在 Fable 的最后一天这样做

你可以在 Fable 5 消失前，将它的智能从模型中提取出来……而我将教你 5 个能实现这一目标的工作流，每个提示都已准备好可直接粘贴

因为明天 Fable 5 就会从你的订阅中消失

它将转为按 token 付费的积分制，如果你使用的是普通的 Claude 套餐，这意味着：它永远消失了

所以今天是当前最聪明模型享受统一费率的最后一天，而大多数人用它的方式都是错的

流传的清单说：建个网站、发布几个演示应用、生成一个月的内容

这些全都通不过唯一应该排在你日程首位的测试

下面就是这个测试，以及通过它的五个策略

[视觉：英雄图——不可逆过滤器作为决策树]

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你需要运行的一个测试

一个问题就能区分你今天能做的一切：一个更便宜的模型明天能重新做这件事吗？

一个网站、一个演示应用、一批帖子……Opus（你套餐中保留的日常 Claude 模型）下周可以免费重新构建其中的任何一个

把前沿模型的最后时光花在中档模型就能处理的工作上，就像雇外科医生量血压 lol

更便宜的模型明天无法重新做的，是需要 Fable 级别的判断力来创建、但只需普通智力就能使用的东西

• 一份成文的标准
• 一份已经推理过的路线图
• 一个已经提炼的知识库
• 一个能自动触发的技能

这些在背后的模型无法触及后，依然保留其全部价值

这个模式很经典：Llama 时代被复制最多的训练数据集，就是从前沿模型中提取 52,000 个答案，然后用它们训练一个小型开放模型，总生成成本不到 500 美元

那个前沿模型已被淘汰……老师死了，但基于它训练的一切仍在运行

所以今天的策略是提取，而非对话

在 Fable 离开之前，让它把你业务相关的所有知识都写下来

如果你从这个模型开始是零基础，完整课程涵盖了设置基础：

Machina@EXM7777·7月2日·文章
如何掌握 Fable 5（完整课程）
Anthropic 不仅发布了有史以来最好的模型，还向我们介绍了一个全新的可能性世界……
Fable 5 现在自成一类——直到 GPT 5.6 Sol 发布，它……
2,270,534,245K

现在开始五个策略

1. 将 Fable 的判断力植入你的工作空间

前沿模型留下的最高价值工件是一套标准……一个答案只能帮你一次，一套标准则能提升之后的每一个答案

你的 CLAUDE.md、技能、学习文件、记忆设置：这是每个未来模型在接触你工作之前都会读取的层

今天，Fable 以 Opus 能遵循但无法独创的水平编写这一层

在你关心的每个项目中运行以下提示：

读取整个项目以及我在其中的工作方式

然后重写我的 CLAUDE.md，作为能力较弱的模型在你这里以你的水平工作所需的操作手册：

> 我遵循的约定以及你会添加的约定
> 一个较弱模型在此代码库中会犯的错误，逐个指出，以及防止每个错误的规则
> 每个交付物的质量标准，以可检查的条件而非形容词编写
> 不确定时该怎么做：确切上报规则

然后提出 3 个能帮我节省最多时间的技能，并完整编写它们

质量标准这一行是关键

一个更便宜的模型无法发明质量标准，但可以很好地应用书面标准

接下来：将同样的判断力指向业务本身而非工作空间

2. 顾问式审计

Fable 已证实的优势在于处理困难、混乱问题上的判断力：在最难的编码基准测试层级上，它的得分是下一个模型的两倍以上，而且随着难度增加差距还会扩大

所以把你拥有的最困难混乱问题交给它：你的业务

打开一个可以访问你的项目、数据以及你能提供的任何上下文的会话，运行：

扮演我请不起的顾问

审计一切：项目、产品、工作流、定价、我的时间去向

交付一份我能用能力较弱的模型执行的路线图：

> 按预期回报从高到低排列的行动
> 每个行动：原因、确切步骤、完成的样子、需要告诉较弱模型什么来执行它
> 我应该停止做的三件事，附上完整推理

交付物规则承载着价值：推理今天写下来，而能够产生它的模型现在是统一费率

明天 Opus 不需要变得聪明，它只需要遵循一份出色的文档

而路线图的价值取决于其下的知识，这就引出了第三个策略

3. 第二大脑运行

研究是提取最深入的领域：长步骤、多步骤的综合是 Fable 在所有其他模型中最广泛的已测量领先优势

所以用今天的一段时间来批量：在你的利基市场、竞争对手、客户问题、你一直想研究的方法上进行深度研究运行

然后将每次运行挖掘到一个 Obsidian 知识库中（免费笔记应用，每条笔记与相关笔记链接，每条笔记承载一个洞见）

这个知识库将成为未来每个会话读取的上下文

该挖掘系统的完整演练在此：

Machina@EXM7777·7月3日·文章
如何用 Fable 5 构建第二大脑
我将一步步教你如何将 Fable 5 变成一台深入了解你业务的机器……并输出与其他人得到的东西完全不同的产出
工具是……
643,322.5K1.5M

