henry 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

Workflow、Skill、SOP，可能真的要過時了。

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

“工作流的變化，比模型的變化更大。而模型的進步，是真的?！?/p>

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

結果Fable 5發(fā)布后，一切突然變得有些多余。

用他的話來說，是時候重寫劇本了！人類自己精心設計的Agent工作流，已經過時了。

以前需要拆成4到6步、全程盯著推進的任務，現在一句話交代下去，Fable 5自己就跑完了。

可以說，幾個月攢下來的經驗和技巧，一夜之間成了歷史。

（所以說嘛就不用學，反正最后都會自動化?。?/p>

而有這種感受的人，不止他一個。

Fable發(fā)布72小時后，全網已經攢出一批深度體驗報告，大家反復討論的是同一個問題：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，畫風是這樣的：

• Simon Willison（Django聯(lián)合創(chuàng)建者）：離開電腦去干了趟家務，回來看見自己的Firefox自己在動。為了修一個2行CSS的bug，Fable當場發(fā)明了一整套瀏覽器自動化。
• Ethan Mollick（沃頓商學院教授）：要一張1881年風格的全球旅行時間地圖，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條全網討論做成第一天生存指南，發(fā)現整個社區(qū)風向變了：直接給模型目標吧，別整提示詞和SOP了。

兩行CSS，逼它發(fā)明了一套自動化

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”（堅持不懈的主動），說人話就是，Fable 5特別愛主動干活。

事情是這樣的。

6月11日，他在自己的項目里發(fā)現一個小bug，輸入框下面多了一條不該出現的橫向滾動條。

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。然后起身做家務去了。

幾分鐘后回來，他愣住了。Firefox自己開了，正在自動跳轉到出Bug的頁面。

接著Safari也開了，而Simon壓根沒裝過任何瀏覽器自動化工具。

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

具體來說，Fable 5先是自己啟動本地服務，在不同瀏覽器里復現問題。

發(fā)現復現不了之后，又直接打開Simon真實機器上的瀏覽器。

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

遇到彈窗打不開的問題時，它直接修改網頁模板，自動模擬按鍵。

當頁面尺寸拿不到時，它就直接順手手搓了個本地服務器，把瀏覽器里的數據回傳回來。

整個過程里，沒有人告訴它該怎么做。它只是一步步發(fā)現缺什么，就補什么。

最后折騰半天，修復方案落地：

兩行CSS。

這中間還有個插曲。把這些招全部摸索出來之后，Fable觸發(fā)了某個看不見的護欄，被自動降級成了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，把修復跑完了。相當于一個模型給另一個模型留好了施工圖紙。

Simon給這種行為起了個名字，relentlessly proactive，不依不饒地主動。

它會的招數極多，而且為了達成目標，幾乎什么招都肯用，完全不需要人來介入，教他。

一個prompt，它自己干了九個半小時

接下來是拿到早期訪問權限的沃頓商學院教授Ethan Mollick。

先說結論。

在他看來，Fable 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的關系。

拿到模型后，Mollick先搬出了一個老題目——等時線地圖。

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

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據，還要做無數細小判斷。

過去他拿這個題目考過不少模型，沒有一個真正過關。

而這一次，他只給了Fable 5一個超長Prompt：

我想讓你構建一張經過完整研究且美麗的等時線地圖，讓我能選擇不同的城市，并基于真實數據看到真實的等時線。我希望設計獨特。你應該考慮機場（以及往返機場的交通時間）、火車、步行和開車。數據不必是實時的，但應基于你的研究和數據是真實的。你可以從幾個城市開始，但越通用越好，這應該是一個全新的項目。

（大家可以試試）

并接受了Fable 5按照原始地圖的風格來實現的建議，然后奇跡發(fā)生了：

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

與此同時，它自己寫代碼、自己驗證結果、自己記錄進度。

Mollick后來提了一條意見：偏遠地區(qū)不要估算，要真實數據。

于是模型又啟動了一套互相挑錯的Agent流程，一組查資料，一組負責找漏洞。

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

最終結果是一個可以互動的地圖，你手拖到哪里，就會顯示到達那里需要多久。

（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。后來他又把一個研究界的老難題丟給了Fable 5：

如何校準人類評分員與AI評判之間的差異，這是個很多研究者都頭疼的問題。

模型接到任務后，先寫出一份19頁設計文檔，然后開始干活。

九個半小時后，它交出了一套完整的軟件工具：Concord。

Mollick后來把它開源到了GitHub。

作為領域專家，他當然還是挑出了不少問題，讓模型繼續(xù)修改。但整個過程中，他最強烈的感受卻是：自己越來越沒什么事可做。

數百個技術決策，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，因為我只是提了個要求，事情就成了。

“不安，也因為我只是提了個要求，事情就成了?！?/p>

去年，他還把使用AI形容成當巫師。念出咒語，然后等待奇跡發(fā)生。

但這一次，他改口了。“我已經不確定自己還是不是那個巫師。我更像一個甲方。描述需求，付錢，驗收。至于煉金術發(fā)生在哪里，我已經看不見了。”

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人體驗，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條關于Fable 5的討論，最后整理出一份《第一天生存指南》。

當然，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，一個高贊帖子則直接宣布：

“兄弟們，我覺得我們摸到AGI了?！?/p>

但把這些段子濾掉之后，社區(qū)其實很快形成了一些共識。

比如，Fable只做計劃，讓同門便宜的Sonnet寫實現，更便宜的Haiku跑測試，一半agent干活，一半agent驗收，驗收通過才許提交代碼。

與此同時，網上也出現了邪修版本，直接用Fable 5，努力程度設置為Max，然后讓它作為協(xié)調者，管理Opus這樣的模型。

還有開發(fā)者發(fā)現，Fable開中等思考強度，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論，卻繞了一整圈互聯(lián)網，又回到了文章開頭那位Bohdanowicz身上。

給目標，別給步驟。

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

但，現在越來越多開發(fā)者發(fā)現，這套方法開始失效了。

連Anthropic自己都在調整工作方式。Claude Code團隊成員Thariq形容，這是從微觀管理任務轉向高層目標對齊，

翻譯一下就是：舊時代的Prompt Skill是在教AI怎么做事，新時代的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格：調研、規(guī)劃、實現、測試，每一步都單獨下指令。

但換成Fable 5之后，他發(fā)現這套腳手架不僅沒幫助，反而成了負擔。

因為模型本身就在規(guī)劃，額外塞進去的人類流程，反而會限制它判斷任務邊界。

于是他總結出一句被廣泛轉發(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。”

這里有個容易誤解的地方。這不意味著提示詞不重要了。恰恰相反，機器能夠驗證的驗收標準，依然是人類最有價值的輸入。

真正過時的，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，會先把上下游依賴關系摸一遍，再派出對抗Agent專門挑戰(zhàn)那些隱藏假設，而類似機制，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。”

幾個月搭出來的工作流，一夜之間成了負資產。

One More Thing

Matt Van Horn那份生存指南的文末，有一行小字。

這篇關于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模型會不會徹底吞掉那些由人類總結出來的Workflow、Skill和SOP。

但至少這一周，很多開發(fā)者已經發(fā)現：

自己研究了幾個月的提示詞技巧，可能還沒有模型一晚上悟出來的新方法好用。

AI時代最殘酷的事，或許不是學不會。

而是剛學會，就自動化了。

[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