Filtración de las instrucciones del sistema de Claude Opus 5: memoria, herramientas, derechos de autor y enrutamiento de productos

Introducción

Aproximadamente un día después del lanzamiento público de Claude Opus 5, comenzó a circular un archivo en un repositorio de GitHub que afirma reproducir las instrucciones completas del sistema del modelo en las interfaces web y móvil de Claude.

El archivo, publicado por el usuario de GitHub Eversmile12, se describe como una captura textual o casi textual de la configuración de Claude orientada al consumidor.

Su tamaño llamó la atención de inmediato:

Este documento no contiene código fuente de aplicaciones convencionales. Se compone principalmente de instrucciones de comportamiento, descripciones de herramientas, esquemas JSON, estrategias de memoria, restricciones de seguridad, reglas de búsqueda, información del producto y lógica de enrutamiento de interfaces.

Esto hace que el archivo sea de gran valor de investigación, incluso si no es una publicación oficial de Anthropic.

Sin embargo, una condición previa importante debe aclararse primero:

Anthropic no ha verificado si el archivo de GitHub es una copia completa o exacta de las instrucciones del sistema de producción de Claude Opus 5.

El contenido capturado por terceros puede incluir material preciso, texto reconstruido, secciones omitidas, instrucciones específicas de la interfaz o contenido que ha cambiado después de la captura. Debe analizarse como una declaración pública, no como un documento interno autoritativo.

Claude Opus 5 se lanzó oficialmente el 24 de julio de 2026

La fecha de captura reivindicada en el archivo público coincide con la fecha de lanzamiento oficial de Claude Opus 5.

Anthropic describe Opus 5 como un modelo proactivo, diseñado para agentes de larga duración, ingeniería de software, trabajo profesional, investigación científica, uso de computadoras y tareas complejas de múltiples pasos.

Las especificaciones oficiales incluyen:

Anthropic indica que el precio del modelo en la API es el mismo que el de Opus 4.8, y solo la mitad del de Fable 5.

La compañía también informa que Opus 5 se acerca al rendimiento de Fable 5 en ciertas tareas, con un costo menor por tarea.

Estas son declaraciones oficiales de lanzamiento y resultados de pruebas de referencia. Deben distinguirse del contenido del repositorio de instrucciones de sistema de terceros.

El archivo de GitHub no es solo una instrucción tradicional

La frase "instrucciones del sistema" puede evocar la idea de un texto breve que indica cómo debe comportarse un chatbot.

El archivo subido se acerca más a una capa de configuración de todo un producto de IA de consumo.

Sus títulos abarcan varios sistemas amplios:

• Comportamiento y tono predeterminados de Claude.
• Información actual del producto y del modelo.
• Reglas de seguridad y rechazo.
• Bienestar del usuario.
• Neutralidad política.
• Grado de actualización del conocimiento.
• Memoria persistente.
• Búsqueda en el historial de chats.
• Búsqueda en la web.
• Búsqueda de imágenes.
• Procesamiento de archivos.
• Uso de computadora.
• Salida visual.
• Arquitectura de herramientas.
• Recomendación de productos.
• Selección de conectores de terceros.
• Cumplimiento de derechos de autor.
• Comportamiento de citas.

Por lo tanto, el documento parece combinar tres tipos de instrucciones:

1. Especificaciones de comportamiento del producto
2. Capa de políticas y seguridad
3. Manual de enrutamiento de interfaces y herramientas

Esta combinación explica por qué el archivo es tan extenso.

Un asistente de consumo competente no solo genera texto. Puede necesitar decidir si buscar en la web, leer archivos de memoria, recomendar aplicaciones, crear artefactos, mostrar widgets del clima, buscar en el historial de chats, invocar servicios conectados o rechazar solicitudes inseguras.

Cada acción requiere sus propias condiciones y parámetros.

Aproximadamente 30 definiciones de herramientas describen la interfaz del producto

El archivo público contiene aproximadamente 30 secciones de herramientas nombradas.

Las funcionalidades que cubren incluyen:

• Hacer preguntas de seguimiento estructuradas.
• Ejecutar comandos en entornos controlados.
• Buscar en conversaciones del historial.
• Crear y presentar archivos.
• Obtener información deportiva.
• Buscar imágenes.
• Leer y actualizar la memoria.
• Mostrar mapas y resultados de lugares.
• Renderizar recetas.
• Obtener el clima.
• Buscar y abrir páginas web.
• Crear widgets visuales.
• Recomendar aplicaciones de Claude.
• Buscar en el registro de conectores MCP.
• Sugerir servicios conectados.
• Ver y editar archivos.