不要总结成一份长报告……要原子化

一百条链接的、单条洞见的笔记能被检索和重复使用，而一份 40 页的报告会被存储然后遗忘

前三个策略储存判断力

第四个策略消耗的是你明天真正会失去的东西：无人值守的时间

4. 启动目标

Fable 的标志性能力是连续数小时保持一个任务而不偏离主线

这种耐力正是明天不再统一费率的东西，所以今天让它工作

在 Claude Code（模型运行的终端应用）中两个命令：

/goal 设置的是一条终点线而非一个提示：你描述“完成”的样子，模型会一轮接一轮地工作，同时第二个更小的模型在每一轮后检查条件，只有在满足条件时才停止运行

动态工作流是扩展层：模型为你的任务编写一个编排脚本，该脚本在后台并行运行数十个子代理，交叉验证彼此的发现，同时你的会话保持空闲

组合是战术：/goal 持守终点线，工作流进行扇出

/goal 此仓库中的每个模块都有一个测试文件，完整的测试套件通过并且绿色运行结果已粘贴到此对话中，还有一份 migration-notes.md 记录所有变更……或者在 25 轮后停止并粘贴失败信息

两条规则让它安全而非昂贵：

在终点线中要求粘贴的证明：判断模型只读取对话，它无法运行你的测试或打开你的文件，所以条件要求粘贴绿色运行结果，而非承诺 对每次运行设置上限：轮数或实际时间，写入条件中，一个没有上限的无人值守循环到早上可能收费 6000 美元

并且注意计量：Fable 消耗每周限额的速度大约是 Opus 的两倍，而且你的每周限额中只有一半适用于它

挑选两到三个包含最大锁定价值的目标，而不是十个

循环、目标以及 25 个可直接窃取的工作流：

Machina@EXM7777·7月4日·文章
Fable 循环库：25 个自动工作流
我将教你如何在自动驾驶仪上运行 Fable 5，使用我自己的循环和目标库……25 个工作流，每个都带有一个提示和它插入的确切工具
该方法遵循 Karpathy 的……
321,281K655K

到目前为止，所有操作都在提取 Fable 知道的东西

最后一个操作自动提取它如何思考，并持续一整天

5. 记录 Fable 思考方式的技能

每当 Fable 今天破解一个难题时，它的方法会在会话结束时消失

这个操作安装一个记录器

创建文件 .claude/skills/extract-approach/SKILL.md：

然后将其接入 CLAUDE.md，使其无需询问即可触发：

## 学习法则
在每次解决非平凡问题后，在继续之前运行 extract-approach 技能
没有学习笔记的解决方案是不完整的工作

现在用剩下的时间让 Fable 在真正的积压任务上努力：那个棘手的 bug，那个你一直在绕圈的架构决策

每次解决都会留下一份笔记，而这些笔记就是精华：Fable 的推理，留在你的仓库中，每个后续模型都能读取

这是一个复利操作，也是如果你只有一个小时应该首先安装的操作——它能自动将你剩余的 Fable 时间转化为永久资产

[视觉：五个策略作为系统图，每个在 7 月 7 日之后留下什么]

明天之后

这个确切的情况会重复发生

过去一年的模式：一个前沿模型出现，重新定价，被拉下，有时回归，最终退役

一个主要模型曾无预警被移除，在反弹后复活，然后六个月后还是退役了

你在拥有访问权限时没有保存的输出，一旦失去就无法重建

每个老师都会离开……你提取的才是你保留的

所以保留这份行动手册

下一次前沿窗口打开时，你不会把它花在演示应用上

快速回顾

测试：一个更便宜的模型明天能重新做这件事吗……如果是，跳过它

1. 工作空间：Fable 重写 CLAUDE.md + 技能，作为可检查的标准

2. 审计：Fable 扮演顾问写路线图，Opus 之后执行

3. 第二大脑：深度研究运行，挖掘到原子化的 Obsidian 知识库

4. 目标：/goal + 动态工作流处理你最高价值的积压任务，要求粘贴证明 + 硬性上限

5. 记录器：extract-approach 技能，接入 CLAUDE.md，每个已解决问题一个学习笔记

如果时间紧迫的顺序：先做 5，然后 4（它独自运行），然后 1、2、3

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