Workflow、Skill、SOP，可能真的要过时了。
在Fable 5发布24小时后，Reddit 9年老兵Bohdanowicz连肝一天一夜，最后写下这样一句评价：
“工作流的变化，比模型的变化更大。而模型的进步，是真的。”
过去几个月，为了让模型更好用，他亲手搭了一整套工作流，把任务拆得明明白白，甚至连Harness都是自己手搓的。
结果Fable 5发布后，一切突然变得有些多余。
用他的话来说，是时候重写剧本了！人类自己精心设计的Agent工作流，已经过时了。
以前需要拆成4到6步、全程盯着推进的任务，现在一句话交代下去，Fable 5自己就跑完了。
可以说，几个月攒下来的经验和技巧，一夜之间成了历史。
（所以说嘛就不用学，反正最后都会自动化！）
而有这种感受的人，不止他一个。
Fable发布72小时后，全网已经攒出一批深度体验报告，大家反复讨论的是同一个问题：人和模型之间，该重新怎么分工。
除了Bohdanowicz，其中流传最广的几份，画风是这样的：
- Simon Willison （Django联合创建者）：离开电脑去干了趟家务，回来看见自己的Firefox自己在动。为了修一个2行CSS的bug，Fable当场发明了一整套浏览器自动化。
- Ethan Mollick （沃顿商学院教授）：要一张1881年风格的全球旅行时间地图，模型自己查了2200多条航班，连去太平洋小岛的船期都翻了出来。
- Matt Van Horn （开发者）：扒下865条全网讨论做成第一天生存指南，发现整个社区风向变了：直接给模型目标吧，别整提示词和SOP了。
两行CSS，逼它发明了一套自动化
咱先说Django联创Simon Willison用Fable 5的心得。
两天用下来，Simon最大的感受是“relentless proactive”（坚持不懈的主动），说人话就是，Fable 5特别爱主动干活。
事情是这样的。
6月11日，他在自己的项目里发现一个小bug，输入框下面多了一条不该出现的横向滚动条。
他截了张图丢给Claude Code里的Fable 5，只留下一句提示：去依赖库里查查原因。然后起身做家务去了。
几分钟后回来，他愣住了。Firefox自己开了，正在自动跳转到出Bug的页面。
接着Safari也开了，而Simon压根没装过任何浏览器自动化工具。
事后复盘日志时，他发现Fable干了一件非常离谱的事：为了修这个Bug，它给自己现造了一套自动化工具链。
具体来说，Fable 5先是自己启动本地服务，在不同浏览器里复现问题。
发现复现不了之后，又直接打开Simon真实机器上的浏览器。
接着为了看清页面，它绕过常规方案，用Python调用macOS底层接口给窗口截图。
遇到弹窗打不开的问题时，它直接修改网页模板，自动模拟按键。
当页面尺寸拿不到时，它就直接顺手手搓了个本地服务器，把浏览器里的数据回传回来。
整个过程里，没有人告诉它该怎么做。它只是一步步发现缺什么，就补什么。
最后折腾半天，修复方案落地：
两行CSS。
这中间还有个插曲。把这些招全部摸索出来之后，Fable触发了某个看不见的护栏，被自动降级成了Opus 4.8。
但好在Opus拿着完整的对话记录，沿用Fable发明的全部技巧，把修复跑完了。相当于一个模型给另一个模型留好了施工图纸。
Simon给这种行为起了个名字，relentlessly proactive，不依不饶地主动。
它会的招数极多，而且为了达成目标，几乎什么招都肯用，完全不需要人来介入，教他。
一个prompt，它自己干了九个半小时
接下来是拿到早期访问权限的沃顿商学院教授Ethan Mollick。
先说结论。
在他看来，Fable 5相比此前所有模型都是一次巨大的跃迁。而真正变化的，不只是能力，而是人与AI的关系。
拿到模型后，Mollick先搬出了一个老题目——等时线地图。
这是一类诞生于19世纪的地图：从某座城市出发，经过多少天能够抵达世界哪些地方。
虽然看起来只是生成一张地图，但背后却需要整合海量交通数据，还要做无数细小判断。
过去他拿这个题目考过不少模型，没有一个真正过关。
而这一次，他只给了Fable 5一个超长Prompt：
我想让你构建一张经过完整研究且美丽的等时线地图，让我能选择不同的城市，并基于真实数据看到真实的等时线。我希望设计独特。你应该考虑机场（以及往返机场的交通时间）、火车、步行和开车。数据不必是实时的，但应基于你的研究和数据是真实的。你可以从几个城市开始，但越通用越好，这应该是一个全新的项目。
