O czym jest ten film
- Nadawanie modelowi persony („jesteś doświadczonym copywriterem…”) nie poprawia wyników — badanie na 162 personach i 2,5 tys. promptów nie wykazało przewagi.
- Miejsce po personie warto zająć trzema rzeczami: wskazaniem, gdzie szukać kontekstu, definicją ukończenia i poleceniem samosprawdzenia.
- Zakazy typu „nie rób X” mylą model — lepiej opisywać pożądany rezultat wprost.
- Domyślne ustawienia konektorów i rutyn ładują niepotrzebne definicje narzędzi i kosztują tokeny; da się to wyłączyć.
- Dawna rada o usuwaniu rzadko używanych serwerów MCP jest już nieaktualna dzięki wyszukiwaniu narzędzi na żądanie.
- Subagenci są świetni do szukania, ale drodzy do wykonywania zadań — zespoły agentów potrafią zużyć ok. siedmiu razy więcej tokenów.
- Tryb fast rozlicza się z kredytów API, a włączony w połowie rozmowy unieważnia cały cache.
- CLAUDE.md czytany jest raz, na starcie sesji, i działa najlepiej, gdy jest krótki — ok. 300–350 słów.
- Większe okno kontekstu to nie większa pamięć: przy 1 mln tokenów skuteczność odzyskiwania informacji spada z 93% do 76%.
- Zestaw mało znanych komend:
/doctor,/insights,/btw,/branch, plus ustawieniecleanupPeriodDayschroniące historię sesji.
Redakcyjne tłumaczenie
Błąd 1: persona na początku promptu
Zapewne masz prompt, który zaczyna się mniej więcej tak: „Jesteś doświadczonym copywriterem z dwudziestoletnim stażem, który pisze wszystkie moje teksty marketingowe. Weź głęboki oddech. To zadanie jest bardzo ważne”. Sam pisałem takie otwarcia setki razy.
Ktoś w końcu to przetestował. Czy nadanie Claude’owi roli albo persony faktycznie poprawia jakość odpowiedzi? Przebadano 162 różne persony na dwóch i pół tysiącach promptów. Prompty z personą nie wypadły ani trochę lepiej niż zwykłe, bezpośrednie pytanie. Wszystkie te dodatkowe linijki, które od roku dopisujesz na górze każdego promptu, model po prostu ignoruje.
Zespół Claude Code potwierdził to niejako od środka: ostatnio skrócili własny prompt systemowy o mniej więcej 80% i mówią dziś wprost, że napychanie go przykładami przestało być dobrą praktyką.
To pierwszy z dziewiętnastu błędów, które dziś omówię — bo praktycznie każda zasada korzystania z Claude’a, której się nauczyłeś, została w ostatnim półroczu napisana od nowa, a większość ludzi wciąż gra według starych reguł.
Jak dokończyć poprawkę numer jeden? Skasuj te linijki i wydaj tę samą liczbę słów na trzy najważniejsze rzeczy, które faktycznie masz do powiedzenia. Pochodzą one wprost z wytycznych Anthropic dotyczących promptowania.
Po pierwsze: powiedz modelowi, gdzie ma szukać — wskaż, skąd może dobrać dodatkowy kontekst. Po drugie: podaj definicję ukończenia. Jak wygląda gotowy wynik? Jaką ma mieć formę? Po trzecie: daj mu samosprawdzenie. Dokumentacja dosłownie proponuje formułę: „zanim skończysz, zweryfikuj swoją odpowiedź względem…” — i tu dopisujesz swój warunek.
Powiedzmy, że zlecasz napisanie propozycji dla klienta. Zamiast „jesteś doświadczonym copywriterem z dwudziestoletnim stażem” i „weź głęboki oddech, to bardzo ważne”, piszesz: zajrzyj do folderu onboardingowego po notatki o kliencie; wynikiem ma być jednostronicowa propozycja pokrywająca trzy jego bolączki, z ceną na dole; a zanim skończysz — i to jest najważniejsze — sprawdź każdą liczbę względem naszych notatek i oznacz wszystko, czego nie da się nimi poprzeć. To mniej więcej tyle samo słów co wcześniej, ale teraz każde z nich Claude naprawdę wykorzysta.
