How To Prompt Claude 5 Models
本文介绍了如何针对 Claude 5 系列模型（Fable, Opus & Sonnet）进行高效提示。文章涵盖了通用提示原则、Fable 的自主任务处理、Opus 的日常优化以及 Sonnet 的高效应用，帮助用户最大化模型生产力。
🏷️ Fable
6 篇Infra 和 AI：大人，时代变了
作者分享了使用 Fable 5 开发 cocoon 和 sandbox 项目的体会。通过回顾豆瓣时期的架构经历，阐述了 Infra 工程的核心在于权衡和“背锅”。文章认为虽然 AI 放大了设计者的执行力，但在策略判断上仍需 Human in the loop，并感叹资深工程师虽工具更强，但面临时代变局的挑战。
Fable 5 提示词实战与 SpaceX 算力商业分析
文章首先展示了利用 Fable 5 生成的提示词，成功让 Grok 生成了媲美 Seedance 2.5 质感但成本更低的超写实视频，强调了提示词工程和审美的重要性。随后探讨了 SpaceX 与 Anthropic 签署的巨额算力合同，分析马斯克将算力作为核心商业版图的策略。最后引用 Dan Koe 和前 OpenAI 研究员的观点，论述在 AI 时代，理解人性、发现问题和把控细节等“不可被评分”的能力将比传统的编程技能更具长期价值。
Fable 实战指南：如何发现与处理你的盲点
文章探讨了在使用 Claude Fable 5 进行 AI 辅助编程时，“地图”（提示词）与“领土”（实际代码库）之间的差异，即“未知数”。作者提出了将未知数分为已知的已知、已知的未知、未知的已知和未知的未知四个维度。为了解决这些瓶颈，文章详细介绍了在实施前通过“盲点排查”、头脑风暴与原型、访谈和引用参考四种模式来帮助 Claude 更好地理解上下文，从而提升 Agent 编码的质量。
Fable 循环库：25 个全自动工作流实战指南
本文介绍了一套包含 25 个工作流的“Fable 循环库”，旨在教读者如何利用 Claude Code 的 /loop 和 /goal 命令实现 AI 自动化。文章详细阐述了基于目标、边界和结果的 Agent 核心逻辑，区分了循环和目标的区别，并按营销内容和产品两个维度，展示了如何利用 MCP 和 API 自动执行 SEO 监控、内容挖掘、竞品分析及用户体验优化等任务。
如何精通 Fable（基础指南）
本文是一份关于 Claude Fable 的综合使用指南。作者详细介绍了 Fable 与此前模型的主要区别，重点讲解了 Loop Engineering（循环工程）的概念及其在实现 AI 自动化工作流中的应用。文章还深入探讨了如何利用 Fable 的 Skills 功能构建自定义技能，强调了其强大的视觉能力在数据提取、UI 审查和逆向工程等场景的潜力，并提出了模型选择的“杠铃策略”以平衡性能与成本。