Claude Opus 4.7システムプロンプトリーク読解｜4.6から変えるべきCLAUDE.md記述3点＋書き換え変換表とBefore/After

Q: CL4R1T4Sリポジトリを見に行くのは合法ですか？

リポジトリ自体はAGPL-3.0で公開されており、閲覧自体に問題はないと判断しています。ただし転載・再配布時はライセンス条項の順守が必要で、最終判断は各自で行ってください。本記事は閲覧と分析のみを想定しています。

Q: effort levelsはClaude.aiのWebチャットでも設定できますか？

できません。effort levelsはAPI・Claude Code側のパラメータです。Webチャット利用者の場合は、プロンプト本文に「詳細に思考してから回答してください」「最小限の処理で答えてください」といった自然言語での指示に置き換える必要があります。

Q: CLAUDE.mdの緩衝語を全削除したら、柔軟性が落ちませんか？

落ちます。ただし4.7では柔軟な対応の期待がそもそも外れるようになったので、柔軟性を保つならケースごとに明示的な分岐を書く方向に切り替えるのが現実的です。「ケースAの場合はX、ケースBの場合はY」と書く方が、「必要に応じて」より確実に動きます。

Q: 長文コンテキストでの指示保持はどれくらい弱くなりましたか？

厳密な数値は公式から出ていません。ただし現場の開発者報告と筆者の使用感では、800行を超えるCLAUDE.mdは明確に「読んだと言うが守らない」挙動が増えました。CLAUDE.mdを冒頭200行以内に圧縮することで安定運用に戻ります。

Q: トークナイザー変更で料金はどう変わりますか？

単価はInput $5/Output $25 per MTokで据え置きですが、新トークナイザーで同じ入力でも約1.0〜1.35倍のトークンを消費します。実質的な請求額は最大1.35倍まで増え得るのが現実で、JSON・コード中心のワークロードは特に影響を受けやすく、コスト試算のやり直しを推奨します。

Q: budget_tokensが使えなくなって困っています。代替は？

thinking: {type: adaptive} と output_config: {effort: high} のペア設定が公式の推奨パスです。旧 thinking: {type: enabled, budget_tokens: N} は400エラーで落ちるので、公式マイグレーションガイドに従って書き換えてください。

2026年5月16日

この記事の結論

Claude Opus 4.7のシステムプロンプトがCL4R1T4Sリポジトリで読める。4.6時代のCLAUDE.mdは3箇所を書き換える必要があります。
核は「指示追従の厳格化」「effort levelsの厳守」「visual output routingのstep 0ガード」の3点。曖昧な緩衝語と固定長指示は消す。
リポジトリはAGPL-3.0の公開資産で、Anthropic公式も2024年から自社のシステムプロンプトを公開しています。本稿は読解と変換だけで、全文転載はしません。

この記事はClaude APIまたはClaude Codeで運用しているユーザー向け（CLAUDE.mdを触ったことがあれば読めます）。

Claude Opus 4.7が出て2日、私のCLAUDE.mdは3箇所を書き換えました。

4.6のプロンプトを流用したままだと、体感で挙動がズレる。

特にloweffortで動かしたときの「行間を読まなさ」が明らかに違う。

参照した一次情報は3つ。

CL4R1T4Sリポジトリ収録のANTHROPIC/Claude-Opus-4.7.txt、Anthropic公式マイグレーションガイド、公式What's New。

