Fable 5 の知能を、モデルが消える前に抽出できます... そして、そのための 5 つのワークフローを、すぐに使えるプロンプトと共にご紹介します。
なぜなら、明日 Fable 5 はあなたのサブスクリプションから外れるからです。
従量課金制のクレジットに移行し、通常の Claude プランをご利用の場合、その計算式はただ一つを意味します。それは、もう二度と使えなくなるということです。
つまり、今日が、利用可能な最も賢いモデルを定額で使える最後の日であり、その使い道のほとんどが間違っています。
出回っているリストには、ウェブサイトを作れ、デモアプリをいくつか出せ、1 ヶ月分のコンテンツを生成しろ、と書いてあります。
それらのどれもが、あなたの一日を評価すべき唯一のテストに合格しません。
そのテストは以下にあり、その後に、それをクリアする 5 つの方法をご紹介します。
[ビジュアル: ヒーローイメージ、不可逆性フィルターを決定木で表現]
このようなモデルから実際のビジネス成果を引き出し、その成果を収入に変えるための完全なトレーニングについては、リアルタイム AI オペレーションズコミュニティをご利用ください: weeklyaiops.com
実行すべき唯一のテスト
たった一つの質問で、今日できること全てを分類できます。それは、「より安価なモデルが明日これを再現できるか？」です。
ウェブサイト、デモアプリ、一連の投稿... Opus、つまりあなたのプランに残る日常的な Claude モデルは、来週、それらのどれでも無料で再構築できます。
フロンティアモデルの最後の時間を、中級モデルでも処理できる作業に費やすのは、外科医を雇って血圧を測らせるようなものです。
より安価なモデルが明日再現できないのは、作成には Fable レベルの判断力が必要だが、使用には通常の知能しか必要としないものだけです。
- 文書化された標準
- すでに検討済みのロードマップ
- すでに蒸留された知識の保管庫
- 自律的に機能するスキル
これらは、その背後にあるモデルが利用できなくなった後も、その価値を完全に保持します。
このパターンは古くからあります。Llama 時代に最もコピーされたトレーニングデータセットは、フロンティアモデルから 52,000 の回答を引き出し、それらを小さなオープンモデルでトレーニングすることで構築され、総生成コストは 500 ドル未満でした。
そのフロンティアモデルは廃止されました... 教師は去りましたが、それでトレーニングされたものは全て今も動作しています。
したがって、今日の戦略は会話ではなく、抽出です。
Fable が去る前に、あなたのビジネスについて知っていることを全て書き出させてください。
このモデルをゼロから始める場合、完全なコースでセットアップの基礎をカバーしています:
https://x.com/EXM7777/status/2072694856795955630
それでは、5 つの方法をご紹介します。
1. Fable の判断力をワークスペースに植え付ける
フロンティアモデルが残す最も価値の高い成果物は標準です... 一つの回答は一度だけ役立ちますが、標準はその後続く全ての回答をアップグレードします。
あなたの CLAUDE.md、スキル、学習ファイル、メモリ設定: これは、将来の全てのモデルがあなたの作業に触れる前に読み込むレイヤーです。
今日、Fable はそのレイヤーを、Opus が従うことはできても決して作成できないレベルで記述します。
気になる全てのプロジェクトでこれを実行してください:
1このプロジェクト全体と、その中での私の作業方法を読んでください。23次に、私の CLAUDE.md を、能力の低いモデルがあなたのレベルでここで作業するために必要となる操作マニュアルとして書き換えてください:45> 私が従っている規約と、あなたが追加するであろう規約6> このコードベースで弱いモデルが犯すであろうミスを、名前を挙げて、それぞれを防ぐルールと共に7> 成果物ごとの品質基準を、形容詞ではなくチェック可能な基準として記述8> 不確かな場合の対処法: 正確なエスカレーションルール910次に、私の時間を最も節約できる 3 つのスキルを提案し、それらを完全に記述してください。
基準の行がポイントです。
より安価なモデルは品質基準を発明することはできませんが、書かれた基準を適用することは問題なくできます。
次は、その同じ判断力をワークスペースではなく、ビジネス自体に向けます。
2. コンサルタント監査
Fable の実証済みの強みは、困難で複雑な問題に対する判断力です。最も難しいコーディングベンチマーク層では、次のモデルの 2 倍以上のスコアを獲得し、難易度が上がるにつれてその差は広がります。
ですから、あなたが抱える最も難しい複雑な問題、つまりあなたのビジネスをそれに与えてください。
あなたのプロジェクト、数字、与えられるあらゆるコンテキストにアクセスできるセッションを開き、以下を実行してください:
1私が雇えないコンサルタントとして行動してください。23全てを監査してください: プロジェクト、オファー、ワークフロー、価格設定、私の時間の使い道。45能力の低いモデルでも実行可能なロードマップを提供してください:67> 優先順位付けされた行動、期待リターンが高い順8> 行動ごとに: 理由、正確な手順、完了の定義、弱いモデルがそれを実行するために伝える必要があること9> 私がやめるべき 3 つのことと、その理由を完全に記述
成果物のルールが価値を運びます。推論は今日、それを生成できるモデルが定額であるうちに書き留められます。
明日、Opus は優秀である必要はなく、優秀な文書に従うだけでよいのです。
そして、ロードマップはその下にある知識と同じくらいの価値しかありません。それが次の方法です。
3. セカンドブレインの実行
研究こそ、抽出が最も深く行われる場所です。長く多段階の合成は、他の全てのモデルに対する Fable の最も広い測定済みリードです。
ですから、今日の一部をボリュームに費やしてください。あなたのニッチ、競合他社、顧客の問題、勉強しようと思いつつ手をつけていない方法論について、深い研究を実行してください。
