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在 Claude Cowork 中使用 Claude Fable 5

Claude:Blog(网页)Aioga 编辑团队2026-07-16T14:32:22.664Z热度 64

Anthropic 发布最强通用模型 Claude Fable 5,专为长时间、多步骤的复杂异步工作设计,可在 Claude Cowork 中自主执行深度研究、尽职调查等任务。...

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Anthropic 发布最强通用模型 Claude Fable 5,专为长时间、多步骤的复杂异步工作设计,可在 Claude Cowork 中自主执行深度研究、尽职调查等任务。

该模型需手动选择,默认模型为 Claude Sonnet 5。

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Claude Fable 5 可以独立完成长期、复杂的工作。以下是在 Claude Cowork 中充分利用它的方法,从一个想法开始,直到完成整个工作。

在 Claude Cowork 中使用 Claude Fable 5

Claude Fable 5 是 Anthropic 最强大的通用可用模型:https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5,专为长期、复杂和异步工作而构建。Claude Fable 5 特别擅长独立执行多步骤工作流程(例如进行深度研究并将其整合到初稿备忘录中、在生成董事会演示文稿前进行尽职调查,或浏览文件夹以红线修改多个合同,仅举几例),在较长时间内不断测试和评估其结果。

最大化模型能力需要改变与模型的工作方式。随着模型不断改进,我们已优化了关于如何更好地利用 Claude 的建议,包括提示最佳实践:https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices、提供上下文以及构建技能:https://claude.com/resources/tutorials/teach-claude-your-way-of-working-using-skills,这些技能涵盖可重复的流程,如每周团队更新、销售电话准备或客户反馈分析。这些实践在 Claude Fable 5 中仍然重要,实际上,模型在应用这些方法时表现更佳。

Claude Fable 5 会在整个任务中应用你的上下文、偏好和技能:https://claude.com/blog/skills-explained,即便是需要数天完成的任务,而之前的模型可能在长时间内失去跟踪,需要提醒。与它合作就像与一位非常能干的同事一起工作:你解释情况,同意最终结果的标准,然后让你的同事去完成。你用于检查每一步的时间减少了,因此可以将更多时间用于决定工作内容。

我们为 Claude Fable 5 提供的提示指南:https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-fable-5 提供了详细的能力提升列表以及推荐的行为和提示调整。在本文中,我们将介绍其中一些如何应用于 Claude Cowork,这是 Anthropic 面向知识工作的代理 AI 系统。

Claude Cowork 是为创建完成的工作而构建的。给它一个目标,它会管理其余的工作,即使任务又大又复杂。一个大任务会被拆分为同时进行的多个部分,每个部分都有它自己的子代理,即 Claude 的一个独立实例,它处理工作的一部分并报告结果。Claude 通过这种方式快速处理大量信息。Claude 还通过在一开始设定计划来管理大型任务,并且可以在执行过程中对照计划检查自己的结果。

Claude Fable 5 在处理长且复杂任务方面远远领先于我们的其他模型:https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5,而 Claude Cowork 的任务通常正是如此,需要几十个步骤,每一步都建立在前一步之上。比如这样一个项目:根据今年的实际情况来构建明年的预算。Claude 会访问并读取电子表格,提取运行率,预测每一行,与目标对比进行调和,并撰写总结。如果它在早期误读了一个运行率,这个错误将影响到之后的每一个预测。Claude Fable 5 会在开始前规划工作流程,并在执行过程中检查结果,因此它可以在任务运行时发现并纠正误读的数字。

Claude Fable 5 并不是 Claude Cowork 的默认模型;你需要手动选择。截至发布时,默认模型是 Claude Sonnet 5,它是处理日常任务、快速处理你自己也能完成的工作的合适选择。Claude Opus 是可靠的选择,适合已明确目标的深度工作,你知道最终结果是什么样的。Claude Fable 5 则适用于感觉最复杂或最模糊的项目,可能是之前的模型难以完成的工作。它会花更多时间思考,并消耗更多你的使用配额,但对于耗时或代价高昂、容易出错的工作,这可能是值得的。我们建议你将 Claude Fable 5 保留给最重要的工作,特别是那些需要使用多种工具并且需要一系列判断的任务。

