如果你最近还在认真打磨一个三四千字、层层套娃、附十几个示例的“终极 Prompt”那我先说一句不太好听的你可能优化的不是 Agent而是在优化一份写给 2024 年模型的遗书。这不是我故意耍嘴。而是最近几天围绕 Claude Code、Claude Fable 5、Agent 工作流的讨论已经把一个趋势讲得很明白了新一代 Agent不一定更喜欢更长的 Prompt。很多时候它们反而更吃“更短但结构更清楚”的指令。7 月 2 日Claude Code 发布新版本继续把后台 agent、skill、浏览器能力这些东西往前推。7 月 3 日有消息提到 Anthropic 为适配 Claude Fable 5把 Claude Code 的系统提示词精简了 80%。7 月 4 日围绕 Fable 5 的护栏、回退和实际表现社区又吵成一片。7 月 5 日Simon Willison 则放出了一篇很有代表性的实战记录用 Claude Fable 辅助推进sqlite-utils的发布审查总共 37 轮 prompt、34 个 commit最后真正起作用的不是“超长提示词”而是清晰目标、可执行步骤和持续反馈。所以今天真正值得问的问题不是“Prompt 还重要吗”而是“Prompt 到底该负责什么不该负责什么”一先把最容易混的三个词讲清楚Prompt、Skill、Tool 到底分别是什么很多人现在一聊 Agent就会把这几个词搅成一锅粥。其实你可以这样理解1. Prompt告诉 AI 你想让它干嘛Prompt 本质上是指令。比如你要解决什么问题你希望它产出什么你对语气、格式、边界有什么要求它更像是“任务说明书”。2. Skill把一套经常重复的做事方法打包成可复用流程Skill 不是单句提示词而是一整套稳定流程。它里面通常会带角色设定步骤顺序输出格式调用哪些工具哪些情况该停哪些情况该继续它更像“岗位 SOP”。3. Tool让 AI 真能动手的能力接口Tool 这个词说人话就是AI 的手和脚。如果没有 toolAI 大多数时候只能“告诉你怎么做”。有了 tool它才能“替你去做”。常见 tool 包括搜索网页读取文件跑命令查数据库调 API生图生视频比如一个 Agent 说“我帮你去搜资料”靠的是搜索 tool。它说“我帮你改文件”靠的是文件和执行 tool。它说“我帮你把封面图做出来”那靠的是图像生成 tool或者再往上一层调用一个已经封装好多模型能力的执行层。像 iMini 这种一站式生图生视频平台放在这里就比较顺手。一句话总结Prompt决定方向Skill决定流程Tool决定它能不能真正动手二为什么 Prompt 不是越长越好甚至可能越长越拖后腿这几年大家被训练出一个很强的惯性模型不听话加限制。结果不稳定加示例。格式不整齐再补模板。还不行继续叠规则。最后 Prompt 长得像什么呢像你给一个新同事发了一本入职手册、一份部门制度、一份风格指南、六个历史案例、三页反面教材然后要求他 3 分钟后立刻开工。你以为你给的是充分上下文。模型感受到的很多时候是注意力污染。原因不复杂通常有三点。1. 长 Prompt 容易把真正重要的目标埋掉你最想让它完成的核心目标可能只占整段 Prompt 的 5%。剩下 95% 都是限制、补充、示例、口吻、边角注意事项。结果就是主次反了。Agent 本来该先搞清楚“我要完成什么”最后却把大量注意力花在“我不能像上次那样用顿号”“不要写得太像 AI”这些外围约束上。2. 过多示例会把模型框死在旧解法里这是这次 Claude Code 系统提示被大幅精简最值得玩味的地方。以前大家总觉得示例越多越稳。但新模型的一个变化是它们本身已经见过足够多的模式。你给太多示例反而像是在告诉它“别自己发挥了就按我这几个旧套路抄。”这就会出现一个很有意思的反效果你以为你在提高稳定性实际上你可能在压低它的上限。3. 很多本该交给 Tool 或 Skill 的事被你硬塞进了 Prompt这个最常见。比如你明明想让它先搜资料再比对两篇文章再生成一个表格再做一张图但你没有把这些变成可执行流程或 tool 调用而是都写成自然语言要求。于是 Agent 看起来懂了很多实际上什么都没真正接上。