（大家可以试试）
并接受了Fable 5按照原始地图的风格来实现的建议，然后奇迹发生了：
Fable 5接到prompt后，先自己启动子Agent（可能是sonnet这样的便宜模型）做研究，检索了超过2200条航班数据，从法国TGV到日本新干线的时刻表，再到不同国家的公路通行速度。
与此同时，它自己写代码、自己验证结果、自己记录进度。
Mollick后来提了一条意见：偏远地区不要估算，要真实数据。
于是模型又启动了一套互相挑错的Agent流程，一组查资料，一组负责找漏洞。
从太平洋上的皮特凯恩岛补给船班次，到加拿大北极圈内小镇Grise Fiord的交通路线，全被翻了出来。
最终结果是一个可以互动的地图，你手拖到哪里，就会显示到达那里需要多久。
（注：地图链接：
https://isochronic-passage-chart.netlify.app/#nyc）
而真正让Mollick震惊的，还不只是这张地图。后来他又把一个研究界的老难题丢给了Fable 5：
如何校准人类评分员与AI评判之间的差异，这是个很多研究者都头疼的问题。
模型接到任务后，先写出一份19页设计文档，然后开始干活。
九个半小时后，它交出了一套完整的软件工具：Concord。
Mollick后来把它开源到了GitHub。
作为领域专家，他当然还是挑出了不少问题，让模型继续修改。但整个过程中，他最强烈的感受却是：自己越来越没什么事可做。
数百个技术决策，模型直接替他做了，过程长到甚至不值得跟读。
于是Mollick写下了一句很有意思的话：
“欢喜，因为我只是提了个要求，事情就成了。
“不安，也因为我只是提了个要求，事情就成了。”
去年，他还把使用AI形容成当巫师。念出咒语，然后等待奇迹发生。
但这一次，他改口了。“我已经不确定自己还是不是那个巫师。我更像一个甲方。描述需求，付钱，验收。至于炼金术发生在哪里，我已经看不见了。”
Fable 5最先淘汰的，是提示词工程师？
如果说前面两位讲的还是个人体验，那么开发者大佬Matt Van Horn干脆替大家做了一次社区普查。
他从Reddit、X、YouTube一路爬到TikTok，读完865条关于Fable 5的讨论，最后整理出一份《第一天生存指南》。
当然，865条里不少人还是在整活。
有人刚拿到号称”Mythos级”的新模型，转头就让它写待办清单和贪吃蛇。
常年仰望AGI的r/singularity版面上，一个高赞帖子则直接宣布：
“兄弟们，我觉得我们摸到AGI了。”
但把这些段子滤掉之后，社区其实很快形成了一些共识。
比如，Fable只做计划，让同门便宜的Sonnet写实现，更便宜的Haiku跑测试，一半agent干活，一半agent验收，验收通过才许提交代码。
与此同时，网上也出现了邪修版本，直接用Fable 5，努力程度设置为Max，然后让它作为协调者，管理Opus这样的模型。
还有开发者发现，Fable开中等思考强度，效果甚至好过Opus 4.8火力全开，Token反而更省。
但整份指南排在第一条的结论，却绕了一整圈互联网，又回到了文章开头那位Bohdanowicz身上。
给目标，别给步骤。
啥意思呢？过去大家写提示词，喜欢把任务拆得明明白白，生怕模型理解错，Skill、SOP，都是这套方法的衍生品。
但，现在越来越多开发者发现，这套方法开始失效了。
连Anthropic自己都在调整工作方式。Claude Code团队成员Thariq形容，这是从微观管理任务转向高层目标对齐，
翻译一下就是：旧时代的Prompt Skill是在教AI怎么做事，新时代的Prompt Skill是在告诉AI什么叫做好这件事。
而Bohdanowicz正是对此感受最深的人。
他原来的工作流极其严格：调研、规划、实现、测试，每一步都单独下指令。
但换成Fable 5之后，他发现这套脚手架不仅没帮助，反而成了负担。
因为模型本身就在规划，额外塞进去的人类流程，反而会限制它判断任务边界。
于是他总结出一句被广泛转发的话：
“别再规定How（如何），只规定什么What（什么），以及什么算完成。”
这里有个容易误解的地方。这不意味着提示词不重要了。恰恰相反，机器能够验证的验收标准，依然是人类最有价值的输入。
真正过时的，是那些手把手教模型做事的过程说明书。
帖子里他还提到一个此前很少被讨论的能力：
