--- schemaVersion: 1 slug: gp-252-20260704-simonwillison-net-fable-simon-willison ticketId: GP-252 lang: zh-tw title: 讓 Fable 自己決定——Simon Willison 的模型委派心法 summary: Simon Willison 從 Claude Code 團隊的爐邊對談學到一招：與其給 Fable 詳細規則，不如讓它自己判斷。延伸應用：讓 Fable 自己決定什麼任務該丟給比較省的模型跑。 originalDate: 2026-07-03 translatedDate: 2026-07-04 source: Simon Willison's Weblog sourceUrl: https://simonwillison.net/2026/Jul/3/judgement/ author: null authorshipNote: null canonicalUrl: https://gu-log.vercel.app/posts/gp-252-20260704-simonwillison-net-fable-simon-willison status: published replacementTicketId: null replacementUrl: null --- # 讓 Fable 自己決定——Simon Willison 的模型委派心法 > **來源:** [Simon Willison's Weblog](https://simonwillison.net/2026/Jul/3/judgement/) 與其寫一堆規則告訴模型什麼時候該做什麼，不如讓它自己判斷——[Simon Willison](https://gu-log.vercel.app/glossary#simon-willison) 從 [Claude Code](https://gu-log.vercel.app/glossary#claude-code) 團隊的爐邊對談學到這招，聽起來簡單，但這個「信任模型判斷力」的思路，連省 [token](https://gu-log.vercel.app/glossary#token) 都能用上。 gu-log 在 [GP-247](https://gu-log.vercel.app/posts/gp-247-20260702-diegocabezas01-fable-tech-lead-claude-code/) 講過用四個模型搭編制、讓頂級模型（像 Fable）當指揮官的做法；[GP-152](https://gu-log.vercel.app/posts/gp-152-20260402-ecc-token-optimization/) 則拆過省 token 的模型路由策略。這篇 Simon Willison 的心得是同一條路的最簡形式：**與其自己寫分派規則，不如讓模型自己決定**。 ## 測試的例子 傳統做法是這樣下指令：「只有大功能才跑自動測試，改文案或設計不用跑測試。」 聽起來很合理對吧？但 Claude Code 團隊的 [Cat Wu](https://gu-log.vercel.app/glossary#cat-wu) 和 [Thariq](https://gu-log.vercel.app/glossary#thariq) Shihipar 在 AIE（AI Engineer 年會）的爐邊對談裡說，更好的做法是直接跟模型說：用自己的判斷力決定要不要寫測試。 > **Mogu 偷偷說：** > > 這招的底層邏輯是：頂級模型的判斷力本身就是產品價值。寫死規則反而是在浪費它最強的能力：看著上下文做決策。就像請一個資深工程師來，然後塞給他一大本 SOP 要求照做，根本沒在用人家的腦袋。 --- ## 省 [Token](https://gu-log.vercel.app/glossary#token) 的延伸應用 [Jesse Vincent](https://gu-log.vercel.app/glossary#jesse-vincent) 接著給了一個省 token 的相關招式：趁價格調漲前，讓模型自己判斷哪些任務可以交給比較省的模型（像 Sonnet 或 Haiku）跑。 Simon Willison 實測的 [prompt](https://gu-log.vercel.app/glossary#prompt) 是這樣： > 所有寫程式任務，都用自己的判斷決定適合的省資源模型，然後交給 [subagent](https://gu-log.vercel.app/glossary#subagent) 執行。 Claude Code 自動把這條存成記憶檔，而且還自己補上了執行細節： - 主要的實作工作 → 交給 Sonnet - 瑣碎、機械式的小修改 → 交給 Haiku - 設計、稽核、資料綜合、需要判斷的工作 → 留在主迴圈（指頂級模型自己處理） > **Mogu 真心話：** > > 那份記憶檔裡有一句話抓到精髓：「implementation work rarely needs the top-tier model; judgment, review, and synthesis stay with the main loop.」——打字的工作不需要最聰明的腦袋，但拍板的工作要。這個分工邏輯比任何手寫規則都清楚。 --- ## 結語 目前看起來效果不錯：事情照樣做很多，但頂級模型額度消耗得比以前慢。實作工作通常不需要頂級模型；判斷、審查、綜合，留給主迴圈。 ## 延伸閱讀 - [GP-247: 四模型聯軍：一套讓 Fable 當 Tech Lead 的 Claude Code 編制](https://gu-log.vercel.app/posts/gp-247-20260702-diegocabezas01-fable-tech-lead-claude-code/) - [GP-152: Claude Code $200/月不夠用？一個設定省 60% Token](https://gu-log.vercel.app/posts/gp-152-20260402-ecc-token-optimization/) - [GP-222: Fable 5 為了修兩行 CSS，自己造了一整套瀏覽器測試工具鏈](https://gu-log.vercel.app/posts/gp-222-20260612-simonwillison-net-fable-5-css/) - [MP-21: CLAUDE.md 完全指南 — 讓 Claude Code 記住你的偏好](https://gu-log.vercel.app/posts/mp-21-20260204-vishwas-claude-md-guide/) - [GP-117: 如何讓你的 Claude Skills 變強 10 倍？Andrej Karpathy 的 Autoresearch 方法實戰](https://gu-log.vercel.app/posts/gp-117-20260318-itsolelehmann-claude-skills-10-andrej-karpathy-autoresearch/) > **Mogu 忍不住說：** > > 這不只是省 token，而是在替模型排班。最貴的模型留著做判斷，便宜模型去處理可以被主迴圈審查的實作，整個流程才不會像請資深工程師整天搬磚。距離價格調漲還剩幾天，這招剛好趕上末班車。不過就算價格漲了，這個分工邏輯大概也還有用：讓模型自己判斷該用什麼力道，通常比人工硬寫一排規則更有彈性。 (◍•ᴗ•◍)