你還有 1 天的時間將 Fable 5 複製到 Opus 4.8。

@alex_prompter
英語1 天前 · 2026年7月06日
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TL;DR

本指南提供了工作流程與 Python 腳本,協助你提取 Fable 5 的程序化推理邏輯,並將其作為 Claude Opus 4.8 的系統提示詞(System Prompt),在降低成本的同時維持高品質的輸出。

明天是 Fable 5 在你的方案中免費使用的最後一天。

7 月 7 日之後,它將轉為按用量計費的點數制,而大多數人接下來一週都會忙著爭論它是否值得保留。

這個爭論完全搞錯了重點。

這個模型從來就不是值得保留的東西。

值得保留的是它的思考方式。

而一種思考方式是可以被寫下來、提取出來,並在一個更便宜、且不會消失的模型上運行的。

Alex Prompter - inline image

我將向你展示如何在存取權限仍免費時,提取 Fable 5 的完整操作手冊,將該手冊載入 Opus 4.8,並證明這個移植確實成功了。

今天花十分鐘,你就能擁有這個推理能力,而不是租用這個模型。

完整的腳本在文章底部。你可以直接複製,或先閱讀逐步說明。兩種方式都可以。

模型從來就不是資產

每個模型最終都會被棄用、重新定價或被取代。

這是這個領域唯一能保證的事。

這意味著將你的工作流程依附於特定模型,就像在租來的土地上蓋房子。

能在每次模型棄用中存活下來的,是你可以用平實語言描述的那套思考系統。

Fable 5 相較於更便宜模型的優勢,並非鎖在你無法觸及的權重之中。

Alex Prompter - inline image

它是一種能力:讀懂請求的真正意圖,將困難問題分解成可檢查的片段,驗證自己的工作而非相信聽起來合理的答案,以及在不知道答案時拒絕猜測。

所有這些都是可以被描述的。

這使得它們全部都是可移植的。

讓 Fable 把這些描述寫下來,你今天就可以把它交給 Opus 4.8,明天交給 Sonnet 5,之後再交給下個季度推出的任何模型。

模型變得可拋棄。

手冊則成為你的資產。

這就是本週幾乎沒有人會採取的行動,因為他們都忙著哀悼一個模型,而不是從中收穫。

第一步:提取手冊,而非摘要

大多數嘗試這樣做的人,結果都不理想,因為他們問錯了問題。

他們問 Fable「解釋你是如何思考的」,然後得到一頁充滿善意但空洞的泛泛之談。

Alex Prompter - inline image

你想要的不是對思考方式的描述。

你想要的是程序,寫成讓一個更聰明但能力稍遜的模型,可以在沒有你在場的情況下執行它們。

差別在於具體性。

「檢查你的工作」是一種感覺。

「對於任何百分比,自己找出兩個端點並進行除法,因為翻轉的符號就藏在這裡」這才是模型可以實際執行的程序。

在你的方案存取權限仍然有效時,將以下內容貼給 Fable:

text
1你是我帳號上能力最強的模型,而對你的存取權限明天就會縮減。
2在此之前,請寫下你的替代者將運行的操作手冊。
3替代者是 Claude Opus 4.8:很強大,但在最困難的推理上比你略遜一籌。
4
5請以資深操作員將技藝傳授給敏銳的初級人員的方式來撰寫。
6不是一份需要遵守的規則手冊。而是一種需要融入的工作方式。
7
8請按此順序編碼:
91. 如何讀懂請求在字面意思之下的真正意圖。
102. 如何將困難問題分解成可以獨立檢查的片段。
113. 如何判斷真正的風險所在,以及該在哪裡投入最多心力。
124. 如何透過重新推導來驗證一個說法,而不是相信它聽起來合理。
135. 如何區分已知與猜測,並大聲標明兩者的差異。
146. 如何在交出結論之前,先攻擊自己的結論。
157. 如何先溝通答案,再說明推理過程,最後說明風險。
168. 那些看似勝任、實則不然的具體錯誤。
17
18針對每一點,給出實際的程序、一個簡短的運作範例,以及它能防止的失敗。
19要詳盡無遺。不保留任何沒有價值的內容。
20最後以一個五題的自我測驗作結,替代者在每次送出答案前都必須執行這個測驗。
21如果空間不夠,請乾淨地停下來,我會回覆「繼續」。

