henry 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

Workflow、Skill、SOP，可能真的要過時(shí)了。

在Fable 5發(fā)布24小時(shí)后，Reddit 9年老兵Bohdanowicz連肝一天一夜，最后寫下這樣一句評價(jià)：

“工作流的變化，比模型的變化更大。而模型的進(jìn)步，是真的。”

過去幾個(gè)月，為了讓模型更好用，他親手搭了一整套工作流，把任務(wù)拆得明明白白，甚至連Harness都是自己手搓的。

結(jié)果Fable 5發(fā)布后，一切突然變得有些多余。

用他的話來說，是時(shí)候重寫劇本了！人類自己精心設(shè)計(jì)的Agent工作流，已經(jīng)過時(shí)了。

以前需要拆成4到6步、全程盯著推進(jìn)的任務(wù)，現(xiàn)在一句話交代下去，F(xiàn)able 5自己就跑完了。

可以說，幾個(gè)月攢下來的經(jīng)驗(yàn)和技巧，一夜之間成了歷史。

（所以說嘛就不用學(xué)，反正最后都會(huì)自動(dòng)化！）

而有這種感受的人，不止他一個(gè)。

Fable發(fā)布72小時(shí)后，全網(wǎng)已經(jīng)攢出一批深度體驗(yàn)報(bào)告，大家反復(fù)討論的是同一個(gè)問題：人和模型之間，該重新怎么分工。

除了Bohdanowicz，其中流傳最廣的幾份，畫風(fēng)是這樣的：

• Simon Willison（Django聯(lián)合創(chuàng)建者）：離開電腦去干了趟家務(wù)，回來看見自己的Firefox自己在動(dòng)。為了修一個(gè)2行CSS的bug，F(xiàn)able當(dāng)場發(fā)明了一整套瀏覽器自動(dòng)化。
• Ethan Mollick（沃頓商學(xué)院教授）：要一張1881年風(fēng)格的全球旅行時(shí)間地圖，模型自己查了2200多條航班，連去太平洋小島的船期都翻了出來。
• Matt Van Horn（開發(fā)者）：扒下865條全網(wǎng)討論做成第一天生存指南，發(fā)現(xiàn)整個(gè)社區(qū)風(fēng)向變了：直接給模型目標(biāo)吧，別整提示詞和SOP了。

兩行CSS，逼它發(fā)明了一套自動(dòng)化

咱先說Django聯(lián)創(chuàng)Simon Willison用Fable 5的心得。

兩天用下來，Simon最大的感受是“relentless proactive”（堅(jiān)持不懈的主動(dòng)），說人話就是，Fable 5特別愛主動(dòng)干活。

事情是這樣的。

6月11日，他在自己的項(xiàng)目里發(fā)現(xiàn)一個(gè)小bug，輸入框下面多了一條不該出現(xiàn)的橫向滾動(dòng)條。

他截了張圖丟給Claude Code里的Fable 5，只留下一句提示：去依賴庫里查查原因。然后起身做家務(wù)去了。

幾分鐘后回來，他愣住了。Firefox自己開了，正在自動(dòng)跳轉(zhuǎn)到出Bug的頁面。

接著Safari也開了，而Simon壓根沒裝過任何瀏覽器自動(dòng)化工具。

事后復(fù)盤日志時(shí)，他發(fā)現(xiàn)Fable干了一件非常離譜的事：為了修這個(gè)Bug，它給自己現(xiàn)造了一套自動(dòng)化工具鏈。

具體來說，F(xiàn)able 5先是自己啟動(dòng)本地服務(wù)，在不同瀏覽器里復(fù)現(xiàn)問題。

發(fā)現(xiàn)復(fù)現(xiàn)不了之后，又直接打開Simon真實(shí)機(jī)器上的瀏覽器。

接著為了看清頁面，它繞過常規(guī)方案，用Python調(diào)用macOS底層接口給窗口截圖。

遇到彈窗打不開的問題時(shí)，它直接修改網(wǎng)頁模板，自動(dòng)模擬按鍵。

當(dāng)頁面尺寸拿不到時(shí)，它就直接順手手搓了個(gè)本地服務(wù)器，把瀏覽器里的數(shù)據(jù)回傳回來。

整個(gè)過程里，沒有人告訴它該怎么做。它只是一步步發(fā)現(xiàn)缺什么，就補(bǔ)什么。

最后折騰半天，修復(fù)方案落地：

兩行CSS。

這中間還有個(gè)插曲。把這些招全部摸索出來之后，F(xiàn)able觸發(fā)了某個(gè)看不見的護(hù)欄，被自動(dòng)降級成了Opus 4.8。