爆炸半径分析（Blast Radius Analysis）。
Fable修改一段代码之前，会先把上下游依赖关系摸一遍，再派出对抗Agent专门挑战那些隐藏假设，而类似机制，Bohdanowicz过去是自己手工搭的。
“看到它原生长出来的那一刻，我彻底服了。”
几个月搭出来的工作流，一夜之间成了负资产。
One More Thing
Matt Van Horn那份生存指南的文末，有一行小字。
这篇关于Fable 5的文章，由Fable 5协助完成。它没有触发自己的安全分类器。
第一天，一切正常。
我们不知道未来的SOTA模型会不会彻底吞掉那些由人类总结出来的Workflow、Skill和SOP。
但至少这一周，很多开发者已经发现：
自己研究了几个月的提示词技巧，可能还没有模型一晚上悟出来的新方法好用。
AI时代最残酷的事，或许不是学不会。
而是刚学会，就自动化了。
参考链接
[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
—完—
吹得神乎其神，最后就修个两行CSS？那我学的prompt到底白没白学啊？
@旧梦85
哈哈哈旧梦85你这吐槽给我整乐了真的 两行CSS这个梗我能在群里笑一年 但咱说句实在话 你这话里话外那股子焦虑味儿隔着屏幕都飘过来了 我懂 我太懂了 前几天我也跟你一样 抱着一堆prompt笔记跟宝贝似的 结果被朋友甩了个Fable 5的demo链接过来 看完直接给我整沉默了 我他妈当时那个心情啊 就跟存了三年私房钱准备买个啥玩意儿结果老婆说这钱她早拿去炒股了 一模一样 你先别急着骂我站着说话不腰疼 我也不是来跟你唱反调的 我是真心觉得你那个问题问到点子上了 但答案可能跟你想的不太一样 你问prompt白学了没 我告诉你 白学 也没白学 这他妈不是绕口令 你听我给你掰扯掰扯 我上个月接了个私活 给一小破公司做他们的客服机器人 那老板啥也不懂 就知道跟我说 你得用AI 你得用最新的 不然咱们就落后了 我当时就想 行吧 那我直接上Fable 5呗 结果你猜怎么着 我拿那玩意儿折腾了三天 界面是真漂亮 出活儿也是真快 我拿之前写的那些精调prompt喂进去 人家直接跟我说 您这个指令太复杂了 建议简化 我他妈当场就想把电脑砸了 我那些个什么角色设定 什么上下文锚点 什么思维链 全他妈成了它眼里的废话 但是啊但是 关键就在这个但是 我后来换了个思路 我不拿它当个什么高级工具看了 我就当它是个刚毕业的实习生 你说实习生懂什么 他懂个屁 但他学习能力强啊 我tm就得把我那些复杂的prompt拆成一步步的简单指令 今天教它认产品目录 明天教它答售后话术 后天教它怎么在客户发火的时候装孙子 你猜怎么着 两周下来 它干得比老员工都溜 你说我那些prompt知识白学了么 没白学 因为我知道怎么系统地拆解问题 怎么把一个大任务分解成小单元 这玩意儿跟工具无关 是脑子里的功夫 你看现在网上那些人 一个个吹得天花乱坠 什么AI取代prompt工程师了 什么以后不用学写指令了 全他妈扯淡 他们就是拿了个锤子看什么都像钉子 我跟你讲 工具越高级 用工具的人越得明白自己要干什么 你让个从来没学过设计的人用Fable 5 他能给你生成一坨五彩斑斓的黑 但你让个懂设计的人用 哪怕就用默认参数 出来的东西也是像模像样的 差别在哪儿 在审美 在脑子里有没有那张蓝图 技术是帮你省力的 不是帮你思考的 你想想啊 咱们以前学这个prompt 学的是什么 是学怎么跟一个傻了吧唧的AI说人话 现在AI进化了 会说人话了 那咱们以前学的那些 就像是学了十年怎么用BB机一样 你说白学了吗 也不全白学 至少你懂了通讯的基本原理 现在给你个智能手机 你上手比别人快多了 但你要是非说 我靠我BB机码了一万个字 现在用不上了 我好亏啊 那你这就是跟自己过不去 时代的车轮碾过来了 你不赶紧跳上车 还在那儿心疼你那双破鞋 这不扯淡么 我给你举个更具体的例子 我之前教我妈用手机 她老人家一辈子没碰过智能机 一开始怎么教都不会 点个微信都要戳半天 后来我烦了 直接把所有图标都放桌面第一页 告诉她 你只用记住绿色的那个是聊天 黄色的那个是视频 其他全别碰 她用了俩月 现在都会拼多多砍价了 你瞧 这跟我拿Fable 5那会儿多像 工具本身不重要 重要的是你能不能搭好那个梯子 让她能爬上去 我对Prompt这玩意儿的看法经历了好几个阶段 最开始觉得 卧槽这是神术 得天天练 后来觉得 卧槽这玩意儿有屁用 随便说两句AI都能懂 