henry 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI西方37大但人文艺术a管77
Workflow、Skill、SOP，可能真的要逾期了。
在Fable 5发布24小时后，Reddit 9大哥兵Bohdanowicz连肝一天今夜，临了写下这么一句评价：
“责任流的变化，比模子的变化更大。而模子的越过，是真的。”
往时几个月，为了让模子更好用，他亲手搭了一整套责任流，把任务拆得清皑皑白，致使连Harness都是我方手搓的。
闭幕Fable 5发布后，一切顷刻间变得有些足够。
用他的话来说，是时候重写脚本了！东说念主类我方全心想象的Agent责任流，也曾逾期了。
以前需要拆成4到6步、全程盯着激动的任务，咫尺一句话交接下去，Fable 5我方就跑收场。
不错说，几个月攒下来的教育和技能，今夜之间成了历史。
（是以说嘛就无谓学，归正临了都会自动化！）
而有这种感受的东说念主，不啻他一个。
Fable发布72小时后，全网也曾攒出一批深度体验论说，寰球反复盘问的是团结个问题：东说念主和模子之间，该从头怎样单干。
除了Bohdanowicz，其中流传最广的几份，画风是这么的：
Simon Willison（Django聚会创建者）：离开电脑去干了趟家务，追忆看见我方的Firefox我方在动。为了修一个2行CSS的bug，Fable速即发明了一整套浏览器自动化。Ethan Mollick（沃顿商学院教育）：要一张1881年作风的全球旅行时辰舆图，模子我方查了2200多条航班，连去太平洋小岛的船期都翻了出来。Matt Van Horn（开荒者）：扒下865条全网盘问作念成第一天糊口指南，发现通盘社区风向变了：径直给模子计算吧，别整教唆词和SOP了。
两行CSS，逼它发明了一套自动化
咱先说Django联创Simon Willison用Fable 5的心得。
两天用下来，Simon最大的感受是“relentless proactive”（不到乌江络续顶的主动），说东说念主话即是，Fable 5特殊爱主动干活。
事情是这么的。
6月11日，他在我方的技俩里发现一个小bug，输入框底下多了一条不该出现的横向鼎新条。
他截了张图丢给Claude Code里的Fable 5，只留住一句教唆：去依赖库里查查原因。然后起身作念家务去了。
几分钟后追忆，他呆住了。Firefox我方开了，正在自动跳转到出Bug的页面。
接着Safari也开了，而Simon根蒂没装过任何浏览器自动化器具。
过后复盘日记时，他发现Fable干了一件相配离谱的事：为了修这个Bug，它给我方现造了一套自动化器具链。
具体来说，Fable 5先是我方启动土产货功绩，在不同浏览器里复现问题。
发现复现不了之后，又径直掀开Simon真实机器上的浏览器。
接着为了看清页面，它绕过惯例决策，用Python调用macOS底层接口给窗口截图。
际遇弹窗打不开的问题时，它径直修改网页模板，自动模拟按键。
当页面尺寸拿不到时，它就径直顺遂手搓了个土产货功绩器，把浏览器里的数据回传追忆。
通盘过程里，莫得东说念主告诉它该怎样作念。它仅仅一步步发现缺什么，就补什么。
临了折腾半天，缔造决策落地：
两行CSS。
这中间还有个插曲。把这些招全部摸索出来之后，Fable触发了某个看不见的护栏，被自动左迁成了Opus 4.8。
但好在Opus拿着齐全的对话纪录，沿用Fable发明的全部技能，把缔造跑收场。相配于一个模子给另一个模子留好了施工图纸。
Simon给这种步履起了个名字，relentlessly proactive，不依不饶田主动。
它会的招数极多，况且为了达成计算，险些什么招都肯用，十足不需要东说念主来介入，教他。
一个prompt，它我方干了九个半小时
接下来是拿到早期考核权限的沃顿商学院教育Ethan Mollick。
先说论断。
在他看来，Fable 5比较此前通盘模子都是一次雄伟的跃迁。而真确变化的，不仅仅智商，而是东说念主与AI的相干。
拿到模子后，Mollick先搬出了一个老题目——等时线舆图。
这是一类出生于19世纪的舆图：从某座城市开赴，经过些许天能够抵达宇宙哪些场合。
天然看起来仅仅生成一张舆图，但背后却需要整合海量交通数据，还要作念多数轻细判断。
往时他拿这个题目考过不少模子，莫得一个真确过关。
而这一次，他只给了Fable 5一个超长Prompt：
我想让你构建一张经过齐全估量且考究无比的等时线舆图，让我能礼聘不同的城市，并基于真实数据看到真实的等时线。我但愿想象私有。你应该筹商机场（以及往来机场的交通时辰）、火车、步碾儿和开车。数据不必是及时的，但应基于你的估量和数据是真实的。你不错从几个城市运转，但越通用越好，这应该是一个全新的技俩。
（寰球不错试试）
并罗致了Fable 5按照原始舆图的作风来完结的淡薄，然后遗迹发生了：
Fable 5接到prompt后，先我方启动子Agent（可能是sonnet这么的低廉模子）作念估量，检索了越过2200条航班数据，从法国TGV到日本新主线的时刻表，再到不同国度的公路通行速率。
与此同期，它我方写代码、我方考据闭幕、我方纪录程度。
Mollick其后提了一条看法：偏远地区不要估算，一级全黄60分钟免费网站要真实数据。
