每六个月，请彻底删除你的 Claude.md、技能库和钩子。这是 Claude Code 之父 Boris Cherny 向所有产品使用者提出的激进建议。在 Y Combinator 最近发布的访谈中，Boris 热情呼吁所有 AI 产品开发者都应对自己的系统大胆按下“删除键”，大刀阔斧地删减提示词、工具和 harness 代码。他建议将整个系统提示词清空，然后一行行加回，观察每一行指令的实际影响。这种基于消融实验的理念贯穿了访谈始终，旨在控制其他条件不变，通过移除、替换或关闭某个模块，来比较性能、稳定性或成本的变化。
Boris 的核心策略是摒弃预判，拥抱经验主义。他主张将模型视为一个有“性格”的活体生物，每一代模型的行为都略有不同，需要花时间去了解和适应。与其猜测模型需要什么指令，不如通过不断的测试和删除来找到模型反复卡顿的地方。由于模型进化速度极快，传统的评测标准往往很快就会失效，因此需要观察模型在何处挣扎，并据此设计新的评测方法。
Boris 在访谈中提出了“产品悬余”和“解缚”两个重要概念。他认为，大模型能力以不连续的跳跃式进化，而产品集成却以连续的增量式节奏推进，这导致模型能力总会超出产品边界。例如，2024年底的 Sonnet 3.5 就能一次性写完整个文件的代码，而当时的编程产品还在做简单的代码补全。为了解决这一问题，Boris 提出了“解缚”，即拿掉限制，让模型表现出其原本具备但未被调用的能力。他分享了 Anthropic 内部的案例：有人尝试给 Opus 5 接入 OpenCV，结果发现模型能自己画出人物肖像和风景，而此前他们从未训练过模型去画画。
他提供了三种“解缚”方法：第一，给模型更难的任务，并明确目标、边界和退出条件后放手；第二，鼓励进行无明确商业目的的实验，给模型自由探索的空间；第三，也是最重要的一点，让模型自我验证成果。Boris 认为，如果模型不能自我验证任务，就无法长时间独立运行。他举了一个生动的例子：要求 Claude 将 Electron 应用重写为 Swift，并在 Mac 虚拟机中运行截图对比，该任务持续运行了两个多星期，甚至 Claude 还决定在内部建了一个 Slack 频道来直播进度。
对于 AI 使用者，Boris 建议不要迷信社交媒体上的“奇技淫巧”，而应关注模型在实际运行中的卡顿点，针对性地调整。他强调要放下对模型的“控制欲”，将其视为需要协作的同事，而非完全受控的工具。对于编程学习者，他建议不要只学纯理论，而要学习如何应用，将计算机科学与创业、设计、数据科学结合，先做自己喜欢的项目，再升级做别人想要的东西。