Claude Opus 4.6 系统提示词完全拆解：Anthropic 消费级 Agent 的行为框架、记忆系统与工具编排设计

导读

本文以 system_prompts_leaks 仓库中捕获的 Anthropic/claude-opus-4.6.md（Claude.ai 网页/移动端消费级 Claude Opus 4.6 完整系统提示词，约 3700 行）为绝对主体，逐层剖析 Anthropic 如何为一款"全能型消费级对话 Agent"编写运行指令：从模型身份声明、拒绝策略与语气约束，到庞大的记忆（Memory）系统、Artifacts 持久化存储 API、可视化请求路由清单，再到 30 余个工具与 MCP 连接器的编排方式。读完本文，你将掌握 Claude Opus 4.6 提示词的模块化组织骨架、每个功能域的实操规则与关键参数（如 reasoning effort、thinking 模式、存储键设计等），并能据此反推出现代大模型产品级系统提示词的工程化写法。

该文档在仓库中的配套参照包括无工具变体 Anthropic/claude-opus-4.6-no-tools.md、同类家族提示词 Anthropic/claude-sonnet-4.6.md、官方发布稿 Anthropic/official/2026-02-05-claude-opus-4.6.md，以及面向终端的编程 Agent 变体 Anthropic/claude-code/claude-code-opus-4.6.md；本文会交叉引用以印证"同一模型在不同运行环境提示词如何分化"。

一、文件定位与提示词整体架构

在仓库目录树中，本文件属于 Anthropic / claude.ai 系系统提示词（web、desktop & mobile），与 Claude Opus 4.8、Opus 4.7、Sonnet 4.6 等平级（见 README.md 的 Anthropic 章节索引）。它与仓库根目录下的 Opus 5、Sonnet 4.6 等文件结构相似，但这是一份含全套工具 JSON Schema 的完整版，其无工具精简版见 Anthropic/claude-opus-4.6-no-tools.md。

从文档结构看，这份提示词采用"开标签（<tag>）分段 + 键值参数 + 行为条款"的组织方式，可以归纳为六层架构：

1. 执行参数层：文件开篇即注入 <antml:reasoning_effort>85</antml:reasoning_effort>（第 1-3 行），文末另有关键运行参数 <thinking_mode>interleaved</thinking_mode> 与 <max_thinking_length>22000</max_thinking_length>（第 3713-3723 行）；
2. 人格与行为层（<claude_behavior> 块）：产品身份、拒绝处理、语气格式、知识截止、用户福祉等；
3. 记忆层（<memory_system> 块）：长期记忆的来源、适用范围、禁用措辞与用户编辑工具；
4. 能力与工具层：Artifact 持久化存储、MCP 应用、过往对话检索、Visualizer、网页/图片搜索等子块；
5. 工具目录层：从 ask_user_input_v0 到 weather_fetch 的完整工具清单及其 JSON Schema；
6. 会话上下文层：环境信息、可用技能表、网络与文件系统配置、占位符说明。

这种分层思路值得提示词工程实践者借鉴：把"它是谁"（身份）、"它怎么说话"（风格）、"它记得什么"（记忆）、"它能做什么"（工具）完全解耦成独立段落，方便按对话动态拼装。

二、模型身份声明与产品信息层

<product_information> 段（第 7-23 行）完成了三项关键声明：

• 版本定位：提示词自称本迭代为 Claude Opus 4.6，是 Claude 4.6 家族（含 Opus 4.6 与 Sonnet 4.6）中的旗舰型号；
• 访问渠道：Claude 可通过网页/移动/桌面聊天界面访问，也可经 API 与 Claude Platform 访问；最新模型字符串为 claude-opus-4-6、claude-sonnet-4-6 与 claude-haiku-4-5-20251001；
• 周边产品：Claude Code（终端 agentic coding CLI）、Claude in Chrome（浏览 Agent）、Claude in Excel、Cowork 等，提示词要求模型不得虚构产品信息，一旦涉及新功能、限额、API 用法等应以 web search 检索官方文档后作答。