Błąd 2: pisanie „nie rób X”
Druga rada również od zespołu Claude’a: przestań pisać „nie rób X” — na przykład „nie zwracaj tego jako tekst w markdownie”. Takie zakazy mylą model, kiedy wchodzą w konflikt z tym, o co faktycznie prosisz. Zamiast „nie zwracaj tego w markdownie” napisz „napisz to jako płynne akapity tekstu”. Mówisz modelowi, co ma zrobić, a nie czego ma nie robić.
Błąd 3: rutyny z pełnym dostępem do narzędzi
Rutyny domyślnie działają z dostępem do wszystkich narzędzi. To nie tylko niebezpieczne — Claude sięga wtedy przez każdą rutynę po komplet twoich narzędzi — ale i kosztowne, bo do kontekstu ładują się nazwy i opisy tych narzędzi.
Wejdź w aplikacji desktopowej albo na koncie w sekcję kodu i dalej w rutyny. Zobaczysz, że przy tworzeniu nowej rutyny wszystkie konektory są dodane domyślnie. Możesz je usunąć już na etapie zakładania rutyny, a także wrócić do istniejących rutyn i odebrać im dostęp do konektorów.
Błąd 4: automatyczny dostęp do narzędzi konektorów
Zostając przy konektorach: jeśli masz włączoną ich sporą liczbę, a dostęp do narzędzi jest ustawiony na tryb automatyczny — bo taki jest domyślny — to definicje narzędzi wszystkich tych konektorów ładują się z góry do kontekstu przy każdej wiadomości. Niektórzy to zmierzyli: kosztuje ich to tysiące tokenów w każdej sesji.
Szybka poprawka: wejdź w tryb czatu, kliknij ikonę plusa, przejdź do konektorów i w ustawieniu dostępu do narzędzi wybierz ładowanie narzędzi w razie potrzeby zamiast ładowania z góry. Od tej chwili nic nie wczyta się, dopóki Claude naprawdę nie będzie chciał użyć danego narzędzia. To realnie oszczędza pieniądze w dłuższym okresie.
Błąd 5: usuwanie rzadko używanych serwerów MCP
Tu jest odwrotnie. Kiedyś radzono, żeby usuwać rzadko używane serwery MCP, bo wszystkie ich schematy ładowały się w każdej sesji. Sam podawałem wersję tej rady w poprzednich filmach — ale jest już nieaktualna.
Wyszukiwanie narzędzi jest od jakiegoś czasu włączone domyślnie, co oznacza, że z serwerów MCP ładują się tylko nazwy narzędzi — powiedzmy około 120 tokenów — a właściwe schematy dociągane są na żądanie. Dokładanie kolejnych serwerów MCP ma więc dziś minimalny wpływ na okno kontekstu.
Możesz to sprawdzić komendą /context: zobaczysz, ile dokładnie tokenów kosztują cię serwery MCP. Obok zobaczysz /mcp — wszystko ładowane na żądanie, czyli na starcie zerowym kosztem.
Błąd 6: umiejętności nie przenoszą się między Claude Code a Cowork
Ten ból znasz, jeśli pracujesz raz w terminalu albo w VS Code z Claude Code, a raz w Claude Cowork w aplikacji desktopowej.
Umiejętność zbudowana w terminalu ląduje w drzewie ~/.claude/skills i dalej w folderze samej umiejętności. Weźmy przykładową umiejętność do badania trendów, która zbiera dane z ostatnich 30 dni z Reddita, X-a i sieci. Claude Code sięga po nią wprost z tego drzewa katalogów. Ale gdy przejdziesz do Cowork, dostępu do tych umiejętności już nie ma — nawet jeśli udostępnisz mu ten folder.
Zamiast tego trzeba wejść w okno personalizacji i dodać umiejętność jako plik ZIP albo utworzyć ją tam od nowa. W efekcie musieliśmy zduplikować naszą umiejętność badania trendów, żeby Cowork mógł z niej korzystać. Miejmy nadzieję, że funkcje Claude Code i Cowork zbliżą się na tyle, że umiejętności wystarczy trzymać w jednym miejscu.
Aha, i jeszcze jedno, co mnie tu zaskoczyło: Cowork ładuje wszystkie umiejętności na starcie sesji. Włączenie albo dodanie umiejętności w trakcie wymaga restartu, zanim będzie można jej użyć.