但好在Opus拿著完整的對話記錄，沿用Fable發(fā)明的全部技巧，把修復(fù)跑完了。相當(dāng)于一個(gè)模型給另一個(gè)模型留好了施工圖紙。

Simon給這種行為起了個(gè)名字，relentlessly proactive，不依不饒地主動(dòng)。

它會(huì)的招數(shù)極多，而且為了達(dá)成目標(biāo)，幾乎什么招都肯用，完全不需要人來介入，教他。

一個(gè)prompt，它自己干了九個(gè)半小時(shí)

接下來是拿到早期訪問權(quán)限的沃頓商學(xué)院教授Ethan Mollick。

先說結(jié)論。

在他看來，F(xiàn)able 5相比此前所有模型都是一次巨大的躍遷。而真正變化的，不只是能力，而是人與AI的關(guān)系。

拿到模型后，Mollick先搬出了一個(gè)老題目——等時(shí)線地圖。

這是一類誕生于19世紀(jì)的地圖：從某座城市出發(fā)，經(jīng)過多少天能夠抵達(dá)世界哪些地方。

雖然看起來只是生成一張地圖，但背后卻需要整合海量交通數(shù)據(jù)，還要做無數(shù)細(xì)小判斷。

過去他拿這個(gè)題目考過不少模型，沒有一個(gè)真正過關(guān)。

而這一次，他只給了Fable 5一個(gè)超長Prompt：

我想讓你構(gòu)建一張經(jīng)過完整研究且美麗的等時(shí)線地圖，讓我能選擇不同的城市，并基于真實(shí)數(shù)據(jù)看到真實(shí)的等時(shí)線。我希望設(shè)計(jì)獨(dú)特。你應(yīng)該考慮機(jī)場（以及往返機(jī)場的交通時(shí)間）、火車、步行和開車。數(shù)據(jù)不必是實(shí)時(shí)的，但應(yīng)基于你的研究和數(shù)據(jù)是真實(shí)的。你可以從幾個(gè)城市開始，但越通用越好，這應(yīng)該是一個(gè)全新的項(xiàng)目。

（大家可以試試）

并接受了Fable 5按照原始地圖的風(fēng)格來實(shí)現(xiàn)的建議，然后奇跡發(fā)生了：

Fable 5接到prompt后，先自己啟動(dòng)子Agent（可能是sonnet這樣的便宜模型）做研究，檢索了超過2200條航班數(shù)據(jù)，從法國TGV到日本新干線的時(shí)刻表，再到不同國家的公路通行速度。

與此同時(shí)，它自己寫代碼、自己驗(yàn)證結(jié)果、自己記錄進(jìn)度。

Mollick后來提了一條意見：偏遠(yuǎn)地區(qū)不要估算，要真實(shí)數(shù)據(jù)。

于是模型又啟動(dòng)了一套互相挑錯(cuò)的Agent流程，一組查資料，一組負(fù)責(zé)找漏洞。

從太平洋上的皮特凱恩島補(bǔ)給船班次，到加拿大北極圈內(nèi)小鎮(zhèn)Grise Fiord的交通路線，全被翻了出來。

最終結(jié)果是一個(gè)可以互動(dòng)的地圖，你手拖到哪里，就會(huì)顯示到達(dá)那里需要多久。

（注：地圖鏈接：
https://isochronic-passage-chart.netlify.app/#nyc）

而真正讓Mollick震驚的，還不只是這張地圖。后來他又把一個(gè)研究界的老難題丟給了Fable 5：

如何校準(zhǔn)人類評分員與AI評判之間的差異，這是個(gè)很多研究者都頭疼的問題。

模型接到任務(wù)后，先寫出一份19頁設(shè)計(jì)文檔，然后開始干活。

九個(gè)半小時(shí)后，它交出了一套完整的軟件工具：Concord。

Mollick后來把它開源到了GitHub。

作為領(lǐng)域?qū)＜遥?dāng)然還是挑出了不少問題，讓模型繼續(xù)修改。但整個(gè)過程中，他最強(qiáng)烈的感受卻是：自己越來越?jīng)]什么事可做。

數(shù)百個(gè)技術(shù)決策，模型直接替他做了，過程長到甚至不值得跟讀。

于是Mollick寫下了一句很有意思的話：

“歡喜，因?yàn)槲抑皇翘崃藗€(gè)要求，事情就成了。

“不安，也因?yàn)槲抑皇翘崃藗€(gè)要求，事情就成了。”

去年，他還把使用AI形容成當(dāng)巫師。念出咒語，然后等待奇跡發(fā)生。

但這一次，他改口了。“我已經(jīng)不確定自己還是不是那個(gè)巫師。我更像一個(gè)甲方。描述需求，付錢，驗(yàn)收。至于煉金術(shù)發(fā)生在哪里，我已經(jīng)看不見了。”

