# CLAUDE.md после Opus 5: что оставить, чтобы Claude лучше следовал инструкциям
> Как сократить CLAUDE.md после выхода Claude Opus 5: какие правила оставить, что перенести в скиллы и как работает автопамять. Практические рекомендации и готовый промпт для Claude Code.
Source: https://ailoot.ai/blog/ru/claude-md-after-opus-5/
Canonical: https://ailoot.ai/blog/ru/claude-md-after-opus-5/
Language: ru
Publisher: Ailoot (https://ailoot.ai/)
Translation: guide-063
Revision: sha256-923c0d527cf526d040a8a92aef274f1ba7a9064857a717d5fcd595fb8184c67b
Ключевой вывод
24 июля 2026 года вышла Claude Opus 5, и Anthropic одновременно сократила более чем на 80% системный промпт Claude Code. Идея в том, что более способной модели требуется меньше жёстких указаний: избыток правил может мешать ей оценивать ситуацию. Этот же подход стоит применить к вашему CLAUDE.md: оставьте необходимые сведения, перенесите процедуры в скиллы и проверьте автопамять.
Материалы о работе с Ailoot доступны в [документации](https://ailoot.ai/docs/).
## Что поменялось в Claude с появлением Opus 5?
Ключевой вывод
С выходом Opus 5 Anthropic пересмотрела способ подачи инструкций модели. Прежде системный промпт Claude Code содержал сотни правил. В новой версии его объём сократили более чем на 80%, не заметив снижения качества при решении задач программирования. Модели пятого поколения способны учитывать контекст и принимать решения, поэтому подробный перечень жёстких команд им требуется реже.
Opus 5 вышла 24 июля 2026 года и сразу стала моделью по умолчанию в Claude Code. Цена, бенчмарки и режимы усилий рассмотрены в отдельном руководстве [«Стоит ли переходить на Claude Opus 5»](https://ailoot.ai/blog/ru/claude-opus-5-review/). Здесь речь о другом изменении: о том, **как теперь лучше формулировать инструкции для модели**.
Anthropic опубликовала разбор в блоге Claude. Его основная мысль такова:
Мы удалили более 80% системного промпта Claude Code и не обнаружили заметного снижения качества при работе с кодом. Прежде мы чрезмерно ограничивали Claude.
— Anthropic, https://claude.com/blog/the-new-rules-of-context-engineering-for-claude-5-generation-models
Главное здесь — признание, что ограничений было слишком много. Менее мощной модели требовались подробные указания: что делать, чего избегать и какой пример повторить. Opus 5 такая опека уже не нужна, а переизбыток команд может стать помехой. Новый принцип Anthropic формулирует просто: позволяйте Claude опираться на собственное суждение.
Как применить этот подход:
- **Ваш CLAUDE.md выполняет ту же роль, что системный промпт, но для конкретного проекта.** Если Anthropic сократила свой промпт на 80 процентов, возможно, и ваш файл содержит лишнее.
- **Длинный список правил не гарантирует более точного следования.** Чем больше указаний, тем труднее модели учитывать их все; ниже приведены данные документации.
- **Есть и другие механизмы** — автопамять и скиллы. Они позволяют не записывать вручную в CLAUDE.md каждое правило и каждую процедуру.
Важную часть работы нужно выполнить **до** составления промпта: заранее подготовить контекст, который модель получит перед первым запросом. Обновление Opus 5 подтверждает этот подход и сопровождается конкретными рекомендациями и инструментами. Далее разберём их по порядку.
## Почему длинный CLAUDE.md может мешать?
Ключевой вывод
CLAUDE.md попадает в контекст в начале каждой сессии и расходует токены наряду с диалогом. Документация Claude Code рекомендует ограничивать его 200 строками: длинные файлы занимают больше контекста и ухудшают следование инструкциям. Кроме того, при конфликте правил Claude может выбрать любое из них. Избыточный файл создаёт шум и отвлекает модель от задачи.
