Claude Sonnet 5 官方提示方法：努力档位、工具调用与代码审查

一句话结论

Sonnet 5 的提示重点是先用 effort 控制推理与成本，再把任务范围、工具触发条件和代码审查阶段明确写出来。

适用场景

• 适合的任务：多步编码 Agent、工具调用、代码审查、结构化抽取和交互式前端设计。

• 不适合的任务：依赖 temperature/top_p/top_k 调风格，或依赖旧版手动 extended thinking 参数的迁移方案。

• 适用的模型版本：Claude Sonnet 5（文档模型名未给出 API 快照 ID）。

• 适用的客户端、Agent 或 API：Claude API、Claude Code 及自建工具调用 harness。

• 推荐的推理档位和参数：默认 adaptive thinking；简单任务 medium/low，困难编码或 Agent 任务 high/xhigh；为思考和工具调用预留足够 max_tokens。需要关闭思考时使用 thinking: {type: "disabled"}。

可直接使用的内容

Task: [明确任务、目标和验收标准]
Context: [仓库、约束、相关文件和已知事实]
Tools: 仅在工具能实质改善结果时调用；每次调用后检查返回值并继续完成目标。
Process: 先规划，再实施；对长任务持续核对目标并进行自检。
Output: 给出变更、验证结果、未决风险和下一步。

代码审查的覆盖优先提示词：

Report every issue you find, including ones you are uncertain about or consider low-severity.
Do not filter for importance or confidence at this stage - a separate verification step will do that.
Your goal here is coverage: it is better to surface a finding that later gets filtered out than to silently drop a real bug.
For each finding, include your confidence level and an estimated severity so a downstream filter can rank them.

测试/工作流步骤

1. 在 API 请求中移除非默认采样参数；先用 medium 建立基线。

2. 对同一任务分别运行 high 和 xhigh，记录完成率、工具调用数、总 token 与延迟。

3. 若是代码审查，把“发现”和“验证/去重/排序”拆成两个阶段，第一阶段使用上面的 coverage 提示词。

4. 若是长任务，增大 max_tokens，检查是否因思考占满预算而截断最终回答。

原始证据与数据

• 官方文档说明：Sonnet 5 默认启用 adaptive thinking，effort 默认 high；困难编码和 Agent 任务可升到 xhigh。

• 文档明确写明手动 thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N} 不支持，并且非默认 temperature、top_p、top_k 会返回 400。

• 官方文档建议长任务减少人为往返，在首轮一次性提供任务、意图和约束，以提高自主性和 token 效率。

• 代码审查部分明确区分“覆盖发现”与后续验证，建议用小型评测集检查 recall/F1。

适用边界

• effort 档位的成本/能力关系需要在自己的任务集上测量，不能把文档中的方向性建议当成固定排名。

• 不能把 adaptive thinking 的内部过程当作可审计的完整推理记录；这里只复用外显的参数与工作流控制。

• 代码审查提示词会增加候选问题数量，必须配合独立验证和去重阶段。

来源摘录或观察（仅做合规短引）

• 官方示例：“Provide concise, focused responses.”

• 官方文档将 Sonnet 5 概括为更偏 Agent 的 Sonnet，并特别讨论 effort、工具触发、代码审查和 computer use。