0:00 Boris Journey, der Erfinder von Clot Code bei Entropic sagt: "Du promptest die Clot 5 Modelle falsch." Das ist nicht nur seine Meinung. Auf der offiziellen Entropic Doku findest du extra für die Opus 5 und Cloud Fable 5.1 Modelle Hinweise [musik] darauf. Ich habe mir diese Doku komplett durchgelesen zusammen mit dem was Boris Journey selbst dazu gesagt hat. Sieben Regeln, die du auf jeden Fall beachten solltest, wenn du am prompten bist. Clud Opus 5 kam Ende Juli 2026 und ist Tropics empfohlenes Modell für komplexe Agentenaufgaben. Fable 5.1 kam am 1. September, also gute 5 Wochen später und ist laut in Tropic das aktuell fähigste und breit verfügbare Modell überhaupt, also das neuere und in der Breite auch
0:47 das stärkere Modell von den beiden. Und mit diesen Modellen kommt auch etwas, dass du so nicht auf sehen wirst. Entropic hat eigene separate Prompting Guides pro Modell veröffentlicht, sogar für Cloud Sonnet 5. Die sieben Regeln, die ich dir gleich zeige, beziehen sich auf Opus 5 und Fable 5.1. Da sind zwei Guides, in denen sie auch offiziell so dokumentiert sind. Son 5 hat einen eigenen Guide mit eigenen Unterschieden, vor allem bei Antwortlänge und Toolnutzung. Die Regeln aus diesem Video sind dafür nicht eins zu eins bestätigt. Eine Sache musst du wissen. Entropic hat über 80% des Systemprompts von Clot Code für diese neue Modellgeneration gestrichen, ohne dass die Coding Benchmarks schlechter wurden. Das heißt
1:33 im Klartext, ein Großteil von dem, was du bisher als Regeln mitgegeben hast in deinen Prompts, ist hier die Cloud 5 Modelle gar nicht mehr nötig. Die erste Regel ist die ganze Aufgabe auf einmal bereitstellen. Boris Journey hat Clod Code erfunden und bei seinem Y combinator Talk hat er es so auf den Punkt gebracht. Ein sehr häufiger Fehler, den ich sehe, ist, wenn Leute Clode nutzen. Sie nutzen Cloud und geben ihm viel zu spezifische Anweisungen. Sie sagen, ich möchte, dass du das tust, aber auf diese Jene und diese Weise. Du musst das eins, dann zwei, dann drei, dann vier machen. Doch bei modernen Modellen ist das wirklich nicht der richtige Weg. Man sollte etwas abstrakt an die Sache hangen. Beschreibe die Aufgabe, die Leitplanken und die Abbruchkriterien. Lass das Modell dann einfach machen und schau später wieder rein. Ich denke, es wird dich überraschen. Das ist etwas, das vor 6
2:19 Monaten noch nicht funktioniert hätte, heute aber schon. Du beschreibst die Aufgabe, die Lightplanken und die Exit Kriterien und dann lässt du das Modell einfach laufen. Entropic selbst beschreibt es genauso. Cloud Opus 5 performt am besten, wenn es die komplette Aufgabenstellung im Voraus bekommt und dann durchlaufen darf. Das ist auf jeden Fall ein anderes Vorgehen, wie wir das davor noch gemacht haben. Früher hast du Schritt für Schritt wirklich kleinteilig alles beschrieben, weil die Modelle sonst abgedriftet sind. Bei Clause Opus 5 kostet dich dieses Vorgehen, also Micromanaging, sehr viel Zeit und sehr viel Tokens, ohne dass du bessere Ergebnisse bekommst. Regel 2 ist keine Entropic Regel im engeren Sinn, sondern das ist eine Technik, die sich in der Community
3:05 durchgesetzt hat. Ich finde diese Regel aber sehr sehr wichtig. Bei einer komplexen Aufgabe lässt du Cloud dich erstmal interviewen, bevor irgendetwas gebaut wird. Du gibst also nicht direkt den fertigen Auftrag, sondern lässt dir gezielt Rückfragen stellen, aus denen dann der eigentliche Prompt entsteht. Das lohnt sich vor allem dann, wenn du selbst noch nicht genau weißt, was du eigentlich bauen möchtest. Die dritte Regel ist das Warum mitgeben. Entropic [räuspern] schreibt wörtlich Kontext oder die Motivation hinter deiner Anweisung mitzugeben, hilft Cloud dein Ziel besser zu verstehen und gezieltere Antworten zu liefern. Im Original steht da: "Claud is smart enough to generalize from the explanation". Konkret heißt das nicht nur sagen, was du willst, sondern auch
3:51 wofür, für wen ist das Ergebnis und was passiert danach mit dem Ergebnis? Dann trifft Cloud bei Zwischenentscheidungen, die du nicht vorher gesehen hast, öfter die Entscheidung, die du auch getroffen hättest. Regel 4 ist Definition of, also wann wurde eine Aufgabe erfolgreich durchgeführt? Weil die Clot 5 Modelle jetzt lange autonom weiterarbeiten, Broso ein klares Abschlusskriterium. Sonst erweitert das Modell die Aufgabe eigenständig, schreibt mehr Test als nötig oder ändert Dinge, die du nie verlangt hast. Und das ist genau das, was Boris Journey Exit Criteria nennt. Und das finden wir hier auch in der Doku. Also definiere nicht nur Definition of done oder sag was fertig
4:36 bedeutet, sondern auch was explizit nicht Teil der Aufgabe ist. Regel 5: Begründe, anstatt einfach nur ein Verbot in deinem Prompt reinzuschreiben. Anthropic nennt das die richtige Flughöhe fürs Prompten. Auf der einen Seite gibt es Prompts, die mit ganz klaren Regeln, z.B. wenn das passiert, dann sollte es jenes erfolgen. Jede Ausnahme wird abgedeckt. Das macht den Prompt aber eher fehleranfällig. Auf der anderen Seite gibt es Prompts, die so Waage sind, dass Cloud gar nicht weiß, was gemeint ist. Der Mittelweg ist, du hast klare Regeln mit Begründung statt starre Verbote. Also, du sagst nicht mach niemals X, sondern mach Y.
