クロードはあなたが貼り付けたものを実際に読んでいますか? 250,000単語までテストしてみました

原作者：Under_The_Prompt

オリジナルソース：https://www.youtube.com/embed/2ON5xvzYp9Y

私は実際の Python ドキュメントから 60,000 ワードのドキュメントを作成し、他のどこにも存在しない 1 つの文を中央に隠し、それについてクロードに質問しました。通常アカウント。画面を録画しました。私が間違っていたものも含め、すべての答えは見た目どおりです。何が起こったのかを簡単に説明します。 • ファイルを添付しても読み込まれません。 grep を実行し、ヒットの周囲の行を出力し、そこから応答しました。 「ドキュメント全体を読む」ように明示的に指示され、代わりにファイルを Python 自身のドキュメントと比較するプログラムを作成しました。両方とも修正しますが、テキストは読み込まれません。 • テキストを貼り付けると読み込まれます。 20,000、60,000、120,000、240,000 ワードでセンテンスデッドセンターの文を見つけて、最初に試し、それがどのセクションにあるかを教えてくれました。 • 矛盾のフラグを立てました。私は尋ねられずに 1,300 段落離れたところに植え付け、そこにない事実をでっち上げることを拒否しました。 • 実行するたびに、私自身の隠し文内の間違いが見つかりました。私はその文を書きましたが、まったく気づきませんでした。 • 480,000 ワードでは、アプリは 3 MB のペーストを受け入れ、通常のチップを表示しましたが、コンテンツはモデルに到達しませんでした。そう言って、それまでのチャットの記憶から正しく答えました。私が現在タスクごとに使用しているルール: ファクトが必要ですか?添付します。検索してラインを教えてくれます。判断が必要ですか?貼り付けてください。それがすべての単語が文脈内にある唯一の方法です。ペーストより大きい？まず検索して、ヒットしたものを貼り付けます。常に「どこ？」と尋ねます。そして、回答にあなたの文書のみにあるものが含まれていることを確認してください。そうでない場合は、記憶、検索、または推測を聞いている可能性があります。正直なメモ — 結果を引用する前にこれらをお読みください。 • 1 つのモデル、1 日、1 つのアカウント、14 のチャット。これらは観察であり、ベンチマークではありません。 • 実行ごとに UI に表示されるモデル: Claude Opus 5 High、claude.ai、2026 年 9 月 18 日、通常の個人サブスクリプション。コスト: $0。 • 画面上のすべてがライブで録画されたわけではありません。最初の実行セット (R1、R2、R5、R7、R8) は、記録を開始する前に行われました。表示されるのは、同じ結果を生成した再実行 (R1b、R5b、R7b、R8b) です。両方のログ セットは上にリンクされていますので、ご自身で比較してください。 • T1 と T2 (「添付してレビューを依頼する」テスト) では、画面はまったく記録されませんでした。これらはキャプションとして表示されます。全文ログはリポジトリにあります。 • 120k、240k、および 480k ドキュメントは、1 本の針で同じドキュメントを 2 回、4 回、および 8 回繰り返します。針は独特のままですが、干し草の山は、その長さの実際の文書よりも変化が少ないです。 • 私のアカウントではクロスチャット メモリがオンになっています。 R2 ～ R10 の回答では、その実行の貼り付けられたテキストにのみ存在する詳細が引用されているため、それらはドキュメントからのものですが、クリーンなレプリケーションには新しいアカウントを使用するか、メモリをオフにする必要があります。 • トークン数は推定値です (文字数 ÷ 4)。 • 3 MB の貼り付け制限は、アプリが現在実行できる内容です。変更される場合があります。