Fable 的判斷力

在最近舉辦的 AIE 會議上，Simon Willison 主持了一場與 Claude Code 團隊的 Cat Wu 和 Thariq Shihipar 的爐邊談話，其中獲得了一條非常有趣的建議：讓 Fable（以及一定程度上 Opus）使用自己的判斷力，而不是詳細規定它們應該如何工作。這一建議源於對 AI 代理工作方式的深刻反思——過度指令不僅限制了 AI 的靈活性，還可能降低其效率。

他們以測試為例進行了説明。你可以告訴 Fable“僅對大型功能使用自動化測試，不要為小的文案或設計變更更新和運行測試”，但更好的做法是直接告訴 Fable 在決定何時編寫測試時運用自己的判斷。這種信任 AI 判斷的做法更能發揮其自主決策能力。

隨後，Jesse Vincent 給出了一個相關建議，以幫助在即將漲價前的幾天裏避免過度消耗寶貴的 Fable 令牌：讓 Fable 使用其他模型處理較小的任務，並自行判斷使用哪個模型。這是一個巧妙的方法，可以在不影響工作質量的前提下節約昂貴的高端模型令牌。

Willison 立即向 Claude Code 輸入了以下提示：“對於所有編碼任務，運用你的判斷來決定一個合適的較低功耗模型，並在子代理中運行它。”Claude 將此記憶保存為一個文件，其中詳細説明了原因（成本/效率——實現工作很少需要頂級模型，判斷、審查和綜合仍由主循環負責）以及應用方法（當任務主要是編寫/編輯代碼時，生成一個帶有模型覆蓋的子代理，對於實質性實現使用 Sonnet，對於瑣碎/機械性編輯使用 Haiku，並在提交前在主循環中審查結果）。這種設置使得 AI 能在保持高質量輸出的同時，顯著減少高能耗模型的使用。

到目前為止，這種方法運行良好。Willison 表示他完成了大量工作，同時 Fable 的配額消耗比以前慢了許多。這證明讓 AI 代理自主判斷模型選擇是一種行之有效的優化策略，尤其適合需要頻繁進行編碼任務的場景。這項實踐為 AI 代理的效率提升和成本控制提供了寶貴經驗。