Cerca de um dia após o lançamento público do Claude Opus 5, um repositório no GitHub começou a divulgar um arquivo que alegava reproduzir o ...
Cerca de um dia após o lançamento público do Claude Opus 5, um repositório no GitHub começou a divulgar um arquivo que alegava reproduzir o prompt de sistema completo do modelo nas interfaces Web e móvel do Claude.
O arquivo, publicado pelo usuário do GitHub Eversmile12, foi descrito como uma captura textual, palavra por palavra ou quase, da configuração do Claude voltada para o consumidor.
Sua escala chamou atenção imediatamente:
| Detalhes do Arquivo | Verificação no Repositório Público |
|---|---|
| Linhas exibidas | 1.511 |
| Caracteres originais | 135.027 |
| Palavras em inglês | 19.370 |
| Tamanho do arquivo no GitHub | 132 KB |
| Número aproximado de tokens | Cerca de 34.000, estimando 4 caracteres por token |
| Data de captura alegada no repositório | 24 de julho de 2026 |
| Interface alegada | Claude Web e chat móvel |
O documento não contém código-fonte de aplicativo comum. Ele é composto principalmente por instruções comportamentais, descrições de ferramentas, esquemas JSON, estratégias de memória, restrições de segurança, regras de busca, informações de produto e lógica de roteamento de interface.
Isso torna o arquivo valioso para estudo, mesmo que não seja uma publicação oficial da Anthropic.
No entanto, uma condição importante deve ser esclarecida:
A Anthropic ainda não verificou se o arquivo do GitHub é uma cópia completa ou exata do prompt de sistema do Claude Opus 5 em produção.
Conteúdos capturados por terceiros podem incluir materiais precisos, textos reconstruídos, seções ausentes, instruções específicas de interface ou informações que mudaram após a captura. Devem ser analisados como declarações públicas — e não como documentos internos oficiais.
A data de captura alegada no arquivo público coincide com a data de lançamento oficial do Claude Opus 5.
A Anthropic descreveu o Opus 5 como um modelo proativo, projetado para agentes de longa duração, engenharia de software, trabalho profissional, pesquisa científica, uso de computador e tarefas complexas de múltiplas etapas.
As especificações oficiais incluem:
| Detalhes Oficiais do Opus 5 | Informações Atuais |
|---|---|
| Nome do modelo na API | claude-opus-5 |
| Data de lançamento | 24 de julho de 2026 |
| Janela de contexto | 1 milhão de tokens |
| Saída máxima | 128.000 tokens |
| Preço de entrada base | US$ 5 por milhão de tokens |
| Preço de saída base | US$ 25 por milhão de tokens |
| Recurso de raciocínio | Ativado por padrão |
| Controle de esforço | Baixo, Médio, Alto, xhigh, Max |
| Modo rápido | Cerca de 2,5x a velocidade padrão, com o dobro do preço base |
| Disponibilidade | Aplicativo Claude, Claude Code, API Claude, Bedrock, Google Cloud, Microsoft Foundry |
A Anthropic afirmou que o modelo tem o mesmo preço na API que o Opus 4.8 e metade do preço do Fable 5.
A empresa também relatou que o Opus 5 tem desempenho próximo ao Fable 5 em algumas tarefas, com menor custo por tarefa.
Estes são comunicados oficiais de lançamento e resultados de benchmarks. Eles devem ser diferenciados do conteúdo do repositório de terceiros com o prompt de sistema.
A expressão "prompt de sistema" pode evocar a ideia de um pequeno texto que informa como um chatbot deve se comportar.
O arquivo enviado se aproxima mais de uma camada de configuração de todo um produto de IA voltado ao consumidor.
Seu título abrange vários sistemas amplos:
Portanto, o documento parece combinar três tipos de instruções:
Essa combinação explica o tamanho do arquivo.
Um assistente voltado ao consumidor competente não gera apenas texto. Ele pode precisar decidir se busca na web, lê arquivos de memória, recomenda aplicativos, cria artefatos, exibe widgets meteorológicos, pesquisa conversas anteriores, chama serviços conectados ou recusa solicitações inseguras.
Cada ação requer suas próprias condições e parâmetros.