Błąd 7: subagenci do wszystkiego
To rada, którą słyszałem bardzo często: używaj subagentów, żeby utrzymać główny kontekst w czystości. To wciąż prawda i pewnie najczęściej powtarzana porada o Claudzie ostatniego roku. Nie mówi się natomiast, ile cię kosztuje wstrzykiwanie kontekstu do subagenta — i jak brak tego kontekstu odbija się na wyniku.
Dokumentacja Anthropic podaje, że zespoły agentów zużywają w trybie planowania mniej więcej siedmiokrotnie więcej tokenów niż standardowe sesje, bo każdy członek zespołu utrzymuje własne okno kontekstu, ze standardowym zestawem wstrzykiwanego kontekstu, i działa jako osobna instancja Claude’a.
Myślę o tym dziś tak: subagenci są znakomici do patrzenia — szerokich przeszukiwań, równoległego rozpoznania, wszędzie tam, gdzie nie trzeba dużo kontekstu. Są za to drodzy do robienia. Jeśli mam oddelegować konkretne zadanie wymagające dużo kontekstu, zostawiam je w głównej sesji, bo inaczej muszę przepchnąć ten kontekst do osobnego okna, gdzie trafia bez cache’u i na tym samym modelu co główne okno. To się sumuje — i stąd te siedmiokrotne koszty. Poza tym mamy wbudowane tryby, które delegują sensownie i oszczędnie, jak ultracode.
(Informacja dodatkowa: ultracode to tryb wielogagentowej orkiestracji uruchamiany w Claude Code.)
Błąd 8: nieostrożne używanie trybu fast
Jest tryb o nazwie fast i — jak sama nazwa mówi — jest około 2,5 raza szybszy. Działa na Opusie, a jego włączenie sygnalizuje mały symbol. Kiedy wysłałem wiadomość, tryb sam się wyłączył, bo nie miałem włączonych kredytów rozliczanych za zużycie.
Stąd pierwsze ograniczenie: tryb fast rozlicza się nie z planu abonamentowego, tylko z kredytów API. Jeśli masz je włączone, korzystanie z fast będzie sporo kosztować — a tryb pozostanie włączony domyślnie, dopóki nie napiszesz fast off, i to nawet po zmianie sesji.
Drugie ograniczenie potrafi naprawdę zaboleć: przy pierwszym włączeniu trybu fast w danej rozmowie płacisz pełną stawkę fast za dane spoza cache’u. Jeśli w rozmowie zdążył się nazbierać spory kontekst, Claude zdążył go w tle scache’ować i za każdą wiadomość płacisz mniej, w ramach abonamentu. Przełączasz się na fast i cały ten scache’owany materiał staje się kontekstem bez cache’u — zapłacisz za niego pełną stawkę wejściową trybu fast. Włączanie fast w środku rozmowy bywa więc ruchem ryzykownym i drogim.
Błąd 9: edytowanie CLAUDE.md w trakcie sesji
Ten jest prosty: nie edytuj CLAUDE.md w środku sesji. Powiedzmy, że w trakcie rozmowy dopisuję w nowej sekcji regułę „zawsze zwracaj wyniki w punktach”, bo jestem pedantyczny co do struktury odpowiedzi. Jeśli zacznę zupełnie nową sesję, reguła będzie respektowana. Jeśli zostanę w bieżącej — nie zostanie w ogóle zauważona. Dopóki nie wyczyścisz sesji albo nie zaczniesz nowej, wszelkie zmiany w CLAUDE.md są ignorowane.
Wynika to wprost z dokumentacji: pliki CLAUDE.md na poziomie katalogu projektu i użytkownika czytane są raz, na starcie sesji, i trzymane w pamięci. Restart, wyczyszczenie i kompaktowanie sprawiają, że informacje zostają wczytane na nowo. Jeśli więc chcesz dodać regułę w trakcie, musisz skompaktować sesję albo ją zrestartować.
Błąd 10: za długi CLAUDE.md
Numer dziesiąty wydaje się oczywisty, ale mało kto się go trzyma. Rada „trzymaj CLAUDE.md krótko” krąży od dawna — czego zwykle brakuje, to twardej diagnostyki skutków.