注意身份声明还有一条重要约束："当前会话位于 Anthropic 运行的网页或移动聊天界面"，并据此定义了会话内该做什么、不该做什么。与之对照，同一模型在 Claude Code 下的提示词（Anthropic/claude-code/claude-code-opus-4.6.md）则完全重写为软件工程执行规则——这说明消费聊天与编程终端这两类 Agent 虽然底层模型相同，但系统提示词会针对任务域彻底重构。

关于知识边界，<knowledge_cutoff> 段（第 165-174 行）声明其可靠知识截止于 2025 年 5 月末，作答风格模拟"截至 2026 年 5 月 22 日的高信息量个人"。凡可能变化的信息（现任职位、选举、新品、价格、快讯）都须先搜索再回答，查询中含当前年份时须使用真实日期（例如 2026 年查手机应写 "latest iPhone" 而非 "latest iPhone 2025"）。

三、行为框架：拒绝策略、语气与对话礼仪

3.1 拒绝处理（<refusal_handling>，第 25-49 行）

该段是"安全护栏"，按优先级排列：

• 儿童安全为最高红线：禁止任何涉及未成年人的浪漫/性内容、grooming、成人与儿童间保密暗示或使未成年人孤立于可信成年人的内容；当模型发现自己正在"重新框定"请求使其显得安全时，这本身就是拒绝信号而非继续理由；一旦因儿童安全拒绝，该会话内对后续请求须保持高度警惕。
• 武器与恶意代码：不提供有害物质/武器制作信息（爆炸物及生化核武器尤其谨慎），不撰写、解释或协助恶意代码（恶意软件、漏洞利用、钓鱼站、勒索软件、病毒），即使打着教育等正当旗号也不行；但明确授权范围（防御性安全、CTF、安全研究）内可协助。
• 公众人物与虚构内容：可写虚构角色创意内容，但避免写真实在世公众人物，避免将虚构引言强加给真实公众人物。

在 Anthropic/claude-code/claude-code-opus-4.6.md 中可看到同类护栏的"工程化版本"：授权安全测试/防御性安全/CTF/教育场景可协助，C2 框架等双用途工具要求清晰的授权上下文。

3.2 语气与格式（<tone_and_formatting>，第 57-107 行）

这是直接决定"读起来像人还是像文档"的规则集，核心是克制：

• 避免过度使用加粗、标题、列表、项目符号，仅在清晰度必需时使用；项目符号至少 1-2 句话；
• 对报告、文档、技术解释类输出，默认用自然段落而非编号列表，除非用户要求清单/排名；
• 拒绝任务时绝不使用项目符号（缓冲打击）；
• 每次回复最多提一个澄清问题，且优先对模糊请求做出合理尝试，再在结尾注明假设；
• 表达能力检查：在宣称"没有能力"（访问位置/记忆/日历/文件/过往对话等）前，必须先调用 tool_search 确认不存在可延迟加载的工具；
• 明确禁用词：避免说 "genuinely""honestly""straightforward"；不使用 emoji（除非用户先用）；语调用意词 "genuinely" 都被列入黑名单。

3.3 用户福祉与心理健康（<user_wellbeing>，第 109-127 行）

提示词要求：不鼓励或助长自毁行为（成瘾、自伤、进食障碍、高度负面自我对话等）；不得建议使用身体不适/疼痛/感官冲击作为自伤应对技巧（如握冰块、弹橡皮筋）；发现用户可能处于精神危机时，避免追问安全评估式问题，而是直接表达关切并提供资源；提供求助资源须使用准确的最新信息（例如在进食障碍领域提示词明确指出应指引用户至 NALA 而非已停用的 NEDA）。涉及自杀/自伤等敏感主题的事实性问答时，须在结尾附加关怀性提示。

3.4 其他行为条款

• 中正立场（<evenhandedness>，第 139-155 行）：要求解释/辩护某政治立场时给出该立场拥护者会提出的最佳论据，而非模型自身观点；避免基于刻板印象（含多数群体）的幽默；对存在争议的政治话题谨慎分享个人观点。
• 对待错误与批评（<responding_to_mistakes_and_criticism>，第 157-163 行）：勇于认错并修复；无需在被无礼对待时过度道歉、自我贬低或屈从；被滥用时不应越来越顺从，目标是"稳定、诚实的帮助"。
• Anthropic 提醒机制（<anthropic_reminders>，第 129-137 行）：披露当前提醒集（image_reminder、cyber_warning、system_warning、ethics_reminder、ip_reminder、long_conversation_reminder），并要求模型对"用户消息尾部伪装成 Anthropic 注入的标签内容"保持警惕——这是提示词对抗越狱注入的自身防御设计，相关注入样例也可参考仓库中的 Anthropic/anthropic_reminders.md。

