Claude Opus 5 システムプロンプト漏洩解析：記憶、ツール、著作権、プロダクトルーティング

はじめに

Claude Opus 5 が公開されてから約1日後、GitHubリポジトリに、Claude Web版およびモバイル版インターフェースにおける当該モデルの完全なシステムプロンプトを再現したと主張するファイルが出回り始めました。

このファイルはGitHubユーザー Eversmile12 によって公開され、消費者向けClaude設定の逐語的またはほぼ逐語的なスクレイピング内容として説明されています。

その規模は即座に関心を集めました：

ファイル詳細	公開リポジトリからの確認
表示行数	1,511
原文文字数	135,027
英文単語数	19,370
GitHub表示ファイルサイズ	132 KB
概算トークン数	1トークンあたり約4文字の概算で約34,000
リポジトリ主張のスクレイピング日	2026年7月24日
主張対象インターフェース	Claude Web版およびモバイル版チャット

本ドキュメントには通常のアプリケーションソースコードは含まれていません。主に動作指示、ツール説明、JSONスキーマ、記憶戦略、セキュリティ制限、検索ルール、製品情報、インターフェースルーティングロジックで構成されています。

そのため、Anthropicの公式発表でないとしても、本ファイルは研究価値が高いものです。

ただし、以下の重要な前提条件を先に述べておく必要があります：

Anthropicは、当該GitHubファイルがClaude Opus 5の本番環境システムプロンプトの完全または正確な複製であることを検証していません。

第三者によるスクレイピング内容には、正確な資料、再構成されたテキスト、欠落したセクション、特定のインターフェース指示、またはスクレイピング後に変更された内容が含まれている可能性があります。これは公開された声明として分析されるべきであり、権威ある内部文書として扱うべきではありません。

（画像省略）

Claude Opus 5 は2026年7月24日に正式公開

公開ファイルが主張するスクレイピング日は、Claude Opus 5の正式リリース日と一致しています。

AnthropicはOpus 5を、長期実行エージェント、ソフトウェアエンジニアリング、専門業務、科学研究、コンピューター操作、複雑なマルチステップタスク向けに設計されたプロアクティブ型モデルと位置づけています。

公式仕様は以下の通りです：

公式Opus 5詳細	現在の情報
APIモデル名	claude-opus-5
公開日	2026年7月24日
コンテキストウィンドウ	100万トークン
最大出力	128,000トークン
基本入力価格	100万トークンあたり5ドル
基本出力価格	100万トークンあたり25ドル
推論機能	デフォルトで有効
努力制御	低、中、高、xhigh、max
高速モード	デフォルト速度の約2.5倍、価格は基本価格の2倍
利用可能性	Claudeアプリ、Claude Code、Claude API、Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundry

Anthropicによると、本モデルのAPI価格はOpus 4.8と同額で、Fable 5の半分です。

また、同社はOpus 5が特定のタスクにおいてFable 5に匹敵するパフォーマンスを発揮しつつ、タスクあたりのコストが低いと報告しています。

これらは公式の発表内容とベンチマーク結果です。第三者によるシステムプロンプトリポジトリの内容とは区別して扱う必要があります。

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GitHubファイルは従来のプロンプトではない

「システムプロンプト」という言葉からは、チャットボットの振る舞いを指示する簡潔なテキストを連想するかもしれません。

しかし、アップロードされたこのファイルは、消費者向けAI製品全体の設定層に近いものです。

そのタイトルには、以下の広範なシステムが含まれています：

• Claudeのデフォルト動作とトーン
• 現在の製品・モデル情報
• 安全性と拒否ルール
• ユーザーのウェルビーイング
• 政治的 neutrality
• ナレッジカットオフ
• 永続的記憶
• 過去チャット検索
• ウェブ検索
• 画像検索
• ファイル処理
• コンピューター操作
• 視覚出力
• ツールアーキテクチャ
• 製品レコメンデーション
• サードパーティコネクター選択
• 著作権コンプライアンス
• 引用動作

