Analyse des durchgesickerten System-Prompts von Claude Opus 5: Gedächtnis, Werkzeuge, Urheberrecht und Produktrouting

Einleitung

Rund einen Tag nach der öffentlichen Veröffentlichung von Claude Opus 5 kursierte in einem GitHub-Repository eine Datei, die angeblich die vollständigen System-Prompts des Modells in der Claude-Web- und Mobiloberfläche wiedergibt.

Die Datei wurde vom GitHub-Nutzer Eversmile12 veröffentlicht und als wortwörtliche oder nahezu wortwörtliche Erfassung der verbraucherorientierten Claude-Konfiguration beschrieben.

Ihr Umfang erregte sofort Aufmerksamkeit:

1. Juli 2026 |
   | Angegebene Oberfläche | Claude Web und Mobile Chat |

Das Dokument enthält keinen regulären Anwendungsquellcode. Es besteht hauptsächlich aus Verhaltensanweisungen, Tool-Beschreibungen, JSON-Schemata, Gedächtnisstrategien, Sicherheitseinschränkungen, Suchregeln, Produktinformationen und Schnittstellen-Routinglogik.

Dies macht die Datei selbst dann forschungsrelevant, wenn sie nicht von Anthropic offiziell veröffentlicht wurde.

Allerdings muss eine wichtige Vorbedingung genannt werden:

Anthropic hat nicht bestätigt, ob die GitHub-Datei eine vollständige oder exakte Kopie der Claude Opus 5-Produktions-System-Prompts ist.

Drittanbieter-Erfassungen können genaues Material, rekonstruierten Text, fehlende Abschnitte, oberflächenspezifische Anweisungen oder nach der Erfassung geänderte Inhalte enthalten. Sie sollte als öffentliche Erklärung analysiert werden – nicht als autoritatives internes Dokument.

Claude Opus 5 am

1. Juli 2026 offiziell veröffentlicht

Das in der öffentlichen Datei angegebene Erfassungsdatum stimmt mit dem offiziellen Veröffentlichungsdatum von Claude Opus 5 überein.

Anthropic beschreibt Opus 5 als ein proaktives Modell, das für langlebige Agenten, Softwareentwicklung, professionelle Arbeit, wissenschaftliche Forschung, Computernutzung und komplexe mehrstufige Aufgaben konzipiert ist.

Die offiziellen Spezifikationen umfassen:

1. Juli 2026 |
   | Kontextfenster | 1 Million Token |
   | Maximale Ausgabe | 128.000 Token |
   | Grundpreis Eingabe | 5 US-Dollar pro Million Token |
   | Grundpreis Ausgabe | 25 US-Dollar pro Million Token |
   | Reasoning-Funktion | Standardmäßig aktiviert |
   | Aufwandssteuerung | Niedrig, Mittel, Hoch, XHoch, Max |
   | Schnellmodus | ca. 2,5-fache Standardgeschwindigkeit, doppelter Grundpreis |
   | Verfügbarkeit | Claude App, Claude Code, Claude API, Bedrock, Google Cloud, Microsoft Foundry |

Anthropic gibt an, dass der Preis des Modells in der API identisch mit dem von Opus 4.8 ist und nur die Hälfte von Fable 5 beträgt.

Das Unternehmen berichtet zudem, dass Opus 5 bei bestimmten Aufgaben nahe an die Leistung von Fable 5 herankommt, dabei aber geringere Kosten pro Aufgabe verursacht.

Dies sind offizielle Veröffentlichungsankündigungen und Benchmark-Ergebnisse. Sie sollten vom Inhalt des Drittanbieter-System-Prompt-Repositories unterschieden werden.

Die GitHub-Datei ist mehr als nur ein traditioneller Prompt

Der Begriff „System-Prompt“ könnte Assoziationen an einen kurzen Text wecken, der einem Chatbot sagt, wie er sich verhalten soll.

Die hochgeladene Datei kommt jedoch eher einer Konfigurationsebene eines kompletten Verbraucher-KI-Produkts gleich.

Ihr Titel umfasst mehrere umfangreiche Systeme:

• Standardverhalten und Tonfall von Claude.
• Aktuelle Produkt- und Modellinformationen.
• Sicherheits- und Ablehnungsregeln.
• Wohlbefinden der Nutzer.
• Politische Neutralität.
• Aktualitätsgrad des Wissens.
• Dauerhaftes Gedächtnis.
• Suche im Chat-Verlauf.
• Websuche.
• Bildersuche.
• Dateiverarbeitung.
• Computernutzung.
• Visuelle Ausgabe.
• Tool-Architektur.
• Produktempfehlungen.
• Auswahl von Drittanbieter-Konnektoren.
• Urheberrechtskonformität.
• Zitierverhalten.

Das Dokument scheint daher drei Arten von Anweisungen zu kombinieren:

1. Produktverhaltensspezifikationen
2. Richtlinien- und Sicherheitsebene
3. Schnittstellen- und Tool-Routing-Handbuch

Diese Kombination erklärt die Länge der Datei.