这就像你让一个人“请具备搜索能力、表格能力、绘图能力和发布能力”但你没有给他电脑、浏览器、Excel 和设计软件。他能怎么办当然只能嘴上答应得很完整。三真正该变短的不是思考而是说明书很多人一听“Prompt 要变短”马上会误解成“那是不是以后随便一句话丢给 Agent 就行了”当然不是。变短不等于变草率。变短真正该做的是把信息重新分层。你要把原来那一大坨 Prompt拆成四部分1. 目标只写这次到底要完成什么。比如帮我写一篇知乎/CSDN 长文主题是“为什么 Agent 时代 Prompt 反而更短”面向已经在用 Claude Code / Codex / Cursor 的用户2. 约束只保留真正影响结果的边界。比如不写成纯新闻复述要有方法论要解释清楚 tool / skill / prompt 的区别语气要自然但不能太油3. 执行能力这里不要再靠写作文式描述而是直接交给工具和 skill。比如搜索最近几天讨论拉取已有素材生成配图存档 markdown4. 可复用资产把经常重复的东西沉淀出去不要每次重写。比如平台排版要求标题偏好图文比例常用结构模板这时候你会发现Prompt 之所以能变短不是因为你偷懒了而是因为你终于不再让它承担全部职责了。四今天做 Agent更合理的写法是什么样我给一个很务实的对照。很多人现在写 Prompt大概是这样你是一个顶级 AI 写作助手请帮我写一篇关于 Agent 的文章要有洞察、有结构、有案例、有人味同时参考最新信息不要太空要有专业度语气轻松但不要轻浮标题要有吸引力开头要抓人中间要讲透 tool 和 skill 的区别最后给出建议最好再配图……你看着就累模型读着也累。换一种写法其实会更好写一篇知乎/CSDN 长文主题是“为什么 Agent 时代 Prompt 反而更短”。必须解释清楚 Prompt、Skill、Tool 的区别。先调研 7 月 2 日到 7 月 5 日相关讨论再写。语气自然、专业有观点不写成新闻摘要。配 3 张以内解释型配图最终保存为 markdown。短很多但并不弱。为什么因为目标是清楚的约束是有效的动作是可执行的额外能力由工具去补这才是 Agent 时代的 Prompt 写法。五什么该写进 Prompt什么不该这个我给你一个最简单的判断标准该写进 Prompt 的最终目标成败标准风格边界关键限制条件不该继续堆进 Prompt 的大量重复示例长篇历史背景工具调用细节固定流程说明每次都一样的平台规则这些东西要么做成 skill要么做成模板要么交给 memory 或资产包。否则你的 Agent 会越来越像一个“背着 50 斤说明书上班的人”理论很全行动很慢。六真正成熟的 Agent靠的不是长 Prompt而是分工现在很多人还在比谁会写 Prompt。但再往后看一点你会发现真正拉开差距的是谁更会做分工。成熟的 Agent 工作流通常会长这样Prompt负责定目标Skill负责给流程骨架Tool负责执行动作Memory负责记住上下文Asset负责沉淀可迁移经验这也是为什么最近你会越来越频繁看到这些关键词一起出现sub-agenttool useskillmemorygatewayasset pack不是大家突然爱讲黑话了。而是因为只靠 Prompt 一个东西已经撑不起真正复杂的工作流了。七最后给一个很直接的判断如果你现在做 Agent 时仍然满足下面两条中的大部分一出问题就继续往 Prompt 里加字一换场景就把整段 Prompt 从头重写那大概率说明你还没有真正进入 Agent 工作流而只是把聊天式 AI 用得更累了一点。真正往前走的一步不是把 Prompt 写得更长。而是开始认真区分什么是目标什么是流程什么是能力什么是资产Claude Code 把系统提示词砍掉 80%这件事真正值得大家学的不是“短 Prompt 万岁”这种表面结论。而是当模型更强之后Prompt 终于可以不用再替所有缺失的系统能力背锅了。这才是重点。所以如果你今天问我2026 做 Agent 最值得改掉的一个老习惯是什么我会说别再拿 Prompt 当万能胶了。它应该更短一点。但与此同时你的 skill、tool、memory 和资产层应该更厚一点。
》)
一键保存高清图表到本地（附完整参数详解）)