啥？Fable 5一出，Skill和Prompt都白学了？

Workflow、Skill、SOP，可能真的要过时了。

在Fable 5发布24小时后，Reddit 9年老兵Bohdanowicz连肝一天一夜，最后写下这样一句评价：

“工作流的变化，比模型的变化更大。而模型的进步，是真的。”

过去几个月，为了让模型更好用，他亲手搭了一整套工作流，把任务拆得明明白白，甚至连Harness都是自己手搓的。

结果Fable 5发布后，一切突然变得有些多余。

用他的话来说，是时候重写剧本了！人类自己精心设计的Agent工作流，已经过时了。

以前需要拆成4到6步、全程盯着推进的任务，现在一句话交代下去，Fable 5自己就跑完了。

可以说，几个月攒下来的经验和技巧，一夜之间成了历史。

（所以说嘛就不用学，反正最后都会自动化！）

而有这种感受的人，不止他一个。

Fable发布72小时后，全网已经攒出一批深度体验报告，大家反复讨论的是同一个问题：人和模型之间，该重新怎么分工。

除了Bohdanowicz，其中流传最广的几份，画风是这样的：

• Simon Willison （Django联合创建者）：离开电脑去干了趟家务，回来看见自己的Firefox自己在动。为了修一个2行CSS的bug，Fable当场发明了一整套浏览器自动化。
• Ethan Mollick （沃顿商学院教授）：要一张1881年风格的全球旅行时间地图，模型自己查了2200多条航班，连去太平洋小岛的船期都翻了出来。
• Matt Van Horn （开发者）：扒下865条全网讨论做成第一天生存指南，发现整个社区风向变了：直接给模型目标吧，别整提示词和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”（坚持不懈的主动），说人话就是，Fable 5特别爱主动干活。

事情是这样的。

6月11日，他在自己的项目里发现一个小bug，输入框下面多了一条不该出现的横向滚动条。

他截了张图丢给Claude Code里的Fable 5，只留下一句提示：去依赖库里查查原因。然后起身做家务去了。

几分钟后回来，他愣住了。Firefox自己开了，正在自动跳转到出Bug的页面。

接着Safari也开了，而Simon压根没装过任何浏览器自动化工具。

事后复盘日志时，他发现Fable干了一件非常离谱的事：为了修这个Bug，它给自己现造了一套自动化工具链。

具体来说，Fable 5先是自己启动本地服务，在不同浏览器里复现问题。

发现复现不了之后，又直接打开Simon真实机器上的浏览器。

接着为了看清页面，它绕过常规方案，用Python调用macOS底层接口给窗口截图。

遇到弹窗打不开的问题时，它直接修改网页模板，自动模拟按键。

当页面尺寸拿不到时，它就直接顺手手搓了个本地服务器，把浏览器里的数据回传回来。

整个过程里，没有人告诉它该怎么做。它只是一步步发现缺什么，就补什么。

最后折腾半天，修复方案落地：

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，被自动降级成了Opus 4.8。

但好在Opus拿着完整的对话记录，沿用Fable发明的全部技巧，把修复跑完了。相当于一个模型给另一个模型留好了施工图纸。

Simon给这种行为起了个名字，relentlessly proactive，不依不饶地主动。

它会的招数极多，而且为了达成目标，几乎什么招都肯用，完全不需要人来介入，教他。

一个prompt，它自己干了九个半小时

接下来是拿到早期访问权限的沃顿商学院教授Ethan Mollick。

先说结论。

在他看来，Fable 5相比此前所有模型都是一次巨大的跃迁。而真正变化的，不只是能力，而是人与AI的关系。

拿到模型后，Mollick先搬出了一个老题目——等时线地图。

这是一类诞生于19世纪的地图：从某座城市出发，经过多少天能够抵达世界哪些地方。

虽然看起来只是生成一张地图，但背后却需要整合海量交通数据，还要做无数细小判断。

过去他拿这个题目考过不少模型，没有一个真正过关。

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完整研究且美丽的等时线地图，让我能选择不同的城市，并基于真实数据看到真实的等时线。我希望设计独特。你应该考虑机场（以及往返机场的交通时间）、火车、步行和开车。数据不必是实时的，但应基于你的研究和数据是真实的。你可以从几个城市开始，但越通用越好，这应该是一个全新的项目。

（大家可以试试）

并接受了Fable 5按照原始地图的风格来实现的建议，然后奇迹发生了：

Fable 5接到prompt后，先自己启动子Agent（可能是sonnet这样的便宜模型）做研究，检索了超过2200条航班数据，从法国TGV到日本新干线的时刻表，再到不同国家的公路通行速度。

