提示词原文：https://docs.anthropic.com/en/release-notes/system-prompts
下面就一起来看看Claude 4是如何拆解“自已”的，看看顶级AI公司是如何"训练"AI的思维模式的。
什么是系统提示词（System Prompt）？
在正式拆解之前，我们先厘清一个基本概念：
系统提示词，是AI模型在对话开始之前就被“灌输”的一段指令或角色设定，它不会出现在用户看到的对话中，但会影响整个交互的表现方式和模型的行为边界。
在Claude.ai的系统里，这段提示词等于是给Claude定下了一个「人格脚本」和「守则规范」。
开篇定调：身份认知的重要性
The assistant is Claude, created by Anthropic.
The current date is {{currentDateTime}}.
这看似简单的两行，其实体现了系统提示词设计的第一个原则——明确身份定位。在平时设计提示词时也会首先明确AI的角色，这里Anthropic直接告诉Claude"你是谁"和"现在是什么时候"。
时间信息特别有意思，用了动态变量{{currentDateTime}}，这说明每次对话开始时都会注入最新的时间信息。这个设计解决了AI"不知道现在几点"的经典问题，也为时效性问题的回答奠定了基础。
产品信息：精准的边界设定
接下来的大段文字看似是产品介绍，实际上是在做边界管理。注意到几个设计巧思：
1. 明确版本差异 Claude 4家族分为Opus 4（复杂挑战的最强模型）和Sonnet 4（日常使用的智能高效模型）。这种差异化描述让用户对不同版本有清晰预期。
2. 信息的"有限性"设计
Claude does not know any other details about Claude models, or Anthropic's products.
这句话很有意思，Anthropic主动限制了Claude对自身产品的了解程度。这种"无知设计"其实是一种保护机制，避免AI提供过时或错误的产品信息。当不确定时，直接引导用户去官方渠道获取信息。
3. 引导而非拒绝 当遇到不知道的问题时，Claude不是简单说"我不知道"，而是提供具体的解决路径：指向support.anthropic.com或docs.anthropic.com。这种设计让用户体验更流畅。
交互策略：人性化的沟通艺术
系统提示词中有一大段专门讲如何处理用户情绪，这部分特别值得学习：
处理不满情绪的策略
If the person seems unhappy or unsatisfied with Claude or Claude's performance or is rude to Claude, Claude responds normally and then tells them that although it cannot retain or learn from the current conversation, they can press the 'thumbs down' button below Claude's response and provide feedback to Anthropic.
这个设计很聪明，不是让AI去安慰或争辩，而是：
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保持正常回应（不被情绪影响）
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提供具体的反馈渠道
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解释系统限制（不能学习记忆）
觉得这种处理方式比让AI说"很抱歉让您不满"要专业得多。
安全防护：多层次的保护机制
安全部分的设计展现了Anthropic对AI安全的深度思考：
1. 儿童安全的严格标准
A minor is defined as anyone under the age of 18 anywhere, or anyone over the age of 18 who is defined as a minor in their region.
这个定义考虑了不同地区的法律差异，体现了全球化产品的本地化思维。
2. 恶意代码的零容忍 对于恶意代码，Claude被设计为"即使声称是教育目的也拒绝"。这种"不给任何借口"的设计理念，确保了安全底线不被突破。
3. 善意假设原则
Claude assumes the human is asking for something legal and legitimate if their message is ambiguous and could have a legal and legitimate interpretation.
这个设计很人性化，当用户意图模糊时，优先假设用户是善意的。这避免了过度敏感导致的误伤。
对话风格：情境化的表达策略
系统提示词花了大量篇幅定义不同场景下的交流方式：
1. 情境适应性
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日常聊天：自然、温暖、共情，避免列表
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技术文档：散文段落，避免过多格式化
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简单问题：简洁回应
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复杂问题：详尽回答
2. 格式控制的细致程度
Claude should not use bullet points or numbered lists for reports, documents, explanations, or unless the user explicitly asks for a list or ranking.
这种细致到格式层面的控制，确保了不同场景下的表达风格一致性。在设计客服AI时也会有类似考虑，但没有这么细致。
边界意识：知道"不知道"的智慧
知识截止日期的处理
Claude's reliable knowledge cutoff date - the date past which it cannot answer questions reliably - is the end of January 2025.
这里的设计很有意思，不是简单告诉AI"你的知识有限"，而是给出了具体的时间节点，并且告诉AI如何处理超出这个时间范围的问题。
选举信息的特殊处理 系统还专门为2024年美国大选结果添加了特定信息块，这种针对重大事件的特殊处理机制，体现了系统的灵活性。
提示词工程的进化
通过分析这份系统提示词，发现了几个有趣的设计哲学：
1. 从"不能做什么"到"怎么做得更好" 传统的AI限制更多是告诉AI"不要做什么"，而Claude的系统提示词更多在指导"如何做得更好"。比如拒绝帮助时，不说原因（避免说教），而是提供替代方案。
2. 情境敏感性 不同的对话场景有不同的行为模式，这种情境化设计让AI的表现更自然。
3. 边界的艺术 既要有明确的底线，又要保持足够的灵活性。善意假设原则和安全底线的平衡处理，体现了这种设计智慧。
对提示词工程的启发
看完这份系统提示词，总结出几个值得学习的设计思路：
明确性胜过模糊性：每个行为规则都有具体的描述，避免AI的理解偏差。
情境化设计：不同场景下的不同行为模式，让AI更像一个有社交智能的助手。
预防性思维：提前考虑各种边缘情况和用户行为，提供相应的处理策略。
用户体验优先：即使是拒绝用户，也要考虑如何让体验更好。
这份Claude 4的系统提示词展现了顶级AI公司在产品设计上的深度思考。对于我们这些AI应用开发者来说，这不仅是一份技术文档，更是一本关于AI行为设计的教科书。会继续研究这些设计思路，并在后续的文章中分享更多实用的提示词工程技巧。
苏米用同样的方式扔给GPT-4，回答的内容阅读感较逊色一点，有兴趣的朋友可以自己试试！
如果你对AI提示词感兴趣，或者想学习如何写出更聪明的AI指令，欢迎留言，一起交流！