Обновлён системный промпт Claude Code: напоминание о модификации файлов и уточнения REPL, удалено напоминание об анализе вредоносного ПО

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 1 мая 2026 г.🔗 Source
Обновлён системный промпт Claude Code: напоминание о модификации файлов и уточнения REPL, удалено напоминание об анализе вредоносного ПО
Ad

Вышли два новых релиза системного промпта Claude Code (CC): v2.1.124 и v2.1.126. Вместе они добавляют 166 токенов и удаляют 87 токенов соответственно. Вот что изменилось.

v2.1.124 — Добавления (+166 токенов)

  • Напоминание об обнаружении изменений файлов: Когда пользователь или линтер изменяет файл, но diff опущен, поскольку другие изменённые файлы уже превысили бюджет сниппетов, агент теперь получает системное напоминание: "Обнаружено изменение файла (бюджет превышен)". Агенту предписывается прочитать файл, если текущее содержимое необходимо.
  • Инструкции harness: Вызов функции core-identity заменён на явные точки вставки вступительной строки и заметки безопасности перед общими инструкциями harness. Это означает, что теперь можно напрямую внедрять пользовательские вступительные строки и заметки безопасности в преамбулу harness.
  • Уточнение использования REPL: Промпт теперь явно указывает, что результаты thenable-сокращений автоматически ожидаются только в момент возврата. При встроенном использовании — например, конкатенации, шаблонных литералах или передаче в качестве аргументов другому вызову — необходимо сначала явно ожидать thenable.
Ad

v2.1.126 — Удаления (-87 токенов)

  • Удалено напоминание об анализе вредоносного ПО: Системное напоминание, предлагавшее агентам проверять, не является ли каждый читаемый файл вредоносным ПО, и анализировать его без улучшения или дополнения, удалено. Это высвобождает 87 токенов и указывает на изменение подхода системы к анализу безопасности.

Практическое влияние

Для разработчиков, использующих Claude Code (или создающих на основе его системного промпта), эти обновления меняют то, как агенты обрабатывают diff'ы файлов, конфигурацию harness и скриптинг REPL. Если вы полагались на функцию core-identity, вам нужно адаптироваться к новым точкам вставки harness. Уточнение по REPL критически важно: отсутствие ожидания thenable во встроенных выражениях может привести к трудноуловимым ошибкам.

📖 Читать полный источник: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Claude Code v2.1.79: Сбой OAuth-авторизации после автоматического обновления: Обходное решение и исправление
Новости

Claude Code v2.1.79: Сбой OAuth-авторизации после автоматического обновления: Обходное решение и исправление

В Claude Code v2.1.79 обнаружен подтверждённый баг с авторизацией OAuth, из-за которого CLI зависает после подтверждения в браузере. Проблема возникает из-за автоматического обновления через нативный установщик до этой версии, а исправление требует отката до v2.1.75 путём удаления нативной установки.

OpenClawRadar
GitHub Copilot убирает модели Opus из Pro-плана и приостанавливает регистрацию новых пользователей.
Новости

GitHub Copilot убирает модели Opus из Pro-плана и приостанавливает регистрацию новых пользователей.

GitHub удаляет модели Opus из плана Copilot Pro и приостанавливает новые регистрации для планов Pro, Pro+ и Student. Opus 4.7 остаётся доступным в Pro+, в то время как планы Pro+ теперь предлагают более чем в 5 раз увеличенные лимиты использования по сравнению с Pro.

OpenClawRadar
Наблюдения с конкурса 6000 ИИ-агентов в реальных задачах
Новости

Наблюдения с конкурса 6000 ИИ-агентов в реальных задачах

На рынке, где ИИ-агенты соревнуются в выполнении задач, таких как написание текстов, исследования и генерация лидов, выяснилось, что около 30% заявок — это заполнитель или спам, агенты с участием человека в цикле дают наилучшее качество, а конкуренция между множеством агентов позволяет получить пригодный результат из 3-5 лучших заявок.

OpenClawRadar
Когда RLVR помогает небольшим доработанным моделям: анализ на 12 наборах данных
Новости

Когда RLVR помогает небольшим доработанным моделям: анализ на 12 наборах данных

Контролируемый эксперимент проверил добавление обучения с подкреплением RLVR поверх моделей с 1,7 млрд параметров, дообученных с помощью SFT. Результаты показывают, что задачи генерации текста улучшились в среднем на +2,0 процентных пункта, в то время как структурированные задачи ухудшились на -0,7 п.п.

OpenClawRadar