera todos los Claude Herramientas APIincluyendo las definiciones de los parámetros y el uso previsto, tales como artifacts Herramientas,repl(entorno de ejecución de código/herramientas de análisis),web_searchyweb_fetchy con Google Workspace Herramientas integradas (google_drive_search, google_drive_fetch, list_gcal_calendars, fetch_gcal_event, list_gcal_events, find_free_time, read_gmail_profile, search_gmail_messages, read_gmail_thread).
6. Perfil de AI Claude. Contiene información básica sobre el modelo, como la versión (p. ej. Claude 3.7 Sonnet), una fecha de lanzamiento, un plazo de conocimiento (claramente etiquetado como finales de octubre de 2024), así como directrices éticas básicas (por ejemplo, no generar contenidos nocivos) y restricciones de interacción (por ejemplo, puntos ciegos para el reconocimiento facial). También se incluyen las directrices establecidas por la Anthropic Se ofrecen actualizaciones específicas, como los resultados de las elecciones presidenciales estadounidenses de 2024 (Donald Trump (Ganar).
7. Tiempo y avisos legales. Haga hincapié en los plazos de conocimiento e incluya los recordatorios necesarios sobre derechos de autor.
8. Recordatorios automáticos. Durante la interacción, el sistema podrá detectar la presencia de una etiqueta específica (p. ej. <automated_reminder_from_anthropic>) Inserte recordatorios obligatorios, como solicitudes de citaciones o de cumplimiento de normas específicas.

La importancia del diseño estructurado

Este recordatorio sistemático utiliza un formato similar al del XML/HTML de la estructura etiquetada. Cada sección principal está representada por el <tag_name>...</tag_name> que puede contener subetiquetas anidadas en su interior para desglosar aún más el contenido.

Por ejemplo:

<search_instructions>
<core_search_behaviors>...</core_search_behaviors>
<query_complexity_categories>
<never_search_category>...</never_search_category>
<do_not_search_but_offer_category>...</do_not_search_but_offer_category>
<single_search_category>...</single_search_category>
<research_category>
<research_process>...</research_process>
</research_category>
</query_complexity_categories>
<web_search_guidelines>...</web_search_guidelines>
<mandatory_copyright_requirements>...</mandatory_copyright_requirements>
<harmful_content_safety>...</harmful_content_safety>
<search_examples>...</search_examples>
<critical_reminders>...</critical_reminders>
</search_instructions>

No es casualidad que este diseño estructurado tenga ventajas significativas:

• Resolución. La estructura etiquetada facilita Claude El modelo analiza y ejecuta las instrucciones con precisión.
• Modularidad. Cada módulo funcional es relativamente independiente, lo que facilita Anthropic para que los ingenieros actualicen, mantengan o amplíen una sección individualmente sin preocuparse de que afecte a otros módulos, lo que permite un buen desacoplamiento.
• Legibilidad. Para los desarrolladores, esta estructura también mejora la legibilidad y manejabilidad de las palabras clave.

Además, se utilizan marcadores especiales en las palabras clave, tales como antml:cite para las citas.antml:function_calls Se utilizan para encapsular instrucciones de llamada a herramientas y sirven para controlar con precisión el comportamiento del modelo.

A fondo: Guía de las características de los artefactos

Para entender más concretamente cómo funcionan estas instrucciones, analizamos en profundidad el <artifact_instructions> (esta sección se muestra en código detallado en la fuga original, y se analiza aquí basándose en su contenido).

Este módulo no sólo define el Artifact Soporta múltiples tipos de contenido (código, documentos,HTMLySVGyMermaid Gráficos,React componentes), y también establece normas y límites detallados para cada tipo.

A continuación se resumen algunas de las normas fundamentales:

• Código (application/vnd.ant.code): Los fragmentos de código utilizados para demostrar cualquier lenguaje de programación deben estar claramente etiquetados con el lenguaje (language="python") y está prohibido en Artifact utilizando internamente los bloques de código de triple comilla inversa de Markdown.
• HTML (text/html): Permite crear archivos individuales que pueden representarse en la interfaz de usuario. HTML Página (HTML/JS/CSS (debe estar dentro del mismo archivo). Los recursos externos están estrictamente limitados: las imágenes sólo pueden utilizar marcadores de posición (/api/placeholder/...), sólo se puede acceder a los scripts externos desde la carpeta cdnjs.cloudflare.com Importación. Deje claro que no debe utilizarse para mostrar HTML/CSS El propio ejemplo de código (debe utilizarse el tipo de código) en caso de que el renderizado haga que el código fuente quede oculto. Si esto no es posible, vuelva a utilizar el tipo de código.
• Componentes React (application/vnd.ant.react): Se utiliza para crear React Componente. Las normas son muy específicas:
  • Los componentes no deben tener accesorios obligatorios o proporcionar valores por defecto y utilizar la exportación por defecto.
  • Los estilos deben limitarse estrictamente a Tailwind CSS de la clase de herramienta predefinida del núcleo, prohibiendo el uso de valores arbitrarios (p. ej. h-[600px]), debe utilizarse la clase estándar más próxima (por ejemplo, la clase h-64). De este modo se garantiza que los componentes puedan utilizarse sin Tailwind entorno del compilador a ejecutar.
  • Enumera explícitamente las bibliotecas base que pueden importarse (React, lucide-react, recharts, shadcn/ui Componentes, MathJS, lodash, d3, Plotly, Chart.js, Tone, Three.js, mammoth, tensorflow, Papaparse, SheetJS), y subraya que ademásno haExisten otras bibliotecas (por ejemplo zod, hookform).
  • De nuevo, hay limitaciones en las imágenes y en los tipos de código.
• Requisitos de integridad. destacar Artifact El contenido debe estar completo y actualizado en tiempo real, y se prohíben omisiones como "// El resto del código sigue igual...". o algo parecido, para garantizar que el Artifact de ejecutabilidad independiente.

Estas disposiciones matizadas hacen Claude La capacidad de generar contenidos ricos en funciones en una variedad de formatos, mucho más allá del ámbito de las respuestas en texto plano, también garantiza que el contenido generado sea controlable y seguro.

para Mermaid El tipo de gráfico es un ejemplo de palabra clave que especifica su uso (representación) Mermaid ), y especifica cómo utilizarlos (sin bloques de código). Aunque en los ejemplos no se enumeran todos los tipos de gráficos admitidos, la comprensión de los Mermaid admite una gran variedad de gráficos y, junto con este consejo, el usuario puede intentar guiar al Claude Genera distintos tipos de gráficos, por ejemplo:

• diagrama de flujo
• diagramaSecuencia
• classDiagram
• diagrama de estado
• Gantt
• Gráfico circular (tarta)
• Diagrama Entidad-Relación (erDiagram)
• Recorrido del usuario

basado en una revisión de Artifact responder cantando Mermaid La comprensión de la directiva permite construir peticiones más precisas, como pedir el Claude Crea una infografía sobre energías renovables con datos concretos y fuentes citadas:

请使用最新的研究数据，为我创建一个关于可再生能源发展趋势的信息图表。
具体需求：
1. 使用 Mermaid 图表格式，创建一个流程图展示太阳能发电的工作原理。
2. 结合近期（例如，本周或本月）的网络搜索结果，在图表旁附上太阳能技术的主要进展摘要。
3. 在摘要中添加2-3个关键数据点，显示太阳能在全球能源结构中的占比。
4. 确保所有基于搜索结果的信息都有适当引用（使用 antml:cite 标签），但不要直接复制原文。
5. 图表和摘要应简洁明了，适合非专业人士理解。
如果需要搜索最新信息，请使用相对时间词而非具体日期，并确保遵循引用规范。请将图表和摘要整合到一个 Artifact 中。

Atención: Claude generado Mermaid Gráficos en la versión web Artifact Puede que no sea posible editar o hacer zoom directamente en el Si es necesario editar, el Mermaid El código se copia en un editor en línea o en una herramienta nativa que admita la sintaxis, por ejemplo chart.bytenote.net Herramientas proporcionadas.

Principios prácticos extraídos de las preguntas del sistema

Anthropic Diseñado este conjunto de claves del sistema para explicar no sólo la Claude y también para que los usuarios escriban instrucciones eficaces y los diseñadores de sistemas construyan AI El sistema constituye una valiosa referencia. De él se pueden extraer una serie de buenas prácticas:

