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Claude Code perde l'80% delle istruzioni, Anthropic dice che il modello "non le vuole"
Secondo quanto riportato da the-decoder.com, Anthropic ha rimosso circa l'80% del system prompt di Claude Code in coincidenza con l'adozione dei modelli Fable 5 (classe "Mythos"). A rivelarlo è stato Thariq Shihipar, membro dello staff tecnico che lavora sul prodotto: il vecchio prompt era pieno di regole rigide, esempi dettagliati, istruzioni del tipo "non fare X". Il nuovo è drasticamente più corto.
Shihipar descrive un cambio di approccio preciso: dai vincoli espliciti si passa allo "steering by context", cioè guidare il modello con il contesto della conversazione piuttosto che con un elenco di divieti scritti in anticipo. La logica dichiarata è che i modelli più recenti non hanno più bisogno di essere ingabbiati in una sequenza di istruzioni passo-passo, perché già interpretano correttamente l'intenzione dietro una richiesta.
Il racconto che ne fa Shihipar ha anche una componente storica interessante. I primi modelli richiedevano prompt brevi ma fitti di esempi e paletti, perché da soli capivano poco. Con l'aumento delle capacità, i prompt sono cresciuti in lunghezza, fino a diventare documenti corposi. Ora, dice Anthropic, la tendenza si inverte di nuovo: il prompt si accorcia perché il modello non ne ha più bisogno, non perché sia tornato indietro in capacità.
La frase chiave, tradotta, è questa: gli esempi scritti nel prompt "tendono a limitarlo, perché in realtà ha più immaginazione degli esempi che gli forniamo". È una personificazione tecnica: il modello "vuole" qualcosa, ha una preferenza, quasi un'opinione sul modo in cui viene istruito. Il linguaggio scelto sposta l'attenzione dal fornitore alla presunta volontà del prodotto, e questo è già un dato editoriale prima ancora che tecnico.
Sul piano tecnico, l'idea non è priva di fondamento. Anthropic pubblica da tempo una propria guida su come costruire il contesto per agenti AI, dove parla esplicitamente di trovare la "giusta altitudine" per un prompt: né troppo rigido, con regole fragili da mantenere nel tempo, né troppo vago, senza alcun segnale utile. Un prompt sovraccarico di esempi può restringere lo spazio di ricerca di un modello già ben allineato, peggiorandone l'output invece di migliorarlo. È un fenomeno reale, documentato, non un'invenzione buona solo per il comunicato.
Il problema è che questa spiegazione tecnica, per quanto plausibile, resta l'unica versione raccontata. Anthropic non pubblica il diff del prompt, non mostra cosa esattamente è stato tolto, non offre modo di verificare in modo indipendente quanto della riduzione sia dovuto a capacità reali del modello e quanto a semplice sfoltimento di materiale ridondante accumulato nel tempo.
Shihipar ha ripreso lo stesso concetto anche in altri interventi pubblici, tra cui il podcast "How I AI" di Claire Vo, il che suggerisce che la narrazione non sia improvvisata per un singolo articolo ma una linea di comunicazione coerente adottata dall'azienda. Coerenza non significa però automaticamente verità: un messaggio ripetuto più volte, con le stesse parole, resta comunque un messaggio a senso unico finché non viene affiancato da dati verificabili sul comportamento reale del modello prima e dopo il taglio.
Il system prompt di Claude Code non è un dettaglio invisibile all'utente: è testo che viene fatturato a ogni singola chiamata, perché è "always-on", cioè parte automaticamente di ogni richiesta inviata al modello. Tagliarlo dell'80% significa, con ogni probabilità, meno token consumati per ogni sessione, meno latenza, un margine più comodo per chi eroga il servizio.
Il tempismo non aiuta la lettura più generosa. Dal 15 giugno 2026 Claude Code headless, Agent SDK e strumenti di terze parti fatturano a consumo oltre la quota di credito mensile, mentre la chat in abbonamento resta a tariffa flat. In questo contesto, un prompt più leggero non è mai una scelta neutra sul piano commerciale: riduce direttamente il costo per chiamata, proprio mentre l'azienda ha appena introdotto un meccanismo che fa pagare