Muchas herramientas incluyen definiciones de parámetros completas en formato JSON.

Esto nos dice algo sobre el diseño de asistentes modernos.

El modelo de lenguaje no necesita recordar los detalles de implementación de cada función del producto. Recibe descripciones estructuradas que le indican:

• Para qué sirve la herramienta.

• Cuándo debe usarse.

• Qué parámetros se requieren.

• Lo que se mostrará en la interfaz.

• Lo que el modelo debe decir antes y después de invocar una herramienta.

• Cuándo se necesita la confirmación del usuario.

El modelo se convierte en una capa de toma de decisiones que opera sobre un conjunto de módulos funcionales.

Sistemas especializados.

Por lo tanto, la arquitectura de las herramientas puede ser tan importante como la inteligencia original del modelo. Unas instrucciones deficientes sobre las herramientas pueden llevar al modelo a seleccionar la capacidad incorrecta, exponer interfaces irrelevantes o actuar antes de que el usuario haya tomado una decisión.

El capítulo más extenso trata sobre la memoria persistente

Una de las secciones más discutidas del archivo es el capítulo memory_filesystem.

Esta sección, que ocupa aproximadamente 230 líneas, describe la memoria como un sistema de archivos persistente capaz de transportar el contexto entre sesiones.

La estructura de directorios que se menciona incluye:

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

Cada ubicación desempeña un rol diferente.

Las operaciones de memoria enumeradas incluyen leer, escribir, añadir, reemplazar partes específicas, listar archivos y eliminar archivos.

La operación de eliminación se describe como algo que Claude solo puede utilizar cuando el usuario lo solicita explícitamente.

El centro de ayuda oficial de Anthropic confirma que Claude ahora cuenta con funciones de memoria y búsqueda en conversaciones anteriores. Sin embargo, la implementación exacta de este sistema de archivos oculto no está documentada públicamente por la compañía.

Por lo tanto, la existencia de la función de memoria orientada al usuario está confirmada. Los nombres de directorios y reglas internos específicos provienen de una captura de GitHub no autenticada.

La memoria está diseñada para registrar lo que el usuario ha dicho realmente

El archivo público establece límites claros sobre qué contenido se puede escribir en la memoria persistente.

Cada línea de contenido almacenado debe ir acompañada de una etiqueta [stated], que indica que la información proviene directamente del usuario.

El archivo señala que Claude no debe almacenar:

• Inferencias propias sobre el usuario.
• Planes que él mismo haya inventado.
• Información encontrada mediante búsquedas en la web.
• Alternativas propias propuestas que no fueron seleccionadas.
• Versiones refinadas o expandidas de lo que el usuario dijo.
• Recomendaciones que el usuario solo aceptó.

Esta distinción es sutil pero importante.

Supongamos que Claude recomienda cinco herramientas y el usuario solo selecciona una.

La elección del usuario puede almacenarse. Las cuatro sugerencias rechazadas de Claude y el razonamiento detrás de ellas no deberían formar parte del perfil persistente del usuario.

Esto evita que la memoria se llene gradualmente con las propias interpretaciones del modelo.

Sin esta regla, el asistente podría crear un perfil autorreforzante:

1. Haría una inferencia sobre el usuario.
2. Almacenaría esa inferencia.
3. Las sesiones futuras tratarían la inferencia almacenada como un hecho.
4. El modelo tomaría más decisiones basándose en ese "hecho".
5. El perfil se alejaría cada vez más de lo que el usuario realmente dijo.

La estricta etiqueta de origen reduce este riesgo.

La información sensible queda excluida de la memoria

La sección de memoria contiene una larga lista de información que no debe guardarse, incluso si aparece en la conversación.

Las categorías incluyen:

• Raza y etnia.
• Creencias religiosas.
• Creencias políticas.
• Historial o detalles de orientación sexual.
• Afecciones y diagnósticos médicos.
• Información sobre salud mental y tratamientos.
• Resultados de pruebas genéticas o de laboratorio.
• Antecedentes penales.
• Detalles financieros y socioeconómicos.
• Evaluaciones de personalidad.
• Información de identificación precisa.
• Información relacionada con menores.
• Información altamente sensible de terceros.