O arquivo público contém cerca de 30 seções nomeadas de ferramentas.
As funcionalidades cobertas incluem:
Muitas ferramentas incluem definições de parâmetros no estilo JSON.
Isso nos informa algo sobre o design de assistentes modernos.
O modelo de linguagem não precisa lembrar os detalhes de implementação de cada funcionalidade do produto. Ele recebe descrições estruturadas que informam:
Qual é a função da ferramenta.
Quando a ferramenta deve ser usada.
Quais parâmetros são necessários.
O que será exibido na interface.
O que o modelo deve dizer antes e depois de uma chamada de ferramenta.
Quando é necessária a confirmação do usuário.
O modelo funciona como uma camada de tomada de decisão, operando sobre um conjunto de módulos funcionais.
Sistemas especializados.
Portanto, a arquitetura de ferramentas pode ser tão importante quanto a inteligência original do modelo. Instruções de ferramenta ruins podem fazer com que o modelo escolha a capacidade errada, exponha interfaces irrelevantes ou tome ações antes que o usuário faça uma escolha.
Uma das partes mais discutidas no arquivo é a seção memory_filesystem.
Esta seção, com cerca de 230 linhas, descreve a memória como um sistema de arquivos persistente, capaz de carregar contexto entre sessões.
A estrutura de diretórios descrita inclui:
/profile.md
/preferences.md
/topics/
/areas/
/people/
Cada local desempenha um papel diferente.
| Local da memória | Uso pretendido no arquivo público |
|---|---|
/profile.md | Informações básicas e persistentes do usuário |
/preferences.md | Como o usuário deseja que Claude se comunique ou trabalhe |
/topics/ | Interesses, hábitos e tópicos recorrentes |
/areas/ | Responsabilidades ou áreas de vida contínuas |
/people/ | Pessoas e relacionamentos relevantes para o usuário |
As operações de memória listadas incluem leitura, gravação, anexação, substituição de partes específicas, listagem de arquivos e exclusão de arquivos.
A operação de exclusão é descrita como algo que Claude só pode usar quando solicitado explicitamente pelo usuário.
O centro de ajuda oficial da Anthropic confirma que o Claude agora tem memória e funcionalidade de pesquisa em conversas passadas. No entanto, a implementação exata desse sistema de arquivos oculto não é documentada oficialmente.
Portanto, a existência de uma função de memória voltada para o usuário está confirmada. Já os nomes de diretório e regras internas específicas são provenientes de capturas não autenticadas do GitHub.
O arquivo público define limites claros sobre o que pode ser gravado na memória persistente.
Cada linha de conteúdo armazenado deve vir acompanhada de uma tag [stated], indicando que a informação veio diretamente do usuário.
O arquivo afirma que Claude não deve armazenar:
Essa diferença é sutil, mas importante.
Suponha que Claude tenha recomendado cinco ferramentas e o usuário tenha escolhido apenas uma.
A escolha do usuário pode ser armazenada. Já as quatro sugestões rejeitadas por Claude e o raciocínio por trás delas não devem fazer parte do perfil persistente do usuário.
Isso evita que a memória seja gradualmente preenchida pelas próprias interpretações do modelo.
Sem essa regra, o assistente poderia criar um perfil auto-reforçador:
A etiqueta de origem rigorosa reduz esse risco.
A seção de memória contém uma longa lista de informações que não devem ser salvas, mesmo que apareçam na conversa.
As categorias incluem:
O arquivo propõe um teste de privacidade simples: o usuário se sentiria desconfortável se um colega visse essa memória na página de configurações?
Se a resposta for sim, a informação não deve ser armazenada.
O arquivo também distingue informações confidenciais de saúde de preferências de saúde comuns.
Por exemplo, o interesse por exercícios físicos pode ser uma memória adequada, mas o motivo médico que levou a uma mudança no plano de exercícios em um determinado dia deve ser excluído.
Esta é uma forma de abstração para proteger a privacidade: manter preferências persistentes quando apropriado, mas descartar explicações confidenciais.
