规则越多，AI 越蠢？Claude Code 核心工程师自曝 Fable 5 最强用法
（来源：AI信息Gap）
7 月 1 日，旧金山 AI Engineer 大会。
Claude Fable 5 被封杀 18 天，当天刚恢复访问。Claude Code 核心工程师 Thariq Shihipar 做了第一场演讲。
20 分钟，他把 Anthropic 内部怎么用 Fable 5 的方法论全都分享了出来。
「我们把 Claude Code 的系统提示词，砍掉了 80%。」
你给 AI 写的规则越多，它反而发挥得越差。
Thariq 之前在 Y Combinator（YC）创过业，游戏方向，带了三十个人的团队，融了 1700 万美元。现在在 Anthropic 负责 Claude Code。Claude Code 里弹出来个多选题让你选的那个功能「Ask User Question」，就是他做的。
上台之前，他先和台下观众来了一张自拍。这是 Claude Code 团队的传统。
他说，以前 Claude Sonnet 3.5 时代，最好的做法是给模型写一个短提示词，配上大量示例。后来模型变强了，提示词也跟着变长，塞入更多规则和约束。
但到了 Fable 5，这个规律反过来了。
这一代模型需要更短的提示词。示例写太多反而限制了它。
「因为模型自己的想象力，可能比你给它的例子更强。」
他们还把 Claude Code 提示词里大量的「不要做这个」「不许做那个」全换成了上下文引导。
Thariq 举了个宝可梦的例子。
有人在网上问，一千多个宝可梦里哪些名字以 AW 结尾。答案只有两个。
普通模型答不出来。它记得每一个宝可梦的名字，但做不了「倒着筛一遍」这种操作。
但 Claude Code 可以。它自己写一段代码，拉取一份名单，筛选，两秒搞定。
模型的大脑没变。区别是你给了它一个代码执行工具。多一个工具，很多之前做不到的事突然就能做了。
「AI 变聪明的方式不是匀速提升。每给它一个新工具，它就在某个方向上突然提升一大步。」
Fable 5 是 Anthropic 目前最强的模型。它还有多少能力没被释放出来，可能连 Anthropic 自己也在摸索。
能力越强，新的问题就跟着来了。
你写的提示词是一张地图，代码库和真实世界是领地。地图画不到的地方，就是你没想到的。
以前模型走不远，碰到的意外也少。Fable 5 能自主运行很久，路上碰到你没在提示词里写清楚的情况，比以前多得多。
「Fable 5 的瓶颈可能不是模型本身，是你。你得搞清楚自己不知道什么。」
Thariq 分享了几个 Anthropic 内部的使用方法。
你把需求大概说一遍，然后让 AI 反过来面试你。连续问你 40 个问题。哪些功能必须有？边界情况怎么处理？性能底线在哪？
这样操作比自己埋头写需求文档高效得多。因为 AI 大概率能问出你自己压根没想到的问题。
这个功能在 Claude Opus 4 时代几乎没法用，你得反复调试工具才能让模型正常发起提问。到了 Claude Opus 4.5，模型突然能连问 40 个问题了。到了 Fable 5，它直接把问题嵌进一份 HTML 报告里，问完、回答完它还能帮你整理好答案。
Anthropic 内部还有一个用法叫「盲区扫描」。你告诉 AI，我对这个模块完全不熟，帮我找出我不知道自己不知道的东西。它会去翻代码、翻 git 记录、翻文档，把你没注意到的坑全找出来。
甚至可以更直接。不写需求，把别的项目里类似功能的代码甩给 Claude，告诉它照着来做就行。给它一个参照物比给它一份说明书更管用。
演讲结尾，Thariq 聊起了自己创业的时候。
他说他最近回去看了看创业时候的代码。当时三十个人的团队，要被迫做取舍。做这个功能要一个月，做那个要两个月，只能选一个。
现在那些要几周的事，几个小时就能搞定。
「你怎么能不笑呢。但说实话，你也很难不难过。」
他说他真的很喜欢写代码，喜欢那种把整个代码库装在脑子里的感觉。但他也记得大多数项目都失败了，大多数创业公司都倒闭了。写代码这件事，太难了。
Anthropic 内部有个说法。取舍？不存在的。
以前他创业的时候，每天都在排优先级，这个做那个不做。现在他的态度是，试着全都做。让现实告诉你真正的取舍在哪。
做东西变容易了，但创造出真正有价值的东西，还是很难。
Thariq 这场 20 分钟演讲的 PPT，是他前一晚用 Fable 5 花了四个小时做的。
我是木易，Top2 + 美国 Top10 CS 硕，现在是 AI 产品经理。
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