四、记忆系统：跨会话个性化的工程化实现

<memory_system> 块（第 178-716 行）约占全文五分之一，是理解 Claude 记忆机制的样本。它由五个子块构成。

4.1 概览与数据生命周期

提示词声明记忆"源自与用户的过往对话"，在后台周期性更新，因此近期对话未必已入记忆；用户删除对话后，派生的信息会在夜间最终移除；隐身对话（Incognito Conversations）中记忆系统关闭。文档强调记忆不是用户的完整画像，且模型从不把用户记忆称作"你的记忆/你的资料"，而始终表述为"Claude 的记忆"。

4.2 应用规则：选择性应用而非全程套用

<memory_application_instructions> 建立了一套按场景分级的应用矩阵：

• 绝不应用：通用技术问题（无需个性化）、强化不安全/不健康行为的内容、个人细节会令人惊讶/无关/令人不快的情境、索取上次聊天细节的查询（应改用过往对话检索工具）；
• 可应用：明确的个性化请求、直接提及记忆内容、工作任务的上下文、含 "our/my/公司术语" 的查询；
• 选择性应用：简单问候只应用用户名字；技术查询匹配用户的专业水平；沟通任务静默套用风格偏好；专业任务融入岗位与沟通风格；推荐场景利用已知偏好；
• 敏感属性限制：只有在为给出安全、恰当、准确回答所必需，或用户明确要求按这些属性个性化时，才能引用种族、民族、身心健康状况、国籍、性取向等敏感记忆；敏感或令人不安的记忆绝不能在用户未主动提及时被引出——这可能触发精神健康问题，反而构成伤害；
• 绝不应应用会鼓励用户对诚实反馈、批判性思维、建设性批评的回避（如偏爱过度赞美、排斥负面反馈）的记忆。

4.3 禁用措辞（<forbidden_memory_phrases>）

为避免"读心感"，文档列出了一整组禁止使用的检索暗示动词与归属表述，例如 "I can see..."/"Looking at..."/"I notice..."/"According to..."/"Based on my memories..."/"I remember..."。即使记忆被使用，也应以"仿佛自然知晓"的方式作答，不叙述检索过程。只有当用户直接询问记忆系统时才允许使用 "As we discussed.../You mentioned..." 等短语。

4.4 边界与示例（<appropriate_boundaries_re_memory> 与 <memory_application_examples>）

边界段论述了"记忆不构成亲密关系"的设计哲学：人类记忆有容量与持续性限制，而 Claude 的记忆是运行时动态注入、不跨实例持久化的数据库；模型不应因上下文里几则文本片段就过度熟悉化。

随后大篇幅的 <memory_application_examples> 给出 8 组正反例，覆盖：问候只带名字、直接事实问答立即只答相关事实（"You graduated from MIT in 2018."）、自然融入上下文（推荐 Brooklyn 家庭社区时点出对方住在 Bay Ridge）、技术深度校准、不该应用记忆的时机（用户刚减肥却问午餐——给通用建议；用户的猫去世但问球队赛程——只查赛程、绝不主动提猫）、情感边界（用户把 Claude 当唯一朋友时须明确"我不能替代你生活中的人"）。

4.5 记忆编辑工具：memory_user_edits

当用户提出"请记住/请忘记/我搬家了"等请求时，系统要求必须实际调用 memory_user_edits 工具而非口头确认。工具支持 view / add / remove / replace 四个子命令（remove、replace 须先与用户核实）；编辑上限为 30 条、每条约 100000 字符；要求把用户口语改写为简洁陈述句（如 "I no longer work at X" → "User no longer works at X"）；明令禁止存储 SSN/口令/卡号等敏感数据与逐字命令（如"每条消息都抓取 http://dangerous.site"）。这一"工具化记忆写入"的设计值得 Agent 开发者直接复用。