Ein leistungsfähiger Verbraucher-Assistent generiert nicht nur Text. Er muss möglicherweise entscheiden, ob er das Web durchsucht, Gedächtnisdateien liest, Anwendungen empfiehlt, Artefakte erstellt, Wetter-Widgets anzeigt, den Chat-Verlauf durchsucht, verbundene Dienste aufruft oder unsichere Anfragen ablehnt.

Jede Aktion erfordert ihre eigenen Bedingungen und Parameter.

![Das Bild zeigt den Inhalt der GitHub-Datei zu den System-Prompts von Claude Opus
5. Der Dateititel lautet „System Prompt

• Claude Opus 5 (claude.ai chat interface)“ mit dem Erfassungsdatum

1. Juli 2026 und der Oberfläche Anthropic Web/Mobile Chat. Die Datei enthält 1511 Zeilen (1076 Logikzeilen) und ist 132 KB groß. Das Bild bezieht sich auf die Beschreibung im Dokument, dass die hochgeladene Datei die System-Prompt-Konfigurationsebene von Claude Opus 5 darstellt, und zeigt den Titel sowie Teile der Informationen.](https://we0-cms.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/cms-assets/image/2026/07/31e9a37d-0b3d-45c2-9d37-fddcfebc3a3a-81e90e15-c371-47bf-a0ed-e793279f31d7.png)

Etwa 30 Tool-Definitionen beschreiben die Produktoberfläche

Die öffentliche Datei enthält etwa 30 benannte Tool-Abschnitte.

Die abgedeckten Funktionen umfassen:

• Strukturierte Folgefragen stellen.
• Befehle in kontrollierter Umgebung ausführen.
• Historische Unterhaltungen durchsuchen.
• Dateien erstellen und präsentieren.
• Sportinformationen abrufen.
• Bilder durchsuchen.
• Gedächtnis lesen und aktualisieren.
• Karten- und Ortsergebnisse anzeigen.
• Rezepte rendern.
• Wetter abrufen.
• Webseiten durchsuchen und öffnen.
• Visuelle Widgets erstellen.
• Claude-Anwendungen empfehlen.
• MCP-Konnektor-Registry durchsuchen.
• Verbundene Dienste vorschlagen.
• Dateien anzeigen und bearbeiten.

Viele Tools enthalten vollständige JSON-artige Parameterdefinitionen.

Dies sagt uns einiges über das Design moderner Assistenten.

Das Sprachmodell muss sich nicht an die Implementierungsdetails jeder Produktfunktion erinnern. Es erhält strukturierte Beschreibungen, die ihm mitteilen:

• Was das Tool tut.

• Wann das Tool verwendet werden sollte.

• Welche Parameter erforderlich sind.

• Was auf der Benutzeroberfläche angezeigt wird.

• Was das Modell vor und nach dem Aufruf eines Werkzeugs sagen soll.

• Wann eine Benutzerbestätigung erforderlich ist.

Das Modell fungiert als Entscheidungsebene, die über einer Reihe von Funktionsmodulen operiert.

Spezielle Systeme.

Daher kann die Werkzeugarchitektur genauso wichtig sein wie die ursprüngliche Intelligenz des Modells. Schlechte Werkzeuganweisungen können dazu führen, dass das Modell die falsche Fähigkeit auswählt, irrelevante Schnittstellen offenlegt oder handelt, bevor der Benutzer eine Wahl getroffen hat.

Der längste Abschnitt betrifft das persistente Gedächtnis

Einer der am ausführlichsten besprochenen Teile der Datei ist der Abschnitt memory_filesystem.

Dieser Abschnitt umfasst etwa 230 Zeilen und beschreibt das Gedächtnis als ein persistentes Dateisystem, das Kontext über mehrere Sitzungen hinweg transportieren kann.

Die beschriebene Verzeichnisstruktur umfasst:

/profile.md
/preferences.md
/topics/
/areas/
/people/

Jeder Ort spielt eine andere Rolle.

Die aufgeführten Gedächtnisoperationen umfassen Lesen, Schreiben, Anhängen, Ersetzen bestimmter Teile, Auflisten von Dateien und Löschen von Dateien.

Das Löschen wird so beschrieben, dass Claude es nur dann verwenden darf, wenn der Benutzer es ausdrücklich verlangt.

Das offizielle Hilfecenter von Anthropic bestätigt, dass Claude jetzt über Gedächtnis- und Suchfunktionen für vergangene Unterhaltungen verfügt. Die genaue Implementierung dieses versteckten Dateisystems wurde jedoch nicht offiziell dokumentiert.

Daher ist die Existenz der benutzerorientierten Gedächtnisfunktion bestätigt. Die spezifischen internen Verzeichnisnamen und Regeln stammen aus einem nicht authentifizierten GitHub-Capture.