与此同时，它自己写代码、自己验证结果、自己记录进度。

Mollick后来提了一条意见：偏远地区不要估算，要真实数据。

于是模型又启动了一套互相挑错的Agent流程，一组查资料，一组负责找漏洞。

从太平洋上的皮特凯恩岛补给船班次，到加拿大北极圈内小镇Grise Fiord的交通路线，全被翻了出来。

最终结果是一个可以互动的地图，你手拖到哪里，就会显示到达那里需要多久。

（注：地图链接：https://isochronic-passage-chart.netlify.app/#nyc）

而真正让Mollick震惊的，还不只是这张地图。后来他又把一个研究界的老难题丢给了Fable 5：

如何校准人类评分员与AI评判之间的差异，这是个很多研究者都头疼的问题。

模型接到任务后，先写出一份19页设计文档，然后开始干活。

九个半小时后，它交出了一套完整的软件工具：Concord。

Mollick后来把它开源到了GitHub。

作为领域专家，他当然还是挑出了不少问题，让模型继续修改。但整个过程中，他最强烈的感受却是：自己越来越没什么事可做。

数百个技术决策，模型直接替他做了，过程长到甚至不值得跟读。

于是Mollick写下了一句很有意思的话：

“欢喜，因为我只是提了个要求，事情就成了。

“不安，也因为我只是提了个要求，事情就成了。”

去年，他还把使用AI形容成当巫师。念出咒语，然后等待奇迹发生。

但这一次，他改口了。“我已经不确定自己还是不是那个巫师。我更像一个甲方。描述需求，付钱，验收。至于炼金术发生在哪里，我已经看不见了。”

Fable 5最先淘汰的，是提示词工程师？

如果说前面两位讲的还是个人体验，那么开发者大佬Matt Van Horn干脆替大家做了一次社区普查。

他从Reddit、X、YouTube一路爬到TikTok，读完865条关于Fable 5的讨论，最后整理出一份《第一天生存指南》。

当然，865条里不少人还是在整活。

有人刚拿到号称”Mythos级”的新模型，转头就让它写待办清单和贪吃蛇。

常年仰望AGI的r/singularity版面上，一个高赞帖子则直接宣布：

“兄弟们，我觉得我们摸到AGI了。”

但把这些段子滤掉之后，社区其实很快形成了一些共识。

比如，Fable只做计划，让同门便宜的Sonnet写实现，更便宜的Haiku跑测试，一半agent干活，一半agent验收，验收通过才许提交代码。

与此同时，网上也出现了邪修版本，直接用Fable 5，努力程度设置为Max，然后让它作为协调者，管理Opus这样的模型。

还有开发者发现，Fable开中等思考强度，效果甚至好过Opus 4.8火力全开，Token反而更省。

但整份指南排在第一条的结论，却绕了一整圈互联网，又回到了文章开头那位Bohdanowicz身上。

给目标，别给步骤。

啥意思呢？过去大家写提示词，喜欢把任务拆得明明白白，生怕模型理解错，Skill、SOP，都是这套方法的衍生品。

但，现在越来越多开发者发现，这套方法开始失效了。

连Anthropic自己都在调整工作方式。Claude Code团队成员Thariq形容，这是从微观管理任务转向高层目标对齐，

翻译一下就是：旧时代的Prompt Skill是在教AI怎么做事，新时代的Prompt Skill是在告诉AI什么叫做好这件事。

而Bohdanowicz正是对此感受最深的人。

他原来的工作流极其严格：调研、规划、实现、测试，每一步都单独下指令。

但换成Fable 5之后，他发现这套脚手架不仅没帮助，反而成了负担。

因为模型本身就在规划，额外塞进去的人类流程，反而会限制它判断任务边界。

于是他总结出一句被广泛转发的话：

“别再规定How（如何），只规定什么What（什么），以及什么算完成。”

这里有个容易误解的地方。这不意味着提示词不重要了。恰恰相反，机器能够验证的验收标准，依然是人类最有价值的输入。

真正过时的，是那些手把手教模型做事的过程说明书。

帖子里他还提到一个此前很少被讨论的能力：

爆炸半径分析（Blast Radius Analysis）。

Fable修改一段代码之前，会先把上下游依赖关系摸一遍，再派出对抗Agent专门挑战那些隐藏假设，而类似机制，Bohdanowicz过去是自己手工搭的。

“看到它原生长出来的那一刻，我彻底服了。”

几个月搭出来的工作流，一夜之间成了负资产。

One More Thing

Matt Van Horn那份生存指南的文末，有一行小字。

这篇关于Fable 5的文章，由Fable 5协助完成。它没有触发自己的安全分类器。

第一天，一切正常。

我们不知道未来的SOTA模型会不会彻底吞掉那些由人类总结出来的Workflow、Skill和SOP。

但至少这一周，很多开发者已经发现：

自己研究了几个月的提示词技巧，可能还没有模型一晚上悟出来的新方法好用。

AI时代最残酷的事，或许不是学不会。

而是刚学会，就自动化了。

参考链接

[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

文章来自于"量子位"，作者 "henry"。