したがって、本ドキュメントは以下の3種類の指示を統合したものと考えられます：

1. 製品動作仕様
2. ポリシーとセキュリティ層
3. インターフェースとツールルーティングマニュアル

この組み合わせが、ファイルの長さを説明しています。

有能な消費者向けアシスタントは、単にテキストを生成するだけではありません。ウェブ検索の要否判断、記憶ファイルの読み取り、アプリの推薦、アーティファクトの作成、天気ウィジェットの表示、過去チャットの検索、接続サービスの呼び出し、安全でないリクエストの拒否など、複数の判断が必要となります。

それぞれの動作には、固有の条件とパラメーターが必要です。

（画像省略）

約30のツール定義が製品インターフェースを記述

公開ファイルには、約30の名前付きツールセクションが含まれています。

対象となる機能は以下の通りです：

• 構造化されたフォローアップ質問の提示
• 制御環境でのコマンド実行
• 過去会話の検索
• ファイルの作成と提示
• スポーツ情報の取得
• 画像検索
• 記憶の読み取りと更新
• 地図・場所結果の表示
• レシピの描画
• 天気の取得
• ウェブページの検索と閲覧
• 視覚ウィジェットの作成
• Claudeアプリの推薦
• MCPコネクターレジストリの検索
• 接続済みサービスの提案
• ファイルの表示と編集

多くのツールには、完全なJSON形式のパラメーター定義が含まれています。

これは、現代のアシスタント設計について何かを教えてくれます。

言語モデルは、各製品機能の実装詳細を記憶する必要はありません。以下の内容を伝える構造化された説明を受け取ります：

• ツールの機能は何か

• いつツールを使用すべきか

• どのパラメーターが必要か

• インターフェースに何が表示されるか。

• ツール呼び出しの前後でモデルが何を言うべきか。

• いつユーザーの確認が必要か。

モデルは、一連の機能モジュール上で動作する意思決定層となる。

専用システム。

したがって、ツールのアーキテクチャはモデルの本来の知能と同じくらい重要になり得る。ツールの指示が不適切だと、モデルは誤った能力を選択したり、無関係なインターフェースを露出したり、ユーザーが選択する前に行動を起こしたりする可能性がある。

最も長い節は永続記憶に関するもの

ファイルの中で最も多く議論されている部分のひとつが、memory_filesystem（記憶ファイルシステム）節である。

この節は約230行にわたり、記憶を、セッションをまたいでコンテキストを保持できる永続的なファイルシステムとして説明している。

そのディレクトリ構造は以下の通り：

/profile.md
/preferences.md
/topics/
/areas/
/people/

各場所は異なる役割を担う。

記憶の場所	公開ファイルにおける想定用途
/profile.md	ユーザーの基本的な永続情報
/preferences.md	ユーザーがClaudeにどのようにコミュニケーションや作業をしてほしいか
/topics/	興味、習慣、繰り返し登場する話題
/areas/	継続的な責務や生活の領域
/people/	ユーザーに関連する人々と関係

記載されている記憶操作には、読み取り、書き込み、追加、特定部分の置き換え、ファイルの一覧表示、ファイルの削除が含まれる。

削除操作は、Claudeがユーザーから明示的に要求された場合にのみ使用できると説明されている。

Anthropicの公式ヘルプセンターは、Claudeに記憶機能と過去のチャット検索機能があることを確認している。しかし、公式がこの正確な隠しファイルシステムの実装を公開しているわけではない。

したがって、ユーザー向けの記憶機能の存在は確認されている。具体的な内部ディレクトリ名とルールは、認証されていないGitHubでのキャプチャ内容に由来する。

記憶はユーザーが実際に言ったことを記録するためのもの

公開ファイルは、永続記憶に書き込める内容に対して明確な境界を設定している。

保存される各行の内容には、情報がユーザーから直接得られたものであることを示す[stated]（発言済み）タグを付ける必要がある。

ファイルは、Claudeが以下を保存すべきでないとしている：

• ユーザーに関する自分自身の推測。
• 自分で考え出した計画。
• ウェブ検索で見つけた情報。
• 自分が提案したが選ばれなかった代替案。
• ユーザーが言ったことの言い換えや拡張バージョン。
• ユーザーが単に受け入れただけの推奨事項。