CLAUDE.md — файл с указаниями, который Claude читает при запуске сессии. Инструкция [«Как настроить CLAUDE.md»](https://ailoot.ai/blog/ru/kak-nastroit-claude-md/) объясняет, как подготовить его с нуля; здесь рассматривается обратная задача — что можно убрать из готового файла. Всё его содержимое добавляется в контекст **до** первого запроса и остаётся там на протяжении диалога. Контекст ограничен, поэтому каждая лишняя строка отнимает место у самой задачи.
Документация Claude Code даёт конкретную рекомендацию:
Старайтесь уложить файл в 200 строк. Более длинные файлы занимают больше контекста и снижают точность следования инструкциям.
— Документация Claude Code, https://code.claude.com/docs/en/memory
Особенно важно предупреждение о снижении точности исполнения. Возникает парадокс: чтобы добиться послушания, хочется добавить побольше правил, но длинный список рассеивает внимание модели и повышает вероятность, что она что-то пропустит.
Подход к инструкциям изменился:
| | Раньше (менее мощные модели) | Теперь (Opus 5 и модели пятого поколения) |
|----|----|----|
| Принцип | Чем больше правил, тем надёжнее результат | Меньше правил — точнее следование |
| CLAUDE.md | Подробные указания на все случаи | Краткий файл с тем, чего модель сама не узнает |
| Формулировки | Жёсткие команды «делай так» | Доверие к суждению модели |
| Повторы | Повторение для надёжности | Повторы могут сбивать модель |
Ещё один риск — противоречащие друг другу указания. Когда файл разрастается, в нём легко оставить несовместимые требования: например, «всегда пиши тесты» и одновременно «не изменяй папку с тестами». Документация предупреждает, что в такой ситуации Claude может произвольно выбрать одно из правил. Поэтому большой файл способен сделать поведение модели **менее** предсказуемым.
Практический ориентир: CLAUDE.md должен быть краткой записью того, что Claude **не сможет определить самостоятельно**. Остальные указания занимают внимание и место в контексте.
## Что оставить в CLAUDE.md, а что удалить?
Ключевой вывод
Записывайте в CLAUDE.md только сведения, которые нельзя вывести из кода: особенности проекта, неочевидные договорённости, команды сборки и отличающиеся от стандартных соглашения. Удалите общие рекомендации и информацию, уже доступную в проекте. Документация предлагает добавлять правило после того, как Claude повторно допустил одну и ту же ошибку, а не заранее.
Документация предлагает добавлять новое правило в CLAUDE.md, если выполняется хотя бы одно из условий:
1. Claude **во второй раз допустил ту же ошибку**.
2. Проверка кода обнаружила нарушение, связанное со спецификой проекта, которую модель должна была учитывать.
3. Вы повторно объясняете в чате одну и ту же поправку.
4. Новому участнику команды понадобились бы эти сведения, чтобы не повредить проект.
Оставляйте **специфические особенности проекта**, а очевидные сведения удаляйте. В Claude Code есть встроенная проверка `claude doctor`: она может предложить убрать избыточные сведения, которые модель способна прочитать в кодовой базе, например описание структуры каталогов, перечень зависимостей или общий обзор архитектуры. В файле полезнее сохранять возможные подводные камни, объяснения решений и договорённости, отличающиеся от стандартных.
Ещё одно требование — **конкретность**. Неопределённые формулировки трудно исполнить и проверить. Сравните:
| Неопределённо | Конкретно |
|----|----|
| Форматируй код как следует | Используй отступ в 2 пробела |
| Проверяй изменения | Перед коммитом запускай `npm test` |
| Поддерживай порядок в файлах | Размещай обработчики API в `src/api/handlers/` |
| Пиши понятные сообщения коммитов | Начинай сообщение коммита с типа: `fix:`, `feat:` |
Разница в том, что «форматируй как следует» можно истолковать по-разному, а отступ в два пробела легко проверить. Формулируйте каждое правило так, чтобы можно было однозначно определить, выполнено оно или нет.
Наконец, уберите **очевидные** указания. Фразы вроде «пиши чистый код» или «следуй лучшим практикам» не сообщают модели ничего нового, зато занимают контекст и размывают внимание. Anthropic советует не тратить его на такие вещи.