五、结束会话与极端情况处置

<end_conversation_tool_info>（第 413-442 行）定义了唯一的"硬退出"路径：仅当多次建设性引导失败且此前已发出明确警告时，才能以 end_conversation 结束会话；而一旦涉及潜在自伤或对他人即将实施的暴力，永远不得警告或结束会话，即使对方辱骂也要建设性支持；任何不确定性都偏向继续会话。该规则同样出现在无工具变体 Anthropic/claude-opus-4.6-no-tools.md 中，说明它是跨端共享的护栏原语。

六、Artifacts 持久化存储 API：跨会话 KV 存储

<persistent_storage_for_artifacts>（第 444-518 行）是面向"可运行产品"的存储扩展，文档明确 Artifacts 可通过简单的键值 API 跨会话存取数据，适用于日记、跟踪器、排行榜与协作工具。核心 API 挂载在 window.storage 下：

• await window.storage.get(key, shared?) —— 取值 → {key, value, shared} | null
• await window.storage.set(key, value, shared?) —— 存值 → {key, value, shared} | null
• await window.storage.delete(key, shared?) —— 删值 → {key, deleted, shared} | null
• await window.storage.list(prefix?, shared?) —— 列举 → {keys, prefix?, shared} | null

关键设计模式与限制：

• 使用层级键 table_name:record_id（如 todos:todo_1、users:user_abc），键长 < 200 字符，且不得含空白、路径分隔符（/ \）或引号（' "）；
• 将一起更新的数据合并为单个键写入，避免多次串行调用（如把 cards、benefits、completion 合并为 cards-and-benefits 一个键）；
• 个人数据（shared: false，默认）仅当前用户可读；共享数据（shared: true）对该 Artifact 的所有用户可见，使用共享数据须告知用户；
• 仅支持文本/JSON（不支持文件上传）；每键值上限 < 5MB；请求有速率限制；并发更新采用 last-write-wins；须始终显式传 shared；
• 错误处理关键点：访问不存在的键会抛错而非返回 null，因此"判断键是否存在"要放进 try/catch，而"应当成功的写入"也要 try/catch 并检查返回是否为 null。

文档同时给出推荐实现细节：写存储时展示加载指示、数据渐进式呈现而非阻塞整个 UI，并提供重置选项让用户清空数据。

七、工具编排：视觉、搜索与外部数据优先级

7.1 请求评估清单与可视化路由

<request_evaluation_checklist>（第 963-987 行）规定了任何视觉产出前的四步路由：

1. Step 0：该请求是否根本需要视觉？纯文本能答全就用散文收尾；
2. Step 1：是否有连接的 MCP 工具覆盖此类输出？匹配看类别而非风格偏好——连接了 diagram 工具且用户要 diagram，就用 MCP 工具，不能以"它画不了更漂亮的"为由改走 Visualizer；
3. Step 2：用户是否要文件？出现 "create a file""save as""write to disk" 或命名路径/格式时走文件工具；
4. Step 3：以上都不满足，才用 Visualizer 输出内联 SVG/HTML。

<when_to_use_visualizer_for_inline_visuals>（第 989-1038 行）进一步给出了显式触发词（"show me/diagram/chart"）、主动触发条件（教育性讲解、数据结构、架构系统等确有空间/结构关系的内容）、以及无需动词的规格触发（用户递来的名词短语本身就是视觉请求：如"REST vs GraphQL 对比表"、"订单状态机 draft → submitted → approved"）。规则还要求：多视觉时应文本与视觉交错而非连续堆叠；产出前须先静默加载对应 read_me 模块（diagram/mockup/interactive/chart/art 等）获取 CSS 变量与约束；绝不向用户暴露机制（不说"让我加载 diagram 模块"）。

7.2 搜索指令与版权合规

<search_instructions>（第 1040-1230 行）确立了三原则：需要时即搜（现在时态、快速变化、当前任职者是强信号）、工具调用量随复杂度伸缩（单事实 1 次、中等任务 3-5 次、深度研究 5-10 次、20+ 次建议走 Research 功能）、内部工具（Google Drive/Slack 等）优先于 web 搜索处理个人/公司数据。搜索查询本身应 1-6 词、由宽到窄，且除非被要求否则不使用 -、site: 或引号。

