本地大模型最大的卖点是隐私和完全自主，但用起来常有“山寨货”的感觉，尤其在说话方式上：Claude 很快就能摸清您是谁、想怎么被回答，本地模型开箱却不会。好在本地模型比云端机器人更好定制。结论先说：小编给本地模型写了两段仿 Claude 风格的系统提示词，回答更直接、更短，同一问题的 token 用量最高省了约 85%（Gemma 约 300 对 2,000）。
先想清楚：要学 Claude 的哪一部分
小编最常用的是 Opus 5.5 和 Sonnet 5.5，它们负责不同的活。Opus 5.5 面向长时间的编程和智能体任务（让模型自己执行很多步骤），Anthropic 在九月发布，据称比 Opus 5 更快说到点子上。小编不怎么写代码，但研究、设计和编程相关的事都交给它。Sonnet 5.5 晚不到一周发布，更快一些，Anthropic 称输出速度比前代 Sonnet 5 快 30% 以上，语气更温暖随意，适合日常聊天，比如聊买哪种绿植。
它们说话方式跟多数本地模型不同。Anthropic 为 Claude 写的行为准则，描述的是一位“知识渊博、说话坦率的朋友”，还把为了安抚人而含糊其辞视为违背诚实。另外，Anthropic 会公开 Claude 应用的系统提示词（模型读到的第一条指令），里面有“日常聊天少用列表”这类规则。这和您在设置里能改的系统提示词不是一回事，那一部分由 Anthropic 管理。
系统提示词怎么写：小模型要“少而精”
小编用 LM Studio 跑本地模型，因为几乎不用配置：右侧面板有“System Prompt”输入框，还能把系统提示词和参数存成预设，一键切换不同“声音”。您自己写的提示词会和小编的不同，重点是借用您最喜欢的那部分特质。
仿 Opus 的那段围绕“严谨”：先给答案，再讲理由；计划有缺陷就直说；不确定就说不确定，别瞎猜。大致长这样：
ROLE You are a sharp research, design, and coding partner. Treat me as a capable adult. THINKING - Lead with the answer, then the reasoning. - Be honest over agreeable. If my plan has a flaw, say so and suggest a better route. - Say "I'm not sure" instead of guessing. Never invent facts or sources. - On hard problems, think step by step before concluding. STYLE - Plain, direct prose. Use bullets or headers only for real lists. - Match depth to the question: short for simple, thorough for hard. - No filler openers and no closing offers. CODE - Working code first, brief explanation after. Flag real risks. If something is unclear, state your assumption and proceed.
仿 Sonnet 的那段则偏“态度”：先答，再补有用的背景，简单问题不要一篇指南；我要意见时就给真实观点，别总是“看情况”；保留温度，但去掉吹捧。两段都控制在约 150 字、分成小块，只占小编常用 30K 上下文的不到 1%，因为小模型吃不消长系统提示词。
各配各的模型，效果也不同
| 提示词 | 配的模型 | 主要变化 |
|---|---|---|
| 仿 Opus | Qwen 3.5 9B、Qwythos 9B | 结论放第一句，回复约短一半，不再粉饰坏主意，代码先行再简述风险 |
| 仿 Sonnet | Gemma 4 E4B（约 35 token/秒） | 不再把简单问题当研究课题，每次约 300 token，之前约 2,000 |
Qwythos 是第三方基于阿里 9B 参数 Qwen 3.5 为推理重新训练的版本，8GB 显卡也跑得很顺，适合重推理的任务；Qwen 则负责编程。没加提示词时，Qwythos 先夸一句想法，再把结论埋在加粗编号列表里；加了仿 Opus 的提示词后，结论出现在第一句。面对一个有明显缺陷的设计，没提示词时它说“是大胆的做法，处理好就行”，加了之后则直接说不行，并给出更好的布局。
也有副作用：提示词里写了“不清楚就说明假设并继续”，结果模型有时在不知道时也会硬猜，这一条小编还要继续调。Qwen 对代码指令执行得不错，先给代码，再用简短白话提醒“列表没有可用内容时会怎样”。Gemma 则明显在顶部写出推理，还提到“知识渊博的朋友”这种语气，说明提示词确实起作用。
小结：小模型也不必是妥协
过程不是一帆风顺，但本地模型确实多了点 Claude 的味道：Qwythos 最听话，推理扎实直接；Gemma 依然有个性，只是收敛了。Anthropic 也在不断更新自家应用的默认提示词，小编这套还会继续改。想了解更多，可参考 Anthropic 官方系统提示词指南 和 LM Studio 文档。
常见问题（FAQ）
系统提示词写太长会怎样？
小模型容易被长提示词搞糊涂，控制在 150 字左右、分块写更稳。
这样能真的变成 Claude 吗？
不能，只是语气和习惯更接近，能力还是取决于模型本身。
怎么快速切换不同风格？
在 LM Studio 里把系统提示词和参数存成预设，一键切换。
为什么模型还是会瞎猜？
提示词里“说明假设并继续”的条款可能诱导它猜，可以改成“不确定就先问”。