A ta pochodzi wprost od Anthropic i została przetestowana: jeśli Claude uporczywie robi coś, czego nie chcesz, mimo że masz w CLAUDE.md regułę przeciwną, to plik jest najprawdopodobniej za długi i reguła w nim ginie. Dawniej mówiono, żeby podkreślać wagę reguły wersalikami albo słowem „ważne”. Prawdziwe rozwiązanie to po prostu skrócić CLAUDE.md.
Dla skali: własny prompt systemowy Claude Code to około 50 instrukcji, a modele podobno niezawodnie trzymają się od 150 do 200 instrukcji. Najlepiej działające pliki z instrukcjami mają około 300–350 słów — słów, nie instrukcji. Przejrzyj swój: czy ma mniej niż 100 linijek? Mniej niż 200? Im krócej, tym lepiej. Im więcej kontekstu wyniesiesz do osobnych plików i tylko do nich odeślesz, żeby Claude dociągnął je, gdy będą potrzebne, tym lepiej model sobie poradzi.
Jest na to szybki sposób: komenda /doctor, czyli kontrola stanu konfiguracji Claude Code wraz z naprawą problemów. Napisz coś w rodzaju: „zaproponuj cięcia w moim CLAUDE.md, które nie wpłyną na jakość działania”. Dostaniesz listę tego, co możesz wyciąć, żeby zostawić wyłącznie najważniejsze informacje — a więc i lepszą skuteczność na dłuższą metę. U mnie propozycje objęły siedem sekcji w AGENTS.md i CLAUDE.md i pozwoliłyby zaoszczędzić jakieś 4–5 tysięcy tokenów w każdej sesji. Zdecydowanie warto.
Błąd 11: zakładanie, że subagent wie to, co ty
Co właściwie trafia do subagenta? Co on wie, gdy przekazujesz mu zadanie? Dostaje własny prompt systemowy, treść zadania, które mu napisałeś, i całą hierarchię plików CLAUDE.md. No, mniej więcej i przeważnie.
Nie dostaje natomiast historii rozmowy. Nie dostaje stylu wyjściowego. Nie dostaje automatycznej pamięci wstrzykiwanej w głównym wątku ani żadnego z plików już wczytanych do kontekstu. Okazuje się przy tym, że niektórzy agenci dostają jeszcze mniej: wbudowani agenci Explore i Plan — czyli ci, którym Claude sam deleguje pracę, jeśli nie stworzyłeś własnych — w ogóle nie otrzymują CLAUDE.md.
Wniosek jest taki: jeśli korzystasz z subagentów i w CLAUDE.md są reguły, których muszą przestrzegać, musisz przekazać je wprost w instrukcji dla subagenta — tym bardziej gdy ten uruchomi kolejnych agentów typu Explore czy Plan. Dobrego obejścia nie ma; trzeba po prostu powtórzyć krytyczne ograniczenia w promptach kierowanych do subagentów. A jeśli zadanie poboczne naprawdę wymaga pełnego kontekstu, rozgałęź rozmowę — wtedy odziedziczy cały jej kontekst.
Błąd 12: stara wiedza o autokompaktowaniu
W jednym z wcześniejszych filmów podałem informację nieprawdziwą — albo raczej taką, która od tamtej pory się zdezaktualizowała. W materiale o ukrytych ustawieniach mówiłem, że Claude Code czeka, aż okno kontekstu zapełni się w około 95%, zanim skompaktuje rozmowę, i że ten procent można nadpisać. To się całkowicie zmieniło.
Obecnie udokumentowane zachowanie jest takie: jeśli nie ustawisz limitu okna dla autokompaktowania, Claude Code skompaktuje rozmowę, gdy dojdzie ona do limitu kontekstu modelu. To już nie jest wartość procentowa, a do tego dochodzą wyjątki zależne od modelu — sesje kompaktują się w miarę zbliżania do limitu, a niektóre modele dopiero na samej granicy, powiedzmy przy 200 tysiącach tokenów.
Możesz natomiast ustawić okno autokompaktowania: określić, jak bardzo ma się zapełnić kontekst, zanim nastąpi automatyczne podsumowanie. Zostawiasz wartość automatyczną albo wpisujesz na przykład 50 tys. czy 100 tys. tokenów. Przy ustawieniu 100 tys. rozmowa zacznie się kompaktować po osiągnięciu tego progu. Zamiast procentu masz więc dziś liczbę bezwzględną. To istotne, bo jakość spada na długo przed tym, jak okno kontekstu się zapełni.