Fable 5最先淘汰的，是提示詞工程師？

如果說前面兩位講的還是個(gè)人體驗(yàn)，那么開發(fā)者大佬Matt Van Horn干脆替大家做了一次社區(qū)普查。

他從Reddit、X、YouTube一路爬到TikTok，讀完865條關(guān)于Fable 5的討論，最后整理出一份《第一天生存指南》。

當(dāng)然，865條里不少人還是在整活。

有人剛拿到號稱”Mythos級”的新模型，轉(zhuǎn)頭就讓它寫待辦清單和貪吃蛇。

常年仰望AGI的r/singularity版面上，一個(gè)高贊帖子則直接宣布：

“兄弟們，我覺得我們摸到AGI了。”

但把這些段子濾掉之后，社區(qū)其實(shí)很快形成了一些共識(shí)。

比如，Fable只做計(jì)劃，讓同門便宜的Sonnet寫實(shí)現(xiàn)，更便宜的Haiku跑測試，一半agent干活，一半agent驗(yàn)收，驗(yàn)收通過才許提交代碼。

與此同時(shí)，網(wǎng)上也出現(xiàn)了邪修版本，直接用Fable 5，努力程度設(shè)置為Max，然后讓它作為協(xié)調(diào)者，管理Opus這樣的模型。

還有開發(fā)者發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)able開中等思考強(qiáng)度，效果甚至好過Opus 4.8火力全開，Token反而更省。

但整份指南排在第一條的結(jié)論，卻繞了一整圈互聯(lián)網(wǎng)，又回到了文章開頭那位Bohdanowicz身上。

給目標(biāo)，別給步驟。

啥意思呢？過去大家寫提示詞，喜歡把任務(wù)拆得明明白白，生怕模型理解錯(cuò)，Skill、SOP，都是這套方法的衍生品。

但，現(xiàn)在越來越多開發(fā)者發(fā)現(xiàn)，這套方法開始失效了。

連Anthropic自己都在調(diào)整工作方式。Claude Code團(tuán)隊(duì)成員Thariq形容，這是從微觀管理任務(wù)轉(zhuǎn)向高層目標(biāo)對齊，

翻譯一下就是：舊時(shí)代的Prompt Skill是在教AI怎么做事，新時(shí)代的Prompt Skill是在告訴AI什么叫做好這件事。

而Bohdanowicz正是對此感受最深的人。

他原來的工作流極其嚴(yán)格：調(diào)研、規(guī)劃、實(shí)現(xiàn)、測試，每一步都單獨(dú)下指令。

但換成Fable 5之后，他發(fā)現(xiàn)這套腳手架不僅沒幫助，反而成了負(fù)擔(dān)。

因?yàn)槟Ｐ捅旧砭驮谝?guī)劃，額外塞進(jìn)去的人類流程，反而會(huì)限制它判斷任務(wù)邊界。

于是他總結(jié)出一句被廣泛轉(zhuǎn)發(fā)的話：

“別再規(guī)定How（如何），只規(guī)定什么What（什么），以及什么算完成。”

這里有個(gè)容易誤解的地方。這不意味著提示詞不重要了。恰恰相反，機(jī)器能夠驗(yàn)證的驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)，依然是人類最有價(jià)值的輸入。

真正過時(shí)的，是那些手把手教模型做事的過程說明書。

帖子里他還提到一個(gè)此前很少被討論的能力：

爆炸半徑分析（Blast Radius Analysis）。

Fable修改一段代碼之前，會(huì)先把上下游依賴關(guān)系摸一遍，再派出對抗Agent專門挑戰(zhàn)那些隱藏假設(shè)，而類似機(jī)制，Bohdanowicz過去是自己手工搭的。

“看到它原生長出來的那一刻，我徹底服了。”

幾個(gè)月搭出來的工作流，一夜之間成了負(fù)資產(chǎn)。

One More Thing

Matt Van Horn那份生存指南的文末，有一行小字。

這篇關(guān)于Fable 5的文章，由Fable 5協(xié)助完成。它沒有觸發(fā)自己的安全分類器。

第一天，一切正常。

我們不知道未來的SOTA模型會(huì)不會(huì)徹底吞掉那些由人類總結(jié)出來的Workflow、Skill和SOP。

但至少這一周，很多開發(fā)者已經(jīng)發(fā)現(xiàn)：

自己研究了幾個(gè)月的提示詞技巧，可能還沒有模型一晚上悟出來的新方法好用。

AI時(shí)代最殘酷的事，或許不是學(xué)不會(huì)。

而是剛學(xué)會(huì)，就自動(dòng)化了。

[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