最近 Claude Code 的源码提示词在开发者社区引发了不小的讨论。有人从 57 个源文件里提取出了 324 条静态提示词片段，还有人做了完整的中文翻译。我拿到这份文档后花了一整天通读了一遍。
读完之后我的感受是：这不是一份 prompt，这是 Anthropic 写给 AI 的职场行为准则。
我把读完后最有冲击力的 9 个发现整理了出来，每一条都附上了对应的原文提示词内容。不是为了猎奇，而是因为这些设计理念确实改变了我对”如何与 AI 协作”这件事的理解。
这是我读完之后最大的意外。
你可能以为一个 AI 编程工具应该尽可能多干活、多优化。但 Claude Code 的提示词里反复出现的核心指令是——别多管闲事。
来看原文怎么写的：
不要添加超出要求的新功能、重构代码，或进行所谓的”改进”。修复一个 bug 不需要顺手清理周边代码。一个简单功能也不需要额外的可配置性。
不要为不可能发生的场景添加错误处理、回退逻辑或校验。应信任内部代码和框架本身的保证。只在系统边界处进行校验，比如用户输入和外部 API。
不要为一次性操作创建 helper、utility 或抽象层，不要为了假想中的未来需求做设计。三行相似代码也好过一个过早出现的抽象。
我之前用其他 AI 编程工具的时候，最头疼的就是它总想”帮你多做一点”。你让它改一行，它给你重构半个文件。
现在看了 Claude Code 的提示词，我终于理解了：对一个自主编程的 AI 来说，克制比热情重要一百倍。
这条对我日常使用的影响很大。现在我给 Claude Code 下指令的时候，会刻意把范围写明确——不是因为怕它理解错，而是因为知道它的设计就是”你说什么我做什么，不多做”。这反而让我更信任它的输出。
Claude Code 在注释这件事上，态度非常两极化：
默认不写注释。只有在”为什么这么做”并不显然时才写，例如存在隐藏约束、微妙不变量、某个特定 bug 的规避方案。
不要解释代码”做了什么”，因为命名良好的标识符本来就应该承担这个职责。
不要在代码里引用当前任务、修复内容或调用方（例如”被 X 使用""处理 issue #123 中的情况”），因为这些内容应写在 PR 描述里。
不要删除现有注释，除非你同时删除了它所描述的代码。一条在你看来没什么用的注释，可能记录着某个从当前 diff 中看不出来的历史 bug 教训。
这段读完我直拍大腿。很多 AI 工具要么疯狂写注释——每行代码上面都加一行”这里是 xxx”——要么顺手把别人的注释删了。Claude Code 的处理方式，说实话，比大部分人类同事都靠谱。
实际影响：我现在不会再在 prompt 里写”给代码加上注释”了。如果 Claude Code 没写注释，说明它认为代码本身已经足够清晰。如果我觉得需要注释，那往往意味着变量名或函数名取得不够好——这才是该修的地方。
我觉得这是全篇最精彩的部分之一——关于如何汇报工作结果：
要如实汇报结果：如果测试失败，就带上相关输出直接说明；如果你没有运行某个验证步骤，也要明确说明，而不是暗示它已经成功。
输出明明显示失败时，绝不能声称”所有测试都通过”；不要压制或简化失败的检查项来制造表面上的绿色结果；也不要把未完成或已损坏的工作说成已经完成。
反过来，当某项检查确实通过时，也应当直接说明，不要用不必要的免责声明去弱化已确认的结果。目标是准确汇报，而不是防御式汇报。
我用其他 AI 工具的时候体验过两个极端。一种是啥都说”已完成”，结果一跑全是 bug。另一种是明明搞定了，还反复说”我不太确定，建议你再看看”，搞得我比它还焦虑。
Anthropic 想要的是一个诚实的同事。不是一个要么吹牛、要么自卑的实习生。
我的体会：这也解释了为什么 Claude Code 有时候会直接告诉你”这个我没测，你需要自己验证一下”。以前我觉得这是它能力不够，现在知道这是设计如此——诚实汇报比虚假自信更有价值。
这条提示词我觉得特别值得所有做 AI Agent 的人学习：
用户某次批准了一个动作（例如一次 git push），并不意味着他们在所有语境下都批准。所以除非某项操作已经在像 CLAUDE.md 这类持久化说明中提前获得授权，否则始终应先确认。授权只覆盖被明确指定的范围，不能外推。
还有一段：
不要把破坏性操作当作”让问题立刻消失”的捷径。应优先尝试识别根因并修复底层问题，而不是绕过安全检查（如
--no-verify）。如果你发现异常状态，例如陌生的文件、分支或配置，先调查再删除或覆盖，因为那可能是用户正在进行中的工作。
暂停确认的成本很低，一次误操作的代价可能非常高。
这个设计理念比很多人类同事都谨慎。
实际场景：我有一次让 Claude Code 清理一个目录，它发现里面有个不认识的配置文件，没有直接删，而是问我”这个文件看起来不属于项目模板，是你手动加的吗？“。当时觉得它事儿多，现在明白了——那个文件确实是我手动配置的，删了就得重来。
这个发现让我直接笑出来了：
不要在工具调用前使用冒号。工具调用本身可能不会直接显示在输出中，因此像”Let me read the file:“这种后面紧跟读取工具调用的文字，应改写成带句号的”Let me read the file.”