Практический совет
Проверьте каждую строку CLAUDE.md вопросом: «Сможет ли Claude понять это, просто изучив мой код?». Если сможет — удалите строку. Оставьте лишь сведения, которых в самом проекте нет.
## Куда перенести инструкции, которые не помещаются в CLAUDE.md?
Ключевой вывод
Многошаговые инструкции лучше хранить в скиллах. Это отдельные файлы, которые загружаются при необходимости, поэтому пока скилл не используется, он не расходует контекст. Такой способ называется progressive disclosure: нужные сведения предоставляются частями и в нужный момент.
Для длинных процедур теперь есть отдельный инструмент — скиллы. Руководство [«Как выбрать скиллы Claude Code»](https://ailoot.ai/blog/ru/choose-claude-code-skills/) поможет подобрать их и не добавлять лишнего.
Разница важна: CLAUDE.md загружается целиком в начале каждой сессии, тогда как содержимое скилла подключается по необходимости. Документация объясняет это так:
В отличие от содержимого CLAUDE.md, текст скилла загружается только при его использовании. Поэтому большой справочный материал почти не расходует контекст, пока он не нужен.
— Документация Claude Code, https://code.claude.com/docs/en/skills
Этот принцип называется progressive disclosure — «поэтапное раскрытие». Модель получает нужные части контекста тогда, когда они нужны. Anthropic перенесла подробные инструкции, в том числе рекомендации по проверке кода, в скиллы и убрала их из системного промпта.
Ориентир для переноса прост: **если раздел CLAUDE.md описывает уже не факт, а процедуру, оформите его как скилл**. Например, одной строкой можно указать, что сборка запускается командой `npm run build`. А десять шагов публикации проекта лучше описать отдельно.
Полезное правило: **повторяющиеся задачи стоит однажды оформить для повторного использования**. Например, после того как вы объяснили Claude порядок подготовки еженедельного отчёта для клиента, можно превратить эти указания в скилл. Он будет доступен по команде вроде `/otchet`, не занимая контекст постоянно.
В скиллы удобно переносить:
- Процедуры из нескольких этапов: публикацию, подготовку отчёта или проверку перед выпуском.
- Объёмные инструкции, которые нужны редко, но должны быть доступны целиком.
- Текст, который приходится повторно переносить из одного чата в другой.
Для правил, относящихся только к отдельным каталогам проекта, есть другой вариант: разместить их в `.claude/rules/` и связать с нужными файлами. Тогда они будут подключаться, когда Claude работает с соответствующими файлами, а не занимать контекст постоянно.
## Что такое автопамять и зачем она нужна в 2026 году?
Ключевой вывод
Автопамять позволяет Claude самостоятельно сохранять полезные сведения: команды сборки, результаты отладки, предпочтения и полученные поправки. Раньше такие заметки приходилось вручную добавлять в CLAUDE.md. Теперь Claude ведёт отдельные записи и использует их в следующих сессиях. В моделях пятого поколения автопамять включена по умолчанию.
Второй механизм, который помогает сократить CLAUDE.md, — автопамять. Claude может опираться не только на ваши инструкции, но и на то, что сам заметил во время работы. Сравнение её устройства с CLAUDE.md приведено в руководстве [«Память Claude против CLAUDE.md»](https://ailoot.ai/blog/ru/claude-memory-claude-md-auto-memory/).
У этих двух видов памяти разные задачи:
| | CLAUDE.md | Автопамять |
|----|----|----|
| Кто добавляет записи | Вы | Claude |
| Что хранится | Инструкции и правила | Наблюдения и повторяющиеся закономерности |
| Пример | «Используй отступ в 2 пробела» | «Для сборки сначала нужно запустить Redis» |
| Как обновляется | Вы редактируете файл | Claude пополняет заметки в ходе работы |
Во время выполнения задачи Claude может отметить команду сборки, затруднение при отладке или ваши повторяющиеся пожелания и сохранить это в заметках. В следующей сессии эти сведения могут быть использованы снова. Claude сохраняет не всё, а только то, что считает полезным на будущее.
