Name the curse: Claude only knows what you tell it

The Heath brothers tell of an experiment where one person taps out a famous song and another tries to name it. The tappers, hearing the melody in their heads, are sure it's obvious; the listeners get only knocks, and almost never guess. Once you know something, you can't un-know it, and you forget the other side hears just taps. That is exactly your relationship with Claude. It can't see your files, your team's conventions, last week's chat, or the "obviously" you never said out loud. Most disappointing answers are you tapping a rhythm and expecting a tune. The whole intermediate leap is making the implicit explicit — and once you see it, you can't stop seeing it in your own prompts.

Give it a role and standing rules (Simple)

Heath's first principle is Simple: find the core, lead with it. The core of every session is the same handful of facts — who Claude is acting as, who the work is for, and the lines it must not cross. Say them once. On claude.ai, put them in a Project's instructions, or account-wide under Settings → Instructions for Claude, so they ride every chat without retyping. In the API, that's the system parameter:

import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
resp = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    system="You are an editor for a developer blog. Audience: busy engineers. "
           "Be concise, prefer examples over adjectives, never invent facts.",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tighten this paragraph: ..."}],
)

Hand over the context and one worked example (Concrete + Credible)

This is the biggest lever, and it covers two of Heath's principles at once. Concrete: paste the actual document, data, or code — not a description of it. Vague in, vague out. Credible: show one or two examples of an input and the exact output you wanted from it. This is what people mean by "few-shot," and a single good example teaches more than a paragraph of adjectives. On claude.ai, a Project's knowledge base lets you upload the reference files once — a style guide, a schema, past good work — and every chat in that project can draw on them.

Pin the output shape (Concrete)

Don't accept a wall of prose when you needed a table. State the exact shape: "a Markdown table with columns Theme / Count / Severity," "three bullets, each under fifteen words," "valid JSON with these fields." A fixed shape makes the result usable and lets you compare runs side by side. In the API, structured outputs make it a guarantee rather than a request — you hand Claude a JSON schema and the reply conforms to it:

resp = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "List the action items in these notes: ..."}],
    output_config={"format": {"type": "json_schema", "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {"items": {"type": "array", "items": {
            "type": "object",
            "properties": {"task": {"type": "string"}, "owner": {"type": "string"}},
            "required": ["task", "owner"], "additionalProperties": False}}},
        "required": ["items"], "additionalProperties": False}}},
)

Break a big ask into a chain, not one giant prompt (Simple, again)

"Write me a market analysis" is a tap. Decompose it: ask for an outline first, approve it, then fill one section at a time, then have Claude critique its own draft, then revise. Each step is small, checkable, and steerable, and you catch a wrong turn at step two instead of buried on page three. Asking for the plan before the work is the cheapest insurance there is — a thirty-second outline tells you whether Claude understood the job before it spends a thousand words proving it didn't.

Save it as a template, then change one thing at a time

The difference between a trick and a workflow is that you keep it. The moment a prompt works, save it: a claude.ai Project you reopen, a Skill (the 2026 way to package reusable instructions so Claude remembers your rules across chats), a CLAUDE.md for Claude Code, or a stored system string in your app. Then improve it like an experiment, not a rewrite.

先点破诅咒：Claude 只知道你告诉它的

希思兄弟讲过一个实验：一个人用手敲出一首名曲的节奏，另一个人猜是什么歌。敲的人脑子里放着旋律，笃定这还不明显；听的人只听到一串敲击，几乎从来猜不中。人一旦知道了一件事，就再也装不回不知道，于是忘了对面只听得到敲击声。你和 Claude 的关系正是如此。它看不见你的文件、你团队的惯例、上周那场对话、那句你从没说出口的"这还用说"。大多数让你失望的答案，都是你在敲节奏，却指望对面听出曲子。整个进阶的跃迁，就是把隐含的东西显式说出来——而一旦你看见这一点，就再也无法在自己的提示词里对它视而不见。

给它一个角色和几条常驻规则（简单）

希思的第一条原则是简单：找到核心，把它放在最前。每次对话的核心，其实都是同样那几条——Claude 扮演谁、这活儿给谁看、哪些线不能碰。说一次就够。在 claude.ai 里，把它们放进项目（Project）的指令，或账户级的设置 → Instructions for Claude，这样每次对话都自动带着，不用重打。在 API 里，这就是 system 参数：

import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
resp = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    system="你是一个开发者博客的编辑。读者是忙碌的工程师。"
           "话要简练，多用例子少用形容词，绝不杜撰事实。",
    messages=[{"role": "user", "content": "把这段改紧凑些：……"}],
)

把上下文和一个范例交给它（具体 + 可信）

这是杠杆最大的一步，一下覆盖希思的两条原则。具体：把真实的文档、数据、代码贴进去——不是描述它，是给它本身。喂进去含糊，吐出来就含糊。可信：给一两个例子，一个输入配上你当时真正想要的输出。这就是大家说的"少样本"（few-shot），一个好例子，胜过一整段形容词。在 claude.ai 里，项目的知识库让你把参考文件一次传好——一份风格指南、一个数据结构、一份过去的好成品——这个项目里每场对话都能取用。

钉死输出的形状（具体）

明明要的是一张表，就别接受一大段散文。把形状说死："一张 Markdown 表格，列是 主题 / 数量 / 严重度""三条要点，每条不超过十五个字""符合这些字段的合法 JSON"。固定的形状让结果能直接用，也让你能把多次运行并排比较。在 API 里，结构化输出把这从请求变成保证——你递给 Claude 一份 JSON schema，回复就照着它来：

resp = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "把这些笔记里的待办列出来：……"}],
    output_config={"format": {"type": "json_schema", "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {"items": {"type": "array", "items": {
            "type": "object",
            "properties": {"task": {"type": "string"}, "owner": {"type": "string"}},
            "required": ["task", "owner"], "additionalProperties": False}}},
        "required": ["items"], "additionalProperties": False}}},
)