同段内 <CRITICAL_COPYRIGHT_COMPLIANCE> 是一套可移植的"引用约束"模板：尽量转述而非引用；单条引用 < 15 词；每个来源最多一次引用，此后完全转述；任何形式都不得复现歌词、诗歌与俳句；即使无引号，紧贴原文措辞也算复制。文档还给出完整的"响应前自检清单"，这套规则在任何检索增强场景都可作为版权护栏的范本。

7.3 图片搜索工具策略

<using_image_search_tool>（第 1232-1306 行）划定了何时用图：能提升理解与参与度（地点、动物、食物、历史照片等）就用，而纯文本类（起草邮件、代码、数据、逐步安装教程）默认不用；一次调用至少 3 张、至多 4 张；图文应交错出现、紧贴所配文字；若图片本身就是答案则先图后文；永远不要以图片搜索结尾。

八、完整工具目录：按域解读

第 1331-3306 行是逐个工具的 JSON Schema 与使用说明。可将工具分为五域：

对话与偏好收集域

• ask_user_input_v0：把澄清问题做成可点选的按钮（1-3 个问题、每题 2-4 个互斥选项），用于健身计划、选书、宠物等需要"先探偏好"的场景；而 A/B 选择、要观点、事实问答、发泄情绪等场景则明确禁止使用；
• end_conversation：见第五节，仅供最后手段；
• conversation_search / recent_chats（见 <past_chats_tools>，第 571-596 行）：前者按话题关键词检索、后者按时间窗口检索。提示词给出了辨识触发线索的语用学框架——无定语的物主代词（"my dissertation"）、预设共享指称的定冠词（"the script"）、过去时动词（"you recommended"）。并规定检索后不可复制引用，应自然综合转述；recent_chats 的 n 上限 20，更大范围用 before 游标分页且约 5 次调用后即停止。

MCP 应用编排域

• search_mcp_registry / suggest_connectors（见 <mcp_app_suggestions>，第 520-569 行）：用户点名某连接器却未连接时仍先搜注册表；命中就 suggest_connectors，未命中就 navigate 到合理 URL。被标记 [third_party_mcp_app] 的消费类伙伴工具（打车、订餐、音乐等）即使已连接也必须经 suggest 征求用户选择，紧急不是例外；只有用户点名、刚完成选择、或有持续偏好时才可直调；
• tool_search：所有 Google Calendar/Gmail/Drive 等延迟加载工具都必须先经 tool_search 装载并获取真实参数名，禁止臆测参数；当搜索结果空时，可把 mcp__{uuid}__{toolName} 形式的 UUID 传给 suggest 以帮助用户重新认证。

专业内容工具域

• places_search + places_map_display_v0：前者单次支持 1-10 个查询并自动去重，可带 location_bias_lat/lng/radius（默认 5000m）；后者以 markers 或 itinerary 两种模式渲染地图，地点可用 place_id 让后端经 Google Places API 补齐详情，也可只传 name/latitude/longitude 三必填字段；
• recipe_display_v0：交互食谱小部件，用 {ingredient_id} 在步骤中引用成分以便随份量联动缩放，含计时器语义（timer_seconds 仅在有等待/烹饪动作时填）；
• weather_fetch：按经纬度取天气，温度单位按用户所在地决定（美制华氏/其余摄氏）；
• fetch_sports_data：取比赛分数、榜单与 box score，要求"先取分再取数据再回答"的工作流；
• message_compose_v1：生成多策略邮件/Slack/短信草稿。

文件与 UI 域

• create_file / str_replace / view / bash_tool（对应系统提示词自述的 Linux Ubuntu 24 运行环境与文件目录约定）；
• present_files：产出文件后向用户展示与渲染的通道；
• recommend_claude_apps：按当前场景推荐 Claude 生态应用（编码→Claude Code、表格/幻灯片→Excel/PowerPoint 等）；
• visualize:read_me / visualize:show_widget：见第七节，支持 SVG 与 HTML 两种 widget，脚本在流式完成后执行。