Для каждого проекта предусмотрена отдельная папка заметок с файлом-оглавлением `MEMORY.md`. Команда `/memory` открывает их для просмотра и редактирования. Это обычные текстовые файлы: вы можете прочитать их, изменить или удалить.
Таким образом, часть сведений, которые прежде приходилось вручную добавлять в CLAUDE.md после ошибок, Claude может записывать самостоятельно. Благодаря этому основной файл правил можно оставить более компактным.
Примечание
Автопамять сохраняет заметки локально. Выбранные записи загружаются в контекст Claude и отправляются настроенному модельному сервису: локальное хранение не означает офлайн-обработку. Сроки хранения и использование для обучения зависят от сервиса и настроек аккаунта. Просматривайте заметки через `/memory` и не сохраняйте в них секреты.
## Почему Opus 5 может возражать против инструкций?
Ключевой вывод
Opus 5 способна учитывать обстоятельства и иногда выбирать другой подход, если считает жёсткое указание неудачным. Из-за этого пользователям прежних скиллов и плагинов модель может казаться своенравной. Перед обновлением полезно проверить старые заготовки: они могли быть рассчитаны на другое поведение модели.
У этого подхода есть и обратная сторона.
При обновлении на Opus 5 и неожиданных сбоях проверьте старые настройки:
1. **Пересмотрите скиллы и плагины.** Заготовки для предыдущих моделей могут вступать в конфликт с новым способом обработки инструкций. Повторно проверьте те, которые раньше работали без проблем.
2. **Смягчите чрезмерно жёсткие формулировки.** Вместо команд вроде «никогда не делай X, всегда делай только Y» объясните цель и причины правила.
3. **Проследите, на каком этапе модель прекращает работу.** Возможно, инструкция противоречива или конфликтует с другим требованием в объёмном CLAUDE.md.
Предупреждение
Если после перехода на Opus 5 привычный скилл начал работать странно, сначала проверьте его старые инструкции. Примените к ним те же принципы, что и к CLAUDE.md: удалите очевидное и противоречия, оставьте ясные и конкретные требования.
## Как обновить CLAUDE.md для Opus 5: пошаговая инструкция
Ключевой вывод
На пересмотр CLAUDE.md можно выделить один вечер. Сначала запустите встроенную проверку, затем удалите очевидные и противоречивые правила, перенесите длинные процедуры в скиллы, проверьте автопамять и сохраните только особенности проекта. Ниже приведён порядок действий и промпт для первого прохода.
Работайте с файлом, который был подготовлен для предыдущих моделей, в таком порядке:
1. ### Запустите встроенную проверку
В проекте выполните `claude doctor`. Проверка предложит, какие избыточные сведения можно убрать и что следует сохранить.
2. ### Удалите очевидные сведения
Уберите информацию, которую Claude может получить из кода: структуру каталогов, список библиотек и общие фразы вроде «пиши чистый код».
3. ### Разрешите противоречия
Просмотрите файл целиком и найдите несовместимые правила. Оставьте нужное указание, а конфликтующее удалите.
4. ### Перенесите процедуры в скиллы
Превратите пошаговые инструкции в отдельные скиллы, а в CLAUDE.md оставьте краткую ссылку на каждый из них.
5. ### Сделайте правила проверяемыми
Переформулируйте каждое расплывчатое указание так, чтобы его исполнение можно было проверить. Например, замените «форматируй правильно» на «используй отступ в 2 пробела».
6. ### Проверьте автопамять и длину файла
Убедитесь с помощью `/memory`, что автопамять доступна, и проверьте, что CLAUDE.md содержит не более 200 строк. Если файл длиннее, решите, какие сведения ещё можно перенести.
Первичный пересмотр можно поручить самому Claude. Используйте следующий запрос в сессии, открытой в нужном проекте:
Текст запроса: сократить избыточный CLAUDE.md
```
Прочитай мой CLAUDE.md и мой код. Твоя задача - сделать CLAUDE.md короче и полезнее для модели пятого поколения.
