Tous les six mois, supprimez votre Claude.md, supprimez vos compétences (skills), supprimez vos crochets (hooks).
C'est le conseil que Boris Cherny – le père de Claude Code – donne aux utilisateurs du produit.
Dans la nouvelle vidéo d'interview de YC publiée le 28 juillet, intitulée « Boris Cherny : Nous avons supprimé 80 % du prompt de Claude Code », Boris exhorte avec passion toutes les personnes qui créent des produits d'IA à appuyer courageusement sur la touche de suppression pour leur nouveau produit, à supprimer radicalement les prompts système, les outils et le code d'harness.
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« Vous devriez supprimer complètement le prompt système, puis le reconstruire ligne par ligne, pour voir l'impact réel de chaque ligne. »
Le concept sous-jacent à cette idée est l'étude d'ablation (ablation study), un concept qui parcourt la dernière interview de Boris Cherny, visant à retirer, remplacer ou désactiver un module en gardant toutes les autres conditions constantes, afin de comparer les changements de performance, de stabilité, d'efficacité ou de coût.
Dans l'interview, Boris affirme avec fierté : « En réalité, pour Opus 5, nous recommandons sincèrement d'essayer de supprimer tout cela, car le modèle n'en a plus besoin. »
Même si récemment, il y a eu des remous... les utilisateurs pourraient aussi affirmer : « En réalité, pour Claude, nous recommandons sincèrement de le supprimer, car nous n'en avons plus besoin. » (x)
Outre « supprimer hardiment », Boris révèle dans l'interview davantage de réflexions de valeur sur sa vision de la conception de produits, l'utilisation des modèles et l'apprentissage de la programmation –
Les points de vue de cet article proviennent de la vidéo d'interview. Les points clés à lire sont : 1. La stratégie d'itération produit de Boris : moins de préjugés, plus de tests. 2. Le « surplus de produit » (Product Overhang) : à toute période, les capacités du modèle dépasseront toujours les limites du produit. 3. Le « détachement » (Unhobbling) : confier des tâches plus difficiles au modèle, le laisser travailler de manière autonome plus longtemps. 4. Comment les meilleurs utilisateurs de Claude utilisent-ils l'IA ? 5. Trois conseils pour les apprenants en programmation.
« Un modèle est un organisme vivant, il a sa propre personnalité »
« Aujourd'hui, le code dans l'harness de Claude Code ne contient presque plus que les parties sécurité, autorisations et analyse statique. »
Le 24 juillet, Anthropic a publié les dernières règles d'ingénierie du contexte pour Claude 5. Concernant les nouveaux modèles comme Opus 5, Fable 5, etc., le prompt système de Claude Code a été considérablement simplifié, avec plus de 80 % des instructions originales supprimées.
Pour plus de détails, vous pouvez vous référer à l'article de Quantum Bit intitulé « Claude Code supprime frénétiquement 80 % de ses prompts, Opus 5 les remet en place ». (Note : titre traduit approximativement)
Concernant ce changement, Boris partage sa stratégie d'itération produit lors de l'interview : « Vous ne devriez pas deviner de quelles instructions le modèle a besoin, car vous ne devinerez jamais juste. » Tout ce que vous pouvez faire, c'est supprimer ligne par ligne, tester, puis trouver où le modèle coince de manière récurrente.
« Vous devez considérer le modèle comme un être vivant, quelque chose de plus organique. Le comportement de chaque génération de modèle est différent, la personnalité varie légèrement. Vous devez prendre le temps de le comprendre, puis ajuster l'harness en conséquence. »
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Par conséquent, pour Boris, c'est plus une question d'expérience, à traiter de manière scientifique : essayer sans préjugés, examiner les résultats, itérer, répéter.
Dans un monde ainsi constamment remis en question, les évaluations (Eval) ne sont pas forcément utilisables de manière stable. Bien qu'elles soient en effet plus durables que l'harness et les prompts, l'évolution des modèles est aujourd'hui trop rapide, et souvent un ensemble d'évaluations atteint rapidement un score parfait. Il faut donc observer où le modèle lutte constamment, puis concevoir de nouvelles évaluations.
Une façon de penser : Surplus, Détachement
Dans l'interview, Boris partage un concept appelé « Product Overhang » (Surplus de Produit). Il pense que c'est un mode de réflexion très utile pour lui dans la conception de produits.
Overhang, qu'est-ce que cela signifie ? Surplus, excédent suspendu.
Les grands modèles progressent par bonds discontinus et rapides, tandis que l'intégration produit avance de manière continue et incrémentale. Cela fait que les capacités possédées par le modèle dépasseront toujours les limites que le produit existant peut libérer.
Boris donne un exemple : fin 2024, lorsque Sonnet 3.5 venait de sortir, ce modèle était déjà capable d'écrire le code d'un fichier entier en une fois. Mais les premiers produits de programmation de l'époque, comme Copilot ou les premières versions de Cursor, se contentaient encore de petites tâches comme la complétion de code.
Claude Code, avec ses permissions complètes sur le terminal, a dans une certaine mesure comblé cet écart. C'est aussi le deuxième concept proposé par Boris : « Unhobbling », le détachement, l'enlèvement des restrictions.