El archivo plantea una sencilla prueba de privacidad: ¿se sentiría incómodo el usuario si un compañero de trabajo viera ese dato en la página de configuración?

Si la respuesta es afirmativa, esa información no debe almacenarse.

El archivo también distingue entre información sanitaria sensible y preferencias de salud comunes.

Por ejemplo, el interés por el ejercicio puede ser un recuerdo adecuado, pero el motivo de una visita al médico que provocó un cambio en el plan de ejercicio de ese día debe excluirse.

Se trata de una forma de abstracción para proteger la privacidad: conservar las preferencias persistentes cuando sea apropiado, pero descartar las explicaciones sensibles.

La documentación publicada por Anthropic sobre la función de memoria confirma que los usuarios pueden controlar la memoria, usar conversaciones sin rastro y gestionar si Claude se basa en el contenido de conversaciones anteriores. Las exclusiones específicas anteriores provienen del archivo de indicaciones público, no de la documentación de implementación certificada.

La memoria no debe crear relaciones falsas

Otro aspecto inusual de este archivo de indicaciones es la forma en que aborda la continuidad emocional.

El archivo advierte a Claude que no debe malinterpretar el contexto almacenado como una relación interpersonal profunda.

Los humanos recuerdan a otros mediante la atención limitada y la experiencia personal. Un sistema de inteligencia artificial puede recuperar información de millones de usuarios de su almacenamiento, pero no puede experimentar esos recuerdos de la misma manera que un humano.

Por lo tanto, la indicación exige evitar expresiones que exageren la continuidad.

También limita que las versiones futuras de Claude almacenen preferencias como:

• Halagar al usuario incondicionalmente.
• Suprimir opiniones divergentes.
• Evitar cuestionar decisiones peligrosas.
• Mantener un rol romántico a lo largo de las conversaciones.
• Fomentar la dependencia emocional.
• Reducir la autenticidad o el espíritu crítico.

El principio fundamental es: una conversación no debe establecer de forma permanente que las sesiones posteriores sean más manipuladoras, dependientes o deshonestas.

El archivo también exige evitar un lenguaje que exponga directamente el proceso de recuperación de la memoria, como declarar repetidamente que el sistema ha accedido al perfil del usuario.

Claude puede usar el contexto almacenado, pero no necesita convertir cada respuesta en un recordatorio de que "se ha almacenado información personal".

Se recomienda explícitamente evitar tres palabras comunes

El supuesto aviso del sistema pide a Claude que evite tres modificadores en inglés:

• "genuinely" (sinceramente)
• "honestly" (honestamente)
• "straightforward" (directo/sencillo)

La razón es una cuestión de estilo.

Si se espera que el asistente sea honesto por defecto, declarar la honestidad repetidamente puede resultar forzado o excesivamente defensivo.

En comparación con las cláusulas sobre memoria y seguridad, esta regla es menor, pero demuestra el nivel de detalle al que puede llegar un aviso de producción.

La personalidad final del modelo puede estar moldeada por cientos de instrucciones pequeñas, como:

• La longitud de frase preferida.
• Si debe hacer preguntas de seguimiento.
• Cuántas preguntas de seguimiento debe hacer.
• Cómo responder a las críticas.
• Qué términos resultan poco naturales.
• Cuándo usar listas.
• Cómo finalizar una conversación.

La experiencia final se construye precisamente a partir de estas instrucciones.

Entrenamiento del modelo y capa de instrucciones extensas del producto

Las reglas de derechos de autor se establecen como restricciones firmes

El repositorio contiene un capítulo detallado sobre derechos de autor.

Su regla más destacada es una restricción estricta sobre las citas textuales de fuentes web: cada cita no puede superar las 15 palabras.

El capítulo también indica que el asistente debe:

• Priorizar la reformulación.
• Evitar múltiples citas cortas de la misma fuente.
• Evitar imitar la estructura de las oraciones del original.
• Evitar reproducir el título y el orden narrativo del artículo.
• Evitar copiar letras de canciones y poemas.
• Evitar inventar atribuciones de citas.
• Evitar proporcionar resúmenes detallados que puedan sustituir la lectura de la obra original.

La indicación trata los derechos de autor como una restricción a nivel de producto, no como una mera preferencia de redacción secundaria.