你可以通过调节 Claude 的努力设置进一步优化你的选择。在较高的努力水平下,Claude Fable 5 会在开始工作前进行更多的计划,并在工作进行过程中更多地检查。对于你希望 Claude 从头到尾完成的复杂或多步骤项目,保持较高的努力水平。在较低的努力水平下,你会获得更快的响应,同时仍能利用 Claude Fable 5 的智能。考虑将其用于那些仍需前沿判断但不需要深入探索的任务,例如由许多简单步骤组成的自主运行任务,或 Claude 容易检查结果的工作。在我们的测试中,Claude Fable 5 在较低努力水平下的表现通常与早期模型在最高努力水平下的表现持平或更好。有关内部机制的更多详细内容,我们在 Claude Code 中解释了模型选择和努力水平的相互作用:https://claude.com/blog/claude-model-and-effort-level-in-claude-code。

同样值得注意的是,Claude Fable 5 配备了一组新的分类器:独立的 AI 系统,用于检测与网络安全或生物化学相关请求中的潜在误用。当触发这些分类器时,响应会自动由 Claude Opus 4.8 处理:https://support.claude.com/en/articles/15363606-why-claude-switched-models-in-your-conversation-with-fable-5,并在发生时通知用户。Opus 4.8 本身是一个非常强大的模型,从此聊天会继续使用 Opus;如果想恢复使用 Claude Fable 5,需要开启新的会话。我们保守地调整了这些安全措施,以便能够发布 Mythos 级模型:https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5,既安全又快速地供一般使用,因此它们有时会捕捉到无害请求,包括 Claude Cowork 中仅涉及相关话题的短语。在我们优化这些安全措施时,正在努力减少这些误报。

当你开始一个任务时,你并不总是知道自己想要完成什么。最初的阶段,Claude Fable 5 可以成为一个强大的思维伙伴,而在 Claude Cowork 中,它会基于你的技能、工具和知识进行工作。

例如,如果你看到与您的行业或公司相关的新闻公告,你可以问Claude:“这是公告,请告诉我,考虑到你对我组织的所有了解,这对我们会有哪些变化。”你阅读输出后,当你开始制定策略时,Claude会在同一次在Claude Cowork中进行头脑风暴的对话中,建立一个计划来生成你所需的资源。

在Claude Cowork中进行头脑风暴可以让模型用你的真实资料进行思考:它可以读取你分享的文件,并在你对话时使用你已连接的工具,从而提供相关建议。它会在想法仍容易修改时发现其间的空白,并向你展示你未曾考虑过的方向。当任务在同一次对话中开始时,Claude Fable 5 已经理解了你确定的目标、你指定的约束条件以及你在此过程中做出的决定。

例如,Anthropic的一位数据科学家在团队仍在确定新分析仪表板应显示内容时,就带着一个想法来到Claude Cowork。因为Claude Fable 5可以在对话中读取团队的使用数据,它知道哪些问题需要几周时间才能发现,并按可能更早发现这些问题的指标进行排序。到对话结束时,该数据科学家已经有了一份值得添加的指标清单和一个可点击的原型。

以下是两个提示,可以帮助你将创意发展成输出:

上下文是Claude工作的依据,在Claude Cowork中,这意味着你的提示、你分享的任何文件和文件夹,以及你所连接的任何工具,例如Asana、Hubspot、Jira、Slack等:http://claude.com/connectors。

当你在Claude Cowork中给Claude Fable 5分配任务时,可以像向同事汇报报告一样思考。你不会给他们一长串规则,但你可能会告诉他们这是给谁的、何时需要以及必须完成什么任务,然后相信他们能从中做出良好决策。Claude Fable 5的工作方式也是如此。

约束条件仍然很有用:“保持在两页以内并使用简单语言”就是一个合理的指示。但约束条件只告诉Claude不该做什么。上下文则告诉它工作的目的,以便在你的约束无法预见的情况下做出正确判断。

Claude Fable 5 擅长处理长时间、多步骤的任务,部分原因在于其上下文能力:当在工作中出现问题或决策时,它会在你提供的上下文中寻找答案。它还会使用该上下文在执行过程中检查自己的工作,因此提供一些具体的参考标准,例如报告的早期稿件和最终版本,Claude 将根据两者间的变化来判断你的标准。

上下文还能让 Claude 了解你的情况,因此它可以推断或找到你在提示中未指定的细节。共享额外的上下文可以让 Claude 搜索比你在提示中能提供的更多的知识基础。

关于长对话的一点需要注意:为了保持同步,Claude 会每次你发送新消息时重新阅读整个对话,因此长对话可能会消耗更多使用量。将新任务从新对话开始会更有帮助。已计划的任务也计入你的使用限制,因此请偶尔检查,并关闭不再需要的任务。