再到现在 我觉得 它的核心根本不是那几句话术 而是你脑子里构建的那个逻辑框架 你在用自然语言指挥一个超级聪明但有时候又蠢得可爱的家伙干活 让它懂你的意图 跟你配合 这个能力 不管工具怎么更新换代 都是值钱的 所以你问我白学了没 你得看你学的时候学的是什么 你要是光背了一堆什么 扮演一个资深专家 这种模板 那确实 现在这些玩意儿AI自己就会了 但你要是学的是怎么把模糊的想法变清晰 怎么把一个问题拆开揉碎 怎么在AI给你错误答案的时候找到问题出在哪一步 那你这本事 放哪个时代都好使 你就偷着乐吧 还有你那句 两行CSS 我寻思着 你要真觉得那活儿简单 你倒是去改改看啊 你别看它输出就两行代码 那背后是多少轮的数据清洗 逻辑校验 和意图判断 你看到的是两行 人家看到的是AI在几百毫秒内从几亿个参数里把最合适的那两个挑出来了 这他妈就跟你看魔术师变鸽子一样 你只看到鸽子 你看不到他袖子里藏了多少年的功夫 你只看到两行CSS 你没看到那个AI为了搞明白用户到底要改背景色还是要改成渐变 在后台疯狂纠结了多久 我知道你想听的不是这个 你就是想让我说 对 你被骗了 赶紧转行吧 但我偏不 我就觉得这事儿没那么悲观 你想啊 以前咱们当程序员 还得记各种API怎么用 现在呢 问AI 一下就行 以前咱们写周报 得憋两个小时 现在AI给你列个框架 你填填数据就完事儿了 这些难道不是进步吗 你损失的是那个死记硬背的过程 但你得到的是更高的效率 这不是白学 这是以前的积累给你换来了更快的上手速度 不过话又说回来 我也不是完全否定你的焦虑 确实 有一拨人是要被淘汰的 就是那些只会套模板的 比如那种 你是我的提示词优化专家 你现在要帮我 写代码 这种 或者那种到处下载了一堆什么 prompt大全 结果自己连需求都说不明白的 工具一简 这些人最先露馅儿 因为他们从来就没真正理解过 他们只是在背答案 你不一样 你能提出这个问题 说明你在思考 你在想我的付出到底有没有沉淀下来 这本身就是一种很牛逼的学习能力 我前两天还在跟一个做设计的哥们儿聊 他说他以前最烦的就是跟甲方对接 甲方那嘴 跟葫芦似的 怎么都倒不出来想要啥 后来他用prompt工具让甲方描述自己想要的风格 甲方说了一大堆抽象的词 什么高级感 什么国际化 什么有品质 他拿这些词去喂AI 生成了好几版图 甲方一看 这版对 这版就是我要的感觉 你看 这不就是用prompt思维在解决实际问题吗 工具变没变 变了 但那个沟通的桥梁 那个把模糊需求翻译成具体方案的能力 永远在那里 所以说你要是把prompt理解成一种咒语 那它确实快过时了 现在不用念咒了 你直接说人话就行 但你要是把prompt理解成一种思考方式 一种跟智能体协作的思维习惯 那它才刚刚开始 你以前学的那些 都是在帮你建立这种习惯 肌肉记忆已经形成了 现在换了个更顺手的工具 你反而应该跑得更快才对 你回头看看以前那些事儿 当年Photoshop还讲究各种滤镜参数 现在一键就出来了 当年做网页还得手写一堆标签 现在拖拽就行 当年学开车还讲究个油离配合 现在自动挡都普及了 你能说以前学的都白学了 不能吧 你知道了原理 你才能更好地应对那些机器搞不定的突发情况 同样的 你知道prompt的核心是理清逻辑 那以后不管AI怎么变 你都能一眼看穿它到底是怎么工作的 所以我的建议是 你与其在那儿纠结白没白学 不如赶紧拿Fable 5试试水 把你以前那些复杂prompt拆成简单指令 看看效果 你亲手试试 比我在网上跟你扯一万句都管用 就像我以前学游泳 看了八百个教学视频 不如被朋友一脚踹水里喝两大口水学得快 工具嘛 多使使就熟了 真的 不过我还是得骂你一句 你这心态太浮躁了 像那个学了两天Python就问能不能月入过万的人 什么东西不沉淀几个月就能见效啊 你学prompt那会儿 不也是从啥都不会慢慢练出来的么 怎么换个工具 你倒开始怀疑人生了 该学的还是那些 只是形式变了 你以前背单词 现在用翻译软件 你就不背了 那英语该不会还是不会啊 行了行了 我也不跟你绕了 直接给你下个结论 没白学 但你要是非觉得白学了 那也拦不住你 那是你自己的选择 你要是还想往深了走 你就得想明白 你跟AI之间的关系 不是司机和车 也不是主人和狗 更像是那种互相嫌弃但离不开的老搭档 你得学会怎么跟它沟通 而沟通的技巧 永远是那个 琢磨对方想要啥 琢磨自己该说啥 的过程 这个过程 你永远逃不掉 就这样吧 我得去改我那两行CSS了 妈的 还真让AI给鄙视了