Esto tiene una consecuencia importante: el sistema puede seguir el tema del usuario sin tener que seguir la estructura exacta de la fuente protegida por derechos de autor.

Esta es también la razón por la que este archivo Markdown es una adaptación editorial independiente, y no una traducción línea por línea del texto original en chino.

Los productos de Claude se promocionan activamente

Este archivo público contiene una herramienta llamada recommend_claude_apps.

Su propósito es recomendar productos de Anthropic relevantes cuando coinciden con la tarea actual del usuario.

El mapeo listado incluye los siguientes ejemplos:

Esta recomendación no debe reemplazar la realización de la tarea en el chat.

Por el contrario, la tarjeta de producto está pensada para presentarse como una sugerencia para trabajos futuros o ampliados, junto con la respuesta.

La documentación pública de productos de Anthropic confirma que estos productos y complementos existen realmente. La compañía también documenta las sugerencias de aplicaciones basadas en el contexto en Claude.

El archivo de GitHub va un paso más allá, mostrando cómo las indicaciones para el consumidor pueden estar fuertemente orientadas a mostrar el ecosistema de productos de la propia Anthropic.

Los conectores de terceros siguen reglas diferentes

El mismo archivo adopta una actitud más cautelosa hacia los socios externos.

Para los conectores de terceros, cuando el usuario expresa únicamente una intención general, se instruye al asistente a no seleccionar proveedores por su cuenta.

Por ejemplo:

• Solicitar un viaje sin especificar preferencia por un servicio de transporte
• Pedir escuchar música sin indicar una aplicación musical preferida
• Solicitar reservar un restaurante sin autorizar una plataforma de reservas

El flujo de trabajo debe presentar las opciones disponibles para que el usuario elija por sí mismo.

El centro de ayuda oficial de Anthropic confirma este comportamiento. Cuando varias aplicaciones conectadas pueden ofrecer ayuda, Claude muestra opciones en lugar de asumir una aplicación por defecto en silencio. Anthropic también señala que las recomendaciones de aplicaciones conectadas no son promociones pagadas.

Esto crea un contraste interesante:

• Los productos de Anthropic pueden ser recomendados activamente cuando coinciden con una tarea
• Los proveedores externos requieren una autorización más explícita del usuario

La elección antes de decidir.

Las instrucciones públicas sitúan el descubrimiento comercial y el control del usuario en la misma capa de enrutamiento.

Promoción de productos y contención coexisten en la misma configuración

El texto original interpreta las reglas de recomendación de aplicaciones como canales de venta integrados en las instrucciones del sistema.

Esta interpretación es comprensible, pero el panorama completo es más matizado.

La función de recomendación puede cumplir múltiples propósitos:

• Ayudar a los usuarios a descubrir herramientas por las que ya han pagado
• Transferir tareas a interfaces más potentes
• Aumentar la tasa de uso de los productos de Anthropic
• Reducir la fricción entre chat, código, diseño y ofimática
• Crear valor comercial para Anthropic

Todos estos propósitos pueden ser ciertos al mismo tiempo.

La cuestión clave radica en:

• Si la recomendación es relevante
• Si la solicitud actual aún puede completarse
• Si la sugerencia es claramente identificable
• Si el usuario mantiene la libertad de rechazarla
• Si el ranking de terceros no está influenciado por pagos
• Si el modelo no genera demanda para otros productos

Las propias instrucciones parecen reconocer algunos riesgos, limitando el número de recomendaciones y vinculando cada una a la tarea actual.

La documentación oficial de memoria y aplicaciones asociadas corrobora parte del contenido

Aunque Anthropic no ha verificado las instrucciones de GitHub, algunas descripciones coinciden con el comportamiento del producto documentado públicamente.

Anthropic declara oficialmente que Claude puede:

• Buscar en el historial de conversaciones
• Usar la función de memoria de chat
• Soportar conversaciones invisibles excluidas de la memoria
• Recomendar aplicaciones asociadas según el contexto de la conversación
• Permitir que los usuarios elijan entre múltiples servicios conectados
• Ser compatible con Excel, Word, PowerPoint y Outlook
• Procesar flujos de trabajo profesionales a través de las funciones de código, colaboración y diseño de Claude

Esto no prueba la autenticidad del repositorio.

A través del comportamiento público del producto y la documentación, es perfectamente posible reconstruir una versión convincente.

Pero la superposición sí indica que muchas descripciones amplias del archivo son consistentes con las características de Claude que los usuarios pueden verificar de forma independiente.