Das Gedächtnis soll festhalten, was Benutzer tatsächlich gesagt haben

Die öffentliche Datei setzt klare Grenzen für das, was in das persistente Gedächtnis geschrieben werden darf.

Jeder gespeicherte Inhalt sollte mit einem [stated]-Tag versehen sein, das anzeigt, dass die Information direkt vom Benutzer stammt.

Die Datei gibt an, dass Claude Folgendes nicht speichern sollte:

• Eigene Schlussfolgerungen über den Benutzer.
• Selbst erstellte Pläne.
• Informationen, die durch Internetsuche gefunden wurden.
• Selbst vorgeschlagene, nicht ausgewählte Alternativen.
• Aufbereitete oder erweiterte Versionen dessen, was der Benutzer gesagt hat.
• Empfehlungen, die der Benutzer nur angenommen hat.

Dieser Unterschied ist subtil, aber wichtig.

Angenommen, Claude hat fünf Werkzeuge empfohlen, der Benutzer hat sich nur für eines entschieden.

Die Wahl des Benutzers kann gespeichert werden. Die vier abgelehnten Vorschläge von Claude und die dahinterstehenden Überlegungen sollten jedoch nicht Teil des dauerhaften Benutzerprofils werden.

Dies verhindert, dass das Gedächtnis allmählich mit den eigenen Interpretationen des Modells gefüllt wird.

Ohne eine solche Regel könnte der Assistent ein sich selbst verstärkendes Profil erstellen:

1. Er würde etwas über den Benutzer ableiten.
2. Er würde diese Ableitung speichern.
3. Zukünftige Sitzungen würden die gespeicherte Ableitung als Tatsache behandeln.
4. Das Modell würde auf der Grundlage dieser „Tatsache“ weitere Entscheidungen treffen.
5. Das Profil würde sich immer weiter von dem entfernen, was der Benutzer tatsächlich gesagt hat.

Strenge Quellenkennzeichnung verringert dieses Risiko.

Sensible Informationen werden vom Gedächtnis ausgeschlossen

Der Gedächtnisabschnitt enthält eine lange Liste von Informationen, die nicht gespeichert werden sollten, selbst wenn sie in der Unterhaltung vorkommen.

Zu den Kategorien gehören:

• Rasse und ethnische Zugehörigkeit.
• Religiöse Überzeugungen.
• Politische Ansichten.
• Details zur Sexualgeschichte oder sexuellen Orientierung.
• Medizinische Zustände und Diagnosen
• Psychische Gesundheit und Behandlungsinformationen
• Genetische oder Labortestergebnisse
• Strafregister
• Finanzielle und sozioökonomische Details
• Persönlichkeitsbeurteilungen
• Präzise Identifikationsinformationen
• Informationen über Minderjährige
• Hochsensible Informationen anderer Personen

Die Datei schlägt einen einfachen Datenschutztest vor: Würde sich der Benutzer unwohl fühlen, wenn ein Kollege diese Erinnerung auf der Einstellungsseite sehen würde?

Wenn die Antwort ja lautet, sollte die Information nicht gespeichert werden.

Die Datei unterscheidet auch zwischen sensiblen Gesundheitsinformationen und allgemeinen Gesundheitspräferenzen.

Zum Beispiel kann das Interesse an Bewegung als angemessene Erinnerung gespeichert werden, aber der Grund für einen Arztbesuch, der dazu führte, dass der Trainingsplan an einem bestimmten Tag geändert wurde, sollte ausgeschlossen werden.

Dies ist eine Abstraktion zum Schutz der Privatsphäre: Behalten Sie dauerhafte Präferenzen bei, wo angemessen, aber lassen Sie die sensiblen Erklärungen weg.

Die von Anthropic öffentlich veröffentlichte Dokumentation zur Gedächtnisfunktion bestätigt, dass Benutzer das Gedächtnis steuern, incognito chatten und verwalten können, ob Claude auf der Grundlage früherer Unterhaltungen fortfährt. Die oben genannten spezifischen Ausschlussregeln stammen aus der öffentlichen Prompt-Datei, nicht aus der autorisierten Implementierungsdokumentation.

Das Gedächtnis sollte keine falschen Beziehungen erzeugen

Ein weiterer ungewöhnlicher Aspekt der Prompt-Datei ist die Art und Weise, wie sie emotionale Kontinuität behandelt.

Die Datei warnt Claude davor, gespeicherten Kontext als tiefe zwischenmenschliche Beziehung misszuverstehen.

Menschen erinnern sich an andere durch begrenzte Aufmerksamkeit und persönliche Erfahrungen. Ein KI-System hingegen kann Informationen von Millionen von Benutzern aus dem Speicher abrufen, ohne diese Erinnerungen auf menschliche Weise zu erfahren.

Daher verlangt die Prompt, übertriebene Ausdrücke der Kontinuität zu vermeiden.