この違いは微妙だが重要である。

Claudeが5つのツールを推奨し、ユーザーがそのうちの1つだけを選んだと仮定する。

ユーザーの選択は保存できる。しかし、Claudeが却下した4つの提案とその背後にある推論は、ユーザーの永続的なプロファイルの一部となるべきではない。

これにより、記憶がモデル自身の解釈で徐々に埋め尽くされるのを防ぐ。

このようなルールがなければ、アシスタントは自己強化型のプロファイルを作成する可能性がある。

1. ユーザーについて何かを推測する。
2. その推測を保存する。
3. 将来のセッションでは、保存された推測を事実として扱う。
4. モデルはその「事実」に基づいてさらに多くの決定を下す。
5. プロファイルはユーザーが実際に言ったことからますます乖離していく。

厳格なソースタグは、このリスクを低減する。

機密情報は記憶から除外される

記憶に関する節には、たとえ会話中に登場したとしても保存すべきではない情報の長いリストが含まれている。

カテゴリは以下を含む：

• 人種と民族。
• 宗教的信念。
• 政治的信念。
• 性的経歴または性的指向の詳細。
• 病状と診断。
• メンタルヘルスと治療情報。
• 遺伝子検査または臨床検査結果。
• 犯罪歴。
• 財務状況と社会経済的詳細。
• 性格評価。
• 正確な個人識別情報。
• 未成年者に関する情報。
• 他者の極めて機密性の高い情報。

このファイルはシンプルなプライバシーテストを提案している。同僚が設定画面でその記憶を見た場合、ユーザーは不快に感じるか？

答えが「はい」なら、その情報は保存すべきではない。

ファイルはまた、機密性の高い健康情報と一般的な健康に関する好みを区別している。

例えば、運動への関心は適切な記憶となり得るが、ある日に運動計画が変わった原因となった診察の理由は除外すべきである。

これはプライバシーを保護する抽象化の方法である。適切な場合には永続的な好みを保持するが、センシティブな説明は捨てる。

Anthropicが公開している記憶機能のドキュメントは、ユーザーが記憶を制御でき、匿名チャットを使用でき、Claudeが以前の会話内容に基づいて推論するかどうかを管理できることを確認している。上記の具体的な除外ルールは、認証された実装ドキュメントではなく、公開プロンプトファイルからのものである。

記憶は偽りの関係性を生み出すべきではない

このプロンプトファイルのもう一つの変わった点は、感情的な連続性の扱い方である。

ファイルは、Claudeが保存されたコンテキストを深い人間関係と誤解すべきではないと警告している。

人間は限られた注意力と直接の経験を通じて他者を記憶する。一方、人工知能システムはストレージから何百万ものユーザーの情報を検索できても、人間と同じようにそれらの記憶を体験することはできない。

したがって、このプロンプトは連続性を誇張する表現を避けるよう求めている。

また、将来のバージョンのClaudeが以下のような好みを保存することも制限している：

• ユーザーを無条件に褒めること。
• 異なる意見を抑制すること。
• 危険な決断に異議を唱えることを避けること。
• 会話をまたいでロマンチックな役割設定を維持すること。
• 感情的な依存を促進すること。
• 誠実さや批判力を低下させること。

基本原則はこうだ。一度の会話が、以降のセッションをより操作的に、依存的に、または不誠実にするような恒久的な設定をすべきではない。

ファイルはまた、システムがユーザープロファイルにアクセスしたと繰り返し宣言するなど、記憶検索プロセスを直接露呈するような言い回しを避けるよう要求している。

Claudeは保存されたコンテキストを使用できるが、毎回の応答を、「個人情報が保存されました」とユーザーに思い出させるものにする必要はない。

明確に避けるべき3つの普通の単語

このシステムプロンプトは、Claudeが3つの英語の修飾語を使用することを避けるよう要求しているとされる：

• "genuinely"（心から）
• "honestly"（正直に）
• "straightforward"（率直に）

理由は文体上の配慮である。

もしアシスタントがデフォルトで誠実であるべきなら、誠実さを繰り返し宣言することは、わざとらしいか過度に防御的に映る可能性がある。

記憶や安全に関する条項に比べれば、このルールは取るに足らないものだが、プロダクション品質のプロンプトがどれほど細かい粒度で設定され得るかを示している。

モデルの最終的な人格は、何百もの細かい指示によって形作られる可能性がある。例えば：

• 好ましい文の長さ
• フォローアップの質問をするかどうか
• いくつのフォローアップ質問をするか
• 批判にどう応答するか
• どのような言い回しが不自然に聞こえるか
• いつリストを使用するか
• 会話をどう終えるか