Błąd 13: wiara w wielkie okna kontekstu
Historycznie wszyscy gonili za wielkimi oknami kontekstu — wszyscy się cieszyliśmy, gdy pojawiły się modele przyjmujące milion tokenów.
Tymczasem opublikowany przez Anthropic benchmark dla Opusa 4.6 na teście odzyskiwania informacji z długiego kontekstu — ukryto w nim osiem elementów i sprawdzano, czy model je znajdzie — pokazał, że przy 256 tysiącach tokenów model osiąga 93%. To całkiem niezwykły wynik jak na taką objętość. Ale przy milionie tokenów, ten sam model i ten sam test, skuteczność spadła do 76%. Nagle masz trzy szanse na cztery, że informacja zostanie odnaleziona — czyli mniej więcej co czwarta próba kończy się porażką. Co czwarta twoja reguła może nie zostać wydobyta.
Większe okno kontekstu to więc nie większa pamięć — to raczej trudniejsze odnajdywanie właściwej informacji. Tym bardziej polecam korzystanie z autokompaktowania.
Błąd 14: przekonanie, że kompaktowanie to wszystko albo nic
Sam myślałem, że kompaktowanie działa na zasadzie wszystko albo nic. Tymczasem jeśli w trwającej rozmowie dwukrotnie naciśniesz Escape, wejdziesz w tryb przewijania wstecz, który część z was pewnie zna: możesz cofnąć się do wcześniejszego momentu rozmowy i poprowadzić ją stamtąd na nowo.
Gdy tam wejdziesz, dostajesz więcej opcji. Możesz przywrócić kod i rozmowę, samą rozmowę albo sam kod. Ale możesz też podsumować rozmowę od tego konkretnego miejsca — „podsumuj do tego punktu”. Używając tej opcji, możesz dorzucić dodatkowy kontekst, ale w istocie mówisz: skompaktuj wszystko przed tym punktem. Rozmowa toczy się dalej od tego miejsca. Sam więc wybierasz, które fragmenty rozmowy mają zostać skompaktowane.
Błąd 15: proszenie Claude’a o poprawki w planie
Ta rzecz jest mało znana, a przy tak drobnej zmianie oszczędza sporo czasu. Kiedy jesteś w trybie planowania i mówisz na przykład „zaplanuj zmiany na stronie cennika, 10% zniżki przy większej liczbie użytkowników”, Claude tworzy plan i daje ci kilka opcji odpowiedzi: tak i przejdź w tryb bez pytań o uprawnienia, tak i ręcznie zatwierdzaj zmiany, albo dopisanie własnych uwag. Ja zawsze przeoczałem Ctrl+G, czyli edycję bezpośrednio w VS Code.
Po naciśnięciu Ctrl+G plan otwiera się do edycji, więc możesz go poprawić własnoręcznie. Wcześniej musiałem prosić model, żeby sam poprawił w planie jedną czy dwie drobne rzeczy. Teraz edytujesz plan, mówisz Claude’owi, że go zaktualizowałeś, i on działa według nowej wersji. To oszczędza mnóstwo tokenów przepalanych na przepychanki o drobne zmiany.
Błąd 16: przełączanie się na tańszy model
Ten jest naprawdę zaskakujący, bo tańsze modele potrafią kosztować cię więcej. Nabiera się na to praktycznie każdy, bo wygląda to na rozsądny ruch: prostsza robota, więc przełącz się na tańszy model — który do tego zwykle jest szybszy. Rzecz w sposobie cache’owania danych.
Jeśli jesteś, powiedzmy, 100 tysięcy tokenów w rozmowie z Opusem i chcesz odpowiedzi na dość proste pytanie, przełączenie się w tym momencie na Haiku wyjdzie drożej niż zapytanie Opusa — bo trzeba zbudować cache promptu dla Haiku ze wszystkich tych 100 tysięcy tokenów. A gdy wrócisz do Opusa, znów odbudujesz cache na 100 tysiącach tokenów. Każdy model ma własny cache, a w chwili przełączenia kontekst przestaje być scache’owany i płacisz za całość od nowa.