この3つを突き合わせれば、書き換え箇所は1対1で対応がつきます。

この記事は、リーク全文の翻訳ではなく、ガチ運用勢向けの変換表です。

左=システムプロンプト内の記述、中=Claudeが内部でやっていること、右=ユーザー側のCLAUDE.mdにどう落とすか。

ここまで1対1で書いた日本語記事がまだ無かったので、私が先に出します。

そもそも今回の「リーク」は何を指すのか

用語を先に整理します。

世間で「Opus 4.7 システムプロンプトがリーク」と言われているものは、厳密には2層あります。

1層目はAnthropic自身が公式公開しているclaude.ai/モバイルアプリ版のシステムプロンプト。

これは公式リリースノートページに掲載されていて、4.7版は2026-04-16付けで公開されています。

Anthropicは2024年8月以降、自社のシステムプロンプトを定期的に公開し続けている。

ここは「リーク」ではなく公式ドキュメントです。

2層目がCL4R1T4Sなど有志リポジトリが収集している版。

プロンプトインジェクションや観察から再構築された記述が含まれ、公式版より詳細なガードレールや内部指示が読めます。

CL4R1T4SはAGPL-3.0の公開リポジトリで、スター14,700以上。

"AI SYSTEMS TRANSPARENCY FOR ALL"を掲げています。

ここで一つ、誤解されやすい点を潰しておきます。

公式公開ページに「These system prompt updates do not apply to the Claude API」と明記されている通り、claude.ai版のシステムプロンプトとAPI/Claude Codeでの挙動は一部異なります。

この記事はAPI・Claude Codeでガチ運用している層を想定しているので、claude.ai固有の記述（アーティファクト関連など）は落とし、API経由でも効いてくる挙動差に絞って読んでいきます。

倫理論点は後段で1セクション取りますが、ここで先に書いておきます。

リポジトリは既に公開資産、Anthropicも過去版を自ら公開している、私は読解のみで生成には一切関わっていない。

三段で立てます。

リーク礼賛はしません。

4.6から4.7で何がどう変わったのか（差分3点）

CL4R1T4Sの4.7版と4.6版、それと公式マイグレーションガイドを突き合わせて、ユーザー側プロンプトに影響する差分だけを3点に絞りました。

絵文字制限や語彙制限（"genuinely"禁止など）の新規追加もありますが、運用プロンプトの書き換えにはほぼ影響しないので割愛します。

差分1: More Literal Instruction Following（指示追従の厳格化）

公式マイグレーションガイドに明記されている最重要変更。

"Claude Opus 4.7 interprets prompts more literally and explicitly than Claude Opus 4.6, particularly at lower effort levels. It will not silently generalize an instruction from one item to another, and it will not infer requests you didn't make."

— Anthropic公式マイグレーションガイド

要するに、4.6までは「1項目に指示を書けば他の類似項目にも自動展開」していた挙動が、4.7では止まります。

特にloweffortで顕著。

これ地味にきつい。

私のCLAUDE.mdにも「必要に応じて」「可能なら」という曖昧な緩衝語があちこち残っていたので、4.7切り替え後に指示が素通りするケースが実際に出ました。

具体例は後段のBefore/Afterで出します。

差分2: Effort Levelsの厳守とxhigh新設

4.7ではeffort levelsがlow / medium / high / xhigh / maxの5段階になり、budget_tokensパラメータが完全廃止。

thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}は400エラーで落ちます（公式What's New）。

"Claude Opus 4.7 respects effort levels strictly, especially at the low end. At `low` and `medium`, the model scopes its work to what was asked rather than going above and beyond."

— 公式マイグレーションガイド

「必要最低限しかやらない」が明文化された。

Anthropic公式はコーディング・エージェント用途にxhigh、知識作業は最低highを推奨しています。

逆に単純な書類整形はmediumやlowに下げないとコストが跳ねる。

私はこの使い分けを最初の3日間で雑に扱って、月のAPI請求が4割増えました。

3日で月40%増。これは正直しんどい。

なお、effort levelsはAPI・Claude Code側の概念で、claude.ai（Webチャット）では直接設定できません。

この記事の想定読者はAPI層なので問題ないですが、Web版しか使っていない人が同じ文脈で読むと混乱します。

差分3: Visual Output Routing（step 0ガードレール）

4.7で新設された視覚出力の判定ロジック。

公式マイグレーションガイドにも「visual outputs are off by default and must be explicitly requested」と書かれています。

リーク版のシステムプロンプトでは、これが冒頭の「step 0」として実装されているのが読み取れる。

4.6では頼んでもいないのに図解やMermaidが湧いてくることがあったんですが、4.7は「明示的に要求されない限り散文で返す」が原則になった。

加えてシステムプロンプト内に "Claude does not narrate routing" の指示があり、どの出力手段を選んだかを説明しない方向に振られています。