A documentação publicada pela Anthropic sobre a função de memória confirma que os usuários podem controlar a memória, usar conversas sem rastreamento e gerenciar se o Claude se baseia no conteúdo de conversas anteriores. As regras de exclusão específicas acima vêm do arquivo de prompt público, e não da documentação de implementação certificada.
Outro aspecto incomum do arquivo de prompt é a forma como trata a continuidade emocional.
O arquivo adverte que Claude não deve interpretar erroneamente o contexto armazenado como um relacionamento humano profundo.
Os humanos lembram-se uns dos outros com atenção limitada e experiências pessoais. Já um sistema de IA pode recuperar informações de milhões de usuários a partir do armazenamento, sem ser capaz de vivenciar essas memórias da maneira humana.
Portanto, o prompt pede para evitar expressões que exagerem a continuidade.
Ele também determina que versões futuras do Claude não devem armazenar preferências para:
O princípio básico é: uma única conversa não deve definir permanentemente que as sessões subsequentes se tornem mais manipuladoras, dependentes ou desonestas.
O arquivo também pede para evitar linguagem que exponha diretamente o processo de recuperação da memória, como afirmar repetidamente que o sistema acessou o perfil do usuário.
Claude pode usar o contexto armazenado, mas não precisa transformar cada resposta em um lembrete de que "informações pessoais foram armazenadas".
O suposto prompt do sistema pede que Claude evite três adjetivos em inglês:
A justificativa é de estilo.
Se o assistente é para ser honesto por padrão, declarar repetidamente essa honestidade pode parecer artificial ou excessivamente defensivo.
Comparada às cláusulas relacionadas à memória e à segurança, essa regra é insignificante, mas mostra o nível de detalhe que um prompt de nível de produção pode ter.
A personalidade final do modelo pode ser moldada por centenas de pequenas instruções, como:
A experiência final é construída por essas instruções combinadas.
O repositório contém uma seção de direitos autorais detalhada.
Sua regra mais marcante é a restrição rigorosa a citações diretas de fontes da web: cada citação não pode exceder 15 palavras.
A seção também afirma que o assistente deve:
O prompt trata os direitos autorais como uma restrição de nível de produto, e não como uma preferência secundária de escrita.
Isso traz um resultado importante: o sistema pode seguir o tópico do usuário sem precisar seguir a estrutura exata da fonte protegida por direitos autorais.
Esta é também a razão pela qual este arquivo Markdown é uma adaptação editada independente, e não uma tradução linha por linha do texto original em chinês.
O arquivo público contém uma ferramenta chamada recommend_claude_apps.
Seu propósito é recomendar produtos Anthropic relevantes quando a tarefa atual do usuário corresponder.
O mapeamento listado inclui os seguintes exemplos:
| Tarefa do usuário | Produto Claude sugerido no arquivo |
|---|---|
| Escrever ou depurar código | Claude Code |
| Pesquisa ou trabalho de conhecimento longo e com várias etapas | Claude Cowork |
| Protótipos, modelos, páginas de login ou trabalho visual | Claude Design |
| Fórmulas ou modelos de planilha | Claude for Excel |
| Apresentações de slides | Claude for PowerPoint |
| Processamento de documentos | Claude for Word |
| Trabalho de caixa de entrada | Claude for Outlook |
| Tarefas relacionadas ao navegador | Claude in Chrome |
Essa recomendação não deve substituir a conclusão da tarefa no chat.
Em vez disso, o cartão do produto tem como objetivo ser uma sugestão para trabalho futuro ou expandido, apresentado juntamente com a resposta.
A documentação pública do produto da Anthropic confirma que esses produtos e plugins realmente existem. A empresa também documenta sugestões de aplicativos baseadas em contexto no Claude.
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O arquivo do GitHub vai além, mostrando como os prompts do consumidor podem ser fortemente direcionados para exibir o ecossistema de produtos da própria Anthropic.
Os conectores de terceiros seguem regras diferentes
O mesmo arquivo adota uma postura mais cautelosa em relação a parceiros externos.
Para conectores de terceiros, quando o usuário expressa apenas uma intenção geral, o assistente é instruído a não escolher um fornecedor por conta própria.
Por exemplo:
O fluxo de trabalho deve apresentar as opções disponíveis e permitir que o usuário escolha.