Пройди по файлу и раздели все правила на три группы:
ОСТАВИТЬ - грабли проекта и договорённости, которые ты не угадаешь из кода сам.
УДАЛИТЬ - очевидные вещи, которые ты и так знаешь, и всё, что выводится из кода.
ВЫНЕСТИ В СКИЛЛ - многошаговые процедуры, которые сейчас лежат текстом в CLAUDE.md.
Для группы 1 переформулируй размытые правила в конкретные и проверяемые.
Найди правила, которые противоречат друг другу, и покажи их отдельно.
Верни новый вариант CLAUDE.md короче 200 строк плюс список того, что предлагаешь вынести в скиллы.
Ничего не меняй в файлах, пока я не подтвержу.
```
Последняя строка просит сначала представить предложения и дождаться подтверждения, прежде чем менять файлы. Такой порядок оставляет решение за вами и позволяет сначала оценить результат.
## Почему контекст важнее промпта?
Ключевой вывод
На результат влияет не только формулировка запроса, но и сведения, которые модель видит заранее: структура проекта, правила, память и скиллы. Это называют контекст-инжинирингом — подготовкой рабочей среды модели. Чем она способнее, тем важнее подходящий контекст; поэтому сам текст запроса не всегда играет главную роль.
Если отвлечься от особенностей Opus 5, в основе этой статьи лежит мысль: **контекст важнее промпта**. Подготовка к работе начинается до запроса — с организации среды, в которой будет действовать модель.
CLAUDE.md, скиллы и автопамять формируют часть того, что Claude получает **до** вашего первого сообщения. Можно долго улучшать формулировку запроса, но при перегруженном файле, противоречащих правилах и отсутствии нужной структуры результат всё равно может быть нестабильным.
Структура знаний о проекте помогает лишь тогда, когда у вас есть ясное представление о задаче. Инструменты могут поддержать и развить вашу мысль, но не заменяют понимания цели.
Обновление Opus 5 подчёркивает этот подход: Anthropic показала, что избыточные правила способны мешать более мощной модели, а тщательно подготовленный контекст помогает ей работать. Этот навык пригодится и при переходе на следующие модели, будь то Opus 6 или другие системы.
## С чего начать сейчас?
Ключевой вывод
Откройте CLAUDE.md и проверьте, содержит ли он только сведения о проекте, которых Claude не сможет вывести самостоятельно. Используйте промпт из статьи для первого пересмотра, перенесите многошаговые инструкции в скиллы и проверьте автопамять. После такой работы файл станет краткой и полезной опорой для модели.
Начните с самого файла и задайте вопрос по каждой строке: описывает ли она особенность проекта, которую Claude не сможет угадать, или содержит очевидное указание, добавленное про запас? Последнее можно рассмотреть для удаления.
Затем примените промпт выше, перенесите длинные процедуры в скиллы и убедитесь, что автопамять работает. В результате контекст станет короче и точнее отражать то, что нужно модели для работы.
### Источники
- [Anthropic — новые принципы контекст-инжиниринга для моделей Claude пятого поколения](https://claude.com/blog/the-new-rules-of-context-engineering-for-claude-5-generation-models)
- [Документация Claude Code — память и CLAUDE.md](https://code.claude.com/docs/en/memory)
- [Документация Claude Code — скиллы (Agent Skills)](https://code.claude.com/docs/en/skills)
- [Заметки к выпуску Claude Code v2.1.219](https://github.com/anthropics/claude-code/releases/tag/v2.1.219)
Познакомьтесь с [Ailoot](https://ailoot.ai/).
## Вопросы и ответы
### Когда переносить раздел CLAUDE.md в skill?
Когда короткий факт проекта превратился в многошаговую процедуру для отдельных задач. Оставьте в CLAUDE.md краткую ссылку и устойчивые соглашения проекта.
### Означает ли локальная автопамять, что заметки никогда не попадут модельному сервису?
Нет. Файлы хранятся локально, но выбранные записи входят в контекст модели. Просматривайте их через /memory, исключайте секреты и проверяйте настройки данных выбранного сервиса.
## Ailoot · Компания и портфель её проектов
Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI.
Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно.
Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.