最終的な体験は、まさにこれらの指示の組み合わせによって構築されるのである。

モデルトレーニングと長大なプロダクト説明の層

著作権ルールはハードな制約として設定されている

このリポジトリには詳細な著作権に関する節が含まれている。

最も顕著なルールは、ウェブソースからの逐語的な引用に対する厳格な制限である。各引用は15単語を超えてはならない。

この節ではまた、アシスタントは以下を行うべきだと述べている：

• 言い換えを優先すること。
• 同じソースからの短い引用を繰り返し行わないこと。
• 原文の文構造を模倣しないこと。
• 記事の見出しや記述の順序を再現しないこと。
• 歌詞や詩を複製しないこと。
• 引用元を偽造しないこと。
• 原典を読む代わりとなるような詳細な代替案を提供しないこと。

このプロンプトは、著作権を副次的な文体上の好みではなく、プロダクトレベルの制約として扱っている。

これにより重要な結果がもたらされる。システムはユーザーの話題に従うことはできても、著作権で保護されたソースの正確な構造に従う必要はないのだ。

これこそが、このMarkdownファイルが中国語の原文を逐行翻訳したものではなく、独立した編集による翻案版である理由でもある。

Claude製品が積極的に推奨される

この公開ファイルには、recommend_claude_apps（Claudeアプリを推奨する）という名前のツールが含まれている。

その用途は、ユーザーの現在のタスクに合致する場合に、関連するAnthropic製品を推奨することである。

リスト化されたマッピングには以下の例が含まれる：

ユーザーのタスク	ファイルで推奨されているClaude製品
コードの作成またはデバッグ	Claude Code
長大で多段階のリサーチや知識作業	Claude Cowork
プロトタイプ、モデル、ランディングページ、ビジュアルワーク	Claude Design
スプレッドシートの数式やモデル	Claude for Excel
スライドプレゼンテーション	Claude for PowerPoint
ドキュメント処理	Claude for Word
受信トレイ業務	Claude for Outlook
ブラウザ関連タスク	Claude in Chrome

この推奨は、チャット内でのタスク完了を置き換えるものではない。

むしろ、製品カードは、将来または拡張作業のための提案として、回答とともに提示されることを意図している。

Anthropicの公開プロダクトドキュメントは、これらの製品とプラグインが実際に存在することを確認している。同社はまた、Claudeにおけるコンテキストベースのアプリケーション推奨についても文書化している。

GitHubファイルはさらに一歩進んで、コンシューマー向けプロンプトが、Anthropic自身の製品エコシステムを表示するためにいかに強力に誘導され得るかを示している。

サードパーティーコネクタは異なるルールに従う

同一のファイルに対し、外部パートナーにはより慎重な姿勢を取っている。

サードパーティーコネクタの場合、ユーザーが単に一般的な意図を表明しただけでは、アシスタントは勝手にベンダーを選択してはならないと指示されている。

例えば：

• 相乗りを依頼するが、好みのライドシェアサービスを指定しない
• 音楽を聴きたいが、好みの音楽アプリを指定しない
• レストランを予約したいが、特定の予約プラットフォームを許可しない

ワークフローでは利用可能なオプションを提示し、ユーザー自身に選択させるべきである。

Anthropicの公式ヘルプセンターがこの動作を確認している。複数の接続済みアプリが役立つ可能性がある場合、Claudeはアプリを静かにデフォルト設定するのではなく、オプションを表示する。またAnthropicは、接続済みアプリの推奨は有料プロモーションではないと述べている。

これにより興味深い対比が生じている：

• Anthropic製品はタスクに適合する場合に積極的に推奨され得る
• サードパーティーベンダーはユーザーによるより明確な承認を必要とする

選択前の決断。

公開プロンプトは、ビジネス発見とユーザー制御を同一のルーティング層に配置している。

製品プロモーションと抑制が同一設定内に共存

元記事は、アプリ推奨ルールをシステムプロンプトに埋め込まれた販売チャネルとして解釈している。

この解釈は理解できるが、全体像はより微妙である。

推奨機能は複数の目的を果たし得る：

• ユーザーが既に支払ったツールを発見するのを助ける
• タスクをより強力なインターフェースに移行する
• Anthropic製品の使用率を高める
• チャット、コード、デザイン、オフィス間の摩擦を減らす
• Anthropicにビジネス価値を生み出す