O centro de ajuda oficial da Anthropic confirma esse comportamento. Quando vários aplicativos conectados podem oferecer ajuda, o Claude exibe opções, em vez de assumir silenciosamente um aplicativo padrão. A Anthropic também afirma que as recomendações de aplicativos conectados não são promoções pagas.
Isso cria um contraste interessante:
A escolha antes da decisão.
O prompt público coloca a descoberta comercial e o controle do usuário na mesma camada de roteamento.
O texto original interpreta as regras de recomendação de aplicativos como canais de venda embutidos no prompt do sistema.
Essa interpretação é compreensível, mas o quadro completo é mais sutil.
A funcionalidade de recomendação pode atender a múltiplos propósitos:
Todos esses propósitos podem coexistir.
As questões-chave são:
As próprias instruções do prompt parecem reconhecer alguns riscos, limitando o número de recomendações e vinculando cada uma à tarefa atual.
Embora a Anthropic não tenha verificado o prompt do GitHub, parte de sua descrição corresponde ao comportamento do produto descrito na documentação pública.
A Anthropic afirma oficialmente que o Claude é capaz de:
Isso não prova a autenticidade do repositório.
Com base no comportamento público do produto e na documentação, é perfeitamente possível reconstruir uma versão convincente.
Mas a sobreposição indica que muitas descrições amplas do produto no documento são consistentes com características do Claude que os usuários podem verificar de forma independente.
Prompts de sistema vazados ou reconstruídos têm limitações como evidência.
O documento não mostra:
O prompt é apenas uma camada do sistema.
Produtos de IA podem adicionar instruções dinamicamente com base em:
O prompt capturado pode representar apenas uma única conta em um momento específico.
Produtos de IA voltados ao consumidor são atualizados rapidamente.
Nomes de ferramentas, descrições de modelos, regras de segurança, recomendações de aplicativos e comportamento de memória podem mudar, e repositórios públicos podem não ser atualizados em sincronia.
O repositório não prova que os servidores da Anthropic foram invadidos.
Prompts de sistema às vezes podem ser reconstruídos por meio de:
Técnicas de injeção de prompt, observação da interface, respostas do modelo, comportamento do cliente ou uma combinação de fontes.
O termo "vazamento" descreve alegações de instruções internas que aparecem em público. Ele por si só não indica como essas instruções foram obtidas.
A segunda metade do relatório original foca em experimentos publicados por desenvolvedores logo após o lançamento do Opus 5.
Um desenvolvedor afirma que o Opus 5, em uma única tentativa, criou um protótipo de jogo de tiro em primeira pessoa em cerca de 1,5 horas, incluindo robôs para o modo multiplayer.
O criador também observou que o mecanismo de voo ainda precisava de melhorias.
Outras demonstrações públicas incluem:
Esses exemplos são ilustrações úteis, mas não são benchmarks controlados.
Demonstrações em mídias sociais frequentemente omitem detalhes importantes, como:
O lançamento oficial da Anthropic realmente apoia, de forma independente, as afirmações mais amplas de que o Opus 5 tem capacidades visuais e de codificação aprimoradas. Ele enfatiza artefatos visuais interativos, modelagem tridimensional, trabalho de front-end e desempenho mais forte em codificação de ciclo longo.
Um prompt de sistema com dezenas de milhares de tokens pode parecer ineficiente.
No entanto, produtos de IA voltados ao consumidor precisam lidar não apenas com o caminho ideal.
Eles precisam de instruções para situações que envolvem:
Um prompt curto pode explicar o que o assistente deve fazer em uma situação ideal.
Um prompt longo geralmente serve para definir o que ele não pode fazer quando a situação fica complicada.
Esta é a principal percepção da discussão sobre o prompt vazado.
A análise do modelo
As habilidades visíveis atraem a atenção, mas tornar o assistente igualmente sujeito aos limites dessa habilidade.
Mesmo sem considerar o arquivo como oficial, ele oferece lições de design úteis para equipes que constroem produtos de IA.
Separe a memória persistente do contexto da conversa
Nem todo conteúdo mencionado em um diálogo merece armazenamento permanente.
