Trong suốt hai năm, mọi người đều sử dụng AI theo một cách giống hệt nhau
Bạn nhập một truy vấn, nó trả về một câu trả lời, bạn đọc nó, bạn nhập truy vấn tiếp theo
Bạn là động cơ. AI chỉ hoạt động khi bạn thúc đẩy nó
Toàn bộ cách làm việc đó đã âm thầm kết thúc, và hầu hết mọi người vẫn chưa nhận ra
Tháng trước, một kỹ sư đã đưa cho mô hình mới nhất của Claude một bài toán khó và rời đi

Nó không chỉ đơn thuần trả lời
Nó đã chạy trong suốt một ngày - sửa lỗi ban đầu, sau đó phát hiện ra bốn lỗi riêng biệt trong mã nguồn bên dưới, giải quyết chúng, và tự tạo ra gần như toàn bộ một bản cập nhật phần mềm
Nhà phát triển không ngồi đó để nhắc nó từng bước một
Họ chỉ đưa cho nó một mục tiêu duy nhất và quay lại khi công việc đã hoàn thành
Fable 5 có thể tự vận hành trong nhiều giờ, thậm chí nhiều ngày
https://x.com/claudeai/status/2064394146916229443
Nó thiết kế một kế hoạch, thực hiện công việc, theo dõi tiến trình của chính nó hướng tới mục tiêu và tự sửa lỗi khi gặp phải, mà không cần tin nhắn tiếp theo của bạn
Vì vậy, khả năng quan trọng nhất bây giờ không phải là tạo ra một prompt thông minh
Mà là học cách giao phó toàn bộ một dự án và tin tưởng nó sẽ hoàn thành
Hãy để tôi hướng dẫn bạn cách thực hiện, với một thiết lập thực tế mà bạn có thể sao chép
Tại sao "một câu trả lời mỗi lần" lại làm bạn chậm lại
Hãy xem xét cách bạn hiện đang làm việc cùng với AI
Bạn yêu cầu một hàm. Bạn sao chép lỗi. Bạn yêu cầu sửa lỗi. Bạn sao chép lỗi tiếp theo. Bạn yêu cầu nó thêm bài kiểm tra
Hai mươi tin nhắn sau, bạn có một thứ gì đó hầu như chạy được
Mỗi tin nhắn trong số hai mươi tin nhắn đó đều cần sự can thiệp của bạn. Bạn là chất keo giữ dự án lại với nhau. AI rất thông minh, nhưng khả năng tập trung của nó chỉ ngang một con cá vàng
Đó không phải là lỗi của bạn. Đó là một hạn chế của mô hình. Các mô hình trước đây thực sự không thể giữ một công việc dài và phức tạp trong đầu trong khi dẫn dắt nó đến khi hoàn thành. Vì vậy, chúng được thiết kế để xử lý từng bước nhỏ một và sau đó dừng lại

