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Il 9 giugno, Anthropic ha rilasciato un nuovo modello chiamato Claude Fable 5.
Proprio quel giorno, ho lasciato che gestisse l'intero mio "sistema automatizzato di vendita di note".
Di conseguenza, le vendite giornaliere sono quasi raddoppiate in poco più di una settimana.
A dire il vero, pensavo solo: "È uscito un nuovo modello, tanto vale provarlo", quindi sono io il primo a essere sorpreso da questo risultato.
In questo post, scriverò di tutto: cosa gli ho fatto fare, cosa è stato corretto e persino i prompt che ho utilizzato.
A proposito, di solito condivido gli ultimi sviluppi di questo sistema e le impostazioni dettagliate che non riesco a inserire in un articolo sul mio LINE, quindi se ti interessa, controlla il link alla fine.
Lasciare che l'IA gestisca un sistema di successo nel giorno del rilascio di Fable 5
Innanzitutto, un po' di contesto.
Fable 5 è il primo modello di Anthropic che rende disponibili a tutti, con meccanismi di sicurezza, le capacità di "classe Mythos", che in precedenza erano state trattenute dal rilascio pubblico a causa delle elevate prestazioni.
Ha registrato l'80,3% nel benchmark di programmazione (SWE-bench Pro), una cifra che supera non solo il precedente Opus 4.8, ma anche GPT-5.5 e Gemini 3.1 Pro.
Per inciso, il "meccanismo di sicurezza" significa che solo le richieste in aree pericolose vengono automaticamente reindirizzate a modelli più vecchi. Secondo i dati ufficiali, questo non accade in oltre il 95% delle sessioni.
In breve, per il normale uso aziendale, non sentirai alcuna differenza.
Tuttavia, ciò su cui mi sono concentrato non sono stati i numeri del benchmark, ma il fatto che può "svolgere compiti lunghi e complessi senza perdere il contesto a metà strada".
Cosa significa?
Significa che ora possiamo esternalizzare il processo di "miglioramento" stesso — leggere tutti i file di un intero sistema, incrociarli con i dati di vendita e giudicare cosa deve essere corretto — cosa che in precedenza solo gli esseri umani potevano fare.
Con i modelli convenzionali, se davvi loro 10 file, spesso dimenticavano il contenuto dei primi e facevano suggerimenti irrilevanti. Fable 5 non lo fa quasi mai.
Un esempio chiaro è un rapporto dall'estero in cui "la migrazione di 50 milioni di righe di codice è passata da 2 mesi a 1 giorno". Essenzialmente, significa che può procedere con il lavoro comprendendo appieno un insieme massiccio.
Il mio sistema ha circa 40 file in totale più i dati di vendita, quindi questa "capacità di leggere tutto" è direttamente efficace.
Ecco perché ho deciso che "lasciare che migliori un sistema esistente" è il modo più intelligente per usarlo, piuttosto che limitarsi a giocare con le nuove funzionalità.
C'è una prospettiva importante qui.
L'evoluzione di un modello non significa che "il sistema diventa obsoleto".
Significa che "la velocità di miglioramento del sistema aumenta".
Per chi possiede un sistema, ogni rilascio di un nuovo modello è un vento a favore.
Il motivo per cui non apporto io stesso i miglioramenti è triplice:
- Farlo da soli introduce "presunzioni" (giudicare perché le cose si vendono basandosi sulla propria intuizione).
- L'esternalizzazione significa cedere i contenuti del sistema (rivelando il know-how).
- L'IA può leggere tutti i dati senza alcuna emozione (elaborando durante la notte volumi di dati impossibili per gli esseri umani).
Francamente, il miglioramento è il compito di "leggere tutti i dati e trovare le differenze", quindi l'IA è più adatta di un essere umano.
La mia intuizione potrebbe dire: "Ho la sensazione che i post basati sull'empatia stiano funzionando questo mese", ma se lascio che l'IA li legga, restituisce risultati supportati dai dati come: "I post con alti tassi di salvataggio hanno costantemente questo elemento nell'introduzione".
Questa differenza è enorme.