你可能习惯将任务拆分为多个部分,并为每一部分向 Claude 提示。Claude Fable 5 对中间提示的需求要少得多,因此你可以在 Claude Cowork 中委托完整的工作。

当过程对你很重要时,比如某个指标每次必须以完全相同的方式计算,你仍然应该自己写出步骤。但如果结果才是重点,只需描述目标,让 Claude 完成剩下的工作。逐步提示也可能限制它只能按你想到的步骤操作;而提供目标则给它寻找更优路径的空间。

在 Claude Cowork 中委托意味着将一个你通常会自己做的决策交给 Claude。你可以通过以下三种方式实现:

给 Claude Fable 5 更艰巨的工作,比你此前给 AI 的工作更多,甚至包括那些你认为不可能完成的工作。即使工作凌乱或不清晰,或者可能需要几小时或几天才能完成,也可以描述出来,看看模型是否能处理。选择一个你负责的成果,并说明你会如何评判,然后让 Claude 提出达到目标的步骤。这些工作中的部分可能会转化为自动运行的计划任务。Claude 可以将该流程保存为技能,并按计划执行,通过你已连接的工具完成任务。

Claude Fable 5 能够处理长篇工作的部分原因在于它知道如何制定并遵循计划。在 Claude Cowork 中,你可以在 Claude 工作时看到该计划:对话旁边的面板列出了它打算做的事情,然后是它正在读取和写入的文件,以及它正在使用的工具和技能。

该面板是你及早发现问题并重新引导的机会。否则在最终输出中才会发现的错误,会显示为计划中的一个错误步骤。你可以用一句话修正计划,Claude 会在不重新开始的情况下进行调整。

在 Claude Cowork 中使用 Claude Fable 5

当工作完成后,像审查同事的工作一样进行复查:打开 Claude 生成的文件并阅读它们。如果某些内容看起来不对,运行记录仍然保留在对话中。向上滚动查看 Claude 工作时列出的步骤,包括它读取的文件和使用的工具,并展开其思路以了解决策背后的推理。或者直接问:“这个数据来自哪里?”Claude 会指引你找到来源。

从你知道如何验证的工作开始,比如你团队下季度计划的初稿。如果你清楚优先事项,就能快速判断 Claude 的成果是否可靠。当结果证明可靠时,再委派更大的任务。

更强大的模型会提升你所建立的每个连接的价值,从你分享的文件夹到团队使用的工具。以下是我们向 Claude Fable 5 提供所需上下文以发挥最佳工作能力的建议:

随着前沿智能的持续进化,Claude Cowork 将变得越来越强大,能够处理更长时间的工作并开启更多知识工作用例。学习如何提示、管理上下文、检查 Claude 的工作以及委派任务,将帮助你充分利用 Claude Fable 5 及未来模型提供的一切优势。

本文由 Anthropic 教育团队的 Josefina Albert 撰写。

开始使用 Claude Cowork:https://support.claude.com/en/articles/13345190-get-started-with-claude-coworktoday。

探索更多关于使用 Claude 建设团队的产品新闻与最佳实践。

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情报判断

Aioga 编辑摘要

Anthropic 将 Claude Fable 5 定位为其能力最强的通用可用模型,面向长时间、复杂且异步的工作。它可在 Claude Cowork 中处理深度研究、尽职调查和合同审阅等多步骤任务,但需要用户手动选择。

背景分析

Claude Cowork 面向知识工作,可先制定计划,再将大型任务拆分给多个子代理并行处理,同时按计划检查结果。原文称,提示词实践、上下文提供和可复用技能仍然重要,并能帮助 Claude Fable 5 更好地完成整个任务。

Aioga 观点

Aioga 判断,这次更新的重点并非替代全部日常模型,而是为复杂度高、步骤多且容错成本较高的工作提供专门选择。模型会投入更多思考时间并消耗更多使用额度,因此任务筛选和验收标准值得关注。

影响与后续

对 Claude Cowork 用户而言,模型选择将更依赖任务类型:默认的 Claude Sonnet 5 适合快速处理日常任务,Claude Opus 适合结果形态清晰的深度工作,而 Claude Fable 5 更适合复杂、模糊及需要多次判断的项目。 用户可先为重要任务明确目标、背景和最终成果标准,再配置相关偏好与可复用技能,并在 Claude Cowork 中手动选择 Claude Fable 5。执行过程中仍应核对计划与结果,尤其关注早期数据误读可能传导至后续步骤的情况。

来源与版权说明

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