Sie schränkt auch ein, dass zukünftige Versionen von Claude keine Präferenzen speichern sollten für:

• bedingungsloses Lob des Benutzers
• Unterdrückung abweichender Meinungen
• Vermeidung von Hinterfragen gefährlicher Entscheidungen
• Aufrechterhaltung einer romantischen Rolle über mehrere Gespräche hinweg
• Förderung emotionaler Abhängigkeit
• Verringerung der Authentizität oder Kritikfähigkeit

Das Grundprinzip ist: Eine einzige Konversation sollte nicht dauerhaft festlegen, dass nachfolgende Sitzungen manipulativ, abhängig oder unehrlicher werden.

Die Datei verlangt auch die Vermeidung von Formulierungen, die den Gedächtnisabrufprozess direkt offenlegen, wie z. B. wiederholte Aussagen, dass das System auf das Benutzerprofil zugegriffen hat.

Claude kann den gespeicherten Kontext verwenden, muss aber nicht jede Antwort in eine Erinnerung daran verwandeln, dass „persönliche Informationen gespeichert wurden“.

Es wird ausdrücklich empfohlen, drei gewöhnliche Wörter zu vermeiden

Der angebliche System-Prompt verlangt von Claude, drei englische Modifikatoren zu vermeiden:

• „genuinely“ (aufrichtig)
• „honestly“ (ehrlich)
• „straightforward“ (geradlinig)

Der Grund ist stilistischer Natur.

Wenn der Assistent standardmäßig ehrlich sein soll, wirkt das wiederholte Beteuern von Ehrlichkeit eher gekünstelt oder übermäßig defensiv.

Verglichen mit den Bestimmungen zu Gedächtnis und Sicherheit ist diese Regel nebensächlich, aber sie zeigt, wie detailliert Produktions-Prompts sein können.

Die endgültige Persönlichkeit des Modells kann durch hunderte von kleinen Anweisungen geformt werden, wie zum Beispiel:

• Bevorzugte Satzlänge
• Ob Nachfragen gestellt werden sollen
• Wie viele Nachfragen gestellt werden sollen
• Wie auf Kritik reagiert werden soll
• Welche Formulierungen unnatürlich wirken
• Wann Listen verwendet werden sollen
• Wie eine Konversation beendet wird

Das endgültige Benutzererlebnis wird genau aus diesen Anweisungen zusammengesetzt.

Modelltraining und die Schicht der ausführlichen Produktbeschreibungen

Urheberrechtsregeln sind als harte Einschränkungen festgelegt

Das Repository enthält einen detaillierten Urheberrechtsabschnitt.

Die auffälligste Regel ist die strenge Begrenzung für wörtliche Zitate aus Internetquellen: Jedes Zitat darf nicht länger als 15 Wörter sein.

Der Abschnitt weist den Assistenten auch an:

• Paraphrasieren zu bevorzugen
• Mehrere kurze Zitate aus derselben Quelle zu vermeiden
• Die Satzstruktur des Originals zu vermeiden
• Die Überschrift und Erzählreihenfolge des Artikels zu vermeiden
• Das Kopieren von Liedtexten und Gedichten zu vermeiden
• Die Angabe erfundener Zitatquellen zu vermeiden
• Die Bereitstellung detaillierter Alternativen, die das Lesen des Originals ersetzen könnten, zu vermeiden

Die Prompt betrachtet Urheberrecht als eine Einschränkung auf Produktebene, nicht als eine sekundäre Schreibpräferenz.

Dies hat eine wichtige Konsequenz: Das System kann dem Thema des Benutzers folgen, ohne der genauen Struktur der urheberrechtlich geschützten Quelle folgen zu müssen.

Dies ist auch der Grund, warum diese Markdown-Datei eine unabhängig bearbeitete Adaption und keine zeilenweise Übersetzung des chinesischen Originaltextes ist.

Claude-Produkte werden aktiv empfohlen

Die öffentliche Datei enthält ein Werkzeug namens recommend_claude_apps.

Sein Zweck ist es, relevante Anthropic-Produkte zu empfehlen, wenn sie mit der aktuellen Aufgabe des Benutzers übereinstimmen.

Die aufgeführten Zuordnungen umfassen die folgenden Beispiele:

Die Empfehlung sollte nicht das Erledigen der Aufgabe im Chat ersetzen.

Stattdessen sind die Produktkarten als Vorschläge für zukünftige oder erweiterte Arbeiten gedacht, die zusammen mit der Antwort präsentiert werden.

Die öffentliche Produktdokumentation von Anthropic bestätigt, dass diese Produkte und Plugins existieren. Das Unternehmen dokumentiert auch kontextbasierte App-Empfehlungen in Claude.

Die GitHub-Datei geht noch einen Schritt weiter und zeigt, wie stark Verbraucher-Prompts gesteuert werden können, um das eigene Produkt-Ökosystem von Anthropic zu präsentieren.

