一个曾经强大到因美国出口管制法规而一度无法使用的模型，现已回归。
不过，在订阅费用内，它仅免费可用至 7 月 7 日。
在本文中，我将以非工程师也能轻松理解的方式，解释在 7 月 7 日截止日期前，你应该使用 Fable5 做些什么。
它为何能再次使用？
答案很简单。
它加装了符合监管标准的安全措施。
当你使用 Fable5 时，偶尔可能会看到一条通知，显示“Opus 4.8 已响应”。
这并非故障或降级。
这正是它得以重新发布所依赖的安全机制。
其内部工作原理如下：
在 Fable5 回答之前，一个专门的判断 AI 会检查问题的内容。
它会寻找与网络安全、生物/化学相关的问题，或是试图提取 AI 能力的问题。
只有当判断涉及这三个领域时，才会由之前的模型 Opus 4.8 代为回答。
在发布前，一个外部团队花费了超过 1000 小时试图攻破它。据报道，没有任何漏洞可以绕过整个系统。
交互记录会保存 30 天用于安全监控，但官方声明称，这些记录不会用于模型训练。
简而言之，流程是：“被禁 -> 加强安全措施 -> 重新发布。”
请理解，我们现在能使用它，正是得益于这些安全措施。
差异体现在复杂任务中
性能差距并非体现在问题的内容上，而是在于信息的提供方式。
如果你切换到它，尝试两三次后感觉“也就那样”，那是因为你提供信息的方式和以前一样。
官方解释是：“任务越长越复杂，它与其他模型的差异就越大。”
反之，在简短交互中，几乎看不出明显差异。
数据也支持这一点。在编码基准测试 SWE-bench Pro 中，它获得了 80.3% 的分数，而之前的顶级模型 Opus 4.8 是 69.2%。
在早期的企业验证中，有官方示例显示，原本需要人类团队两个多月才能完成的任务，它在一天内就完成了。
与非工程师高度相关的是面向金融专业人士的分析测试。Fable5 在所有模型中获得了最高分。
改进之处在于阅读文档时的推理能力，以及从图表和表格中提取数字的能力。
换句话说，“阅读材料、整理数字、并将其总结成报告”这类行政工作的能力大大增强了。
任务 1：技能的盘点与改进
在使用 Claude Code 时，“技能”是不可或缺的。一旦你通过技能教会了一种方法，Claude Code 每次都会按照该方法以高复现性执行任务。
然而，这些技能的准确性自然取决于 Skilll.md 或知识的编写方式。
因此，最好趁 Fable5 可用时，提高你的技能准确性。
你不可能永远在订阅费用下使用 Fable5，但通过现在利用 Fable5 的强大能力来改进你的技能，即使你之后换回原来的模型，Claude Code 也能以比以前更高的准确性工作。
技能盘点与改进提示
1请盘点 .claude/skills/ 下的技能组，并从防御和进攻两个角度进行改进。23## 目的4技能是“过去有效方法的复现装置”。做两件事：5- 防御：消除解释空间和过时信息，使其无论模型或日期如何，都能以相同质量工作。6- 进攻：从实际交付物中提取成功模式，并将其反馈到技能中，以提高复现性。78## 准备9- 如果技能目录在 git 下，请先提交再工作；否则，请制作备份副本。10- 使用历史记录位置：[工作日志、交付物或产品的路径。如果没有，请写“无”（进攻部分将缩减）]1112## 防御：根据 6 个项目诊断所有技能13首先，创建一个列表（技能名称 / 一句话角色 / 最后更新日期 / 行数）。对于每个技能：14- 触发条件：能否仅凭描述判断使用/不使用的情况？是否与其他技能的触发条件重叠？15- 复现性：是否存在因执行者理解不同而改变结果的指令（例如“适当”、“良好”）？是否写明了判断标准和默认值？16- 示例：是否至少有一个好的和一个坏的示例？（示例最能定义行为）17- 完成标准：是否以可观察的方式写明了什么算通过？18- 时效性：引用的路径、工具和前提是否仍然存在？（验证路径实际存在）19- 结构：主体是否臃肿？细节是否分离到参考文件中？2021## 进攻：从结果中强化221. 反馈：查找每个技能中被采纳、发布或无需修改即通过的的实际交付物。如果优于技能中现有的示例，将其作为好示例纳入。反之，从被修改或拒绝的交付物中提取 NG 示例和禁止规则。232. 发现遗漏：查找日志中重复出现但尚未转化为技能的工作模式，并将其作为新技能候选提出（附带触发条件、程序和完成标准草案）。2425## 处理变更26- 直接实施：客观修正（死路径、矛盾、事实错误）以及可从结果中溯源的新增内容。新增内容务必写明来源。27- 仅提案：改变技能目的、判断标准或范围的事项，或没有来源的改进想法。为每个提案提供选项和建议。2829## 完成检查30对于每个修改过的技能，像第一次看到它的 AI 一样从头开始追踪流程，并在确认没有令人困惑的部分后完成。3132## 报告33- 诊断列表（严重性：高/中/低。没有问题的技能请写“无问题”）34- 修正的完整差异（进攻性新增内容需附带来源）35- 新技能候选列表及需要确认意图的提案36- 如何回滚
