Claude Code 的“魔法”核心不在于模型更聪明，而是极致的持续自我提醒策略：
• 大量 标签贯穿始终，嵌入在提示、工具调用结果、用户消息甚至 bash 输出中，确保模型绝不停偏。
• 每次任务开始前，自动总结上下文（50 字符）、提取主题、验证命令安全、派生子代理，环环相扣的预检机制。
• 多条提醒分散布置在各个流程节点，小而精准的提示持续引导行为，避免遗忘和跑题。
• 这不是“智能”本身的提升，而是模型通过“强迫记忆”实现高效聚焦，类似给 GPT-4 贴满便利贴。
• 对开发者的启示：前置上下文、频繁提醒、动态注入背景，强化任务聚焦，胜过盲目追求复杂模型结构。
• 独家做法？目前只有 Anthropic 如此深度依赖此技巧，背后或有专门训练信号，但细节尚未公开。
这揭示了 AI 产出质量背后，流程设计和记忆管理的重要性，远比单纯模型容量更关键。想提升 agent 稳定性，不妨借鉴这一“工程焦虑”，让模型不忘自己在做什么。
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Claude Code 系统提示示例👉 gist.github.com/agokrani/919b536246dd272a55157c21d46eda14
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