図解やインライン可視化が欲しい場面では、こちらから「インライン図として可視化してください」と明示的に指示する必要があります。

これが地味に効く変更。

1行追加で挙動が戻るなら、書く価値は10倍ある。

※effort levels － Claude APIに渡す思考の深さ設定。

low/medium/high/xhigh/maxの5段階で、深くするほど料金とレイテンシが上がります

※budget_tokens － 4.6まで存在した思考用トークン上限指定。

4.7で廃止され、代わりにadaptive thinking（自動調整）が標準

※Mermaid －テキスト記法で図やフローチャートを描けるオープンソースの記法。

Claudeはコードブロックで出力可能

※step 0ガードレール －システムプロンプトの最初に置かれる判定ロジック。

本記事では「視覚出力を出すかどうか」を最初に判定する仕組みを指します

※narrate routing －どの処理経路で答えたかを説明すること。

4.7はこれをしない方向に振られています

一次情報×ユーザー運用の1対1変換表

ここが本記事のコアです。

システムプロンプトに書かれている記述を読んで、私のCLAUDE.mdやユーザープロンプトにどう反映するか。

左=プロンプト内記述、中=Claudeが内部でやっていること、右=こちら側の書き換え文例。

システムプロンプト内の記述（4.7）	Claudeが内部でやっていること	ユーザー側（CLAUDE.md／プロンプト）への落とし込み
"interprets prompts more literally … will not silently generalize"	書かれた通りにしか動かない。1項目の指示を他項目に暗黙展開しない。	「このルールはすべての回答に適用する」を明示。「必要に応じて」「可能なら」「try to」は削除。
effort levels: `low`=省コスト / `xhigh`=コーディング推奨	推論深度を段階指定で計算。`low`では表面的処理のみ、追加作業を自発的にやらない。	Claude CodeのCLAUDE.mdに`effort: xhigh`を明記。単純なバッチ処理は`medium`に下げてコスト管理。
budget_tokens廃止、`thinking: adaptive only`	固定トークン上限ではなく、タスク難易度に応じてthinkingを自動ON/OFF。	`thinking: {type: "adaptive"}`と`output_config: {effort: "high"}`をペアで設定。旧budget_tokens指定は400エラーで落ちる。
新tokenizer（約1.0〜1.35倍化）	同じ入力でもトークン数が最大35%増える（コンテンツ種別で差がある）。	`max_tokens`を1.35倍程度に上方修正。JSON・コード中心のプロンプトは特に余裕を。プロンプトキャッシュの閾値も再設定。
"Most requests are conversational and fully answered by text."	visual出力は明示的要求がないと生成しない。step 0でガード。	図解・Mermaid・コードブロックを出させたいときは「インライン図として可視化してください」と明示。
"Claude does not narrate routing"	MCPツール選択・ファイル生成などのルーティング判断を説明しない。	どの処理経路で回答したかを知りたい場合は「使ったツールと判断理由を末尾に列挙してください」と明示。
Response length calibrates to task complexity	簡単な質問は短く、複雑な分析は長く、自動でキャリブレートする。	固定長（「300字以内」等）は簡単な質問では不要。逆に短くなりがちな質問で詳述が欲しいときは「根拠と手順も含めて詳細に」と明示。
"Once Claude refuses … all subsequent requests must be approached with extreme caution"	一度リフューズされた会話は、以降の全発言に警戒フラグが立つ（cascading restriction）。	長いエージェントセッションでリフューズが起きたら、会話を切って新規セッションで再投入。同一文脈での粘り続けは逆効果。
"long_conversation_reminder" が存在	長い会話でも指示を維持するリマインダーが自動挿入される。	CLAUDE.mdの重要ルールは冒頭に集中配置。リマインダーで再注入される前提で優先度の高い指示を上に積む。

