來源：be-ai-curator.com ｜配套長文〈你重寫你的 CLAUDE.md 了嗎？〉 適用：CLAUDE.md、ChatGPT 自訂指令、Claude 專案指示——任何「AI 每次開工都會先讀」的規則檔
為什麼要做這件事
Anthropic 在 2026 年 7 月下旬的官方文章裡，把自家 Claude Code 的系統提示詞砍掉八成，能力評測沒有下降。核心理由：舊世代模型需要手把手教，新一代模型判斷力夠了——教做事的規則，現在反而會限縮產出。
先建立一個觀念：指示不是免費的。模型每次都要先讀完你全部的規則，才開始做正事。規則越長，分給正事的注意力就越少。
動手前
- 先複製一份備份（刪錯了隨時回得來）
- 預留 30 分鐘，從第一行讀到最後一行
每一條規則過這四個問題
- 這條是在教 AI 怎麼做，還是在擋一件真的出過事的狀況？ 教做法的 → 列入刪除候選；擋出事的 → 留下。
- 它對應過一次真實的出錯嗎？ 講不出具體案例的規則 → 先進觀察名單。
- 它靠模型自覺遵守，還是有辦法驗證？ 重要的事，改寫成可以檢查的要求（例：「完成時附上執行結果」）。
- 刪掉它，最壞會發生什麼？ 答案是「沒什麼」→ 刪。答案是「上次那件事會重演」→ 那是護欄，留著。
常見的「該刪」清單（教它怎麼思考）
- 詳細步驟清單（「先做 A、再做 B、最後檢查 C」）——模型自己會規劃了
- 輸出範例與格式範本——描述你要的結果就好，範本會把產出框在同一個模子裡
- 同一件事重複提醒——寫一次它就看得到
- 一次塞滿所有背景——保持輕量，讓模型需要什麼再自己去看
一句話判準：顯而易見的東西不用寫，把字數留給模型自己看不出來的事。
常見的「該留」清單（擋住它闖禍）
- 說做完了，要附上證據
- 不確定的事，要說不確定，不能用猜的
- 不可逆的操作（刪東西、對外發送），先問過
- 對外內容的底線
這些跟模型聰不聰明無關——模型越強，「應該沒問題」講得越有說服力，越需要用證據把關。
最省力的起手式
把這句話直接丟給 Claude Code：
可複製內容
根據 https://claude.com/blog/the-new-rules-of-context-engineering-for-claude-5-generation-models 的內容，修改我的全域 CLAUDE.md它會自己讀完官方文章，逐條判斷該刪什麼、該留什麼。改完把它刪的和留的看過一遍——用上面四個問題快速核對，最後拍板的還是你。
刪完之後
- 觀察一週：AI 沒有變笨就繼續；有退步，把那條加回來
- 之後每次想加新規則，先回答：「它對應的事故是哪一次？」
官方文章：https://claude.com/blog/the-new-rules-of-context-engineering-for-claude-5-generation-models