Drittanbieter-Connectoren folgen anderen Regeln

Gegenüber externen Partnern wird bei derselben Datei eine zurückhaltendere Haltung eingenommen.

Bei Drittanbieter-Connectoren wird der Assistent angewiesen, keinen Anbieter eigenmächtig auszuwählen, wenn der Nutzer nur eine allgemeine Absicht äußert.

Zum Beispiel:

• Eine Mitfahrgelegenheit anfordern, ohne einen bevorzugten Fahrdienst zu nennen
• Musik hören wollen, ohne eine bevorzugte Musik-App anzugeben
• Ein Restaurant buchen wollen, ohne eine bestimmte Buchungsplattform zu autorisieren

Der Workflow sollte die verfügbaren Optionen präsentieren und dem Nutzer die Wahl überlassen.

Das offizielle Hilfezentrum von Anthropic bestätigt dieses Verhalten. Wenn mehrere verbundene Apps hilfreich sein könnten, zeigt Claude Optionen an, anstatt stillschweigend eine App als Standard anzunehmen. Anthropic gibt zudem an, dass die Empfehlung verbundener Apps keine bezahlte Werbung ist.

Dies ergibt einen interessanten Kontrast:

• Anthropic-Produkte können bei passenden Aufgaben aktiv empfohlen werden
• Drittanbieter benötigen eine explizitere Autorisierung durch den Nutzer

Die Entscheidung vor der Wahl.

Die öffentlichen Prompts legen die kommerzielle Entdeckung und die Nutzerkontrolle in dieselbe Routing-Ebene.

Produktwerbung und Zurückhaltung koexistieren in derselben Konfiguration

Der Originaltext interpretiert die Regeln zur App-Empfehlung als einen in die System-Prompts eingebetteten Verkaufskanal.

Diese Interpretation ist nachvollziehbar, aber das Gesamtbild ist nuancierter.

Die Empfehlungsfunktion kann mehrere Zwecke erfüllen:

• Nutzern helfen, Werkzeuge zu entdecken, für die sie bereits bezahlt haben
• Aufgaben auf leistungsfähigere Oberflächen verlagern
• Die Nutzungsrate von Anthropic-Produkten erhöhen
• Reibungsverluste zwischen Chat, Code, Design und Büroarbeit reduzieren
• Geschäftswert für Anthropic schaffen

All diese Zwecke können gleichzeitig zutreffen.

Die entscheidenden Fragen sind:

• Ist die Empfehlung relevant?
• Kann die aktuelle Anfrage weiterhin erfüllt werden?
• Ist der Vorschlag klar erkennbar?
• Bleibt dem Nutzer die Freiheit, abzulehnen?
• Ist das Ranking Dritter nicht durch Zahlungen beeinflusst?
• Erzeugt das Modell keine Nachfrage für andere Produkte?

Die Anweisungen in den Prompts selbst scheinen einige dieser Risiken zu erkennen, indem sie die Anzahl der Empfehlungen begrenzen und jede Empfehlung an die aktuelle Aufgabe binden.

Offizielle Speicher- und verknüpfte App-Dokumente bestätigen Teile

Obwohl Anthropic die GitHub-Prompts nicht verifiziert hat, stimmen einige der Beschreibungen mit dem Produktverhalten in der öffentlichen Dokumentation überein.

Anthropic erklärt offiziell, dass Claude fähig ist:

• Verlauf von Gesprächen zu durchsuchen
• Die Chat-Speicherfunktion zu nutzen
• Unsichtbare Gespräche zu unterstützen, die vom Speicher ausgeschlossen sind
• Verknüpfte Apps basierend auf dem Gesprächskontext zu empfehlen
• Nutzern die Wahl zwischen mehreren verbundenen Diensten zu lassen
• Kompatibel mit Excel, Word, PowerPoint und Outlook zu sein
• Fachliche Arbeitsabläufe über Claude Code, Kollaborations- und Designfunktionen zu verarbeiten

Dies beweist nicht die Authentizität des Repositorys.

Es ist durchaus möglich, eine überzeugende Version allein anhand des öffentlichen Produktverhaltens und der Dokumentation zu rekonstruieren.

Die Überschneidungen deuten jedoch darauf hin, dass viele der breiten Produktbeschreibungen in der Datei mit den Funktionen von Claude übereinstimmen, die Nutzer unabhängig verifizieren können.

Was die Datei nicht verraten kann

Geleakte oder rekonstruierte System-Prompts haben als Beweismittel Einschränkungen.

Sie können keine Modellgewichte offenbaren

Das Dokument zeigt nicht:

• Trainingsdaten
• Modellgewichte
• Architekturdesign
• Reinforcement-Learning-Prozesse
• Sicherheitsklassifikator-Gewichte
• Interne Evaluierungsdaten
• Versteckte Infrastruktur

Prompts sind nur eine Ebene des Systems.