そして、各実行を Obsidian vault（無料のノートアプリで、各ノートが関連ノートにリンクされ、ノートごとに一つの洞察）にマイニングしてください。
その vault は、将来の全てのセッションが読み込むコンテキストになります。
そのマイニングシステムの完全なチュートリアルはこちら:
https://x.com/EXM7777/status/2073045719020343705
一つの長いレポートに要約しないでください... 原子化してください。
リンクされた 100 の一洞察ノートは取得され再利用されますが、40 ページのレポートは保存されて忘れられます。
最初の 3 つの方法は判断力を蓄えます。
4 つ目の方法は、あなたが明日実際に失うもの、つまり無人時間を使います。
4. ゴールを発射する
Fable の特徴的な能力は、何時間も一つのジョブを維持し、焦点を見失わないことです。
その持久力こそが、まさに明日定額ではなくなるものなので、今日それを働かせます。
Claude Code（モデルが動作するターミナルアプリ）での 2 つのコマンド:
/goal はプロンプトの代わりにゴールラインを設定します。完了の状態を記述すると、モデルはターンごとに作業を続け、別の小さなモデルが各ターン後に条件をチェックし、それが満たされた場合のみ実行を停止します。
動的ワークフローはスケール層です。モデルがタスクのオーケストレーションスクリプトを作成し、そのスクリプトがバックグラウンドで、並行して、あなたのセッションが空いている間に数十のサブエージェントを実行し、互いの発見を相互検証します。
この組み合わせが方法です。/goal がゴールラインを保持し、ワークフローがファンアウトを行います。
1/goal このリポジトリの全てのモジュールにテストファイルがあり、完全なテストスイートが合格し、その完全なグリーンランがこのチャットに貼り付けられ、migration-notes.md が全ての変更を文書化していること... または 25 ターン後に停止し、失敗を貼り付けること。
これを高価ではなく安全にするための 2 つのルール:
ゴールラインに貼り付けられた証拠を要求する: 判定モデルは会話のみを読み、テストを実行したりファイルを開いたりできないため、条件は約束されたものではなく、貼り付けられたグリーンランを要求する
全ての実行に上限を設ける: ターン数または実時間を条件に記述し、上限なしの無人ループは朝までに 6,000 ドルの請求になる
そしてメーターに注意してください。Fable は Opus の約 2 倍の速さで週間制限を消費し、週間制限の半分だけがそもそも Fable に適用されます。
最も価値が閉じ込められている 2 つか 3 つのゴールを選び、10 個は選ばないでください。
ループ、ゴール、そして盗用できる 25 の既製ワークフロー:
https://x.com/EXM7777/status/2073432521954697653
ここまでの全ては、Fable が知っていることを抽出します。
最後の方法は、Fable がどのように考えるかを、その日の残りの間、自動的に文書化します。
5. Fable の思考プロセスを文書化するスキル
今日、Fable が難しい問題を解決するたびに、そのアプローチはセッション終了と共に消え去ります。
この方法はレコーダーをインストールします。
ファイル .claude/skills/extract-approach/SKILL.md を作成してください:
次に、それを CLAUDE.md に配線して、要求されなくても起動するようにします:
1## 学習の法則2些細ではない解決済み問題の後は、次に進む前に extract-approach スキルを実行すること3学習ノートのない解決策は未完了の作業である
これで、今日の残りを、実際のバックログ（厄介なバグ、検討を先延ばしにしていたアーキテクチャ上の決定）に Fable を精力的に取り組ませることに費やしてください。
解決のたびにノートが残され、そのノートが蒸留物となります。Fable の推論が、あなたのリポジトリに残り、後続の全てのモデルが読める状態になります。
これが複利効果をもたらす方法であり、時間が 1 時間しかない場合に最初にインストールすべき方法でもあります。残りの Fable 時間を全て、自動的に永続的な資産に変換します。
[ビジュアル: 5 つの方法をシステムマップで表現、7 月 7 日以降にそれぞれが残すもの]
明日以降
この全く同じ状況は繰り返されます。
昨年のパターン: フロンティアモデルが登場し、価格が変更され、引き上げられ、時には戻ってきて、最終的には廃止されます。
ある主要モデルは予告なく削除され、反発を受けて復活しましたが、結局 6 ヶ月後に廃止されました。
アクセス権がある間に保存しなかった出力は、それがなくなった後には再構築できません。
全ての教師は去ります... あなたが抽出したものだけが、あなたの手元に残ります。
ですから、このプレイブックを保管してください。
次にフロンティアの窓が開いたとき、あなたはそれをデモアプリに費やすことはないでしょう。
クイック recap
テスト: より安価なモデルが明日これを再現できるか... できるなら、スキップする
1. ワークスペース: Fable が CLAUDE.md + スキルをチェック可能な標準として書き換える
2. 監査: コンサルタント役の Fable がロードマップを書き、Opus が後で実行する
3. セカンドブレイン: 深い研究を実行し、原子化された Obsidian vault にマイニングする
4. ゴール: 最も価値の高いバックログに対する /goal + 動的ワークフロー、貼り付けられた証拠 + ハードキャップ
5. レコーダー: extract-approach スキルを CLAUDE.md に配線、解決済み問題ごとに一つの学習ノート
時間が限られている場合の順序: 5 を最初に、次に 4（これは単独で実行される）、その後 1、2、3
これに付随するトレーニング、スキルライブラリ、週刊ガイドは weeklyaiops.com にあります。