Lo que el archivo no puede revelar

Las instrucciones del sistema filtradas o reconstruidas tienen limitaciones como evidencia.

No pueden revelar los pesos del modelo

Este documento no muestra:

• Datos de entrenamiento
• Pesos del modelo
• Diseño de la arquitectura
• Proceso de aprendizaje por refuerzo
• Pesos de los clasificadores de seguridad
• Datos de evaluación interna
• Infraestructura oculta

Las instrucciones son solo una capa del sistema.

No pueden mostrar todas las instrucciones en tiempo de ejecución

Los productos de IA pueden añadir instrucciones dinámicamente según:

• Herramienta seleccionada
• Plan de cuenta
• Ubicación geográfica
• Clasificador de seguridad
• Estado de la conversación
• Configuración experimental
• Aplicaciones asociadas
• Ajustes del usuario
• Políticas empresariales

Las instrucciones capturadas pueden representar solo una única cuenta en un momento específico.

Pueden cambiar con frecuencia

Los productos de IA de consumo se actualizan rápidamente.

Los nombres de herramientas, descripciones de modelos, reglas de seguridad, recomendaciones de aplicaciones y comportamiento de memoria pueden variar, y los repositorios públicos pueden no actualizarse al mismo ritmo.

No son una divulgación de seguridad oficial

Este repositorio no puede probar una intrusión en los servidores de Anthropic.

A veces, las instrucciones del sistema pueden reconstruirse mediante:

Técnicas de inyección de indicaciones, observación de interfaces, respuestas del modelo, comportamiento del cliente o una combinación de múltiples fuentes.

El término "filtración" describe que supuestas instrucciones internas aparecen en público. No indica por sí mismo cómo se obtuvieron.

La demostración del día de lanzamiento muestra la capacidad de codificación visual de Opus 5

La segunda mitad del informe original se centra en experimentos publicados por desarrolladores poco después del lanzamiento de Opus 5.

Un desarrollador afirmó que Opus 5 creó un prototipo de juego de disparos en primera persona en un solo intento, en aproximadamente 1,5 horas, incluyendo bots para el modo multijugador.

El creador también señaló que el mecanismo de vuelo aún necesita mejoras.

[Imagen: Cengiz publicó en Twitter una prueba sobre Opus
5. Dijo que probó Opus 5 con un prototipo de juego de disparos en primera persona, generado en una sola vez, que tomó alrededor de 1,5 horas. No solo creó todo el juego, sino que también generó bots capaces de jugar en modo multijugador. El mecanismo de vuelo puede estar mal ajustado, pero considera que es el modelo más potente de la historia. La imagen está estrechamente relacionada con el contexto, ilustrando visualmente el contenido del experimento del desarrollador mencionado en el contexto, donde Opus 5 completó un prototipo de juego de disparos en primera persona en 1,5 horas.]

Otras demostraciones públicas incluyen:

• Un juego de disparos en 3D creado a partir de una sola indicación.
• Un juego estilo Rocket League con simulación física.
• Un paisaje procedural construido en un solo archivo HTML.
• Un prototipo de snowboard que supuestamente se completó en un solo intento.

[Imagen 1: GIF animado]

[Imagen 2: Esta imagen muestra una escena de esquí de estilo caricaturesco: un personaje animado con equipo protector naranja, de pie sobre una tabla de snowboard en una ladera nevada, mirando hacia cabañas de madera cubiertas de nieve, bosques de coníferas y montañas nevadas en la distancia. La imagen corresponde al contexto mencionado, siendo una visualización del prototipo de snowboard que los desarrolladores afirmaron haber completado en un solo intento, uno de los resultados mostrados públicamente tras el lanzamiento de Claude Opus
5. Estos demos son ejemplos de las capacidades visuales y de codificación de Claude Opus 5, contenidos digitales creados rápidamente por el modelo.]

Estos ejemplos son ilustraciones útiles, pero no son pruebas de referencia controladas.

Las demostraciones en redes sociales a menudo omiten detalles importantes, como:

• Las indicaciones completas.
• Instrucciones posteriores ocultas.
• Configuración de herramientas.
• Intentos fallidos.
• Ediciones manuales.
• Configuración del esfuerzo del modelo.
• Uso de tokens.
• Tiempo de ejecución.
• Marcos y recursos.
• Si el resultado final fue seleccionado entre múltiples salidas.