5:22 Und zwar deswegen, weil Z, ne? Als Beispiel. Das gibt dem Modell genug Spielraum, um auch in Situation richtig zu reagieren, die du nicht explizit vorher gesehen hast. Die sechste Regel ist: Hör auf mit deinen alten Prompttechniken. Anthropic schreibt: Wenn dein Prompt explizite Verifizierungsanweisungen enthält, wie z.B. Prüfe am Ende noch mal alles oder nutze einen Subagent zur Kontrolle, dann solltest du diese Verifizierungsprüfungen in deinen Prompt weglassen. Anthropic sagt, das führt zu Oververification und verschwendet Tokens, ohne dass die Qualität besser wird. Der Grund dafür ist, Cloud Opus 5 findet und korrigiert eigene Fehler inzwischen von sich aus,
6:07 ganz ohne, dass du danach fragst. Und auch das berühmte Denk Schritt für Schritt nach ist laut Entropic oft schlechter als gar keine vorgeschriebene Schritte, weil das Modell mit allgemeinen Anweisungen wie denk gründlich nach von sich aus einen besseren Denkweg findet. Gleiches gilt für Anweisungen in Großbuchstaben wie z.B. kritisch, du musst XY und Entropic empfiehlt einfach ganz normale Sprache ohne alles groß zu schreiben. Kurz gesagt, alles was du früher gebraucht hast, um Cloud zur Sorgfall zu zwingen, kostet jetzt nur noch Tokens und bringt nichts mehr. Die siebte und letzte Regel ist die Cloud Voice einmal fixen. Die Art und Weise, wie Cloud dir eine Antwort bereitstellt, kannst du steuern. Cloud
6:54 Opus 5 antwortet standardmäßig ausführlicher als die Vorgängermodelle und genau das beklagen auch viele in der Community. Anthropic schlägt vor nicht bei jeder einzelnen Anfrage um Kürze bitten, sondern einmal zentral in deiner Cloud MD oder in deinem System Instructions festlegen, wie Cloud antworten soll. Anthropic liefert sogar direkt den Beispielprompt dafür, z.B. Keep responses focused, brief and concise. Halte die Rückmeldungen kurz, knapp und präzise. Einmal eingetragen in deiner Cloud MD und Cloud bleibt dauerhaft auf den Punkt, statt dass du bei jedem Chat Cloud wieder daran erinnern musst. Hier noch dein Bonus. Das habe ich in der offiziellen Doku gefunden und darüber spricht eigentlich
7:39 keiner. OPUS 5 delegiert jetzt viel bereitwilliger an Subagents, also eigenständig arbeitende Hilfsarbeiter oder Agenten. Das lohnt sich bei großen und wirklich unabhängigen Aufgaben, aber bei kleinen Aufgaben kann es schnell mal sehr viel Zeit und Token kosten. Das Konzept mit den Subagents ist super mächtig, weil du kannst dir vorstellen, mehrere Agenten können je nach Aufgabe Tokeneffizienter oder auch einfach schneller eine Aufgabe bearbeiten, als wenn nur ein Agent tätig ist. Anthropic gibt sogar dafür Umgebungsvariablen an die Hand, mit denen du die Anzahl der Subagents hart begrenzen kannst. Wenn du das alles zusammenfasst, läuft das alles auf ein Bild hinaus, was es ziemlich gut auf den Punkt bringt. Prompting nährt sich immer mehr der Führung eines Mitarbeiters an, nicht der Bedienung
8:27 eines Suchtools. Du gibst also Kontext, dein Ziel, Leitplanken und den Sinn dahinter und den Rest erledigt das Modell. Du siehst also, desto mächtiger und fähiger die Modelle werden, desto weniger müssen wir die Modelle spezifisch anweisen und einschränken. Es entwickelt sich immer stärker in die Richtung, dass wir nur noch unser Ziel vorgeben, bisschen Leitplanken mitgeben, aber das Modell die bestmöglichen Wege findet, um das Problem zu lösen. Wenn dir das Video geholfen hat, las gerne einen Like da und dann sehen wir uns in dem nächsten Video.
