Anthropic skar 80 procent af beskeden til Claude — og modellen blev smartere

Claude Codes skaber Boris Cherny råder udviklere til at slette deres konfigurationsfiler for at teste, hvad AI-modellen faktisk kan på egen hånd. Da modellerne er blevet smartere, kan ældre tilretninger begrænse ydeevnen, og Anthropic har selv skåret 80 procent af sin systembesked væk med bedre resultat. Udviklere bør nu løbende gennemgå og fjerne forældede indstillinger, men stadig bevare dem, der rent faktisk gør en forskel.

Forestil dig, du har en ny medarbejder på kontoret. Du har skrevet en lang liste over regler og instruktioner til dem på en seddel. De instruktioner var måske nødvendige, da medarbejderen var ny og usikker. Men hvad nu, hvis medarbejderen er blevet rigtig dygtig? Så kan den lange seddel faktisk komme i vejen for, at de arbejder bedst muligt. Boris Cherny, der har skabt et kodeværktøj kaldet Claude Code, foreslår derfor, at udviklere med jævne mellemrum rydder op i deres tilretninger af værktøjet. Det gælder filer med指令, tilføjede færdigheder ogautomatiserede handlinger. Formålet er at finde ud af, hvad værktøjet rent faktisk kan klare på egen hånd. Nogle af tilretningerne kan nemlig være blevet overflødige, efterhånden som selve modellen er blevet smartere.

Og det er ikke kun et godt råd udefra. Anthropic, det firma bag Claude Code, har gjort præcis det samme med deres eget produkt. Da de udgav en ny og kraftigere version af værktøjet, skar de 80 procent af den indbyggede besked, der fortæller modellen, hvordan den skal opføre sig. Firmaet siger, at modellen faktisk blev bedre af det. Det ligner en situation, hvor et barn vokser ud af støttehjul på cyklen — støttehjulene var nyttige engang, men nu er de bare i vejen.

I en lang video undersøger Cole Medin, hvad det betyder i praksis. Han testede rådet på et rigtigt projekt og fandt ud af, at nogle dele af tilretningerne var forældede og sagtens kunne fjernes. Andre dele var derimod stadig nyttige. Hvis man sletter alt, kan arbejdet faktisk blive dårligere. Medins konklusion er, at udviklere bør være modige til at fjerne det unødvendige, men holde fast i det, der virkelig gør en forskel. Videoen varer over to timer og dykker ned i, hvornår det giver mening at forenkle sin opsætning af AI-værktøjer, og hvornår man skal lade være.