The new rules of context engineering for Claude 5 models
本文探讨了针对Claude 5模型的上下文工程新规则。作者指出，随着模型能力的提升，传统的过度约束策略已不再适用。新规则包括：让Claude依赖判断而非严格规则、通过接口设计替代示例、采用渐进式披露而非一次性提供所有信息、简化工具描述避免重复指令，以及利用自动记忆和富引用功能。这些实践可显著优化Claude Code和自定义Agent的性能。
全部文档 / 作者: Thariq / 标签: 最佳实践
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Claude 5 模型上下文工程新规则
文章探讨了针对 Claude 5 模型的上下文工程新规则，指出新一代模型能力提升，允许大幅简化系统提示。主要变化包括：用模型判断替代硬性规则、用接口设计替代示例、采用渐进式披露、简化工具描述、使用自动记忆以及支持丰富引用。
Fable 实战指南：如何发现与处理你的盲点
文章探讨了在使用 Claude Fable 5 进行 AI 辅助编程时，“地图”（提示词）与“领土”（实际代码库）之间的差异，即“未知数”。作者提出了将未知数分为已知的已知、已知的未知、未知的已知和未知的未知四个维度。为了解决这些瓶颈，文章详细介绍了在实施前通过“盲点排查”、头脑风暴与原型、访谈和引用参考四种模式来帮助 Claude 更好地理解上下文，从而提升 Agent 编码的质量。
Using Claude Code: Session Management & 1M Context
文章探讨了在 Claude Code 中如何有效管理 100 万 token 的上下文窗口。作者解释了上下文污染、上下文衰减等概念，并详细介绍了通过 Rewind、Compact、Clear 和 Subagents 等策略来维持模型性能。核心观点是根据任务性质灵活选择会话管理方式，以平衡效率与智能表现。
从构建克劳德代码中汲取的经验教训：我们如何运用技能
本文分享了 Anthropic 团队使用 Claude Code 中“技能”功能的实战经验。文章将技能归纳为九大类（如 API 参考、产品验证、业务流程等），并总结了编写高质量技能的最佳实践：如利用文件系统结构、建立“陷阱”提示区、渐进式披露以及使用配置文件管理上下文。作者强调了技能不仅是文本，而是包含脚本和资源的文件夹，并探讨了如何通过内部市场分享和评估技能。
构建 Claude Code 的经验：如何使用 Skills
本文分享了 Anthropic 团队在使用 Claude Code Skills 方面的经验。文章首先澄清了 Skills 不仅是 Markdown 文件，而是包含脚本和资产的文件夹。接着详细介绍了 9 种核心的 Skill 类型，涵盖了从 API 参考、产品验证、数据分析到业务流程自动化和运维手册等多个场景。最后，作者还提供了编写有效 Skills 的最佳实践，强调了不要陈述显而易见的事实，并指出了利用配置选项和文件夹结构的重要性。