Claude Opus 4.7 与 Claude Code 的最佳使用实践

Opus 4.7 是我们迄今为止在编码、企业工作流和长时间代理任务中表现最强的通用模型。相比 Opus 4.6，它更善于处理模糊信息，更擅长发现漏洞和代码审查，能够更可靠地跨会话保持上下文，并且在较少指导的情况下也能推理解决模糊任务。

在我们的发布公告中提到，两个主要变化——更新的分词器和在较长会话后期更倾向于高强度思考——影响了令牌的使用。因此，从 Opus 4.6 升级到 Opus 4.7 时，可能需要调整以获得最佳性能。对提示语和使用方式做些微调会带来显著提升。

本文将介绍 Opus 4.7 的变化及如何在 Claude Code 中更有效地使用它。

交互式编码会话的结构设计

Opus 4.7 的令牌使用和行为会根据你是部署更自主的异步编码代理（单次用户输入）还是更互动的同步编码代理（多次用户输入）而有所不同。在互动场景中，它会在用户输入后进行更多推理，这提升了连贯性、指令遵循度和编码质量，但也会消耗更多令牌。

为了最大化 Opus 4.7 在 Claude Code 中的表现，我们建议把 Claude 当作一位能干的工程师来委派任务，而不是逐行指导的编程伙伴：

在第一轮输入中明确任务。 详细的任务描述应包含意图、限制条件、验收标准和相关文件位置，为 Opus 4.7 提供充分上下文，帮助它产出更优质结果。逐步传达模糊提示往往降低令牌效率和整体质量。
减少用户交互次数。 每次用户输入都会增加推理负担。尽量将问题集中一次性提出，给模型足够上下文以持续推进。
适时使用自动模式。 对于信任模型能安全执行且无需频繁确认的任务，自动模式能缩短周期时间。它特别适合你已提前提供完整上下文的长时间任务。自动模式现已在 Claude Code Max 研究预览版中开放，按 Shift+Tab 可切换。
设置任务完成通知。 让 Claude 在任务完成时播放声音，或创建基于钩子的通知提醒。

Opus 4.7 推荐的努力等级设置

Opus 4.7 不同努力等级下的编码性能表现

Opus 4.7 在 Claude Code 中的默认努力等级为 xhigh。这是介于 high 和 max 之间的新等级，用户可以更灵活地在推理能力和响应延迟之间权衡。我们推荐大多数代理编码工作使用 xhigh，尤其是设计 API 和数据结构、迁移遗留代码以及审查大型代码库等对智能要求较高的任务。

各努力等级的建议如下：

medium 和 low：适合对成本和延迟敏感或任务范围较小的场景。虽然在复杂任务上的能力不及更高等级，但仍优于同等级的 Opus 4.6，有时还能节省令牌。
high：智能与成本的平衡选择。适合并发会话或希望降低开销且不大幅牺牲质量的情况。
xhigh（默认，推荐）：适合大多数编码和代理任务，具备较强自主性和智能，同时避免了 max 在长时间运行时可能出现的令牌激增。
max：针对极难问题挤出额外性能，但收益递减且更易过度思考。适合评测模型极限或对智能要求极高且不考虑成本的场景。

升级到新模型时，建议尝试不同努力等级，而非简单沿用旧设置。你可以在同一任务中切换努力等级，更有效地管理令牌使用和推理过程。

默认将 Opus 4.7 的努力等级设为 xhigh，因为我们认为这是大多数编码任务的最佳选择。如果你是现有 Claude Code 用户且未手动设置努力等级，将自动升级为 xhigh，当然你仍可自行调整。

适应性思考机制

Opus 4.7 不支持固定思考预算的延长思考。 取而代之的是适应性思考机制，模型可根据上下文决定是否加深思考。它能快速响应简单查询，跳过无益的思考步骤，将思考资源投入最有价值的环节。这样在代理任务中能带来更快响应和更佳体验。

本版本中适应性思考显著改进，尤其减少了过度思考的情况。

如果你想更精细地控制思考强度，可以在提示中直接说明：

想要更多思考时， 试试“请仔细且逐步思考后再回答，这个问题比看起来更复杂。”
想要更少思考时， 试试“优先快速响应而非深入思考，遇到不确定时直接回答。”这样可以节省令牌，但在复杂步骤上可能牺牲部分准确度。

重要行为变化

从 Opus 4.6 到 4.7，有一些默认行为发生了变化，如果你针对旧模型精细调优过提示或使用方式，值得注意：

回答长度根据任务复杂度调整。 Opus 4.7 默认不如 4.6 冗长，简单查询回答更简洁，开放性分析则更详尽。如果你依赖特定长度或风格，请在提示中明确说明。我们发现正面示例比负面“不要这样”指令效果更好。
模型调用工具的频率降低，推理更多。 这通常带来更好结果。如果你需要更多工具调用（如更积极的搜索或文件读取），请明确指导何时何因使用工具。
默认生成的子代理更少。 Opus 4.7 更谨慎地决定何时委派给子代理。如果你的场景需要并行子代理（例如跨文件或独立项分发任务），建议明确说明。例如：
- 不要为能直接完成的工作生成子代理（如重构已知函数）。
- 在同一轮中为多个项或多文件读取生成多个子代理。