Błąd 17: bycie własną warstwą weryfikacji
To rada dla zaawansowanych. Anthropic publikuje przewodnik dla zaawansowanych użytkowników i pada w nim zdanie, które większość ludzi przelatuje wzrokiem. Brzmi ono: najbardziej wpływową poradą w tym przewodniku jest weryfikacja — jeśli masz przyjąć tylko jedną praktykę, niech to będzie właśnie ona.
Jeśli nie ma sprawdzenia, które Claude może przeprowadzić samodzielnie, to ty jesteś jego pętlą weryfikacji. A to znaczy, że każdy błąd po prostu tam siedzi i czeka, aż zauważy go człowiek.
Są cztery poziomy, coraz mocniejsze. Najprostszy to poproszenie o sprawdzenie w tym samym promptcie. Wyżej jest /goal, gdzie osobny ewaluator sprawdza warunek po każdej turze. Ponad tym są haki zatrzymania, które fizycznie blokują zakończenie tury, dopóki twój skrypt nie przejdzie. A na samym szczycie najlepszą formą weryfikacji jest adwersaryjny agent recenzujący.
Adwersaryjny recenzent — zgodnie z nazwą — będzie szukał luk. To bywa problem, jeśli po prostu kazałeś mu szukać problemów, bo będzie ich szukał, dopóki jakichś nie znajdzie. Trzeba mu więc powiedzieć, żeby zgłaszał wyłącznie to, co dotyka poprawności, twoich wyraźnych wymagań albo warunku ukończenia, a resztę traktował jako opcjonalną. Inaczej będzie drążył bez końca.
Jedna rzecz do zapamiętania: korzystaj z warstwy weryfikacji, zamiast być tą warstwą samemu. Masz do dyspozycji cztery poziomy.
Błąd 18: utrata historii sesji
Na tym straciłem w przeszłości mnóstwo danych — popraw to jeszcze dziś. Komendą wznawiania wracasz do wcześniejszych rozmów. Po jej użyciu widzę 13 sesji. Na pewno nie odbyłem tylko 13 sesji, odkąd używam VS Code i Claude Code. Powód: domyślnie przechowywane jest tylko 30 dni historii rozmów. Te 13 to u mnie głównie dzisiejsze, bo przerzuciłem się w większości na Claude Code w aplikacji desktopowej. Niżej widać kilka sprzed miesiąca, ale wszystko wcześniejsze zostało wyczyszczone.
Żeby to zatrzymać, wpisz w swoim settings.json ustawienie cleanupPeriodDays i liczbę. Przy 365 masz rok historii. I uwaga: zero nie oznacza „bez limitu” — wyczyści wszystko na bieżąco.
Warto osobno wiedzieć, że pliki automatycznej pamięci są z tego czyszczenia wyłączone. To, co w nich zapisane, zostaje — po prostu nie da się wznowić tamtych rozmów.
Błąd 19: nieużywanie mało znanych komend
Ostatni punkt to pięć w cenie jednego — komendy, których prawie nikt nie wpisuje.
/doctor użyliśmy wcześniej: to pełny przegląd konfiguracji Claude’a. Znajdzie nieużywane umiejętności, serwery MCP i wtyczki, pokaże, ile kosztują cię w kontekście, wskaże duplikaty w CLAUDE.md — i zaproponuje cięcia.
/insights generuje raport analizujący twoje sesje w Claude Code — pełny raport HTML obejmujący do 200 ostatnich sesji. Ma sens tylko wtedy, gdy nie kasujesz sesji po 30 dniach.
/btw pozwala zadać krótkie pytanie na boku, bez przerywania głównej rozmowy. Pytam „jaki mamy dziś dzień?”, dostaję odpowiedź, a w tle wciąż leci główna praca — okienko zamykam Escapem.
/branch przydaje się, gdy jesteś w środku rozmowy z cennym kontekstem, którego nie chcesz stracić, ale chcesz pójść w innym kierunku. Tworzy odgałęzienie rozmowy w bieżącym punkcie i przenosi je do nowej rozmowy, podczas gdy oryginał zostaje nietknięty. Jeśli chcesz rozwidlić kilka rozmów z tym samym kontekstem, to jest twoje narzędzie.
