Xudong Han(@Xudong07452910):最近用 Opus 5 写代码，我也一直被一个问题困扰：模型明明更强了，但有时候反而更难一起工作。刚好看到一篇文章也在聊这个。作者发现 Opus 5 遇到模糊需求时，更容易自己做假设，然后一路往下执行，甚至会悄悄扩大任务范围、重新解释原来的计划。以前 Opus 4.8 或 Fable 有些时候会停下来问一句：「你这里到底想要 A 还是 B？」 Opus 5 更喜欢自己选一个，然后继续干。更有意思的是，Anthropic 自己的 Opus 5 Prompting Guide 也专门提醒了这个问题：它可能主动扩大 scope、加入没要求的步骤，所以窄任务需要明确告诉它不要擅自扩展。文章里给了一个挺有意思的猜测： Benchmark 和 RLVR 更容易奖励「大胆做出假设然后把任务完成」的模型。但真实的软件工程里，很多信息永远写不完整。业务背景、隐含约束、架构取舍，经常没有唯一正确答案。 Agent 更自主当然很好，但如果每次都要盯着它别跑偏，这种 autonomy 的价值就要重新算了。原文：

2026.08.16 06:20

最近用 Opus 5 写代码，我也一直被一个问题困扰：模型明明更强了，但有时候反而更难一起工作。刚好看到一篇文章也在聊这个。作者发现 Opus 5 遇到模糊需求时，更容易自己做假设，然后一路往下执行，甚至会悄悄扩大任务范围、重新解释原来的计划。以前 Opus 4.8 或 Fable 有些时候会停下来问一句：「你这里到底想要 A 还是 B？」 Opus 5 更喜欢自己选一个，然后继续干。更有意思的是，Anthropic 自己的 Opus 5 Prompting Guide 也专门提醒了这个问题：它可能主动扩大 scope、加入没要求的步骤，所以窄任务需要明确告诉它不要擅自扩展。文章里给了一个挺有意思的猜测： Benchmark 和 RLVR 更容易奖励「大胆做出假设然后把任务完成」的模型。但真实的软件工程里，很多信息永远写不完整。业务背景、隐含约束、架构取舍，经常没有唯一正确答案。 Agent 更自主当然很好，但如果每次都要盯着它别跑偏，这种 autonomy 的价值就要重新算了。原文：

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