于是模子又启动了一套相互挑错的Agent过程，一组查辛劳，一组谨慎找间隙。
从太平洋上的皮特凯恩岛补给船班次，到加拿大败极圈内小镇Grise Fiord的交通道路，全被翻了出来。
最终闭幕是一个不错互动的舆图，你手拖到那里，就会露出到达那里需要多久。
（注：舆图流通：https://isochronic-passage-chart.netlify.app/#nyc）
而真确让Mollick恐慌的，还不仅仅这张舆图。其后他又把一个估量界的老繁重丢给了Fable 5：
怎样校准东说念主类评分员与AI评判之间的各异，这是个许多估量者都头疼的问题。
模子接到任务后，先写出一份19页想象文档，然后运转干活。
九个半小时后，它交出了一套齐全的软件器具：Concord。
Mollick其后把它开源到了GitHub。
手脚鸿沟内行，他天然照旧挑出了不少问题，让模子连续修改。但通盘过程中，他最热烈的感受却是：我方越来越没什么事可作念。
数百个本事决策，模子径直替他作念了，过程长到致使不值得跟读。
于是Mollick写下了一句很有趣味的话：
“风物，因为我仅仅提了个条目，事情就成了。
“不安，也因为我仅仅提了个条目，事情就成了。”
昨年，他还把使用AI描绘成当巫师。念出咒语，然后恭候遗迹发生。
但这一次，他改口了。“我也曾不细目我方照旧不是阿谁巫师。我更像一个甲方。描画需求，付钱，验收。至于真金不怕火金术发生在那里，我也曾看不见了。”
Fable 5开始淘汰的，是教唆词工程师？
淌若说前边两位讲的照旧个东说念主体验，那么开荒者大佬Matt Van Horn干脆替寰球作念了一次社区普查。
他从Reddit、X、YouTube一说念爬到TikTok，读完865条对于Fable 5的盘问，临了整理出一份《第一天糊口指南》。
天然，865条里不少东说念主照旧在整活。
有东说念主刚拿到堪称”Mythos级”的新模子，转头就让它写待办清单和贪馋蛇。
长年仰望AGI的r/singularity版面上，一个高赞帖子则径直晓示：
“昆玉们，我合计咱们摸到AGI了。”
但把这些段子滤掉之后，社区其实很快造成了一些共鸣。
比如，Fable只作念计算，让同门低廉的Sonnet写完结，更低廉的Haiku跑测试，一半agent干活，一半agent验收，验收通过才许提交接码。
与此同期，网上也出现了邪修版块，径直用Fable 5，力争程度缔造为Max，然后让它手脚互助者，惩办Opus这么的模子。
还有开荒者发现，Fable开中等想考强度，效能致使好过Opus 4.8火力全开，Token反而更省。
但整份指南排在第一条的论断，却绕了一整圈互联网，又回到了著述开端那位Bohdanowicz身上。
给计算，别给要领。
啥趣味呢？往时寰球写教唆词，心爱把任务拆得清皑皑白，或许模子妥洽错，Skill、SOP，都是这套步履的繁衍品。
但，咫尺越来越多开荒者发现，这套步履运转失效了。
连Anthropic我方都在退换责任神色。Claude Code团队成员Thariq描绘，这是从微不雅惩办任务转向高层计算对皆，
翻译一下即是：旧时间的Prompt Skill是在教AI怎样作念事，新时间的Prompt Skill是在告诉AI什么叫作念好这件事。
而Bohdanowicz恰是对此感受最深的东说念主。
他正本的责任流极其严格：调研、计算、完结、测试，每一步都单独下指示。
但换成Fable 5之后，他发现这套脚手架不仅没匡助，反而成了职守。
因为模子自身就在计算，非常塞进去的东说念主类过程，反而会为止它判断任务领域。
于是他总结出一句被泛泛转发的话：
“别再规章How（怎样），只规章什么What（什么），以及什么算完成。”
这里有个容易歪曲的场合。这不料味着教唆词不紧迫了。正好相背，机器能够考据的验收规范，依然是东说念主类最有价值的输入。
真确逾期的，是那些手把手教模子作念事的过程评释书。
帖子里他还提到一个此前很少被盘问的智商：
爆炸半径分析（Blast Radius Analysis）。
Fable修改一段代码之前，会先把高卑劣依赖相干摸一遍，再派出抵抗Agent有利挑战那些遮掩假定，而相通机制，Bohdanowicz往时是我方手工搭的。
“看到它原滋长出来的那一刻，我透顶服了。”
几个月搭出来的责任流，今夜之间成了负钞票。
One More Thing
Matt Van Horn那份糊口指南的文末，有一排小字。
这篇对于Fable 5的著述，由Fable 5协助完成。它莫得触发我方的安全分类器。
第一天，一切普通。
咱们不知说念翌日的SOTA模子会不会透顶吞掉那些由东说念主类总结出来的Workflow、Skill和SOP。
但至少这一周，许多开荒者也曾发现：
我方估量了几个月的教唆词技能，可能还莫得模子一晚上悟出来的新步履好用。
AI时间最狞恶的事，省略不是学不会。
而是刚学会，就自动化了。
[1]https://simonwillison.net/2026/Jun/11/fable-is-relentlessly-proactive/
[2]https://digg.com/tech/zrppa6ui
[3]https://www.oneusefulthing.org/p/what-it-feels-like-to-work-with-mythos