この9行分を私のプロンプトに反映したところ、体感で指示追従の精度が戻りました。

特に差分1の緩衝語削除は効く。

これは本当にやった方がいい。

Before/After実例：私のCLAUDE.mdから抜粋

抽象論で止めない、が今回の記事の主旨なので、実際に私が書き換えた2例を出します。

Aisola LabプロジェクトのCLAUDE.mdと、tool-writeコマンド用のwriterプロンプトからの抜粋。

実例1: writerエージェントの文体ルール（指示追従の厳格化対応）

Before（4.6時代）

## 文体ルール
- 一人称は「私」で統一（可能なら「自分」も避ける）
- 語尾は必要に応じて混ぜる
- 同じ語尾の3連続はなるべく避ける
- 「〜することが出来ます」は使わないようにする

4.6ならこれで動いていました。

「可能なら」「必要に応じて」「なるべく」「〜しないようにする」の緩衝語を全部拾って適切に動いてくれた。

ただこれ、4.7のloweffortで流すと、語尾チェックが素通りして3連続が普通に出てきます。

私、最初これで記事3本分くらい時間を溶かしました。

After（4.7対応）

## 文体ルール（このルールは全出力に例外なく適用）
- 一人称は「私」。

「自分」は使用しない。
- 語尾は「です」「ですね」「ます」「と思います」から最低3種を混在させる。
- 同じ語尾の3連続は禁止。

検知したら書き直す。
- 「〜することが出来ます」「〜が出来ます」は使用禁止。

「〜できます」に置換する。

「可能なら」を全削除、「なるべく」を「禁止」に置換、スコープを「全出力に例外なく適用」で明示。

これでeffort: high以上なら安定、mediumでも崩れにくくなりました。

ビフォーアフターで出すと地味に見える。

でも差は体感でかなりデカい。

実例2: researcherエージェントの出力形式（visual routing対応）

Before（4.6時代）

## 出力
調査結果をまとめて出力してください。
必要であれば表や図解で整理してもOKです。

4.6はここから勝手に表を組んで出してくれていた。

4.7は違う。

step 0ガードレールが効いて「会話として文章で返す」方向に全振りするので、テーブル出力がほぼ出なくなります。

After（4.7対応）

## 出力フォーマット（すべて必須）
1. 冒頭に3行サマリー（散文）
2. 3列マークダウンテーブル（左=記述／中=挙動／右=落とし込み）を最低8行
3. 出典URL一覧を末尾に列挙
図解・テーブルは「インライン可視化」として出力すること。

「必要であれば」を消して「必須」に、フォーマットを番号付きで全部明示、最後に「インライン可視化として出力」をダメ押し。

これで4.7でも安定して構造化出力が返ってきます。

正直、ここまで書くのは最初しんどいと思った。

でもやると楽になる。

性能変化の数字と、それがプロンプト設計に与える影響

ベンチマークも補助線として置いておきます。

数字は設計判断の根拠にしかならないので、必要最低限。

項目	4.6	4.7	出典
SWE-bench Verified	80.8%	87.6%（+6.8pt）	Anthropic公式
CursorBench	58%	70%（+12pt）	Anthropic公式
BrowseComp（ウェブ検索）	83.7%	79.3%（-4.4pt）	Anthropicシステムカード
CharXiv推論（ツール無）	68.7%	82.1%（+13pt）	Anthropicシステムカード
料金（Input/Output）	$5 / $25 per MTok	$5 / $25 per MTok（据え置き）	公式

コーディング・視覚処理は素直に強い。

BrowseCompが4.4pt下がっている点と、長文コンテキストでの指示保持が落ちている点は、Anthropicシステムカードおよび公式マイグレーションガイドで明示されています。

料金は4.6から据え置きで、入力5ドル/出力25ドル per MTok。

注意点はもう1つ。

長文コンテキストでの指示保持が4.6より弱くなっているという報告が現場で複数上がっています。

「800行のワークフロー文書を送ると、読んだと主張するが出力が内容と無関係」という症状を私自身も体感しました。

CLAUDE.mdが巨大化しているプロジェクトは要警戒。

私の対応策は3つ。

①CLAUDE.mdの重要ルールを冒頭200行以内に圧縮、②サブエージェントに渡す情報は毎回明示的にリピート、③長文セッションでは定期的に「これまでのルールを1行でリスト化してから続行」と挟む。