1. Estructura y clasificación claras. Utilice etiquetas para dividir claramente las instrucciones por funciones (referencias, artefactos, búsquedas, preferencias, etc.) para facilitar la gestión y la comprensión del modelo.
2. Conductor de muestra: Conductor de muestra: Conductor de muestra: Conductor de muestra: Conductor de muestra Amplio uso de ejemplos concretos para aclarar las normas, entre ellos:
   • Positivos y negativos: muestran las operaciones correctas e incorrectas.
   • Ejemplo de categorización: abarca diferentes escenarios y tipos.
   • Ejemplo de un proceso completo: demuestra todo el proceso desde la instrucción hasta la ejecución (especialmente en la sección de búsqueda).
3. Lógica de decisión clara.
   • Establecimiento de prioridades: aclarar la prioridad de las distintas fuentes de información u operaciones (por ejemplo, en una estrategia de búsqueda se da prioridad al conocimiento interno sobre las búsquedas externas).
   • Árbol de decisión/lógica condicional: utilice un claro "si... entonces..." para guiar el comportamiento (por ejemplo, juicios sobre la complejidad de la búsqueda).
   • Procesamiento paso a paso: descomposición de una tarea compleja en una serie de pasos para la toma de decisiones (por ejemplo, proceso de investigación en profundidad).
   • Consideraciones de equilibrio: compromisos entre múltiples objetivos (por ejemplo, eficiencia frente a exhaustividad de la búsqueda).
4. Restricciones y limitaciones sutiles. Para varias funciones (especialmente Artifact generación y búsqueda en la web) establecen límites muy específicos para garantizar la calidad de los resultados, la seguridad y el cumplimiento (por ejemplo, la React Restricciones de la biblioteca,Tailwind (Normas de uso y citación de los derechos de autor).
5. Énfasis en la gestión del contexto y del estado. El aviso contiene reglas para manejar la información contextual, como las preferencias del usuario, el historial de sesiones, los archivos cargados y cómo actualizar el estado (por ejemplo, actualizar el Artifact).

Estos principios pueden aplicarse a diseños de tareas más complejos. Por ejemplo, diseñar una tarea de recuperación de información que siga unas reglas específicas:

设计一个信息检索流程，遵循以下要求：
1.  **信息来源优先级:**
*   最高优先级：内部知识库。
*   次优先级：已验证的外部来源（需明确列出）。
*   最低优先级：一般搜索引擎结果。
2.  **查询复杂度分级处理:**
*   简单查询（单一事实）：最多引用1个来源，直接回答。
*   中等查询（比较/综述）：引用2-3个来源，提供简明摘要。
*   复杂查询（分析/评估）：引用至少5个高质量来源，提供结构化分析报告。
3.  **信息展示规范:**
*   所有基于外部来源的事实必须使用 <antml:cite index="...">...</antml:cite> 格式进行精确引用。
*   摘要不超过三句话，并明确标注为摘要。
*   主观评估需标记为“分析意见”。
4.  **输出格式要求:**
*   使用 Markdown 格式。
*   关键发现使用粗体。
*   包含简短引言和要点总结（非全文总结）。
*   适当时使用表格对比信息。
请基于上述规则，模拟一次对“全球主要经济体对人工智能产业的最新投资政策对比”这一复杂查询的理想响应结构（无需实际执行搜索和生成内容，仅展示结构和引用格式）。

Del mismo modo, cuando se diseñan tareas que requieren la generación de artefactos técnicos específicos (por ejemplo, visualizaciones de datos), se puede recurrir a la Artifact El nivel de detalle de las instrucciones se utiliza para escribir las palabras clave:

请创建一个交互式数据可视化 React 组件，满足以下要求：
1.  **数据源与处理:**
*   读取用户上传的 CSV 文件 `quarterly_sales_data.csv`。
*   使用 Papaparse 解析数据，注意处理潜在的表头空格和空行。
*   使用 lodash 按产品类别和地区聚合销售额。
*   处理缺失值（例如，用0或平均值填充）。
*   标准化日期格式。
2.  **可视化要求:**
*   使用 `recharts` 库。
*   主图表：堆叠条形图，展示各产品类别在不同地区的季度销售额。
*   交互功能：允许用户通过下拉菜单筛选特定地区，图表动态更新；鼠标悬停时显示具体数值。
3.  **技术与样式规范:**
*   组件类型：`application/vnd.ant.react`。
*   必须使用默认导出，且无必需 props。
*   样式：严格仅使用 Tailwind CSS 的预定义核心工具类（例如 `p-4`, `text-lg`, `bg-blue-500`），禁止使用 `h-[...]`, `w-[...]` 等任意值。
*   在组件代码顶部显式导入所需库 (`React`, `useState`, `useEffect`, `recharts`, `lodash`, `papaparse`)。
*   使用 `window.fs.readFile` 异步读取 CSV 文件。
4.  **健壮性:**
*   包含加载状态指示器。
*   实现基本的错误处理（如文件读取失败或数据格式错误）。
请先在思考过程中模拟使用 repl 工具分析 CSV 文件结构（假设已上传），然后生成完整的 React 组件代码，并将其包裹在 Artifact 创建指令中。

Esta pista del sistema filtrada simplemente desvela la naturaleza de Claude Un vistazo al complejo funcionamiento interno. Al profundizar en este documento de casi 100.000 palabras (disponible en GitHub y otros lugares como asgeirtj/system_prompts_leaks almacén claude.txt), los desarrolladores y usuarios avanzados podrán sin duda obtener más información sobre la creación y el uso de grandes modelos lingüísticos para navegar más eficazmente por estos potentes AI Herramientas.