Fable 5 实战指南：发现你的未知

⏰ 时效声明：本课内容转译自原文发布时（2026-07-04）的文章，Claude Fable 5 的基础信息（发布/价格/入口）详见本专题第 01 课，本课不重复。

这篇是 @trq212（Claude Code 核心研发人员）的长文，由 @Lonely__MH 转译。原文发布前一周，他在 X 上写："在我这个职业生涯的此时此刻，我能想到的所有代码工作流都过时了。"

核心观点只有一句：模型越强，写代码的瓶颈就越不在模型，而在你——在你能不能把自己的"不懂和盲区"讲清楚。Fable 是他眼中第一个让"工作质量上限取决于澄清未知能力"的模型。

为此他把认知心理学的"未知四象限"变成了一套完整的工作流。这是一门进阶课：假设你已经看过第 01 课《Fable 5 使用指南》，知道它是什么、多少钱、入口有哪些。本课只讲一件事——怎么用它发现你的未知。

以下来自 @trq212（@Lonely__MH 转译）。他用了一个概念：地图 ≠ 疆域。你的提示词、技能（skills）、上下文都是"地图"；真正的代码库和真实世界约束才是"疆域"。两者之间的差距，就是你的未知。

以前的弱模型，写错了你就怪模型。现在 Fable 这类强模型，会读、会改、会跑、会验证——它常常能走得比你描述的还远。这时出错的根源往往不是模型能力，而是：你没讲清需求、没讲清限制、没讲清什么算对。

所以工作方式要变：把"我写代码，它补全"改成"我澄清，它执行"。你的活从写代码变成给一张越来越精确的地图：目标在哪、雷区在哪、哪条路绝对不能走。

以下来自 @trq212（@Lonely__MH 转译）。认知心理学把"未知"分成四个象限，落到写代码上：

① 已知的已知——你知道你知道的。API 签名、项目规范、你踩过的坑。这部分要写进提示词，让 Claude 别猜。

② 已知的未知——你知道你不知道的。"这个接口的错误码有哪些？""缓存过期时间该设多少？"这部分要主动问，让 Claude 去查、去试。

③ 未知的已知——你知道但没意识到你知道。审美、产品手感、行业潜规则。比如"你想做成 Linear 那样的质感"——你心里有数，但不说出来 Claude 永远猜不到。这部分要指出来。

④ 未知的未知——连你也不知道你不知道。架构里埋了三年的雷、浏览器兼容的暗坑、依赖升级的连带爆炸。这部分只能去发现——让 Claude 先扫描、先原型、先撞墙。

后面每一步工作流，都是在从右往左收窄这张表。

以下来自 @trq212（@Lonely__MH 转译）。工作流第一步：动手之前，先让 Claude 扫一遍盲区。把你的任务描述、仓库、相关文档扔给它，问它："你觉得我还没讲清楚、但对做对这件事很重要的地方有哪些？"

这一步专门对付未知的未知——让模型用它的广度，撞一撞你没想到的地方。原文建议：扫描出来后，逐条决定"这是我确认过的已知 / 需要我查的未知 / 必须让模型先验证的风险"。

关键是心态：这一轮不写代码。先把地图画完整，再上路。第 01 课讲的"工单式提示词"，其实就是盲区扫描的结果——你填得越全，盲区越少。

以下来自 @trq212（@Lonely__MH 转译）。第二步针对未知的已知——你心里有感觉、但说不出来的那部分，比如交互手感、视觉风格、架构品味。

做法：让 Claude 先做原型、做头脑风暴，而不是直接写最终代码。你看原型时，嘴里会自然蹦出"不对，我要的是那种……"——这句话就是被挖掘出来的"未知的已知"。

原文的真实案例就是 Fable 发布视频本身：从转录、ffmpeg、Remotion 原型开始，一步步让 Claude 教他调色、做动画——每一步都在把"感觉"变成"明确的要求"。

以下来自 @trq212（@Lonely__MH 转译）。

第 3 步：访谈模式。直接让 Claude 问你问题："在开始之前，先问我 5 个你觉得最关键、我还没讲清的问题。"这是把已知的未知快速收窄的方法。你回答的过程，就是补地图的过程。

第 4 步：参考驱动。当你无法描述想要什么时，别硬写形容词——指一个参考："做成 Linear 那样的交互""看这个开源项目的实现"。参考是最密集的"未知的已知"压缩包，一张图顶一千个形容词。

指导平衡的提醒：太具体，Claude 会错过转向时机；太模糊，它只能用行业最佳实践猜。你要给的起点上下文包括：你在哪一步、你的经验水平、这件事有多重要。

以下来自 @trq212（@Lonely__MH 转译）。

第 5 步：实施计划。动手前先出计划，但计划的写法有讲究：先暴露最可能变化的部分。计划里明确标出"这部分最不确定，可能会变"——这样变化发生时，你和 Claude 都有心理准备，而不是计划被打脸。

第 6 步：实施笔记（implementation-notes.md）。执行中记录所有偏离计划的决策：为什么没按计划走、当时看到了什么新证据。这个文件是给"未来的你"和"未来的 Claude"看的——下次再进这个代码库，地图上已经标好了雷区。

以下来自 @trq212（@Lonely__MH 转译）。

第 7 步：交付物打包。输出要"方便审批"：demo GIF 开头，让人一眼看到效果；然后是改了什么、怎么验证的、还有哪些风险。记住第 01 课的话：Fable 的价值在"可验收"——交付物就是验收材料。

第 8 步：事后测验。代码合并前，让 Claude 出题考你："考考我对这次改动的理解，看看我是不是真懂了。"考过了才合并。这一步把"模型做对了"变成"你也懂了"，防止下次同样的问题你还是讲不清。

八步走完，一个循环结束。你的地图变大了，未知变小了——而这正是强模型时代你真正的产出。