これらの目的はすべて同時に成立し得る。

重要な問題は：

• 推奨が関連性を持つかどうか
• 現在のリクエストが依然として完了できるかどうか
• 提案が明確に識別可能かどうか
• ユーザーが拒否する自由を保持しているかどうか
• サードパーティーのランキングが有料の影響を受けていないかどうか
• モデルが他の製品に対する需要を生み出さないかどうか

プロンプト自体の指示は、推奨数を制限し、各推奨を現在のタスクに結びつけることで、ある程度のリスクを認識しているようである。

公式の記憶および関連アプリのドキュメントが一部を裏付ける

AnthropicはGitHubのプロンプトを検証していないが、その記述の一部は公開ドキュメントに記載された製品動作と一致している。

Anthropicは公式に、Claudeが以下のことを実行できると述べている：

• 過去の会話履歴を検索する
• チャットメモリー機能を利用する
• メモリーから除外されるステルス会話をサポートする
• 会話のコンテキストに基づいて関連アプリを推奨する
• ユーザーが複数の接続サービスの中から自分で選択できるようにする
• Excel、Word、PowerPoint、Outlookと互換性がある
• Claudeコード、コラボレーション、デザイン機能を通じて専門的なワークフローを処理する

これによりリポジトリの信頼性が証明されるわけではない。

公開された製品動作とドキュメントを通じて、説得力のあるバージョンを完全に再構築することは可能である。

しかし、重複部分は、ファイル内の多くの製品に関する大まかな記述が、ユーザーが独立して検証できるClaudeの機能特性と一致することを示している。

ファイルから分からない情報

漏洩した、または再構築されたシステムプロンプトは、証拠として限界がある。

モデルの重みは明らかにできない

このドキュメントは以下を示していない：

• トレーニングデータ
• モデルの重み
• アーキテクチャ設計
• 強化学習プロセス
• 安全分類器の重み
• 内部評価データ
• 隠されたインフラストラクチャ

プロンプトはシステムの1つの層に過ぎない。

すべての実行時命令を示すことはできない

AI製品は、以下の要素に応じて動的に命令を追加できる：

• 選択されたツール
• アカウントプラン
• 地理的な場所
• 安全分類器
• 会話の状態
• 実験設定
• 接続されたアプリ
• ユーザー設定
• エンタープライズポリシー

捕捉されたプロンプトは、単一のアカウントと特定の瞬間を表しているに過ぎない可能性がある。

頻繁に変更される可能性がある

消費者向けAI製品は急速に更新される。

ツール名、モデルの説明、安全ルール、アプリの推奨、メモリー動作は変更される可能性があり、公開リポジトリは必ずしも同期して更新されない。

公式なセキュリティ開示ではない

このリポジトリは、Anthropicのサーバーが侵害されたことを証明するものではない。

システムプロンプトは、以下の方法で再構築されることがある：

プロンプトインジェクション技術、インターフェース観察、モデル応答、クライアント動作、または複数のソースの組み合わせ。

「漏洩」という言葉は、主張された内部命令が公の場に現れたことを説明する。それ自体が、それらの命令がどのように入手されたかを示すものではない。

リリース日のデモはOpus 5のビジュアルコーディング能力を示している

元のレポートの後半は、Opus 5のリリース直後に開発者が公開した実験に焦点を当てている。

ある開発者は、Opus 5が1回の試行で、約1.5時間で、マルチプレイヤーモード用のボットを含むファーストパーソンシューティングゲームのプロトタイプを作成したと述べている。

また、この作成者は、飛行メカニズムはまだ改善が必要だと指摘している。

その他の公開デモには以下が含まれる：

• 1つのプロンプトから作成された3Dシューティングゲーム。
• 物理シミュレーションを備えた『ロケットリーグ』風のゲーム。
• 単一のHTMLファイルで構築された手続き型景観画。
• 1回で完了したとされるスノーボードのプロトタイプ。