Fable 5 là mô hình có thể truy cập rộng rãi đầu tiên được thiết kế theo hướng ngược lại. Nó giữ mục tiêu trong tâm trí, theo đuổi nó trong một khoảng thời gian dài và chỉ quay lại khi nó thực sự hoàn thành hoặc thực sự bế tắc
Thông điệp chính thức thậm chí còn tuyên bố rằng nhiệm vụ càng dài và càng khó, thì lợi thế của nó so với các mô hình trước càng lớn. Sự thay đổi đó làm thay đổi cách bạn được dự định sử dụng nó
Bạn không còn là động cơ nữa. Bạn trở thành người quản lý
Sự thay đổi tư duy duy nhất: giao cho nó một mục tiêu, không phải một bước
Đây là toàn bộ mẹo trong một dòng duy nhất:
Mô tả kết quả hoàn thành và cách bạn sẽ nhận ra nó đã hoàn tất, sau đó đứng sang một bên
Một prompt thông báo cho AI biết bước tiếp theo của nó
Một dự án cho nó thấy "hoàn thành" trông như thế nào và để nó tự tìm ra các bước
Yếu (phương pháp cũ):
1hãy viết cho tôi một hàm đọc file CSV
Mạnh (phương pháp mới):
1Mục tiêu: tạo một công cụ dòng lệnh nhỏ có thể chấp nhận bất kỳ CSV lộn xộn nào,2làm sạch nó và lưu một phiên bản sạch sẽ.3Hoàn thành có nghĩa là:4> nó xử lý các mục bị thiếu và định dạng ngày kỳ lạ5> nó bao gồm các bài kiểm tra và mọi bài kiểm tra đều vượt qua6> có một README ngắn giải thích cách sử dụng nó7Thực hiện từ đầu đến cuối. Đừng kiểm tra lại với tôi giữa các bước.8Chỉ dừng lại khi tất cả các bài kiểm tra đều vượt qua hoặc bạn thực sự bế tắc.
Bạn có thấy sự khác biệt không? Phiên bản thứ hai giao phó toàn bộ công việc. Nó định nghĩa "hoàn thành" có nghĩa là gì, để mô hình có thể tự đo lường kết quả đầu ra của nó so với nó, đó chính xác là những gì Fable được xây dựng để làm
Đây là toàn bộ sự thay đổi tư duy
Mọi thứ tiếp theo chỉ đơn giản là cách cấu hình nó để nó thực sự có thể chạy
Thiết lập: cho nó một không gian để làm việc
Để cho phép AI chạy một dự án thực tế, nó cần một nơi để thực hiện công việc - đọc file, ghi file, thực thi lệnh và xác minh kết quả. Nơi đó được gọi là một tác nhân mã hóa. Cái được sử dụng rộng rãi nhất là Claude Code, hoạt động trong terminal của bạn
Bạn không cần phải là một lập trình viên để làm theo. Hãy hình dung nó như việc mở một không gian làm việc nơi AI có đôi tay, không chỉ có cái miệng
Thiết lập nó (một dòng duy nhất, nếu Node.js đã có trên máy của bạn):
1npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Sau đó, di chuyển vào một thư mục mới cho dự án của bạn và khởi chạy nó:
1mkdir my-first-project2cd my-first-project3claude
Chỉ có vậy thôi. Bây giờ bạn đã có một không gian nơi AI thực sự có thể xây dựng mọi thứ thay vì chỉ mô tả chúng
Giao phó dự án đầu tiên của bạn
Bây giờ là phần thú vị. Thay vì trò chuyện, bạn đưa cho nó file mục tiêu. Tạo một file văn bản thuần túy phác thảo dự án:
1# đặt bản tóm tắt dự án của bạn vào một file mà tác nhân sẽ đọc2cat > GOAL.md << 'EOF'3# Dự án: Trình làm sạch CSV4Xây dựng một công cụ dòng lệnh làm sạch các file CSV lộn xộn.5## Hoàn thành có nghĩa là6- đọc được bất kỳ CSV nào, ngay cả với các mục bị thiếu và định dạng ngày hỗn hợp7- ghi một bản sao đã được làm sạch bên cạnh file gốc8- bao gồm các bài kiểm tra tự động và mọi bài đều vượt qua9- có một README ngắn với một ví dụ sử dụng10## Cách nó hoạt động11- Lên kế hoạch trước khi xây dựng.12- Sau mỗi phần, tự chạy các bài kiểm tra và sửa những gì bị lỗi.13- KHÔNG dừng lại để hỏi tôi giữa các bước.14- Chỉ dừng lại khi tất cả các bài kiểm tra đều vượt qua, sau đó tóm tắt những gì bạn đã làm được.15EOF
Sau đó, trong tác nhân, bạn hướng nó đến bản tóm tắt đó và để nó tự do:
1Đọc GOAL.md và xây dựng toàn bộ mọi thứ. Tiếp tục làm việc cho đến khi hoàn thành.
Và bây giờ bạn bước ra ngoài. Pha một tách cà phê
Đây là khoảnh khắc có vẻ kỳ lạ vào lần đầu tiên, bởi vì không có gì cần đến bạn
Mô hình đọc bản tóm tắt, xây dựng một kế hoạch, viết mã, chạy các bài kiểm tra, thấy ba bài bị lỗi, sửa chúng, chạy lại chúng và tiếp tục
Vòng lặp tự xác minh đó là thứ mà các mô hình trước đây không thể duy trì. Fable giữ mục tiêu trong tâm trí trong suốt quá trình
Ba quy tắc làm cho điều này thực sự hiệu quả
Giao phó một dự án là một kỹ năng
Đây là ba yếu tố phân biệt "nó đã xây dựng toàn bộ mọi thứ" với "nó đã đi lạc và tạo ra một mớ hỗn độn"
> Biến "hoàn thành" thành thứ mà máy móc có thể xác minh
"Làm cho nó tốt" không phải là vạch đích - tốt không bao giờ thực sự đến, vì vậy nó không bao giờ dừng lại
"Tất cả các bài kiểm tra đều vượt qua" là một vạch đích thực tế - đúng hoặc sai, không có tranh cãi
Hãy cho nó một điểm chuẩn mà nó có thể tự đo lường, và nó sẽ nhận ra khi nào nên dừng lại
Đây là dòng quan trọng nhất trong bản tóm tắt của bạn

