Ваши скиллы возможно написаны под модель, которой уже нет

Anthropic удалила больше 80% системного промпта из Claude Code, и качество на их тестах не упало. Пересказывать статью не буду, интереснее, что из этого следует, если вы сами пишете агентов и скиллы.

1. Половина ваших правил — заплатки на провалы прошлых версий. «Не начинай с общих фраз», «не используй конструкцию X» — вы это добавляли, потому что модель так делала. Перестала делать, и правило работает вхолостую, а иногда против вас: запрет отнимает у сильной модели право решать по ситуации. Что сделать: пройти по скиллам и рядом с каждым правилом поставить дату и ошибку, из-за которой оно появилось. Где ошибку не вспомнить или ей больше полугода — кандидат на удаление.

2. Резать вслепую нельзя, а мерить нечем. У Anthropic были свои прогоны: удалили кусок промпта, прогнали набор задач, сравнили результат. Поэтому они и могли уверенно сказать «сняли 80%, качество то же». У нас так не выходит. Меняем скилл, смотрим на два поста и решаем, что стало лучше. А на третьем оказывается, что модель перестала расставлять ссылки, просто в первых двух ссылок и не было.

3. Конфликтуют не правила, а источники правил. Редстандарт, скилл канала, CLAUDE.md, бриф — четыре места, где написано про тон. Модель разгребает противоречие вместо работы. Решение не в сокращении, а в иерархии: тон и позиция живут только в скилле канала, фактура и грабли — только в CLAUDE.md, задача выпуска — только в брифе. Правило встретилось дважды — одно вхождение удаляется, а не уточняется.

4. Эталонные тексты в скиллах, скорее всего, вредят. Приложил три идеальных поста — получил четвёртый такой же по каркасу. Меняем образцы на структуру: рубрикатор, обязательные элементы, признаки плохого лида. Образец оставляем там, где нужен формат — вёрстка, разметка, шаблон ответа.

5. Архитектура скиллов важнее их содержания. Один SKILL.md на девятьсот строк грузится целиком: пишете пост в телеграм — модель попутно читает правила для лендингов. Лишнее разбавляет нужное, а трогать такой файл страшно, поэтому его проще дополнить, чем разобрать. Разложите по уровням: верхний решает, что за задача и куда идти дальше; профиль канала держит тон и рубрикатор только для себя; редкие рубрики подгружаются по надобности. Тогда правки перестают быть страшными: меняете один канал и точно знаете, что остальные не задели.

Что переносится на другие модели

Не переносится цифра. 80% — результат конкретной связки: их обвязка, их модели, их тесты на коде. Для GPT, Gemini или локальных моделей такого замера у вас нет.

Переносится наполовину принцип «меньше правил — лучше». Это функция силы модели, а не тренд индустрии: чем модель слабее, тем нужнее ей явные правила и примеры. Если вы гоняете тяжёлое на топовой, а рутину на дешёвой, один облегчённый скилл на всех не сработает. Либо два профиля инструкций, либо пишете под самую слабую в связке и теряете на сильной.

Не переносятся архитектурные приёмы. Прогрессивное раскрытие, отложенная загрузка инструментов, автопамять — это свойства обвязки, а не модели. В чужом фреймворке эквивалента может не быть, и тогда «вынесите редкое в отдельный скилл» превращается в «вынесите в файл, который никто не подгрузит».

И главное

Спор о длине промптов маскирует настоящую проблему: у нас нет способа отличить улучшение от ухудшения. Пока его нет, любое решение — резать или не резать — принимается на ощущениях. Вопрос не в том, сколько правил у вас в скиллах, а в том, знаете ли вы, какие из них хоть на что-то влияют. А это уже content ops. 😎

#ai_agents #contentops