Sie können nicht alle Laufzeitanweisungen zeigen

KI-Produkte können dynamisch Anweisungen basierend auf folgenden Faktoren hinzufügen:

• Ausgewähltes Werkzeug
• Account-Tarif
• Geografischer Standort
• Sicherheitsklassifikator
• Gesprächsstatus
• Experimentelle Einstellungen
• Verknüpfte Apps
• Nutzereinstellungen
• Unternehmensrichtlinien

Der erfasste Prompt repräsentiert möglicherweise nur einen einzelnen Account zu einem bestimmten Zeitpunkt.

Sie können sich häufig ändern

Verbraucher-KI-Produkte aktualisieren sich schnell.

Werkzeugnamen, Modellbeschreibungen, Sicherheitsregeln, App-Empfehlungen und Speicherverhalten können sich ändern, während öffentliche Repositorys nicht unbedingt synchron aktualisiert werden.

Keine offizielle Sicherheitsoffenlegung

Dieses Repository beweist keinen Einbruch in die Server von Anthropic.

System-Prompts können manchmal rekonstruiert werden durch:

Prompt-Injection-Techniken, Beobachtung der Oberfläche, Modellantworten, Client-Verhalten oder eine Kombination mehrerer Quellen.

Der Begriff „geleakt“ beschreibt, dass behauptete interne Anweisungen öffentlich aufgetaucht sind. Er sagt an sich nichts darüber aus, wie diese Anweisungen erlangt wurden.

Release-Day-Demos zeigen die visuellen Kodierungsfähigkeiten von Opus 5

Die zweite Hälfte des Originalberichts konzentriert sich auf Experimente, die Entwickler kurz nach der Veröffentlichung von Opus 5 durchführten.

Ein Entwickler gab an, dass Opus 5 in einem einzigen Versuch in etwa 1,5 Stunden einen Ego-Shooter-Prototypen inklusive Bots für den Mehrspielermodus erstellt habe.

Der Ersteller wies auch darauf hin, dass die Flugmechanik noch verbessert werden müsse.

[Bildbeschreibung: Ein Screenshot eines Tweets von Cengiz über einen Test mit Opus
5. Er sagt, er habe Opus 5 mit einem Ego-Shooter-Prototypen getestet, einmal generiert, was etwa 1,5 Stunden gedauert habe. Es habe nicht nur das gesamte Spiel erstellt, sondern auch Bots generiert, die im Mehrspielermodus spielen können. Die Flugmechanik sei vielleicht nicht optimal abgestimmt, aber er halte es für das leistungsstärkste Modell aller Zeiten. Das Bild bezieht sich eng auf den Kontext und ist eine visuelle Darstellung des im Kontext erwähnten Entwicklerexperiments, bei dem Opus 5 in 1,5 Stunden einen Ego-Shooter-Prototypen erstellte.]

Andere öffentliche Vorführungen umfassen:

• Ein aus einem einzigen Prompt erstelltes 3D-Shooter-Spiel.
• Ein Spiel im Stil von „Rocket League“ mit Physiksimulation.
• Eine programmatisch generierte Landschaftsmalerei in einer einzigen HTML-Datei.
• Ein angeblich in einem Durchgang erstellter Snowboard-Prototyp.

[Bildbeschreibung: Ein GIF, das eine Cartoon-artige Snowboardszene zeigt: Eine Figur mit orangefarbener Schutzausrüstung steht auf einem Snowboard am Hang und blickt auf schneebedeckte Holzhäuser, Nadelbäume und eine Bergkette in der Ferne. Dieses Bild bezieht sich auf den obigen Kontext, der besagt, dass es eines der öffentlich gezeigten Ergebnisse nach der Veröffentlichung von Claude Opus 5 war, speziell die Visualisierung des Prototyps, von dem der Entwickler sagte, er sei in einem Durchgang erstellt worden. Diese Demos sind Beispiele für die visuellen und Programmierfähigkeiten von Claude Opus 5, digitale Kreationen, die Entwickler schnell mit dem Modell erstellten.]

Diese Beispiele sind nützliche Illustrationen, aber keine kontrollierten Benchmarks.

Demos in sozialen Medien lassen oft wichtige Details aus, wie zum Beispiel:

• Die vollständigen Prompts.
• Versteckte Folgeanweisungen.
• Werkzeugkonfiguration.
• Fehlgeschlagene Versuche.
• Manuelle Bearbeitungen.
• Einstellungen des Modellaufwands.
• Token-Verbrauch.
• Laufzeit.
• Frameworks und Ressourcen.
• Ob das Endergebnis aus mehreren Ausgaben ausgewählt wurde.

Anthropics offizielle Veröffentlichung stützt tatsächlich unabhängig die breiteren Behauptungen, dass Opus 5 verbesserte visuelle und Programmierfähigkeiten habe. Sie hob interaktive visuelle Artefakte, 3D-Modellierung, Frontend-Arbeit und stärkere Langzeit-Programmierleistung hervor.

Der wertvollste Teil ist die Einschränkungsebene

Ein System-Prompt mit Zehntausenden von Tokens mag ineffizient erscheinen.