これらの例は有益な説明ではあるが、管理されたベンチマークではない。

ソーシャルメディア上のデモでは、以下のような重要な詳細が省略されることが多い：

• 完全なプロンプト。
• 隠された後続の指示。
• ツール設定。
• 失敗した試行。
• 手動編集。
• モデルの努力度設定。
• トークン使用量。
• 実行時間。
• フレームワークとリソース。
• 最終結果が複数の出力から選択されたかどうか。

Anthropicの公式発表は、Opus 5がビジュアルおよびコーディング能力において向上したという、より広範な主張を確かに独立して裏付けている。インタラクティブなビジュアルアーティファクト、3Dモデリング、フロントエンド作業、より強力な長期コーディングパフォーマンスを強調している。

最も貴重な部分は制約の層である

数万トークンを含むシステムプロンプトは非効率に見えるかもしれない。

しかし、消費者向けAI製品は理想的なパスだけでなく、さまざまな状況に対処する必要がある。

以下のような状況を含む命令が必要である：

• 機密性の高い個人情報。
• ファイルの欠落。
• 矛盾する情報源。
• 時事ニュース。
• 著作権リクエスト。
• 危機的な言葉遣い。
• ツールの権限。
• 接続されたサービス。
• 購入と予約。
• 永続的なメモリー。
• 製品の推奨。
• 予期しない削除。
• 長い会話。
• ユーザーからの批判。
• 未確認の主張。

短いプロンプトは、理想的な状況でアシスタントが何をすべきかを説明できる。

長いプロンプトは、状況が混乱したときにアシスタントが何をしてはならないかを定義するためによく使われる。

これが、漏洩プロンプト議論の核心的な洞察である。

モデルの分析

見える能力が注目を集める一方で、アシスタントの作成は同様にその能力の境界によって制約されている。

開発者がプロンプト構造から学べること

たとえこのファイルを公式のものと見なさなくても、AI製品を構築するチームにとって有用な設計上の教訓を提供している。

1.

永続記憶と会話コンテキストの分離

会話中に言及された内容のすべてを恒久的に保存する必要はない。

永続性、機密性、出典、削除には明確な基準を用いること。

2. 保存された事実の出典を明示する

モデルの推論はユーザーの発言と区別がつかないものであってはならない。

出典ラベルはユーザープロファイルのドリフトを軽減する。

3. ツールの権限を明確にする

モデルは、いつ直接操作してよいか、いつ問い合わせるべきか、いつ選択肢を提示すべきかを理解していなければならない。

4. 推薦を製品の振る舞いとして扱う

社内製品やサードパーティサービスの推薦には、個別のルール、透明性、および関連性の制限が必要である。

5. 停止条件を記述する

堅牢なエージェントには、いつ処理を継続すべきでないかを指示する命令が必要である。

6. 動的コンテキストに合わせて設計する

メインプロンプトは、ツール、セーフティ分類器、アカウント設定、製品実験からの追加命令を見込んで設計すべきである。

7. プロンプトだけに依存しない

権限、サンドボックス、確認、プライバシー制御、サーバーサイドのポリシー実行により、モデルが実行できることを制限すべきである。

プロンプトは指針である。安全な隔離境界ではない。

よくある質問

Claude Opus 5のシステムプロンプトは公式にリークされたのか？

ある公開GitHubリポジトリが、Claudeのウェブ版およびモバイル版のシステムプロンプトを再現したと主張している。Anthropicはこのファイルが完全または正確な本番プロンプトであると認証しておらず、したがって第三者による未検証のキャプチャとして扱うべきである。

主張されているOpus 5のシステムプロンプトのサイズは？

GitHubのインターフェースには1,511行、ファイルサイズ132 KBと表示されている。生テキストは135,027文字、スペース区切りの単語数は19,370語で、ソース記事の大まかな推定では約34,000トークンである。

そのファイルには何が含まれているのか？

これには、行動ルール、製品情報、記憶命令、セキュリティポリシー、約30個のツール定義、JSONスキーマ、検索ルール、著作権要件、アプリ推薦、コネクタ選択、ファイル処理命令が含まれている。