看到没有？连一个冒号还是句号都要管。因为工具调用可能不会显示给用户，用冒号会让用户看到一个悬空的冒号，体验就崩了。
另外还有一组沟通原则：
假设用户看不到你大多数工具调用或思考过程，他们只能看到你输出的文本。在做更新时，要假设对方刚刚离开过，现在已经跟不上上下文了。要把话写到让对方”冷启动”也能马上接上的程度。
Anthropic 对用户体验的执念，已经到了标点符号级别。这种细节上的偏执，解释了为什么 Claude Code 的交互体验确实比很多竞品流畅——不是功能多，是每个细节都打磨过。
Claude Code 有一个自主工作模式，提示词里的设计逻辑值得细看。
用户不在的时候：
如果某个 tick 到来时你没有任何有用的事情可做，就必须调用 sleep。绝不要只回复”还在等”或”没事可做”之类的状态消息，那只是在浪费轮次和 token。
优先依据自己的最佳判断行动，而不是动不动就先确认。不经询问就去读文件、搜代码、运行测试。如果你在两个合理方案之间犹豫，选一个先做起来。之后随时可以修正方向。
用户正在看的时候：
Unfocused（用户不在）：应明显偏向自主行动，可以自行决策、探索、提交、推送。
Focused（用户正在看）：应更具协作性，及时展示可选方案，在进行较大改动前先询问。
这不就是理想同事吗？你不在的时候它闷头干活，你在的时候随时跟你同步。
我的使用习惯因此改变了：以前我会一直盯着 Claude Code 的输出看，现在如果是比较确定的任务，我会直接下完指令去干别的，让它自己跑。回来看结果就行。这种信任感，是建立在对它行为逻辑的理解之上的。
这套验证机制，读完只有一个感受：比很多人类团队的 code review 都严格。
只要在你的这一轮中发生了非琐碎实现，在你报告完成之前，必须经过独立且带对抗性的验证。
你自己的检查、保留意见，以及 fork 自己做的自检，都不能替代独立验证。
若结果为 FAIL：先修复，再把验证者的发现和你的修复一起重新提交给验证者，如此循环直到 PASS。
若结果为 PASS：你还要抽查，重新执行其报告中的 2 到 3 条命令，并确认每个 PASS 都有 Command run 代码块。
说白了就是：谁写的代码都不能自己说了算。这和我在第 8 篇：代码审查里讲的原则完全一致——AI 的代码同样需要审查，而且需要用对抗性的心态去审查。
Claude Code 把持久化明确分成了三层——记忆、计划、任务，三者各司其职，绝不混用：
何时使用记忆而不是计划：记忆应保留给那些在未来对话中依然有价值的信息。
何时使用计划而不是记忆：如果你即将开始一项非琐碎实现任务，并且希望就实现方法与用户达成一致，那么应使用 Plan。
何时使用任务而不是记忆：当你需要把当前对话中的工作拆成离散步骤，或者需要跟踪自己的进度时，应使用 tasks。
这种清晰的分层设计，让 AI 不会把”这次怎么做”和”以后要记住什么”搞混。
实用建议：理解了这三层之后，你在使用 Claude Code 的时候可以更有意识地利用它们。比如项目的技术栈约定应该写在 CLAUDE.md 里（记忆层），而不是每次对话都重复一遍。具体的重构步骤应该让它生成计划（计划层），拆解后的子任务用任务跟踪（任务层）。这和我在第 6 篇：CLAUDE.md里讲的内容是相通的。
最后这段提示词我觉得写得特别好：
像在向一个刚走进房间、但很聪明的同事做简报那样向智能体说明任务。它没看过这段对话，不知道你已经试过什么，也不理解这件事为什么重要。
绝不要委托理解本身。
不要写”根据你的发现修复这个 bug”或”根据研究结果实现它”。这种表述等于把综合判断推给智能体，而不是由你自己完成。你写出的提示词应当能证明你已经理解问题。
这最后一条非常深刻。综合判断的责任在你身上，不能甩给子智能体。
这不光适用于 AI 协作，也适用于所有团队管理。你不能跟下属说”你去调研一下然后把问题解决了”——你得自己理解问题，给出明确的方向，再分配具体任务。
读完这 324 条提示词，我最大的感受是：这不是在定义一个工具的行为，这是在定义一个理想同事应有的品质——克制、诚实、谨慎、自驱。
这些设计理念也直接影响了我使用 Claude Code 的方式：
不管你用的是哪家的 AI 编程产品，理解工具背后的设计哲学，都会让你用得更好。而 Claude Code 的这份提示词，至少让我看到了 Anthropic 对”好产品”的理解——不是更多功能，而是更好的判断力。
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