Utilize critérios claros para persistência, sensibilidade, origem e exclusão.
Inferências do modelo não devem se confundir com declarações do usuário.
Rótulos de origem reduzem o desvio do perfil do usuário.
O modelo deve saber quando pode operar diretamente, quando precisa perguntar e quando deve oferecer opções.
Sugestões de produtos internos e serviços de terceiros exigem regras próprias, transparência e limites de relevância.
Um agente robusto precisa de instruções sobre quando não deve prosseguir.
O prompt principal deve antecipar instruções adicionais de ferramentas, classificadores de segurança, configurações de conta e experimentos de produto.
Permissões, sandboxes, confirmações, controles de privacidade e políticas de execução do lado do servidor devem limitar o que o modelo pode fazer.
O prompt é uma orientação. Não é uma barreira de segurança isolada.
Um repositório público no GitHub afirma reproduzir o prompt de sistema das versões web e mobile do Claude. A Anthropic ainda não certificou que o arquivo é o prompt de produção completo ou preciso, portanto, deve ser tratado como uma captura não verificada por terceiros.
A interface do GitHub exibe 1.511 linhas, com tamanho de arquivo de 132 KB. O texto bruto contém 135.027 caracteres e 19.370 palavras separadas por espaços. Estimativas aproximadas do artigo original sugerem cerca de 34.000 tokens.
Ele contém regras de comportamento, informações de produto, instruções de memória, políticas de segurança, definições de aproximadamente 30 ferramentas, esquemas JSON, regras de busca, exigências de direitos autorais, recomendações de aplicativos, seleção de conectores e instruções de processamento de arquivos.
Sim. A Anthropic documenta oficialmente a memória proveniente do histórico de bate-papo e da busca em conversas anteriores. Os caminhos de sistema de arquivos exatos e detalhes de implementação descritos no arquivo do GitHub ainda não foram verificados publicamente pela Anthropic.
O arquivo público contém uma ferramenta que instrui o Claude a recomendar aplicativos relevantes da Anthropic para tarefas específicas. A documentação oficial da Anthropic confirma que o Claude pode fazer sugestões contextuais de aplicativos, e que Claude Code, Cowork, Design e o plugin Microsoft 365 são produtos disponíveis.
A documentação atual da Anthropic indica que, quando vários serviços conectados podem executar uma tarefa, o usuário pode escolher. O suposto prompt também instrui o Claude a não selecionar silenciosamente um parceiro terceiro não nomeado.
A Anthropic precificou o Opus 5 em US$ 5 por milhão de tokens de entrada e US$ 25 por milhão de tokens de saída. O modo rápido opera cerca de 2,5 vezes mais rápido que o modo padrão, com o dobro da taxa base.
Não. São conteúdos de demonstração compartilhados por desenvolvedores online, não avaliações padronizadas. Elas mostram capacidades potenciais, mas não fornecem informações comparativas reproduzíveis entre modelos.
Um repositório público no GitHub afirma reproduzir o prompt de sistema de 1.511 linhas usado pelo Claude Opus 5 na interface de bate-papo ao consumidor da Anthropic. O arquivo é excepcionalmente detalhado, abrangendo memória persistente, cerca de 30 ferramentas, regras de direitos autorais, recomendações de produtos, aplicativos conectados, comportamento de busca, processamento de arquivos e políticas de segurança.
Vários elementos amplos são consistentes com a documentação oficial de produtos da Anthropic, incluindo memória, busca em histórico de conversas, aplicativos Claude, integração com Microsoft 365 e sugestões contextuais de conectores. No entanto, essa consistência não prova a autenticidade do arquivo.
Arquivo concluído.
A parte mais notável do arquivo não é uma instrução oculta, mas a escala da camada de restrições necessária para transformar um modelo base poderoso em um produto de consumo capaz de lembrar, buscar, criar arquivos, usar ferramentas e interagir com serviços externos.
As demonstrações públicas do Claude Opus 5 mostram o que o modelo pode construir; o suposto prompt de sistema revela quanto da engenharia do produto é dedicada a determinar o que ele pode lembrar, citar, recomendar e fazer.
Comece com uma frase e tenha um site completo em minutos.