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Il partage un cas interne chez Anthropic : quelqu'un a essayé de donner accès à OpenCV (la plus grande bibliothèque open source de vision par ordinateur au monde) à Opus 5, et a découvert que le modèle pouvait dessiner lui-même des portraits, des animaux, des paysages, alors qu'ils n'avaient jamais entraîné le modèle à dessiner auparavant.
C'est ce qu'on appelle l'« élicitation du modèle » (model elicitation). Sans changer les poids du modèle, en conceignant le prompt, le contexte, les outils ou la forme du produit, on fait apparaître chez le modèle des capacités qu'il possédait déjà, mais qui n'avaient pas été sollicitées auparavant.
Même s'il subsiste peut-être une question : comment attribuer la cause ? Le modèle a-t-il été élicité pour révéler des capacités qu'il possédait déjà, ou a-t-il appris une nouvelle compétence grâce à la conception de « l'échafaudage » ?
Cependant, cela n'a peut-être pas d'importance. Quoi qu'il en soit, Boris ne doute absolument pas qu'il existe d'énormes opportunités commerciales ici :
Je ne dis pas que toutes les start-ups pourront les saisir. Mais je sais que des personnes réfléchissent à ces questions, il y a vraiment d'énormes opportunités ici, pour éliciter du modèle des comportements étonnants, intéressants et ayant une valeur commerciale.
Pour cela, Boris propose trois méthodes personnelles de « détachement » du modèle.
Premièrement, confiez au modèle des tâches plus difficiles que ce que vous imaginez. Décrivez clairement les objectifs, les limites et les conditions de sortie, puis lâchez prise.
Deuxièmement, faites plus d'expérimentations. Permettez au modèle de faire des essais sans but commercial clair mais amusants, « accordez-vous la liberté de jouer avec le modèle, de faire des choses créatives ».
Troisièmement, laissez le modèle vérifier lui-même les résultats. L'essentiel aujourd'hui n'est plus l'« ingénierie des prompts ». Le problème est : « Lorsque vous assignez une tâche très difficile à Claude, comment faites-vous pour qu'il vérifie son propre travail en cours de route ? »
Boris pense que ce troisième point est probablement ce que nous faisons le moins bien aujourd'hui. Car si le modèle ne peut pas s'auto-valider, il ne peut pas fonctionner de manière autonome pendant de longues périodes.
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Son propre exemple pourrait peut-être nous inspirer :
Boris : « Bon, voici ce que je veux que tu fasses – réécris l'application Electron en Swift. Je veux que tu exécutes l'app Electron dans une machine virtuelle Mac, que tu fasses des captures d'écran, puis que tu compares pixel par pixel avec la version Swift, et que tu ne t'arrêtes pas tant que ce n'est pas fait. »
Animateur : C'est votre prompt ?
Boris : C'est mon prompt.
Animateur : Ça tourne depuis combien de temps ?
Boris : Ça tourne encore. Ça fait plus de deux semaines, environ 14, 15 jours... Claude a même décidé de faire un live stream. Ce qu'il fait, c'est qu'il a créé un canal Slack interne, et il envoie une capture d'écran de progression toutes les quelques minutes.
Les conseils pratiques de Boris pour les utilisateurs d'IA et les entrepreneurs
À la fin de l'interview, l'animateur pose la question :
Alors, Boris, comment pouvons-nous utiliser Claude aussi bien que vous ?
Boris répond que le plus important est de ne pas écouter ce que disent les influenceurs sur LinkedIn, ne pas scroller sur Twitter.
Concernant l'utilisation de l'IA, « tout le monde cherche ces 'astuces extraordinaires'. Mais ces choses n'existent pas. Elles n'existent pas. »
Il suggère de traiter le modèle de manière empirique, d'oublier l'expérience passée avec les anciens modèles et la théorie informatique apprise en cours, d'observer directement où le modèle coince, puis d'ajuster en conséquence.
Donc ce n'est plus une science théorique, c'est devenu une science empirique. Je pense que les personnes qui sont particulièrement douées pour lâcher leurs préjugés, lâcher ces idées du genre 'ça ne marchait pas avant', et qui sont prêtes à réessayer – réussiront très, très bien.
Il est encore plus important de maintenir un état d'esprit qui consiste à lâcher son propre « désir de contrôle » sur le modèle, à traiter le modèle comme un collègue, à ne pas trop spécifier, à ne pas faire de demandes trop précises, à ne pas essayer de faire en sorte que le modèle exécute la tâche exactement comme vous le feriez. Parce que « le modèle ne fonctionne pas comme ça ».
À ceux qui apprennent encore la programmation, Boris exhorte à ne pas se contenter d'apprendre la pure théorie informatique, mais à apprendre à l'appliquer. Par exemple, sa propre motivation initiale pour apprendre la programmation était de tricher lors des examens de mathématiques.
Habituellement, il s'agit d'entrepreneuriat, de création de produits, de développer votre propre sens du design, du business, d'apprendre à faire de la science des données, d'apprendre à dialoguer avec les utilisateurs... C'est lorsque vous combinez ces choses avec l'informatique et l'ingénierie qu'elles deviennent vraiment précieuses.
En bref, « faites d'abord ce que vous voulez vous-même, puis passez à faire ce que les autres veulent ».
Cet article provient du compte officiel WeChat « Quantum Bit » (ID : QbitAI), auteur : Suivre les technologies de pointe
