从Claude Code泄漏的代码来看，是否可以认为Claude其实也对自家模型也没啥信心？

问题描述：

Claude Code中复杂且巧妙的提示词工程可谓非常多。
那么可否认为头部企业对自家的顶级模型也没啥特别好的办法？
为了可靠性，也只能弄出非常繁杂的提示词工程？
现阶段的LLM果然就这水平了？

网友解答：

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--【壹】--：

不是没有信心，而是LLM就这么个玩意儿，不管吹的多牛逼，这玩意儿的幻觉就是控制不住的

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--【贰】--：

提示词工程是必要的，

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--【叁】--：

提示词像是思想钢印的启动咒语

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--【肆】--：

其实从最近的风向(从力大砖飞堆参数和算力，到强调系统工程)，就能看出边际递减效应已经很明显了。

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--【伍】--：

確實，高質量數據不夠，整天整出一些新概念，也只能整整一些新詞了

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--【陆】--：

顶级模型也需要顶级的使用方法撒，提示词就相当于使用手册把。我是这么理解的。

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--【柒】--：

有信心，但不完全有，巫术太多了。
况且还不止是提示词。

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--【捌】--：

能，但是实现某一任务的提示词工程显然有些过于复杂了，而且某些玄妙的机制，在Claude Code泄漏前，我们对此一知半解，甚至一无所知，这就很糟糕了。
“so，我的提示词，真的发挥作用了吗？”
“嗯？我的提示词为什么工作了？是这个效果吗？”

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--【玖】--：

大模型的泛化和传统机器学习模型没差，都是在什么上面训练，在什么上面预测效果就好。复杂的提示词不一定说明是纯后期的prompt调优，人家可是自家模型的harness，肯定是知道模型在什么数据分布和上下文构造上训练的。只能说claude的训练针对这种格式的agent工作流调优已经做得很充分了，再加上现在CC这么大量使用转起来的数据飞轮，用现有的这种提示词结构的效果只会更好。