任务 2：为之前编写的代码创建修正计划
如果你曾经让 AI 创建过工具或网站，你应该手头有代码。它可能正在运行，但内容可能冗余，或者你可能留下了未处理的错误原因。
让 Fable5 读取所有代码，并让它执行组织和错误修复。
在海外引起最多热议的是关于这种“修复”能力的报道。它在一夜之间发现并修复了六个游戏错误，而这些错误在数周内无人能解。
其准确性之高，以至于报道者写道：“我第一次感觉到我的工作要被抢走了。”
但是，如果让 Fable5 完成所有工作，你的令牌会瞬间耗尽。建议是让 Fable5 制定修正计划，然后让其他模型来执行。
重构计划制定提示
1请为 [项目路径] 制定一个重构计划。2这次只做计划。不要改动代码的任何一个字符。3由于执行将交给另一个 AI，成功的条件是：“执行者仅凭此计划和代码，就能安全且毫不犹豫地完成工作。”45## 流程61. 阅读整个代码并创建结构图（主要文件的角色和依赖关系）。72. 识别问题（重复 / 巨型函数 / 职责混合 / 死代码 / 命名不一致 / 错误处理漏洞 / 分散的硬编码值）。83. 按效果 x 风险排序优先级，并将其分解为工作项。94. 按执行顺序从头追踪完成的计划，验证前面项目的更改不会破坏后面项目的前提，然后提交。1011## 计划结构121. 当前理解：此代码实现什么以及如何实现（作为执行者的上下文共享）。132. 构建安全网（作为项目 0 首先执行）：14 - 工作前提交程序。15 - 基线验证方法。如果没有测试，请编写“修复哪个行为，使用什么输入和期望输出”作为特征化测试规范，粒度要能让执行者直接转化为测试代码。163. 工作项列表（执行顺序）。每个项目必须包括：17 - ID / 目标位置（文件路径：行范围）18 - 问题是什么（1-2 行）19 - 如何更改（具体说明。对于涉及判断的部分，包括修改前后的代码草图）。20 - 完成标准（要运行的命令和预期结果。对于测试，包括目标测试名称）。21 - 风险以及失败时如何回滚。22 - 依赖关系：必须首先完成的项目的 ID。234. “不要做”列表（预先禁止执行者可能出于好意而做的事情，例如添加功能、更改规范或更新依赖库）。245. 给执行者的指示（一种可以复制粘贴的格式，用于交接计划。包括“一次执行一个项目，每个项目后提交，如果未达到完成标准则停止并报告”）。2526## 质量标准27- 执行者除了此计划和代码外没有其他上下文。写下你脑海中所有的前提。28- 分解粒度要使得 1 个项目 = 1 次提交，并且可以独立验证完成情况。29- 不要在工作项中留下需要执行者解释的表述，例如“整理 XX”。
总结
一个曾被禁止的模型，如今全副安全武装地回归了。
现在，在订阅范围内，我们被允许体验一次迈向未来的尝试。
决定是否继续使用它的依据，不是基准测试分数，而是你自己的体验。
回顾一下三个要点：
- Fable5 在被禁、加强安全并重新发布后，在 7 月 7 日前可免费使用（在订阅范围内）。
- 对于复杂任务，差距会拉大。
- 建议首先尝试技能改进和代码修正规划。
提醒一句：如果接触 Fable5 本身成了目标，那就本末倒置了。
即使你把菜刀换成顶级的，决定菜单的依然是你。
你想要委托的工作是第一位的；模型讨论是第二位的。
一旦忘记这个顺序，你最终只会成为一个追求新奇的人。
致那些上次只是收藏了文章，却没有使用 Fable5 的人：
曾经被禁止的力量，现在限时再次出现在你面前。
在这个第二次机会中，你会尝试委托它做什么呢？
最后
我通常发布关于最新 AI 信息和基于 AI 的变现方法。
如果这篇文章对你有帮助，我很高兴你能关注或引用它。
另外，我目前正在免费分发 55 项主要福利，包括如何介绍 Claude Code 的完整指南和变现方法。如果你还没有领取，请在此处领取。
→ https://utage-system.com/line/open/cwgwX1a35XDK?mtid=FNAamIuYaEet