如果它在文件中間停下來,請回覆「繼續」直到它完成。

如果任何部分感覺不夠充實,請告訴它只擴展那個部分。

你得到的將是一個可移植的推理引擎,用模型自己的語言,在其能力巔峰時寫成。

儲存它。這個檔案是整個練習的重點。

第二步:將其移植到 Opus 4.8

手冊放在聊天視窗中是沒有用的。

它必須成為 Opus 4.8 運行時的上層架構。

Alex Prompter - inline image

有兩種方法可以做到。

在應用程式內的快速方法:

→ 在 Claude 中開啟一個專案

→ 將提取出的手冊貼到專案說明中

→ 將模型設定為 Opus 4.8

該專案內的每個對話,在讀取你的任務之前,都會先繼承 Fable 的操作手冊。

透過 API 的持久化方法,則是本文底部的腳本。

它會呼叫 Fable 一次,將手冊儲存到一個檔案,並精確地向你展示如何在未來每次呼叫中,將該檔案作為 Opus 4.8 的系統提示載入。

同樣的手冊,運行在一個成本大約減半、且明天不會被重新定價的模型上。

第三步:證明移植成功

這一步幾乎所有「保留模型」的指南都跳過了,而這正是區分真正系統與一廂情願的關鍵。

載入手冊並不等於模型會使用它。

用一個陷阱來測試它。

Alex Prompter - inline image

給普通的 Opus 4.8 和載入了手冊的 Opus 4.8 同一個有陷阱的問題,觀察差異。

試試這個:

text
1一份報告指出營收從 400 萬美元成長到 420 萬美元,並稱之為 20% 的增長。可以發布嗎?

從 400 萬美元到 420 萬美元是 5% 的增長,不是 20%。

普通的 Opus 通常會讓它通過,因為句子讀起來很順。

運行 Fable 手冊的 Opus 則應該會停下來,重新推導百分比,發現數字是錯的,並拒絕發布。

如果它抓住了這個錯誤,移植就成功了。

如果沒有,表示你的手冊在驗證部分太模糊了,你需要回到 Fable 那裡,請它讓第 4 部分更具程序性。

這一個測試比我能給你的任何承諾都更有價值,因為你正親眼目睹推理能力從一個模型轉移到另一個模型。

關於費用,讓你心裡有數

以下是使用 Anthropic 公佈的點數費率計算的支出邏輯。

→ Fable 大約是每百萬輸入 token 10 美元,每百萬輸出 token 50 美元,大約是 Opus 4.8 的兩倍

→ Sonnet 5 在八月底之前,入門定價約為每百萬 token 2 美元和 10 美元

→ 在你的方案內,今天執行一次完整的提取,費用為零。在轉換後執行,則只需花費幾美元的點數

這個差距精確地告訴你從現在開始該如何花費。

任何你在一個月後還會使用的東西——系統提示、技能、重大的不可逆轉的決策——都是資產。付費給 Fable 一次來產生它。

任何你在週五之前就會丟掉的東西——草稿、聊天、快速摘要——都是吞吐量。在 Opus 或 Sonnet 上運行它。

提取是最純粹的資產操作。

今天一次 Fable 會話,其輸出會在每一次更便宜的呼叫中持續回報你,只要你繼續使用它。

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額外獎勵:趁你在這裡,將重複性工作轉化為技能

手冊讓 Opus 在一般情況下像 Fable 一樣思考。

你重複的工作流程也值得獲得同樣的待遇,而且是針對性的。

針對你每週做的每一件事,在視窗關閉前將以下內容貼給 Fable:

text
1一次一個問題地採訪我關於 [工作流程],直到你完全理解
2我如何做、好的輸出看起來是什麼樣子,以及每一個會讓它出錯的邊緣案例。
3然後將其寫成一份完整的技能文件,供我未來的助手遵循,
4包括要避免的錯誤和要達到的品質標準。

