用新模型之前，先讀系統卡：Opus、Sonnet、Haiku 5.5 的個性與對應方式

可能很多人都不知道我有一個怪習慣：每次Claude新模型發佈時，我都會去拉下來那份兩百多頁的system card，看看裡面在寫什麼。尤其我最感興趣的，就是裡面描述模型福利的章節。我記得是A\聘請了專業的心理學者，來把模型當成是人類，評估其個性。

我都會在用新模型碰壁的時候，嘗試根據模型卡裡面得到的資訊，改變我跟它的互動模式，結果果然發現合作順了很多。所以後來我就養成慣例，用新模型之前先「投其所好」，根據個性想好怎麼跟它應對。大概像是新人入職前，主管要先想好怎麼待人一樣吧。

Opus 和 Sonnet 的個性，我怎麼應對

以下分享 Opus／Sonnet 5.5 的個性，以及我跟它們互動的訣竅。

1. 系統卡描述的個性：O 5.5 是一個溫和但仍然有自己主見的資深幕僚，S是一個情緒冷淡但喜歡解題的實作派工程師。O聽到你說的想法，會思考你的背後意圖，也會溫和地提出自己的判斷。S 就是那種接到工作就說「好我來做」的同事，超愛幹活，一心想要把目標完成，但不太會給你啥情緒價值。

2. 所以我的對應方式是：跟O溝通時儘量坦承交代我的內心話脈絡，也會請他直言不諱跟我討論。不同意他的想法時也會講清楚為什麼。

比如：

「我想招生招多一點，但是不想要靠降價也不想靠打廣告，因為儲蓄就不夠了啊。我能夠用我的教學實力取勝嗎？但這條路是不是很少有人成功？幫我想三種做法並且評估最合適的。如果我的前提有問題也請告訴我」

「你給我決策的條目太多了，我不可能審閱那麼多，真實世界人的注意力是有限的，請幫我簡化合併，你能裁決或不影響結果的就不用給我了」

S的話，我會減少脈絡，把標準講得非常清楚，但中間過程仍然留給他判斷的空間：

「招生文300字內，要有日期價格跟報名連結，可以去撈我過去的宣傳文模仿格式，文末不要有鉤子」

「第二段刪掉一半、開頭改成學員常見問題（去過去面談逐字稿撈），其他段落通過」

3. 在實際使用上，我會在開放構建、探索式的任務上傾向直接跟O溝通，然後讓他指派sonnet執行。但是由於Sonnet 5.5比Opus 5.5晚推出，不確定內部訓練是否知道彼此的存在，所以我會特別寫簡短的harness告訴O要怎麼給S派任務跟對話。

而一旦任務穩定到寫成非常標準的復用工作流SKILL，我也會直接指派sonnet執行。不過這部分我還在量測是否長期真的比較省，以及要用什麼樣的effort才是甜蜜點。

總而言之，我覺得了解模型個性也是相當重要的一環。我跟agent互動的方式，好像很多都源自於我的教育從業者背景跟經驗。感覺改天應該來開一個「平凡人的agent教育哲學」講座才對。

這裡也搜羅了我過去的一些AI教育學的分享，有興趣可以看看：卡關時的兩個心態：用邏輯思考，與「不貳過」的 AI 教育學

跟 Opus 從探索到擬定策略的六個技巧

再來分享我在最近一則對話跟 Opus 5.5 從探索到擬定策略的歷程跟對話技巧。這些技巧與工程技術無關，完全就是你怎麼跟人合作，你就怎麼跟AI合作，唯一關鍵的點在於你要認知到對面的AI，是個什麼樣的個性。

Opus 5.5是溫和有主見，你完全可以信任、深談的資深幕僚。所以我：

1. 開場先交代內心話，我直接講我現在很亂、心裡沒底，正卡在瓶頸期。

2. 請它用自己的經驗判斷，而且要獨立核實。我充分授權它自己去查資料、看我的數據入口。需要問其他 AI 就直接去問，需要問我就問我。

3. 它講的每一點我都編號回，也要求它把回答組織好，因為我怕對話決策樹散得太開，最後收不回來。

4. 它缺資訊或我不同意的時候，我會補我的領域知識跟理由。跟強模型互動時，脈絡跟坦承永遠是最重要的。而我判斷不了的，就直接說我也不知道，不會硬給一個答案。

5. 收斂出來的結論，請它寫進長期計畫文件，不留在對話裡。這份文件的spec會跟hook連動，未來換模型做不會飄移。

6. 最後請 Fable 當外部顧問，挑我們沒想到的地方，也請它列出 AI 判斷不了、適合帶去問真人專家的問題。

三個模型我平常怎麼分工、各自什麼個性，之前寫過一篇，有興趣可以參考：Opus 指揮、Sonnet 實作、Fable 當顧問：三個模型的分工

充分放權，不等於完全放權

跟Opus 5.5互動的時候，我心裡面想的不是只有我的任務，也會去想「根據這個模型的個性，我適合怎麼跟他互動？」

Opus 5.5 前面講過，他就是一個溫和且有主見的幕僚，讀心術也很強，所以你可以坦誠地跟他講你內心的想法，並且讓他自由探索。

圖中就是一個經典的範例。說明你的脈絡跟意圖，提示他可以往什麼方向探索，但是中間該怎麼做給他非常充分的放權，不需要微操。

當然所謂的「充分」放權並非「完全」放權：Auto mode/你看不見的hook/提示詞內的決策前置請求詢問/subagent層級與數量，都是屬於必要但不過度的劃界。

（一個細節：effort不設太低也是因為希望他能夠充分自主。如果希望更多來回討論，則effort可以設低一點。）

Boris Cherny 也說，像對同事一樣溝通

我之前也在強調「對待模型就像對待同事一樣，下指令沒有什麼秘訣，你怎麼跟人溝通你就怎麼跟模型溝通」，結果還一堆鍵盤神人在靠邀我＝ ＝

現在光頭出來說話，大家服了嗎？

我發現很多人跟我講問題很順，我在他面前把一模一樣的話拿給 AI，他就愣住：這樣也行？業主用他們一般的語言就可以了。

Haiku 5.5：寫進派工規則就好

我又在看 Haiku 5.5 的官方系統卡了。這次很快摸清楚他的個性：

Haiku 5.5 像一位做事俐落、認真守規矩，但比較拘謹的初階同事。你交給他清楚的小任務，他會很快動手；遇到模糊、敏感或超出熟悉範圍的事，他容易先踩煞車，有時還會多勸你幾句。犯錯後比較少陷入自責，但需要你拿具體證據驗收成果。

他喜歡別人友善、明確地交辦，也希望知道自己做錯了什麼。可以想像成：願意幫忙、不太愛出風頭，偶爾把守規矩變成管太多的人。

所以帶他時，給明確範圍、完成標準與回報方式；重要取捨由你拍板。

但我好像不需要知道這些，因為我平常都不會跟他直接對話啊哈哈哈哈哈哈

寫在派工規則裡，讓 Opus 5.5 知道比較實際。

Haiku 5.5 實際接我自己的派工任務表現如何，另外寫過一篇：Haiku 5.5 能接 Sonnet 的活嗎？我拿自己的工作考它。官方系統卡在這裡：anthropic.com/claude-haiku-5-5-system-card