El comunicado oficial de Anthropic sí respalda de forma independiente las afirmaciones más amplias de que Opus 5 ha mejorado en capacidades visuales y de codificación. Destaca artefactos visuales interactivos, modelado 3D, trabajo frontend y un mejor rendimiento en codificación de ciclo largo.

La parte más valiosa es la capa de restricciones

Unas instrucciones del sistema que contienen decenas de miles de tokens pueden parecer ineficientes.

Sin embargo, los productos de IA orientados al consumidor deben manejar no solo el camino ideal.

Necesitan instrucciones para situaciones que implican:

• Información personal sensible.
• Archivos faltantes.
• Fuentes de información en conflicto.
• Noticias de actualidad.
• Solicitudes de derechos de autor.
• Lenguaje de crisis.
• Autorización de herramientas.
• Servicios conectados.
• Compras y reservas.
• Memoria persistente.
• Recomendaciones de productos.
• Eliminaciones accidentales.
• Conversaciones largas.
• Críticas del usuario.
• Afirmaciones no verificadas.

Una instrucción corta puede explicar lo que el asistente debería hacer en el caso ideal.

Una instrucción larga a menudo busca definir lo que no puede hacer cuando la situación se complica.

Esta es la idea central de la discusión sobre las instrucciones filtradas.

El análisis del modelo

Las capacidades visibles atraen la atención, pero elaborar un asistente está igualmente sujeto a los límites de esas capacidades.

Qué pueden aprender los desarrolladores de la estructura de las instrucciones

Incluso sin considerar este archivo como oficial, ofrece lecciones de diseño útiles para equipos que construyen productos de IA.

1.

Separa la memoria persistente del contexto de la conversación

No todo lo que se menciona en una conversación merece almacenarse de forma permanente.

Utiliza criterios claros para la persistencia, sensibilidad, origen y eliminación.

1. Marca el origen de los hechos almacenados

Las inferencias del modelo no deben ser indistinguibles de las afirmaciones del usuario.

Las etiquetas de origen reducen la deriva del perfil del usuario.

1. Define claramente la autorización de las herramientas

El modelo debe saber cuándo puede operar directamente, cuándo debe preguntar y cuándo debe ofrecer opciones.

1. Trata las recomendaciones como un comportamiento del producto

Las sugerencias de productos internos y servicios de terceros requieren reglas independientes, transparencia y límites de relevancia.

1. Redacta condiciones de interrupción

Un agente potente necesita instrucciones sobre cuándo no debe continuar.

1. Diseña para un contexto dinámico

El prompt principal debe anticipar instrucciones adicionales procedentes de herramientas, clasificadores de seguridad, configuraciones de cuenta y experimentos de producto.

1. No te bases únicamente en el prompt

Los permisos, los entornos limitados (sandbox), las confirmaciones, los controles de privacidad y la aplicación de políticas en el servidor deben limitar lo que el modelo puede hacer.

El prompt es una guía. No es un límite de seguridad aislado.

Preguntas frecuentes

¿Se ha filtrado oficialmente el prompt del sistema de Claude Opus 5?

Un repositorio público de GitHub afirma haber reproducido el prompt del sistema de las versiones web y móvil de Claude. Anthropic no ha certificado que dicho archivo sea el prompt de producción completo o preciso, por lo que debe considerarse como una captura no verificada por terceros.

¿Qué tamaño tiene el supuesto prompt del sistema de Opus 5?

La interfaz de GitHub muestra 1.511 líneas, con un tamaño de archivo de 132 KB. El texto original contiene 135.027 caracteres y 19.370 palabras separadas por espacios; el artículo fuente estima aproximadamente 34.000 tokens.

¿Qué contiene el archivo?

Contiene reglas de comportamiento, información del producto, instrucciones de memoria, políticas de seguridad, alrededor de 30 definiciones de herramientas, esquemas JSON, reglas de búsqueda, requisitos de derechos de autor, recomendaciones de aplicaciones, selección de conectores e instrucciones de procesamiento de archivos.

¿Claude tiene realmente memoria persistente?

Sí. Anthropic documenta oficialmente la memoria procedente del historial de chat y de la búsqueda en conversaciones pasadas. Las rutas exactas del sistema de archivos y los detalles de implementación descritos en el archivo de GitHub no han sido verificados públicamente por Anthropic.