Panoramica del sistema automatizzato di vendita di note
Questa è la configurazione che sto utilizzando:
- Progettazione del concetto (Consolidare chi, cosa e come vendere in un unico file md)
- Generazione automatizzata dei post (L'IA crea 10 post al giorno basati sul concetto)
- Pubblicazione automatizzata (Flusso verso Threads/X a orari prestabiliti ogni giorno)
- Guida alle Note (Il flusso da Post → Profilo → Articolo Note)
- Raccolta dati (Impression, salvataggi e vendite vengono accumulati automaticamente)
- Ciclo di miglioramento automatizzato (I post successivi cambiano in base ai dati accumulati)
Per integrare leggermente ogni parte:
Il file md del concetto nel passaggio 1 è il punto di partenza per tutto. Tutto, dal passaggio 2 in poi, si muove in base a "chi, cosa e come" scritto qui.
Nel passaggio 2, l'IA crea 10 post al giorno da sola dopo aver letto il file md del concetto. Gli esseri umani non li scrivono più.
Il passaggio 3 consiste solo nell'inserirli in uno strumento di pubblicazione automatizzata, quindi non premo nemmeno il pulsante di pubblicazione.
Il passaggio 5 è silenziosamente importante; "quale post è stato salvato", "quale post ha portato a un clic sul profilo" e "quanto è stato venduto quel giorno" vengono registrati automaticamente ogni giorno.
Il passaggio 6 è un ciclo che legge questi dati ogni 3 giorni e li riflette nei 30 post successivi.
Il punto è che questo sistema non è "finito una volta costruito", ma piuttosto il ciclo di miglioramento 5 → 6 → 2 continua a girare.
La gente dice spesso: "Sembra difficile da costruire", ma il lavoro pesante è solo la prima volta.
Usi il cervello solo quando costruisci inizialmente il file md del concetto e i criteri di valutazione. Dopodiché, più viene eseguito, più dati si accumulano, e più dati si accumulano, maggiore è la precisione dei miglioramenti.
Dato che è una struttura che diventa più forte nel tempo, penso onestamente che le persone che iniziano presto vincano questo gioco.
Quindi cosa fanno gli esseri umani? In realtà, solo tre cose:
- Decidere il genere e il concetto all'inizio (questo è il lavoro di un essere umano).
- Decidere se adottare i suggerimenti di miglioramento dell'IA (ne scriverò in dettaglio più avanti).
- Osservare occasionalmente i dati e indagare se qualcosa sembra fuori posto.
In termini di tempo di lavoro giornaliero, è meno di 10 minuti.
E quello che ho fatto fare a Fable 5 questa volta è stato il compito più a monte del ciclo: "Incrociare tutti i file di questo sistema con i dati di vendita recenti per identificare le aree che necessitano di correzioni."
Non ho fatto nulla di difficile per il trasferimento dei dati; ho solo lasciato che leggesse il set di file di sistema e i dati contenenti vendite, impression e salvataggi così com'erano.
Molte persone pensano: "Devo organizzarli prima di consegnarli", ma è l'opposto.
Se consegni dati grezzi, l'IA li organizzerà da sola e coglierà correlazioni che gli esseri umani non notano.
Il prompt che ho lanciato era fondamentalmente questo (lo lascio qui così puoi copiarlo e incollarlo):
"Leggi tutti i file di questo sistema e confrontali con i dati di vendita per identificare tutte le differenze tra 'quando si vende' e 'quando non si vende'. Dammi solo le differenze nei dati, non le impression. Successivamente, proponi in quale file e in quali criteri di giudizio del sistema tali differenze dovrebbero essere riflesse, come un set di nome file e proposta di modifica."
Il punto è che ho limitato la richiesta a "solo differenze nei dati, non impression."
Se non includi questo, l'IA mescolerà consigli generali come "Aumenta la frequenza di pubblicazione", il tipo di cose scritte ovunque.
Limitandolo alle differenze nei dati, emergono solo punti di miglioramento unici per il mio sistema.
Dopo aver ottenuto le differenze, il prompt per farlo effettivamente correggere è questo:
"Specificherò quali delle proposte adotterò, quindi riscrivi direttamente i file corrispondenti. Mostrami un elenco delle differenze prima e dopo la riscrittura alla fine. Non cambiare un solo carattere nelle parti che non ho specificato."
"Non cambiare un solo carattere nelle parti che non ho specificato" è seriamente importante. Se non includi questo, l'IA "migliorerà" altre aree per buona volontà. Quando si lascia che tocchi un sistema funzionante, la regola ferrea è limitare l'ambito delle modifiche.
