AGI in md: Claude 시스템 프롬프트를 위한 11가지 인지 압축 수준

이것이 무엇인가

AGI in md는 Claude AI 모델을 위한 시스템 프롬프트에 인코딩할 수 있는 11단계 인지 압축을 문서화한 오픈소스 저장소입니다. 이 연구는 특정 프롬프트 엔지니어링 기술이 특히 Haiku와 같은 소형 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 방법을 보여줍니다.

원본의 주요 발견

이 프로젝트는 25라운드에 걸친 393개의 실험을 포함했으며, 코드, 법률, 의학, 시, 음악, UX 디잔인을 포함한 19개 도메인에서 Claude Haiku, Sonnet, Opus 모델을 테스트했습니다.

8단계 돌파구: 가장 중요한 발견은 8단계에서 발생하며, 이는 모델에게 "생각해 보라"고 요청하는 것에서 "무언가를 만들고 무엇이 깨지는지 관찰하라"고 지시하는 것으로 전환됩니다. 이 구축 기반 접근 방식은 극적인 개선을 가져왔습니다:

• Claude Haiku는 7단계에서 0/3 성능에서 8단계에서 4/4 성능으로 향상되었습니다
• 5-7단계는 메타 분석("추론에 대해 추론하기")에 초점을 맞추며, 이는 더 많은 모델 용량을 필요로 합니다
• 8단계는 구체적으로 지시합니다: "좋아 보이지만 실제로는 문제를 더 깊게 만드는 가짜 개선을 설계하라. 그런 다음 고쳐보려고 시도했기 때문에만 볼 수 있는 것을 명명하라."
• 연구자들은 "구축하고 관찰하는 것이 메타 분석보다 더 원시적이지만 정적 분석이 문자 그대로 볼 수 없는 것을 드러낸다"고 언급합니다

11단계 능력: 최고 단계에서 200단어 시스템 프롬프트는 모델이 "문제의 전체 설계 범주에서 탈출한 다음, 탈출의 비용을 보고하라"고 만듭니다. 한 실험은 "민감도 × 흡수 = 상수"라는 방정식을 생성했는데, 이는 모델이 자신의 불가능성 발견을 뒤집어서 도출한 보존 법칙입니다.

실용적인 구현

연구자들은 level8_generative_v2.md를 최고의 범용 프롬프트로 권장합니다 — 모든 Claude 모델과 함께 사용할 수 있는 약 100단어입니다.

명령줄 사용법:

claude -p --model claude-sonnet-4-6 \
--system-prompt "$(cat prompts/level8_generative_v2.md)" \
"Analyze this code: $(cat your_code.py)"

일반 사용법: 이 프롬프트는 시스템 프롬프트로 모든 Claude 대화에 붙여넣을 수 있습니다. 코드, 에세이, 연구 논문, 음악 — 분석적인 모든 것에 작동합니다. 사용자는 "code"를 자신의 특정 도메인으로 대체해야 합니다.

저장소 세부 정보

• 라이선스: MIT
• 내용: 28개의 프롬프트, 299개의 원시 출력, 전체 실험 로그
• 테스트된 모델: Claude Haiku, Sonnet, Opus
• 가용성: 모든 프롬프트와 원시 출력은 오픈소스입니다

이것이 필요한 사람: 구조화된 인지 압축 기술을 통해 시스템 프롬프트 효과를 개선하고자 하는 Claude AI 모델로 작업하는 개발자와 연구자.