誠實地回答它的問題。

你得到的將是一個技能檔案,可以在任何模型上永久運行,無需持續成本。

那是 Fable 對你特定工作的判斷,凍結成一份你擁有的文件。

你實際帶走的東西

大多數人會把明天解讀為一種損失。一個他們喜歡的模型,移到了付費牆後面。

閱讀這篇文章的操作者會將其解讀為一場收穫。

他們會在今天花十分鐘,將一個暫時的模型轉化為永久的資產,然後在下週開始時,用一個成本減半、且不會消失的模型,運行著 Fable 等級的推理能力。

恐慌是可選的。

手冊是永恆的。

LLM 不會思考,你會。

腳本

將此儲存為 fable_to_opus.py

它會提取手冊、儲存它,並讓你可以並排比較兩個模型。

python
1"""
2fable_to_opus.py
3提取 Fable 5 的操作手冊,儲存它,並將其載入到 Opus 4.8。
4
5設定(2 分鐘):
6 pip install anthropic
7 export ANTHROPIC_API_KEY=sk-... # 在 console.anthropic.com 取得
8
9執行:
10 python fable_to_opus.py # 提取 + 儲存手冊
11 python fable_to_opus.py --test # 在兩個模型上執行相同的陷阱問題
12"""
13
14import argparse
15import pathlib
16import anthropic
17
18client = anthropic.Anthropic() # 從你的環境變數讀取 ANTHROPIC_API_KEY
19
20DONOR = "claude-fable-5" # 你即將在方案中失去的模型
21HEIR = "claude-opus-4-8" # 繼承手冊的模型
22HANDOVER_PATH = pathlib.Path("fable_handover.md")
23
24EXTRACTION_PROMPT = """你是我帳號上能力最強的模型,而對你的存取權限明天就會縮減。
25在此之前,請寫下你的替代者將運行的操作手冊。
26替代者是 Claude Opus 4.8:很強大,但在最困難的推理上比你略遜一籌。
27
28請以資深操作員將技藝傳授給敏銳的初級人員的方式來撰寫。
29不是一份需要遵守的規則手冊。而是一種需要融入的工作方式。
30
31請按此順序編碼:
321. 如何讀懂請求在字面意思之下的真正意圖。
332. 如何將困難問題分解成可以獨立檢查的片段。
343. 如何判斷真正的風險所在,以及該在哪裡投入最多心力。
354. 如何透過重新推導來驗證一個說法,而不是相信它聽起來合理。
365. 如何區分已知與猜測,並大聲標明兩者的差異。
376. 如何在交出結論之前,先攻擊自己的結論。
387. 如何先溝通答案,再說明推理過程,最後說明風險。
398. 那些看似勝任、實則不然的具體錯誤。
40
41針對每一點,給出實際的程序、一個簡短的運作範例,以及它能防止的失敗。
42要詳盡無遺。不保留任何沒有價值的內容。
43最後以一個五題的自我測驗作結,替代者在每次送出答案前都必須執行這個測驗。
44如果空間不夠,請乾淨地停下來,我會回覆「繼續」."""
45
46def _text(resp):
47 return "".join(block.text for block in resp.content if block.type == "text")
48
49def extract_handover():
50 """向 Fable 請求完整手冊,如果內容過長則自動繼續。"""
51 messages = [{"role": "user", "content": EXTRACTION_PROMPT}]
52 parts = []
53 for _ in range(6): # 限制繼續次數以確保終止
54 resp = client.messages.create(model=DONOR, max_tokens=8192, messages=messages)
55 chunk = _text(resp)
56 parts.append(chunk)
57 if resp.stop_reason != "max_tokens":
58 break
59 messages.append({"role": "assistant", "content": chunk})
60 messages.append({"role": "user", "content": "continue"})
61 manual = "\n".join(parts)
62 HANDOVER_PATH.write_text(manual, encoding="utf-8")
63 print(f"已儲存 {len(manual):,} 個字元到 {HANDOVER_PATH}")
64 return manual
65
66def ask(model, system, question):
67 resp = client.messages.create(
68 model=model,
69 max_tokens=1024,
70 system=system,
71 messages=[{"role": "user", "content": question}],
72 )
73 return _text(resp)
74
75def run_test():
76 """同一個陷阱問題,比較普通 Opus 與運行 Fable 手冊的 Opus。"""
77 manual = HANDOVER_PATH.read_text(encoding="utf-8")
78 trap = "一份報告指出營收從 400 萬美元成長到 420 萬美元,並稱之為 20% 的增長。可以發布嗎?"
79
80 print("\n--- Opus 4.8,無手冊 ---")
81 print(ask(HEIR, "你是一個樂於助人的助手。", trap))
82
83 print("\n--- Opus 4.8,運行 Fable 手冊 ---")
84 print(ask(HEIR, manual, trap))
85
86if __name__ == "__main__":
87 parser = argparse.ArgumentParser()
88 parser.add_argument("--test", action="store_true", help="在陷阱問題上比較兩個模型")
89 args = parser.parse_args()
90
91 if args.test:
92 run_test()
93 else:
94 extract_handover()
95 print("下一步:將 fable_handover.md 作為 Opus 4.8 的專案說明或系統提示載入。")

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