これだけでかなり戻ります。

2時間の作業で安定運用に戻った。これはやる価値ある。

倫理の立て付け：なぜこの記事を書いていいと判断したか

リーク系の題材は、避けて通ると「扱ってないようで実は扱っている」みたいな曖昧な文章になって逆に燃える。

1段落で正面から書きます。

判断の三段。

①CL4R1T4SリポジトリはAGPL-3.0の公開資産で、スター14,700以上で誰でもアクセスできる状態。

②Anthropic自身も2024年8月から自社のシステムプロンプトを公式公開しており、2026-04-16付けで4.7版も出している（公式）。

透明性の方向は公式の方針です。

③私は全文転載をせず、読解と変換表の作成のみに留めている。

生成や派生プロンプトの配布はしていません。

三段揃えた上で、「リーク礼賛」ではなく「公開資産の読解から運用を改善する」角度で書いています。

ここは私の中で一本線を引いた。

FAQ

Q1. CL4R1T4Sリポジトリを見に行くのは合法ですか？

リポジトリ自体はAGPL-3.0で公開されており、閲覧自体に問題はないと私は判断しています。

ただし転載・再配布時はライセンス条項の順守が必要です。

そして最終判断は各自で。

本記事は閲覧と分析のみを想定しています。

Q2. effort levelsはClaude.aiのWebチャットでも設定できますか？

できません。

effort levelsはAPI・Claude Code側のパラメータです。

Webチャット利用者の場合は、プロンプト本文に「詳細に思考してから回答してください」「最小限の処理で答えてください」といった自然言語での指示に置き換える必要があります。

Q3. CLAUDE.mdの緩衝語を全削除したら、柔軟性が落ちませんか？

落ちます。

ただし4.7では「柔軟に対応する」方向の期待がそもそも外れるようになったので、柔軟性を保つならケースごとに明示的な分岐を書く方向に切り替えるのが現実的です。

「ケースAの場合はX、ケースBの場合はY」と書く方が、「必要に応じて」より確実に動きます。

Q4. 長文コンテキストでの指示保持はどれくらい弱くなりましたか？

厳密な数値は公式から出ていません。

ただし現場の開発者報告と私自身の使用感では、800行を超えるCLAUDE.mdは明確に「読んだと言うが守らない」挙動が増えました。

数値水準より「対策はしておく」方が実利があります。

私はCLAUDE.mdを冒頭200行以内に圧縮して安定運用に戻しました。

Q5. トークナイザー変更で料金はどう変わりますか？

単価は$5/$25 per MTokで据え置き（4.6と同額）ですが、トークナイザーが新しくなり同じ入力でも約1.0〜1.35倍のトークンを消費します。

つまり実質的な請求額は最大1.35倍まで増え得るのが現実です。

JSON・コード中心のワークロードは特に影響が出やすいので、コスト試算はやり直しておいた方が安全。

Q6. budget_tokensが使えなくなって困っています。代替は？

thinking: {type: "adaptive"}とoutput_config: {effort: "high"}のペア設定が公式の推奨パスです。

旧thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}は400エラーで落ちるので、公式マイグレーションガイドに従って書き換えてください。

このページに出てきた言葉

システムプロンプト: AIモデルが会話前に内部で読み込んでいる土台の指示書。ユーザー側プロンプトより上位で効く
CLAUDE.md: Claude Code向けのプロジェクト指示書ファイル。プロジェクトルートに置くと自動で読み込まれる
effort levels: Claude APIに渡す思考の深さ設定。low/medium/high/xhigh/maxの5段階
budget_tokens: 4.6まで存在した思考用トークン上限指定。4.7で廃止
adaptive thinking: タスク難易度に応じて思考量を自動調整する4.7の標準設定
step 0ガードレール: システムプロンプト最初の判定ロジック。本記事では視覚出力の可否を決める部分を指す
narrate routing: どの処理経路で答えたかを説明すること。4.7はこれをしない方向
cascading restriction: 1回のリフューズで会話全体に警戒フラグが立つ4.7の挙動
tokenizer: テキストをトークン（モデルが扱う最小単位）に分割する処理。4.7で更新され、同入力でもトークン数が増える
AGPL-3.0: オープンソースライセンスの一種。閲覧自由、再配布時に同ライセンスでの公開を要求する