Claude Code 2.1.72 System-Prompt-Updates: Neue Ausführungsmodi und Verbesserungen bei der Verifizierung

Neue Systemaufforderungen und Ausführungsmodi
Claude Code 2.1.72 fügt drei neue Systemaufforderungen hinzu:
- Automodus - Kontinuierlicher Aufgabenausführungsmodus, der wie ein Hintergrundagent funktioniert
- Kurzmodus - Codex-ähnlicher Ausführungsmodus mit kurzen Statusaktualisierungen vor Arbeitsbeginn
- Post-Checkpoints - Anweisungen zum Setzen von Kontrollpunkten während der Aufgabenausführung
Werkzeugaktualisierungen
Das Release enthält neue Werkzeugbeschreibungen:
- ExitWorktree - Werkzeug zum Verlassen eines Git-Worktrees während einer Sitzung, mit Option zum Behalten oder Entfernen
- ToolSearch (zweiter Teil) - Zweiter Teil der ToolSearch-Werkzeugbeschreibung mit Abfragemodi und Verwendungsbeispielen
Entfernte Elemente umfassen Tool-Berechtigungsmodus-Anleitungen, eigenständige Suchwerkzeug-Anleitungen und erweiterte ToolSearch-Verwendungsanweisungen (ersetzt durch ToolSearch zweiten Teil).
Agentenaufforderungsänderungen
Erhebliche Aktualisierungen der Agentenaufforderungen:
- Claude Guide Agent - Entfernung des Inline-Agenten-Metadatenblocks (Agententyp, Modell, Berechtigungsmodus, Werkzeugliste und Nutzungsrichtlinien)
- Stärken und Richtlinien erkunden - Hinzugefügter Agenten-Metadatenblock mit Agententyp, Modell, unzulässigen Werkzeugen, Nutzungsrichtlinien und kritischer Nur-Lese-Systemerinnerung (verschoben von Explore-Aufforderung)
- Explore - Entfernung des Inline-Agenten-Metadatenblocks (verschoben zu Stärken und Richtlinien erkunden)
Erhebliche Erweiterung des Verifizierungsspezialisten
Der Verifizierungsspezialisten-Agent erhielt umfangreiche Aktualisierungen:
- Zwei dokumentierte Fehlermuster: Verifizierungsvermeidung und "erste 80%"-Bias
- Strukturiertes Pro-Check-Ausgabeformat mit Anforderungen an ausgeführte Befehle, beobachtete Ausgabe und Ergebnis
- Selbstrationalisierungserkennungsabschnitt mit häufigen Ausreden zur Überschreibung
- Anleitung zur Anpassung der Strenge an die Bedeutung
- Pre-FAIL-Checkliste zur Vermeidung der Markierung von absichtlichem Verhalten oder bereits behandelten Fällen
- PARTIAL als nur umgebungsbedingte Einschränkungen definiert
- Aktualisierte Mobile-Verifizierungsstrategie zur Verwendung von Barrierefreiheit/UI-Baumdumps statt Screenshots
- Klargestellt, dass Testsuite-Ergebnisse Kontext sind, keine Beweise
Weitere wichtige Aktualisierungen
- Vereinfachungsfähigkeit - Hinzugefügt "Wiederkehrende No-Op-Aktualisierungen" als neue Effizienzprüfung für Status-/Store-Aktualisierungen in Abfrageschleifen oder Ereignishandlern, die bedingungslos ohne Änderungserkennung ausgelöst werden
- Fork-Nutzungsrichtlinien - Verfeinerte Forking-Kriterien von einer Liste von Anwendungsfällen zu einer qualitativen "Werde ich diese Ausgabe wieder benötigen"-Heuristik; hinzugefügte Anleitung, dass Forks Explore-Subagenten für Forschung übertreffen, da sie Kontext erben und Cache teilen; hinzugefügte Warnung, kein anderes Modell auf Forks zu setzen, um Cache-Wiederverwendung zu erhalten
- Werkzeugnutzungsaufforderungen - Verallgemeinerte individuelle Werkzeugnamensreferenzen zu vereinheitlichten Suchwerkzeugreferenzen in beiden Delegierten-Exploration- und Direktsuchaufforderungen
- EnterWorktree-Werkzeug - Hinzugefügte Erwähnung von ExitWorktree zum Verlassen des Worktrees während einer Sitzung; klargestellt, dass die Behalten/Entfernen-Aufforderung beim Sitzungsende nur gilt, wenn noch im Worktree
Interne Änderungen umfassen Variablenumbenennungen in Agent- und WebSearch-Werkzeugbeschreibungen ohne nutzerseitige Auswirkungen.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Siehe auch

Meta stoppt internes KI-Trainingsprogramm nach Datenleck mit Tastenanschlägen von Mitarbeitern
Meta pausiert das MCI-Programm zur Aufzeichnung von Tastatureingaben nach einem SEV-2-Leck, das private Gespräche, Leistungsdaten und Transkriptionen unternehmensweit offenlegte.

Entkoppeltes DiLoCo: Robuster verteilter Training über Rechenzentren mit geringer Bandbreite
Google DeepMinds Decoupled DiLoCo trainiert große Sprachmodelle über entfernte Rechenzentren hinweg mittels 2-5 Gbps WAN, mit selbstheilenden Recheninseln, die Hardwareausfälle isolieren, ohne die ML-Leistung zu beeinträchtigen.

DeepSeek lehnt Alibaba ab: 50-Milliarden-Dollar-Finanzierungsrunde priorisiert Unabhängigkeit vor Integration in Big Tech
DeepSeeks Finanzierungsrunde über 50 Milliarden Dollar scheitert mit Alibaba aufgrund von Integrationsforderungen; Gründer Liang Wenfeng besteht auf keinen restriktiven Klauseln und wägt Angebote von Tencent und staatsnahen Fonds ab.

KI sollte Ihr Denken fördern, nicht ersetzen – Koshy John über die verborgene Kluft in der Technik
Koshy John argumentiert, dass Ingenieure, die das Denken an KI auslagern, um kurzfristige Produktivitätssteigerungen zu erzielen, ein hohles Fundament bauen, während diejenigen, die KI nutzen, um lästige Arbeiten zu beseitigen und auf einer höheren Ebene zu operieren, echten langfristigen Wert schaffen.