把大任务拆成链路，而不是一句巨型提示（还是简单）

"给我写个市场分析"就是一记敲击。拆开它：先要一个提纲、点头通过，再一段一段填，再让 Claude 挑自己草稿的毛病，再修。每一步都小、可检查、可纠偏，你在第二步就抓住跑偏，而不是埋到第三页才发现。在动手前先要那份计划，是最便宜的保险——一份三十秒的提纲，就能告诉你 Claude 到底听懂没有，省得它花一千字来证明它没听懂。

把它存成模板，然后一次只改一个变量

一个技巧和一套工作流的差别，就在于你把它留住了。提示词一旦跑通，立刻存下来：一个你能再打开的 claude.ai 项目、一个 Skill（2026 年打包可复用指令的方式，让 Claude 跨对话记住你的规矩）、给 Claude Code 用的一份 CLAUDE.md、或你应用里存好的一段 system 串。然后像做实验那样改它，而不是推倒重写。

呪いに名前をつける：Claude はあなたが伝えたことしか知らない

ヒース兄弟が、ある実験を紹介している。一人が有名な曲のリズムを指で叩き、もう一人が曲名を当てる。叩く側は頭の中で旋律が鳴っているので「明らかだ」と確信する。聞く側に届くのはただの打音で、ほとんど当たらない。人は何かを知ってしまうと、知らない状態にはもう戻れず、相手には打音しか届いていないことを忘れる。あなたと Claude の関係がまさにそれだ。Claude には、あなたのファイルも、チームの慣行も、先週の対話も、口に出さなかった「言うまでもなく」も見えない。がっかりする答えのほとんどは、あなたがリズムを叩いて、相手に旋律を期待した結果だ。中級への跳躍とは、暗黙のものを明示することに尽きる——そして一度それが見えると、自分のプロンプトの中でそれを見ないふりはできなくなる。

役割と常駐ルールを与える（単純）

ヒースの第一原則は「単純」だ。核を見つけ、それを先頭に置く。どの対話でも核は同じ数項目に尽きる——Claude が誰として振る舞うか、その仕事は誰のためか、越えてはならない線はどこか。一度だけ言えばいい。claude.ai ならプロジェクトの指示、または設定 → Instructions for Claude（アカウント全体）に置けば、打ち直さずとも毎回の対話に乗る。API ではそれが system パラメータだ：

import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
resp = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    system="あなたは開発者ブログの編集者。読者は多忙なエンジニア。"
           "簡潔に、形容詞より例を、事実を捏造しない。",
    messages=[{"role": "user", "content": "この段落を引き締めて：……"}],
)

文脈と、作り込んだ一例を渡す（具体的 + 信頼性）

ここがてこの効きが最大で、ヒースの原則を二つ同時に押さえる。具体的に：実際の文書・データ・コードそのものを貼る——その説明ではなく。曖昧を入れれば曖昧が出る。信頼性：入力と、それに対して当時あなたが本当に欲しかった出力を、一つ二つ例示する。これがいわゆる「数例提示（few-shot）」で、良い例が一つあれば、形容詞を一段落並べるより多くを教える。claude.ai ではプロジェクトのナレッジベースに参考ファイルを一度上げておけば——スタイルガイド、データ構造、過去の良い成果物——そのプロジェクト内のどの対話からも引ける。

出力の形を固定する（具体的）

表が欲しかったのに、散文の塊を受け取ってはいけない。形をはっきり指定する。「Markdown の表で、列は テーマ / 件数 / 深刻度」「箇条書き三つ、各十五字以内」「これらのフィールドを持つ正当な JSON」。形が固定されていれば結果はそのまま使え、複数回の実行を並べて比べられる。API では構造化出力が、これを要望から保証に変える——Claude に JSON スキーマを渡せば、返答はそれに従う：

resp = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "このメモからアクション項目を挙げて：……"}],
    output_config={"format": {"type": "json_schema", "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {"items": {"type": "array", "items": {
            "type": "object",
            "properties": {"task": {"type": "string"}, "owner": {"type": "string"}},
            "required": ["task", "owner"], "additionalProperties": False}}},
        "required": ["items"], "additionalProperties": False}}},
)

大きな用事は一発の巨大プロンプトでなく、連鎖に割る（また単純）

「市場分析を書いて」は一打の打音だ。割っていく。まず構成を出させて承認し、次に一節ずつ埋め、次に Claude に自分の下書きを批評させ、そして直す。各ステップは小さく、確認でき、舵を切れる。三ページ目に埋もれてからではなく、二ステップ目で道の逸れを捕まえられる。着手前に計画を求めるのは、最も安い保険だ——三十秒の構成案が、Claude が仕事を理解したかを先に教えてくれる。理解していないことを千語かけて証明される前に。

テンプレートとして保存し、一度に一つだけ変える

小技とワークフローの違いは、それを手元に残したかどうかだ。プロンプトがうまくいった瞬間に保存する：開き直せる claude.ai のプロジェクト、Skill（2026 年の、再利用できる指示の梱包法。Claude が対話をまたいであなたのルールを覚える）、Claude Code 用の CLAUDE.md、あるいはアプリに保存した system 文字列。そして書き直しではなく、実験のように改善する。