To wszystkie dziewiętnaście. W następnym filmie pokażę 14 sposobów na podkręcenie konfiguracji Claude Code.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Wymień personę na trzy konkretne instrukcje
Na czym polega: Nadawanie roli („jesteś doświadczonym…”) nie poprawia wyników — badanie na 162 personach i 2,5 tys. promptów nie wykazało przewagi. Lepiej działa trójka: wskazanie źródeł kontekstu, definicja ukończenia i polecenie samosprawdzenia.
Jak stosować: Przejrzyj swoje szablony promptów i skasuj otwarcia z personą oraz zaklęcia typu „weź głęboki oddech”. W to miejsce wpisz, gdzie leżą dane, jak wygląda gotowy wynik i wobec czego model ma zweryfikować odpowiedź przed zakończeniem.
Na co uważać: To nie znaczy, że masz skracać prompt — masz przeznaczyć te same słowa na treść użyteczną. Warunek samosprawdzenia musi być sprawdzalny („porównaj każdą liczbę z notatkami”), a nie ogólnikowy („sprawdź, czy jest dobrze”).
2.Formułuj polecenia pozytywnie
Na czym polega: Zakazy w stylu „nie zwracaj tego w markdownie” mylą model, gdy wchodzą w konflikt z resztą polecenia. Opis pożądanego rezultatu działa lepiej.
Jak stosować: Każde „nie rób X” przepisz na opis tego, co ma powstać: zamiast „nie używaj punktorów” — „napisz to jako płynne akapity”.
Na co uważać: Nie każdy zakaz da się prosto odwrócić — przy ograniczeniach bezpieczeństwa czy zgodności może być potrzebne wskazanie granicy wprost. Chodzi o styl i format wyniku, nie o rezygnację z twardych ograniczeń.
3.Odetnij konektorom dostęp na zapas
Na czym polega: Nowe rutyny dostają domyślnie wszystkie konektory, a przy automatycznym trybie dostępu do narzędzi definicje wszystkich konektorów ładują się do kontekstu przy każdej wiadomości — u niektórych są to tysiące tokenów na sesję.
Jak stosować: Przy zakładaniu rutyny usuń zbędne konektory, a istniejące rutyny przejrzyj wstecz. W czacie ustaw ładowanie narzędzi w razie potrzeby zamiast ładowania z góry.
Na co uważać: Odebranie konektora rutynie, która faktycznie z niego korzystała, zepsuje jej działanie — przejdź listę świadomie, a nie hurtem.
4.Rada o usuwaniu serwerów MCP jest nieaktualna
Na czym polega: Dzięki domyślnie włączonemu wyszukiwaniu narzędzi z serwerów MCP ładują się tylko nazwy narzędzi (rzędu 120 tokenów), a schematy dociągane są na żądanie. Dokładanie serwerów niemal nie obciąża kontekstu.
Jak stosować: Zamiast wycinać rzadko używane serwery, uruchom /context i zobacz realny koszt tokenowy. Trzymaj przydatne integracje włączone.
Na co uważać: To nie zwalnia z higieny bezpieczeństwa — każdy podłączony serwer MCP to wciąż realne uprawnienia. Sprawdź też, czy tryb wyszukiwania narzędzi faktycznie działa u ciebie, zanim dołożysz kilkanaście serwerów.
5.Subagenci do szukania, główna sesja do robienia
Na czym polega: Zespoły agentów zużywają w trybie planowania około siedmiu razy więcej tokenów, bo każdy agent utrzymuje własne, niescache’owane okno kontekstu. Subagent nie dostaje historii rozmowy, stylu wyjściowego, automatycznej pamięci ani wczytanych plików, a wbudowani Explore i Plan pomijają nawet CLAUDE.md.
Jak stosować: Deleguj szerokie przeszukiwania i równoległe rozpoznanie, gdzie kontekst jest tani. Zadania wymagające dużo kontekstu zostaw w głównej sesji albo rozgałęź rozmowę, żeby odziedziczyła kontekst. Krytyczne reguły z CLAUDE.md powtórz wprost w instrukcji dla subagenta.
Na co uważać: Nie zakładaj, że subagent „zna projekt”. Domyślna higiena kontekstu przez delegowanie potrafi wyjść wielokrotnie drożej niż utrzymanie pracy w jednym oknie.
