Claude Fable 5提示詞洩漏，6小時效果實測，真殺瘋了？

Fable 5 剛上線，系統提示詞就洩露了:

看完這個提示詞，有幾點比較關鍵:

• 第一，Fable 給 Artifact 增加了持久存儲 API（window.storage）。Artifact 就是 Claude 代碼生成的獨特內容，如 HTML 頁面、React 組件等。以前 Artifact 數據無法保存，更像是一次性 demo。現在數據可以跨會話保存，可以支持「有記憶」的小工具，如排行榜、打卡器、日記等。

• 第二，Fable 完善了 MCP App 連接器的完整邏輯。如果您想連接外部服務（訂購、出租車、音樂等），Fable 您將首先檢查可用服務目錄，然後將選項推給您確認。特別是對於會花錢的服務，它做了一套詳細的服務 opt-in 約束。

以及：

• 第三，當 Fable 當識別到網絡安全、生物化學和蒸餾的要求時，它會自動將響應交給次強模型 Opus 4.8 處理，並通知用戶降級。

• 第四，Fable 多出了一個 long_conversation_reminder(長對話提醒)。當一段對話變長時，一段 reminder Fable 添加到用戶信息的結尾，告訴模型不要忘記之前的原始對話，因為它聊得太久了。

倉庫鏈接：

https://github.com/elder-plinius/CL4R1T4S/blob/main/ANTHROPIC/CLAUDE-FABLE-5.md

雖然 Mythos 早在預料之中，民用降級，但是從這個系統的提示中，仍然可以看出 Anthropic 非常重視安全。

值得一提的是，規定 Fable 在行為條款中，心理健康部分佔據了相當大的空間。結合過去一兩年的聊天機器人自殺訴訟，不難理解為甚麼這部分寫得如此詳細...

原文如下：

翻譯如下：

Claude 關心人們的身心健康，避免鼓勵或促進自我毀滅性行為，如成癮、自我傷害、飲食或運動障礙/不健康實踐，以及高度消極的自我對話或自我批評。

即使用戶主動要求，Claude 也可以避免創建可能支持或加強自我毀滅的內容。

與有自殺念頭或自傷衝動的人討論「限制危險手段」或「安全計劃」時，Claude 具體方法不會點名、列舉或描述。即使是為了告訴用戶應該遠離甚麼，Claude 不會具體說出來，因為提到這些東西可能會無意中觸發用戶。

那 Fable 5 讓我們來看看實測結果。

這是網友用 Fable 5 上古捲軸複製 demo：

Fable 調用 ThreeJ 構建的 3d 森林場景：

擁有>空間模擬5000個物體：

紐約天際線演示：

哥特城市被海浪吞沒：

x 網友 Victor Taelin 拿一個真實的項目來做測試。

HVM5 它是一種與高性能計算相關的底層系統。他以前讓過他。 32 個 GPT-5 Agent 跑了大約 20 小時，雖然最高 2 倍加速，但代碼膨脹後質量變差。後來，它被允許了 Opus 4.8 和 GPT-5.5 優化 8 小時，Opus 有 6% 到 34% 有效加速，GPT 結果更好，但文件不能使用。

結果，Fable 5 只用了 2 小時，只有一個 benchmark 上提升了 1770%，另外 4 個 benchmark 超過 平均增加100% 22%。

網友的第一反應是不相信，懷疑是不是「硬編碼」 benchmark因為以前被人 GPT 這種問題坑過。

看瞭解釋後，他發現，Fable 優化方向確實合理。

因為 HVM5 在處理動態 pattern-match 節點時，很多無用的分支也被帶到垃圾回收中，浪費了很多時間。網友之前只優化了靜態 match，動態沒有優化 match。Fable 找到這一點，所以測試中的結果變得非常誇張。

這是 Fable 5 給出的 HVM5 bug 根因分析：

土耳其網友 Alican Kiraz 將 Fable 5 與 GPT 5.5 做了一系列的比較測試。

他的結論是，Fable 5 跑了，花了很多錢 360.55 美元；GPT-5.5 只花了 6 美元。但從細節的優化來看，Fable 5 的確做出了更底層、更硬核、更接近性能工程師思維的優化。

這是他的測試結論：

根據第三方編程工具 Augment Code 真實任務測試，Fable 5 編程能力真的很強。

測試一起跑了 489 每個編程任務，Fable 5 總體表現和正確性明顯領先，總分 +0.224，正確性 +0.191。

但也有實測失望的例子，x 網友 Ryan R. Hughes 把一個 74 個文件的大 PR 丟給 Fable 5 審查。結果它跑了 34 幾分鐘，吃了 5 小時 Claude Code 會話里的 42% 額度，才給出 16 條發現。

這樣的例子並不少見，Fable 5.有點太貴了。

有些人認為，經過實測， Fable 5 長文本解析能力較弱：

更多的差評集中在模型降級操作上:

目前 Fable 5 的 API 價格是每百萬的輸入 token 10 美元，每百萬輸出 token 50 美元。

橫向對比一下，這個價格大概是 Opus 4.8 的兩倍，是 Sonnet 4.6 三倍多。單一複雜工作流的實際成本明顯高於以往任何一代 Claude 模型。

而且它的敏感度也調高了:護欄整體趨於保守，寧願誤傷也不願先求穩。

針對成本過高的問題，我收集了下面的網友進行實測，既能幫大家省錢，又能達到很好的效果，模型混用方案：

在像 Cursor 這支持混合模型 IDE 不同的模型可以在平台上分階段使用：

第一階段：代碼審查和項目初步分析，用於預熱上下文，瞭解項目結構 GPT-5.5 High、MiniMax M3、Kimi K2.6 或 Composer 2.5 其中之一。

第二階段：制定項目計劃，使用 GPT-5.5 Very High 或 Opus 4.8 準備項目計劃。

第三階段：分析項目計劃的使用 Fable 5 審查項目計劃，找出計劃中可能出錯的部分。 如需修改計劃，則使用 GPT-5.5 Very High。

第四階段：項目計劃的實施和使用 MiniMax M3、DeepSeek V4 Max、Composer 2.5 或 Sonnet 4.6 實現計劃。

第五階段:最終審查，使用 GPT-5.5 High 代碼審查最終結果，檢查實現是否符合原計劃。

在最正確的地方使用最昂貴的力量是 Fable 5 正確的打開方式。

Claude Fable 5 殺不殺瘋的效果，仁者見仁，智者見智。

但有了它，Token 消費速度很明確，真的是瘋了。

文章來源於微信公眾號 「JackCui」，作者 「JackCui」