Verbraucherorientierte KI-Produkte müssen jedoch nicht nur ideale Pfade bewältigen.

Sie benötigen Anweisungen für Situationen, die Folgendes betreffen:

• Sensible persönliche Informationen.
• Fehlende Dateien.
• Sich widersprechende Informationsquellen.
• Aktuelle Nachrichten.
• Urheberrechtsanfragen.
• Krisensprache.
• Werkzeugautorisierung.
• Verbundene Dienste.
• Käufe und Buchungen.
• Dauerhafter Speicher.
• Produktempfehlungen.
• Unbeabsichtigtes Löschen.
• Lange Gespräche.
• Nutzerkritik.
• Unbestätigte Behauptungen.

Ein kurzer Prompt kann erklären, was der Assistent im Idealfall tun soll.

Ein langer Prompt soll oft definieren, was er nicht tun darf, wenn die Situation chaotisch wird.

Das ist die Kerneinsicht aus der Diskussion über den geleakten Prompt.

Die Analyse des Modells

Sichtbare Fähigkeiten ziehen Aufmerksamkeit an, aber einen Assistenten zu erstellen bedeutet gleichermaßen, die Grenzen dieser Fähigkeiten zu definieren.

Was Entwickler aus der Prompt-Struktur lernen können

Selbst wenn man die Datei nicht als offiziell betrachtet, bietet sie nützliche Designerfahrungen für Teams, die KI-Produkte entwickeln.

1.

Trennung von dauerhaftem Gedächtnis und Gesprächskontext

Nicht alles, was in einem Gespräch erwähnt wird, sollte dauerhaft gespeichert werden.

Verwende klare Kriterien für Beständigkeit, Sensitivität, Herkunft und Löschung.

1. Kennzeichnung der Quellen gespeicherter Fakten

Modellschlussfolgerungen sollten nicht von Benutzeraussagen unterscheidbar sein.

Quellenkennzeichnungen reduzieren die Profilverzerrung von Nutzern.

1. Klare Werkzeugberechtigungen

Das Modell sollte wissen, wann es direkt handeln, wann es nachfragen und wann es eine Auswahl anbieten muss.

1. Empfehlungen als Produktverhalten behandeln

Empfehlungen für interne Produkte und Dienste Dritter erfordern separate Regeln, Transparenz sowie Einschränkungen der Relevanz.

1. Stoppbedingungen definieren

Ein leistungsstarker Agent benötigt Anweisungen, wann er nicht weitermachen sollte.

1. Gestaltung für dynamischen Kontext

Der Hauptprompt sollte zusätzliche Anweisungen von Werkzeugen, Sicherheitsklassifikatoren, Kontoeinstellungen und Produktexperimenten vorsehen.

1. Sich nicht allein auf Prompts verlassen

Berechtigungen, Sandboxing, Bestätigungen, Datenschutzkontrollen und serverseitige Richtliniendurchsetzung sollten die Handlungsmöglichkeiten des Modells einschränken.

Ein Prompt ist eine Anleitung. Er ist keine sichere Isolationsgrenze.

Häufig gestellte Fragen

Wurde der Systemprompt von Claude Opus 5 offiziell durchgesickert?

Ein öffentliches GitHub-Repository behauptet, die Systemprompts der Claude-Web- und Mobilversionen reproduziert zu haben. Anthropic hat die Datei weder als vollständigen noch als präzisen Produktionsprompt bestätigt, daher sollte sie als eine von Dritten nicht verifizierte Aufzeichnung betrachtet werden.

Wie groß ist der angebliche Opus 5 Systemprompt?

Die GitHub-Oberfläche zeigt 1.511 Zeilen und eine Dateigröße von 132 KB. Der Rohtext enthält 135.027 Zeichen und 19.370 durch Leerzeichen getrennte Wörter; der Quellartikel schätzt grob etwa 34.000 Token.

Was enthält die Datei?

Sie enthält Verhaltensregeln, Produktinformationen, Gedächtnisanweisungen, Sicherheitsrichtlinien, etwa 30 Werkzeugdefinitionen, JSON-Schemata, Suchregeln, Urheberrechtsanforderungen, App-Empfehlungen, Konnektorauswahl sowie Dateiverarbeitungsanweisungen.

Hat Claude wirklich ein dauerhaftes Gedächtnis?

Ja. Anthropic dokumentiert offiziell ein Gedächtnis aus dem Chat-Verlauf und der Suche in früheren Chats. Die genauen Dateisystempfade und Implementierungsdetails, die in der GitHub-Datei beschrieben werden, wurden von Anthropic noch nicht öffentlich verifiziert.

Bewirbt Claude aktiv Produkte von Anthropic?

