Anthropic 近期发布了 Opus 5.5 的提示词优化指南。本文基于官方建议，结合五大核心使用场景对关键技巧进行梳理与总结，旨在帮助开发者更高效地调用模型能力。
场景一：优化思考档位，平衡效率与成本
“effort”（思考档位）直接决定模型的推理深度。合理调整档位是提升响应速度、降低 token 消耗的关键。
Opus 5.5：日常任务使用 medium 档位即可。在代码编写及知识类工作中，其表现已能媲美上一代 high 档位，且速度更快、成本更低。
Sonnet 5.5：默认设为 high。针对目标明确的编程任务，建议先从 medium 尝试；日常对话则可选择 medium 或 low 档位。
优化策略：若模型响应缓慢，优先降低思考档位，而非在提示词中增加复杂性。同时，建议删除提示词中诸如“回答前请仔细思考”等冗余指令，模型具备自主判断思考时长的能力。
场景二：规范推理过程展示，避免无效重复
在 5.5 版本中，要求模型“将推理过程写入回答”可能导致请求被拒绝。若需了解模型逻辑，应直接读取“思考摘要”功能。
此外，多轮对话中模型常重复推演已解决的问题，导致响应延迟。建议在系统提示中明确设定：“已回答的问题视为完成，仅针对当前新问题进行分析”，以聚焦计算资源。
场景三：明确执行连续性，防止长任务中断
在执行长周期任务时，模型常在阶段小结后停滞等待。为确保持续执行，应在提示词中规定：除非需要用户配合或涉及高风险操作，否则在汇报进度后应自动继续执行下一步，无需额外确认。
场景四：约束过度发散，控制输出边界
高思考档位下，模型倾向于主动补充测试代码、文档或额外文件，甚至自行增加审查轮次。为抑制这种“加戏”行为：
建议在提示词中加入约束：“完成任务并确认无误后立即停止，额外想法留待最后说明”。实测显示，此类约束可在保持质量不变的前提下，将最高档位的成本降低约三分之一。
若仅需方案构思而非立即执行，应明确指示：“仅提供思路或方案，确认后再生成具体内容”，避免因模糊指令触发不必要的演示或报告生成。
场景五：细化指令要求，提升结果可靠性
代码开发：修改后必须执行实际测试或构建验证，而非仅依赖语法检查。
时效信息：涉及收费标准、规则等易过时内容，必须先联网搜索核实后再作答。
前端设计：避免使用“去 AI 味”等模糊描述，应具体指定排除项（如特定渐变色、字体等）。
图表分析：处理密集图表时，提供裁剪和放大工具比单纯提高思考档位更精准且经济。
综上所述，高效使用 Opus 5.5 的核心在于：精准调控思考档位，并提供清晰、具体的执行约束。