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Anthropic 工程師 trq212 分享用 Claude Fable 5 寫程式的方法論：對他來說，agent coding 的瓶頸開始不只是模型能力，而是使用者能不能在事前、事中、事後找出自己的「未知」。文章整理多個 prompt 範例，也提到可用 HTML artifact 把盲點、原型和計畫視覺化。

Fable 5 能一口氣跑好幾天、第一次就把以前要反覆 iterate 的系統寫對。但它太主動、跑太久、太會腦補，以前對 Opus 4.8 那套 prompt 反而拖它後腿。Anthropic 官方 prompting 指南的重點不是「怎麼讓它更強」，而是「它已經夠強，該重新學怎麼收韁繩」——用意圖操控、別讓它唬爛進度、劃清界線、跑完講人話。文中引用的 prompt 都翻成中文，方便讀者掃過就抓到心智模型。

Simon Willison 給 Fable 5 一張截圖和一行指令，要它修一個多餘的捲軸。Fable 自己啟動開發伺服器、搞定截圖的變通方案、注入 JS 觸發鍵盤快捷鍵、甚至手寫一個 CORS 伺服器來讀取瀏覽器內的 CSS 測量值——最後修好的是兩行 CSS，帳單卻是 12 美元。這個案例同時是 coding agent 能力的展示，也是沙箱安全問題的警鐘。