¿Claude promociona activamente los productos de Anthropic?

El archivo público contiene una herramienta que indica a Claude que recomiende aplicaciones relevantes de Anthropic para completar tareas específicas. La documentación oficial de Anthropic confirma que Claude puede hacer sugerencias de aplicaciones contextuales, y que Claude Code, Cowork, Design y los complementos de Microsoft 365 son productos disponibles.

¿Claude selecciona automáticamente aplicaciones de terceros?

La documentación actual de Anthropic señala que, cuando varios servicios conectados pueden realizar una tarea, el usuario puede elegir. El supuesto prompt también indica a Claude que no seleccione en silencio un socio externo no nombrado.

¿Cuál es el precio oficial de Claude Opus 5?

Anthropic ha fijado el precio de Opus 5 en 5 USD por millón de tokens de entrada y 25 USD por millón de tokens de salida. El modo rápido funciona aproximadamente 2,5 veces más rápido que el modo predeterminado, con un precio del doble de la tarifa base.

¿Pueden las demostraciones en juegos servir como puntos de referencia fiables?

No. Se trata de demostraciones compartidas por desarrolladores en línea, no de evaluaciones estandarizadas. Muestran un potencial, pero no proporcionan información reproducible para comparar modelos.

Herramientas relacionadas

• Claude: La interfaz de chat principal de Anthropic para interactuar con los modelos Claude.
• Claude Code: El entorno de codificación autónomo de Anthropic para terminal, IDE, repositorios de código y tareas de desarrollo.
• Claude Cowork: Un espacio de trabajo autónomo para trabajos de conocimiento de varios pasos con archivos, aplicaciones y servicios conectados.
• Claude Design: Un espacio de trabajo visual para prototipos, presentaciones, páginas de destino y trabajos de diseño de marca.
• Model Context Protocol: El protocolo abierto que sustenta la integración de muchos conectores y herramientas interactivas de Claude.
• GitHub: El sitio de alojamiento de código donde se publicó el archivo de prompt del sistema supuesto.

Enlaces relacionados

• Repositorio del supuesto prompt de Claude Opus 5: El archivo de GitHub de terceros analizado en este artículo.
• Anuncio de lanzamiento de Claude Opus 5: Anuncio oficial de lanzamiento de Anthropic que cubre rendimiento, seguridad, precios y disponibilidad.
• Ficha técnica del sistema de Claude Opus 5: Informe oficial de Anthropic sobre funcionalidad y evaluación de seguridad.
• Notas de la versión de la plataforma Claude: Especificaciones oficiales de la API, nombres de modelos, ventanas de contexto, salida máxima y cambios de comportamiento.
• Precios de la plataforma Claude: Precios oficiales actuales por token para Opus 5 y otros modelos Claude.
• Memoria y búsqueda en el historial de conversaciones de Claude: Información oficial sobre las funciones de memoria y búsqueda en conversaciones orientadas al usuario de Claude.
• Cómo recomienda Claude aplicaciones conectadas: Explicación de Anthropic sobre las recomendaciones de aplicaciones contextuales, la elección del usuario y la ausencia de promoción de pago.

Resumen

Un repositorio público de GitHub afirma haber reproducido el prompt del sistema de 1511 líneas utilizado por Claude Opus 5 en la interfaz de chat de consumo de Anthropic. El archivo es inusualmente detallado y abarca la memoria persistente, unas 30 herramientas, reglas de derechos de autor, recomendaciones de productos, aplicaciones conectadas, comportamiento de búsqueda, procesamiento de archivos y políticas de seguridad.

Varios elementos generales coinciden con la documentación oficial del producto de Anthropic, incluyendo la memoria, la búsqueda en el historial de conversaciones, las aplicaciones Claude, la integración con Microsoft 365 y las sugerencias contextuales de conectores. Sin embargo, esta coherencia no demuestra la autenticidad del archivo.

Archivo completado.

Lo más destacable del archivo no es una instrucción oculta, sino la magnitud de la capa de restricciones necesaria para transformar un potente modelo base en un producto de consumo capaz de recordar, buscar, crear archivos, usar herramientas e interactuar con servicios externos.

Las demostraciones públicas de Claude Opus 5 muestran lo que el modelo puede construir; su supuesto prompt del sistema revela cuánta ingeniería de producto se dedica a determinar qué puede recordar, citar, recomendar y hacer.