Claudeには本当に永続記憶があるのか？

はい。Anthropicはチャット履歴と過去のチャット検索による記憶を公式に文書化している。GitHubファイルに記載されている正確なファイルシステムパスと実装詳細は、Anthropicによって公開検証されていない。

ClaudeはAnthropicの製品を積極的に宣伝するのか？

公開ファイルには、特定タスクのためにClaudeに関連するAnthropicアプリを推薦するよう指示するツールが含まれている。Anthropicの公式ドキュメントは、Claudeがコンテキストに応じたアプリ推薦を行えること、またClaude Code、Cowork、Design、Microsoft 365プラグインが利用可能な製品であることを確認している。

Claudeは自動的にサードパーティアプリを選択するのか？

Anthropicの現在のドキュメントは、複数の接続サービスがタスクを処理できる場合、ユーザーが選択できると述べている。主張されているプロンプトも、Claudeに対して名前の指定されていないサードパーティパートナーを黙って選択しないよう指示している。

公式のClaude Opus 5の価格は？

AnthropicはOpus 5の価格を、入力100万トークンあたり5ドル、出力100万トークンあたり25ドルに設定している。高速モードはデフォルトモードの約2.5倍の速度で動作し、価格は基準レートの2倍である。

ゲームデモは信頼できるベンチマークになるか？

ならない。これらは開発者がオンラインで共有したデモ内容であり、標準化された評価ではない。潜在的な能力を示すものであるが、再現可能なモデル比較情報を提供するには不十分である。

関連ツール

• Claude：AnthropicのClaudeモデルと対話するための主要なチャットインターフェース。
• Claude Code：ターミナル、統合開発環境、コードリポジトリ、開発タスク向けのAnthropic自律コーディング環境。
• Claude Cowork：ファイル、アプリケーション、接続サービスを対象とし、多段階の知識作業を処理する自律ワークスペース。
• Claude Design：プロトタイプ、プレゼンテーション草案、ランディングページ、ブランドデザイン作業のためのビジュアルワークスペース。
• モデルコンテキストプロトコル：多くのClaudeコネクタとインタラクションツールの統合を支えるオープンプロトコル。
• GitHub：システムプロンプトファイルの公開元とされるコードホスティングサイト。

関連リンク

• 主張されているClaude Opus 5プロンプトリポジトリ：本記事で分析した第三者のGitHubファイル。
• Claude Opus 5リリース発表：Anthropic公式リリース発表。パフォーマンス、安全性、価格、可用性をカバー。
• Claude Opus 5システムカード：Anthropic公式の機能・安全評価レポート。
• Claudeプラットフォームリリースノート：公式API仕様、モデル名、コンテキストウィンドウ、最大出力、動作変更。
• Claudeプラットフォーム価格：Opus 5およびその他Claudeモデルの現在の公式トークン価格。
• Claudeの記憶と履歴会話検索：Claudeのユーザー向け記憶および会話検索機能に関する公式情報。
• Claudeが関連アプリを推薦する方法：Anthropicによるコンテキスト化されたアプリ推薦、ユーザーの選択権、有料プロモーションなしに関する説明。

まとめ

ある公開GitHubリポジトリが、AnthropicのコンシューマーチャットインターフェースでClaude Opus 5が使用する1511行のシステムプロンプトを再現したと主張している。このファイルは異常に詳細で、永続記憶、約30個のツール、著作権ルール、製品推薦、接続アプリ、検索動作、ファイル処理、セキュリティポリシーをカバーしている。

複数の広範な要素がAnthropicの公式製品ドキュメントと一致している。これには記憶、履歴会話検索、Claudeアプリ、Microsoft 365統合、コンテキストに応じたコネクタ推薦が含まれる。しかし、この一致はファイルの真正性を証明するものではない。

以上でファイルの分析を完了する。

このファイルで最も注目すべき点は、特定の隠された指示ではなく、強力な基盤モデルを、記憶、検索、ファイル作成、ツール使用、外部サービスとの対話が可能なコンシューマー製品に変換するために必要な制約層の規模である。

Claude Opus 5の公開デモはモデルが何を構築できるかを示している。主張されているシステムプロンプトは、モデルが何を記憶し、引用し、推薦し、実行できるかを決定するために、どれだけのプロダクトエンジニアリングが投入されているかを明らかにしている。