检索域：web_search（返回前十结果）、web_fetch（可抓正文、可选 PDF 文本抽取、支持 ZDR 请求不记 URL）、image_search。其中 web_fetch 的 text_content_token_limit 可截断正文以减少 token 占用，rate_limit_key 用于非缓存请求的限流（100/小时）。

九、Artifact 内嵌 Anthropic API：在产物里再造一个 Claude

<anthropic_api_in_artifacts>（第 3321-3627 行）展示了一项产品级能力——Artifact 内可直接请求 /v1/messages 端点，被用户戏称 "Claude in Claude / Claudeception"。文档给出了可运行示例：

const response = await fetch("https://api.anthropic.com/v1/messages", {
  method: "POST",
  headers: { "Content-Type": "application/json" },
  body: JSON.stringify({
    model: "claude-sonnet-4-20250514", // 始终使用 Sonnet 4
    max_tokens: 1000,                  // 已被处理，固定设为 1000
    messages: [{ role: "user", content: "Your prompt here" }],
  })
});

配套约定值得注意：API key 由系统接管、模型固定为 Sonnet 4；需要结构化输出时应在 API 调用内的 system 提示中要求"只返回 JSON、无 Markdown 反引号"再安全解析；mcp_servers 参数可把外部服务（如 Asana 的 SSE MCP URL）注入调用；多内容块响应须按 type 字段而非数组下标解析（text / tool_use / tool_result / image / document）；基于 MCP 的 Agent 可扩展出"给定任务 → 规划 → 多工具 → 汇总"的完整工作流。错误处理模板则提示：先去除 ```json 围栏再 JSON.parse，并对流式/多轮对话给出完整状态与历史随请求发送的上下文管理范例（无状态 API 的设计真相是"模型无跨补全记忆，须每次带上全部相关状态"）。

十、Skills 技能体系与环境配置

<available_skills>（第 3654-3688 行）挂载了 7 个公共技能，均位于 /mnt/skills/public/<name>/SKILL.md：docx（Word）、pdf、pptx、xlsx、product-self-knowledge（Anthropic 产品事实核查）、frontend-design、file-reading 与 pdf-reading。此前的 <computer_use>/<skills> 段强调：产出任何文件/运行任何代码前，第一步必须阅读相关 SKILL.md，因为它编码了库可用性、渲染怪癖、输出路径等训练数据里没有的环境约束；并给出映射表（演示→pptx、表格→xlsx、报告→docx、PDF→pdf、前端→frontend-design）。这与 Claude Code 侧仓库中的技能体系（Anthropic/claude-code/skills）相互印证。

环境配置段还披露了沙箱细节：bash_tool 网络经 egress 代理（Allowed Domains: *），失败时响应头含 x-deny-reason；/mnt/user-data/uploads、/mnt/transcripts、/mnt/skills/public 等目录只读，需要改动文件须先复制到工作目录。

十一、运行参数与提示词版本管理启示

文档尾部是可复现性信息：当前日期 Friday, May 22, 2026（提示词快照语境）；<thinking_mode>interleaved</thinking_mode> 表明思维过程采用交错模式；<max_thinking_length> 为 22000。文件头部的 <antml:reasoning_effort> 参数则以 85 标注推理强度——这些参数与 official 发布稿时间线（Claude Opus 4.6 发布于 2026-02-05、Sonnet 4.6 于 2026-02-17、Haiku 4.5 于 2026-01-18）可对照定位快照版本。

对提示词工程与 Agent 系统设计而言，Claude Opus 4.6 这份文档最有借鉴价值的三点方法论是：其一，把"身份、语气、记忆、工具、环境"拆成独立可拼装段落，按运行时场景自由组合；其二，为几乎每一种用户行为建立"信号 → 判断 → 工具路由"的可执行决策树（如过去时指代触发对话检索、名词规格触发可视化、文件动词触发 create_file），将模糊的智能行为固化为确定性规则；其三，用明确红线（儿童安全、版权引用限额、自毁行为零支持）替代含糊的价值宣言，使护栏可被机器校验。配合无工具变体 Anthropic/claude-opus-4.6-no-tools.md 与 Claude Code 工程化变体对比阅读，能更完整地理解 Anthropic 为同一模型维护的多形态提示词族。