Aproximadamente un día después del lanzamiento público de Claude Opus 5, comenzó a circular un archivo en un repositorio de GitHub que afirm...
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:
| Detalles del archivo | Verificación desde el repositorio público |
|---|---|
| Líneas mostradas | 1,511 |
| Caracteres originales | 135,027 |
| Palabras en inglés | 19,370 |
| Tamaño del archivo en GitHub | 132 KB |
| Cantidad aproximada de tokens | Aprox. 34,000 estimado a 4 caracteres por token |
| Fecha de captura reivindicada por el repositorio | 24 de julio de 2026 |
| Interfaz reivindicada | Chat web y móvil de Claude |
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.
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:
| Detalles oficiales de Opus 5 | Información actual |
|---|---|
| Nombre del modelo en API | claude-opus-5 |
| Fecha de lanzamiento | 24 de julio de 2026 |
| Ventana de contexto | 1 millón de tokens |
| Salida máxima | 128,000 tokens |
| Precio de entrada base | $5 por millón de tokens |
| Precio de salida base | $25 por millón de tokens |
| Función de razonamiento | Habilitada por defecto |
| Control de esfuerzo | Bajo, medio, alto, xhigh, max |
| Modo rápido | Aprox. 2.5 veces la velocidad predeterminada, al doble del precio base |
| Disponibilidad | Aplicación Claude, Claude Code, API Claude, Bedrock, Google Cloud, Microsoft Foundry |
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.
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:
Por lo tanto, el documento parece combinar tres tipos de instrucciones:
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.
El archivo público contiene aproximadamente 30 secciones de herramientas nombradas.
Las funcionalidades que cubren incluyen:
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.
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.
| Ubicación de memoria | Uso previsto en el archivo público |
|---|---|
/profile.md | Información persistente básica del usuario |
/preferences.md | Cómo desea el usuario que Claude se comunique o trabaje |
/topics/ | Intereses, hábitos y temas recurrentes |
/areas/ | Responsabilidades o ámbitos de la vida continuos |
/people/ | Personas y relaciones relevantes para el usuario |
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.
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:
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:
La estricta etiqueta de origen reduce este riesgo.
La sección de memoria contiene una larga lista de información que no debe guardarse, incluso si aparece en la conversación.
Las categorías incluyen:
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.
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:
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".
El supuesto aviso del sistema pide a Claude que evite tres modificadores en inglés:
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 experiencia final se construye precisamente a partir de estas instrucciones.
Entrenamiento del modelo y capa de instrucciones extensas del producto
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:
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.
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:
| Tarea del usuario | Producto Claude sugerido en el archivo |
|---|---|
| Escribir o depurar código | Claude Code |
| Investigación o trabajo de conocimiento largo y con múltiples pasos | Claude Cowork |
| Prototipos, maquetas, páginas de inicio o trabajo visual | Claude Design |
| Fórmulas o modelos de hojas de cálculo | Claude for Excel |
| Presentaciones de diapositivas | Claude for PowerPoint |
| Procesamiento de documentos | Claude for Word |
| Trabajo en la bandeja de entrada | Claude for Outlook |
| Tareas relacionadas con el navegador | Claude in Chrome |
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.
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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:
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:
La elección antes de decidir.
Las instrucciones públicas sitúan el descubrimiento comercial y el control del usuario en la misma capa de enrutamiento.
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:
Todos estos propósitos pueden ser ciertos al mismo tiempo.
La cuestión clave radica en:
Las propias instrucciones parecen reconocer algunos riesgos, limitando el número de recomendaciones y vinculando cada una a la tarea actual.
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:
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.
Las instrucciones del sistema filtradas o reconstruidas tienen limitaciones como evidencia.
Este documento no muestra:
Las instrucciones son solo una capa del sistema.
Los productos de IA pueden añadir instrucciones dinámicamente según:
Las instrucciones capturadas pueden representar solo una única cuenta en un momento específico.
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.
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 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:
[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:
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.
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:
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.
Incluso sin considerar este archivo como oficial, ofrece lecciones de diseño útiles para equipos que construyen productos de IA.
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.
Las inferencias del modelo no deben ser indistinguibles de las afirmaciones del usuario.
Las etiquetas de origen reducen la deriva del perfil del usuario.
El modelo debe saber cuándo puede operar directamente, cuándo debe preguntar y cuándo debe ofrecer opciones.
Las sugerencias de productos internos y servicios de terceros requieren reglas independientes, transparencia y límites de relevancia.
Un agente potente necesita instrucciones sobre cuándo no debe continuar.
El prompt principal debe anticipar instrucciones adicionales procedentes de herramientas, clasificadores de seguridad, configuraciones de cuenta y experimentos de producto.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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