6.Tryb fast rozlicza się inaczej i unieważnia cache
Na czym polega: Fast działa na Opusie, jest około 2,5 raza szybszy, ale płaci się za niego z kredytów API, nie z abonamentu. Zostaje włączony między sesjami do czasu wyłączenia. Włączony w środku rozmowy sprawia, że cały scache’owany kontekst przelicza się po pełnej stawce wejściowej.
Jak stosować: Włączaj fast na starcie rozmowy, gdy naprawdę zależy ci na tempie, i wyłączaj go świadomie komendą fast off.
Na co uważać: Najdroższy scenariusz to przełączenie się na fast po zbudowaniu dużego kontekstu. Sprawdzaj też, czy tryb nie został włączony z poprzedniej sesji.
7.CLAUDE.md czytany jest raz i ma być krótki
Na czym polega: Pliki CLAUDE.md z poziomu projektu i użytkownika wczytywane są na starcie sesji i trzymane w pamięci — zmiany w trakcie są ignorowane. Najlepiej działające pliki instrukcji mają około 300–350 słów; jeśli model uporczywie łamie regułę, plik jest zwykle po prostu za długi.
Jak stosować: Po edycji CLAUDE.md zacznij nową sesję albo skompaktuj bieżącą. Wynieś szczegółowy kontekst do osobnych plików i tylko się do nich odwołuj. Uruchom /doctor z prośbą o propozycje cięć, które nie zaszkodzą jakości.
Na co uważać: Wersaliki i słowo „ważne” nie ratują przeładowanego pliku — to leczenie objawów. Sugestie /doctor przejrzyj sam, zanim je zastosujesz.
8.Większe okno kontekstu to nie większa pamięć
Na czym polega: W benchmarku Anthropic dla Opusa 4.6 skuteczność odnajdywania ukrytych informacji spadła z 93% przy 256 tys. tokenów do 76% przy milionie. To mniej więcej jedna na cztery nieodnalezione informacje.
Jak stosować: Nie traktuj wielkiego okna jako miejsca na wszystko. Ustaw okno autokompaktowania na stałą wartość (np. 100 tys. tokenów) i pracuj w krótszych, świadomie zarządzanych sesjach.
Na co uważać: Domyślnie kompaktowanie następuje dopiero przy limicie kontekstu modelu — a jakość degraduje się na długo wcześniej. Nie licz na to, że reguła zapisana 700 tysięcy tokenów wcześniej wciąż działa.
9.Kompaktowanie i plany są edytowalne ręcznie
Na czym polega: Podwójny Escape otwiera tryb przewijania wstecz z opcjami przywracania kodu lub rozmowy oraz podsumowania do wybranego punktu — czyli selektywnym kompaktowaniem. W trybie planowania Ctrl+G otwiera plan do bezpośredniej edycji.
Jak stosować: Zamiast czekać na automatyczne kompaktowanie całości, sam wskaż punkt odcięcia. Zamiast prosić model o drobne poprawki w planie, popraw plan ręcznie i powiedz, że jest zaktualizowany.
Na co uważać: Przywracanie kodu z trybu wstecz cofa realne zmiany w plikach — sprawdź, którą opcję wybierasz. Po ręcznej edycji planu upewnij się, że model przeczytał nową wersję, zanim ruszy do pracy.
10.Nie przełączaj modelu w środku dużej rozmowy
Na czym polega: Każdy model ma własny cache promptu. Przejście na tańszy model przy 100 tys. tokenów kontekstu wymaga zbudowania cache’u od zera — a powrót do poprzedniego modelu zbudowania go po raz kolejny. Tańszy model może wyjść drożej.
Jak stosować: Wybieraj model na starcie rozmowy i trzymaj się go. Proste pytania poboczne zadawaj przez /btw albo w nowej, lekkiej sesji na tańszym modelu.
Na co uważać: Intuicja „prostsze zadanie, tańszy model” jest tu myląca — decyduje wielkość istniejącego kontekstu, nie trudność pytania. Pamiętaj też o cleanupPeriodDays w settings.json (np. 365), bo domyślnie historia sesji znika po 30 dniach, a zero oznacza natychmiastowe kasowanie, nie brak limitu.