> Cung cấp cho nó bức tranh toàn cảnh ngay từ đầu
Fable giờ đây có thể xử lý nhiều hơn văn bản - nó hiểu ảnh chụp màn hình, sơ đồ, bảng dày đặc và PDF
Vì vậy, nếu bạn đang tái tạo một màn hình, hãy đưa cho nó một ảnh chụp màn hình. Nếu các quy tắc được lưu trữ trong một PDF, hãy đưa cho nó PDF đó
Nó suy luận dựa trên hình ảnh, không chỉ dựa trên những từ bạn đã gõ
Bạn càng cung cấp nhiều ngữ cảnh ngay từ đầu, nó càng ít phải phỏng đoán
> Để nó chạy, nhưng giữ một giới hạn
Một mô hình hoạt động trong nhiều giờ cũng đốt tiền trong nhiều giờ, và Fable không hề rẻ - nó tốn nhiều chi phí hơn và tiêu thụ tốc độ nhanh hơn các mô hình trước
Vì vậy, trước khi bước ra ngoài, hãy đặt một giới hạn
Đặt một ranh giới về thời gian hoặc mức độ nó có thể chạy, cộng với một điều kiện dừng rõ ràng, để một dự án đi chệch hướng không thể chạy suốt đêm
Tự do hoạt động là tuyệt vời. Tự do mà không có công tắc tắt là một hóa đơn
Nó có xứng đáng với chi phí không? Một câu trả lời thẳng thắn
Hãy để tôi nói thẳng, vì tôi ở đây để đưa ra một đánh giá thẳng thắn
Fable 5 chậm chạp và đắt đỏ
Đối với các câu hỏi nhanh như "lỗi này là gì", "viết lại email này", nó là quá mức cần thiết, và một mô hình rẻ hơn, nhanh hơn là lựa chọn khôn ngoan hơn
Sử dụng Fable cho các tác vụ nhỏ cũng giống như thuê một cần cẩu để treo một bức tranh
Nơi nó xứng đáng với chi phí của nó là các công việc dài, tẻ nhạt, nhiều bước mà thông thường sẽ ngốn hết một buổi chiều

Một công cụ nhỏ hoàn chỉnh. Việc dọn dẹp hoàn toàn một thư mục lộn xộn. Một nhiệm vụ nghiên cứu liên quan đến mười lăm nguồn. Loại công việc mà giá trị không phải là một dòng thông minh, mà là một sản phẩm hoàn chỉnh mà bạn không phải ngồi xem
Hãy giao cho nó những việc đó, và chi phí sẽ tự bù đắp bằng thời gian bạn tiết kiệm được
Hãy đưa cho nó một dòng duy nhất, và bạn chỉ đang đốt tiền
Hãy chọn những nhiệm vụ mà "chạy trong một giờ và hoàn thành nó" có giá trị hơn "trả lời trong ba giây"
Đó là toàn bộ quy tắc
Điều này thực sự có nghĩa là gì
Trong hai năm, giới hạn của AI không phải là trí thông minh của nó
Mà là bạn cần phải tham gia vào từng bước một
Bạn là điểm nghẽn
Điểm nghẽn đó vừa mới được dỡ bỏ
Kỹ năng mới không phải là tạo prompt - mà là ủy quyền

Tạo ra một bản tóm tắt rõ ràng, định nghĩa "hoàn thành" có nghĩa là gì, cung cấp ngữ cảnh, đặt một giới hạn hợp lý và tin tưởng nó sẽ chạy
Nó giống như trò chuyện với một chatbot ít hơn và giống như giám sát một nhân viên cấp dưới rất nhanh, rất theo nghĩa đen, không bao giờ mệt mỏi
Những người chiến thắng ở đây sẽ không phải là những người có prompt thông minh nhất
Họ sẽ là những người đã trở nên thoải mái khi giao phó toàn bộ dự án và bước ra ngoài
Hướng đi tiếp theo
Phần này đã đề cập đến tư duy và thiết lập cơ bản
Nhưng bạn có thể đưa nó đi xa hơn nhiều, và đó là nội dung của Phần 2
Tôi đang soạn thảo nó, và đó là sách lược nâng cao:
- cách tạo ra các bản tóm tắt để nó làm đúng ngay lần đầu tiên, với các mẫu thực tế bạn có thể tái sử dụng
- cách chạy nhiều dự án đồng thời, song song, mà không can thiệp lẫn nhau
- cách cung cấp cho nó ảnh chụp màn hình và PDF để nó nắm bắt chính xác thiết kế và quy tắc
- các giới hạn và mức trần chính xác mà tôi sử dụng để một lần chạy dài không bao giờ gây ra hóa đơn bất ngờ
- ba dự án mà tôi hiện đang giao phó hoàn toàn và không bao giờ động đến
Nếu điều này thay đổi cách bạn nghĩ về việc làm việc với AI, hãy theo dõi tôi để không bỏ lỡ phần hai
Tôi sẽ đưa toàn bộ thiết lập thực tế của mình vào đó
Hãy ngừng gõ các câu hỏi
Hãy bắt đầu giao phó các dự án - đó là toàn bộ trò chơi bây giờ

GIF





