Ultrathink：告诉 Claude 你的问题需要多大程度的思考
Source: Dev.to
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关于 AI 的真相
并非每个问题都值得相同量的计算思考。
提问 “Python 中 for 循环的语法是什么？” 不应触发与 “帮我为 10 百万并发用户设计分布式系统。” 同等深度的推理。
然而，大多数 AI 交互对待每个提示都一样——你得到的就是你得到的，无法控制推理的深度。直到现在。
问题
让我们坦诚地看待 AI 编码助手的使用方式。我们的请求大致可以分为三类：
| 类别 | 示例 | 期望延迟 |
|---|---|---|
| 快速查询 | “Python 列表推导式的语法是什么？” | 2 秒 |
| 中等问题 | “帮我重构这个函数，使其更易读。” | 需要一些思考，但不需要写论文 |
| 复杂挑战 | “我在生产环境中看到间歇性故障……帮我找出根本原因。” | 需要深入推理 |
如果没有明确的控制，你就把思考深度交给了偶然。Claude 有时会匆匆完成本该深思熟虑的任务；有时又会对简单的问题过度思考。面对复杂问题，浅层思考可能遗漏细微之处，导致你一次又一次地追问。
解决方案
Claude Code 引入了 思考关键词，让你能够显式控制推理深度。只需在提示中任意位置加入这些魔法词。
使用方法
| 关键词 | 推理预算 | 何时使用 |
|---|---|---|
think – 标准扩展思考（4 K 令牌） | think about how I should structure this React component for maximum reusability | 中等复杂度的问题，需要比快速判断更深入的思考。 |
think hard – 深度思考（10 K 令牌） | think hard about the trade‑offs between these three database architectures for our use case | 当你需要 Claude 认真评估多个选项、考虑边缘情况，并提供充分论证的建议时。 |
ultrathink – 最大深度（31 999 令牌） | ultrathink through this distributed‑systems design and identify potential failure modes | 大型任务。几乎 32 K 令牌的内部推理后才会给出响应。Claude 将探索多种方案、自我争论、回溯、重新考虑并综合出表层思考无法发现的洞见。 |
实际示例
示例：调试复杂问题
I'm seeing race conditions in our payment processing. Here's the relevant code:
[code block]
The error appears intermittently, about 1 in 100 transactions.
ultrathink through potential causes and solutions.在 ultrathink 启动后，Claude 将会：
- 系统地分析代码结构
- 考虑多种潜在的竞争条件来源
- 思考时序影响
- 评估不同的锁定策略
- 考虑边缘情况和失败模式
- 综合出全面的响应
您将得到一个体现真正深度思考的答案，而不是快速的模式匹配。
放置位置灵活
魔法词可以在提示的任何位置使用：
ultrathink — what's wrong with this architecture?Here's my code. think hard about potential security vulnerabilities.I need to optimize this query. think about it and suggest improvements.Pro Tips
- 🎯 匹配思考深度与问题复杂度。 不要
ultrathink“我该如何退出 vim”——这在浪费时间。将ultrathink用于 “我应该如何构建这个微服务”。 - 🎯 在代码审查中使用
ultrathink。 粘贴 PR 差异并说 “ultrathink 可能出现的潜在问题”。你会得到堪比资深工程师的审查。 - 🎯 将其用于架构决策。 在确定技术方向之前，让 Claude
ultrathink其影响。这就像随时拥有一位资深架构师。 - 🎯 结合上下文使用。 当 Claude 拥有完整上下文时，
ultrathink最为强大——共享相关文件，解释约束，描述目标——然后释放深度思考。
实际案例
Marcus，一名技术负责人，必须决定是采用微服务架构还是坚持使用他们的模块化单体。
旧方法：“Claude，我们应该走微服务吗？” → 一般性的“这取决于”优缺点列表。
使用 ultrathink：
ultrathink
We're a team of 8 developers building a B2B SaaS product.
Current state: modular monolith, 50 K LOC, PostgreSQL, deployed on AWS ECS.
We have 500 customers, growing 20 % MoM.
Pain points: deployments take 45 minutes, one team's changes often break another team's features, scaling specific features independently isn’t possible.
Question: Should we migrate to microservices? If yes, what's the migration strategy? If no, what should we do instead?Claude 将深入分析，权衡利弊，提出迁移路线图，并揭示隐藏风险——为 Marcus 提供一个决定性的、充分论证的答案。
Enter fullscreen mode
Exit fullscreen modeClaude 花费 32,000 tokens 真正 思考此问题。回复内容包括：
- 对他们的痛点是否真的需要微服务进行分析
- 替代方案（更好的模块边界、功能标记等）
- 如果采用微服务：从痛点最严重的区域开始的分阶段迁移策略
- 团队结构的影响
- 时间线估算
- 他们进展过快或过慢的警示信号
Marcus 获得的答案本来需要顾问花一周时间才能完成。全因为他让 Claude 真正 思考。
结论
ultrathink 功能代表了我们与 AI 交互方式的根本性转变。你不再是被动接受模型随意使用的思考深度的对象——你掌控全局。
- 快速提问？ 直接提问即可。
- 中等复杂度？ 告诉 Claude “思考”。
- 复杂的架构决策？ 用 Ultrathink 处理。
这不仅仅是为了得到更好的答案，而是关于 效率：
- 停止在本可以通过 Claude 更深入思考而避免的后续提问上浪费时间。
- 停止对深层问题得到浅薄的答案。
明日第13天
当你在提示中途，急需询问其他内容时会怎样？
我们将介绍 Prompt Stashing —— 类似 git stash，但用于你的想法。再也不会丢失草稿。💾
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