Die öffentliche Datei enthält ein Werkzeug, das Claude anweist, relevante Anthropic-Apps für bestimmte Aufgaben zu empfehlen. Die offizielle Dokumentation von Anthropic bestätigt, dass Claude kontextbezogene App-Empfehlungen geben kann und dass Claude Code, Cowork, Design sowie das Microsoft 365-Plugin verfügbare Produkte sind.

Wählt Claude automatisch Drittanbieter-Apps aus?

Die aktuelle Dokumentation von Anthropic gibt an, dass der Nutzer wählen kann, wenn mehrere verbundene Dienste eine Aufgabe ausführen können. Der angebliche Prompt weist Claude auch an, nicht stillschweigend einen unbenannten Drittanbieter-Partner auszuwählen.

Wie hoch ist der offizielle Preis für Claude Opus 5?

Anthropic hat Opus 5 mit 5 US-Dollar pro Million Input-Token und 25 US-Dollar pro Million Output-Token bepreist. Der schnelle Modus läuft etwa 2,5 Mal so schnell wie der Standardmodus und kostet das Doppelte des Basis-Tarifs.

Können Spieldemos als zuverlässige Benchmarks dienen?

Nein. Dies sind von Entwicklern online geteilte Demos, keine standardisierten Auswertungen. Sie zeigen potenzielle Fähigkeiten, reichen aber nicht für reproduzierbare Modellvergleiche aus.

Verwandte Werkzeuge

• Claude: Die primäre Chat-Oberfläche von Anthropic für die Interaktion mit Claude-Modellen.
• Claude Code: Anthropics autonome Codierungsumgebung für das Terminal, die integrierte Entwicklungsumgebung, Code-Repositories und Entwicklungsaufgaben.
• Claude Cowork: Ein autonomer Arbeitsbereich für mehrstufige Wissensarbeit an Dateien, Anwendungen und verbundenen Diensten.
• Claude Design: Ein visueller Arbeitsbereich für Prototypen, Präsentationsentwürfe, Landing Pages und Markenarbeiten.
• Model Context Protocol: Das offene Protokoll, das die Integration vieler Claude-Konnektoren und Interaktionswerkzeuge unterstützt.
• GitHub: Die Code-Hosting-Website, auf der die Datei für den angeblichen Systemprompt veröffentlicht wurde.

Verwandte Links

• Behauptetes Claude Opus 5 Prompt-Repository: Die von diesem Artikel analysierte Drittanbieter-GitHub-Datei.
• Ankündigung der Veröffentlichung von Claude Opus 5: Offizielle Ankündigung von Anthropic mit Informationen zu Leistung, Sicherheit, Preisgestaltung und Verfügbarkeit.
• Systemkarte von Claude Opus 5: Offizieller Funktions- und Sicherheitsbewertungsbericht von Anthropic.
• Claude-Plattform-Versionshinweise: Offizielle API-Spezifikationen, Modellnamen, Kontextfenster, maximale Ausgabe und Verhaltensänderungen.
• Preisgestaltung der Claude-Plattform: Aktuelle offizielle Token-Preise für Opus 5 und andere Claude-Modelle.
• Claude-Gedächtnis und Suchfunktion für Gesprächsverlauf: Offizielle Informationen zu Cluades nutzerseitigem Gedächtnis und der Gesprächssuche.
• Wie Claude verbundene Apps empfiehlt: Anthropics Erläuterung zu kontextbezogenen App-Empfehlungen, Nutzerauswahl und fehlender kostenpflichtiger Werbung.

Zusammenfassung

Ein öffentliches GitHub-Repository behauptet, die 1511 Zeilen umfassenden Systemprompts zu reproduzieren, die von Claude Opus 5 in der Anthropic-Verbraucher-Chat-Oberfläche verwendet werden. Die Datei ist ungewöhnlich detailliert und umfasst dauerhaftes Gedächtnis, etwa 30 Werkzeuge, Urheberrechtsregeln, Produktempfehlungen, verbundene Apps, Suchverhalten, Dateiverarbeitung und Sicherheitsrichtlinien.

Mehrere allgemeine Elemente stimmen mit der offiziellen Produktdokumentation von Anthropic überein, darunter Gedächtnis, Gesprächsverlaufssuche, Claude-Apps, Microsoft 365-Integration und kontextbezogene Konnektorvorschläge. Diese Übereinstimmung beweist jedoch nicht die Echtheit der Datei.

Archiv abgeschlossen.

Der bemerkenswerteste Aspekt der Datei ist nicht ein versteckter Befehl, sondern der Umfang der Einschränkungsebene, die erforderlich ist, um ein leistungsstarkes Basismodell in ein Konsumprodukt zu verwandeln, das sich erinnern, suchen, Dateien erstellen, Werkzeuge verwenden und mit externen Diensten interagieren kann.

Die öffentlichen Demos von Claude Opus 5 zeigen, was das Modell bauen kann; der angebliche Systemprompt offenbart, wie viel Produktentwicklung darauf verwendet wird, zu bestimmen, woran es sich erinnern, was es zitieren, empfehlen und tun kann.