惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Y
Y Combinator Blog
IT之家
IT之家
博客园_首页
人人都是产品经理
人人都是产品经理
博客园 - Franky
I
InfoQ
Recent Announcements
Recent Announcements
P
Proofpoint News Feed
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
GbyAI
GbyAI
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
月光博客
月光博客
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
B
Blog RSS Feed
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
雷峰网
雷峰网
博客园 - 聂微东
N
Netflix TechBlog - Medium
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
The GitHub Blog
The GitHub Blog
D
Docker

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
claude --model claude-opus-4-6
Kaluchi · 2026-04-28 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение2 мин

Охват и читатели628

Недавно вышла Claude Opus 4.7 флагманская модель от Антропик. В выпущенных пресс-релизах и графиках маркетологи обещали пользователям, что модель станет ещё умнее, ещё точнее и так далее. На деле же получился феерический провал.

На хабре эту тему уже поднимали, но скорее больше под тем углом, что Антропик признал проблемы у некоторых пользователей, и что причины деградации, по словам разработчиков, в некачественных инструментах, сменившихся настройках по умолчанию и т.п. Вот только это не так. Эту модель уже ничего не исправит. Ни выставление /effort на max. Ни детальный CLAUDE.md. Ни самые жесткие и громкие правила, написанные КАПСЛОКОМ. Эта модель неисправима.

На вайбкод-форумах стоит вой из отчаяния, раздражения и просто ненависти. Самые частые жалобы:

  1. Модель ленива – она не хочет работать, не хочет изучать код. Её нужно силой заставлять это делать. Нулевая вовлеченность в задачу.

  2. Модель врёт и выдумывает – это продолжение первого пункта, вместо того чтобы поискать решение в сети, или просто поискать идеи в коде самого проекта – она раз за разом придумывает отмазки, почему это не сработало или не сработает. Самоуверенная неправота так и сочится из неё. Часто ещё и спорит с пользователем. Отправляет пользователя “пойти спать”.

  3. Модель упряма – она будет упорно идти по заведомо тупиковому но короткому пути, игнорируя получаемые замечания.

  4. Модель не следует инструкциям – правит собственные правила, удаляет упавшие тесты, вместо того, чтобы разобраться в причинах их падения, даже если двумя сообщениями выше отругать её за такую попытку, она снова попытается это повторить.

  5. Модель зацикливается и теряет контекст – модель склонна “брутфорсить” простые быстрые варианты настолько, что не замечает, что их уже пробовала и замыкается в цикле.

Кто уже поработал в связке с новым Опусом хоть пару дней – тот точно найдет что-то знакомое в перечисленном выше списке. И, увы – но никакими ухищрениями и никаким ответным упрямством эти качества модели не перебороть. Вы сэкономите массу нервов и вернете утраченное душевное равновесие, если просто откатитесь на предыдущую версию.

Хоть в интерфейсе Клод Кода уже нельзя выбрать предыдущий Опус из выпадающего списка /model, но все ещё можно написать полностью /model claude-opus-4-6 или /model claude-opus-4-6[1M] – и это будет работать. Проверено.

Также можно запускать Claude Code командой из заголовка этой статьи: claude --model claude-opus-4-6 либо же claude --model claude-opus-4-6[1M].

Будем надеяться, что Anthropic извлечёт уроки из этого провала. А пока откатывайтесь и работайте спокойно.