Tre differenze che Fable 5 ha trovato tra "quando non si vende"
Quindi, ci sono state tre differenze che Fable 5 ha evidenziato.
Nel momento in cui ho visto la prima, ho pensato: "Questo cambierà sicuramente le vendite".
Differenza ①: Le note che vendevano avevano "la frase subito prima dell'acquisto"
Questa è la conclusione a cui è giunta Fable 5 dopo aver confrontato tutte le note che vendevano e quelle che non vendevano.
I concetti delle note che vendevano avevano le "emozioni che arrivano alla mente del lettore subito prima dell'acquisto" verbalizzate e incluse.
Quelle che non vendevano erano progettate solo fino al "target" e al "problema".
Nello specifico, il concetto di una nota che non vendeva era a questo livello di granularità:
"Donna di 30 anni · vuole tornare con l'ex · insegnale come fare."
E il concetto di una nota che vendeva era così:
"Donna di 30 anni · vuole tornare con l'ex · compra nel momento in cui pensa: 'Se faccio esattamente quello che dice questa persona, potrei non dover guardare il telefono a mezzanotte e sentirmi ansiosa'."
Vedi la differenza?
Il primo finisce con "cosa vendere".
Il secondo è progettato fino ai pensieri nella testa 0,5 secondi prima di aprire il portafoglio.
Questa è stata la linea di demarcazione per le vendite.
Quindi, gli ho fatto aggiungere "verbalizzazione delle emozioni subito prima dell'acquisto" come elemento obbligatorio nella progettazione del concetto md.
Aggiungere solo questo elemento cambia tutto. Poiché il concetto è a monte, la scelta delle parole dei post generati, il titolo della nota e il modo in cui il testo colpisce: tutto inizia a essere scritto verso quel "pensiero subito prima dell'acquisto".
Una modifica di un elemento in un file si ripercuote su tutti i prodotti a valle. Questa è la bellezza della sistematizzazione.
A proposito, ho fatto anche in modo che Fable 5 fornisse il trucco per scrivere questo elemento: il criterio è "scrivere i veri sentimenti che il lettore non può dire a nessuno, con le parole del lettore stesso".
"Voglio risolvere la mia ansia" è debole.
Se riesci a scrivere: "Ho così paura di essere ignorata di nuovo che non riesco a premere il pulsante di invio", è un successo.
È lo stesso in altri generi. Ad esempio, nella nicchia dei guadagni extra, invece di "per chi vuole guadagnare con un lavoro secondario", usa:
"Persone che guardano il saldo una settimana prima dello stipendio e rimettono un articolo nel carrello al supermercato sospirando."
Se riesci a scrivere fino a questo punto, diventa una nota che sembra un annuncio visibile solo a quella persona.
Differenza ②: I criteri di valutazione dei post erano troppo focalizzati sulle impression
I criteri di valutazione per il ciclo di miglioramento automatizzato erano "pesanti sulle impression".
Tuttavia, ciò che era correlato alle vendite non erano le impression, ma il "numero di salvataggi" e il "tasso di clic sul profilo".
Questo significa che i post che ottengono impression e i post che aprono i portafogli sono cose diverse.
Chiunque faccia list marketing capirebbe, ma il numero di lead e il numero di conversioni non sono necessariamente correlati.
I post che ottengono impression sono quelli di tipo "empatia, riconoscibilità, umorismo".
Ma per i post che aprono i portafogli, accadono movimenti come "Voglio salvarlo e leggerlo più tardi" o "Controlliamo il profilo di questa persona".
Diventare virali fa sentire bene, ma i numeri direttamente collegati alle vendite erano quelli più modesti.
A proposito, questi due numeri possono essere visti da chiunque gratuitamente su X Analytics.
Solo rivedendo i tuoi post in ordine di "salvataggi" invece che di "impression", dovresti trovare i modelli che vendono.
Per riferimento, i post salvati avevano tre cose in comune:
- Contenevano passaggi specifici che possono essere utilizzati in seguito (non finiscono nel momento in cui vengono letti).
- Contenevano numeri o nomi propri, facendo venire voglia alla gente di conservarli come un "memo".
- C'era spazio per applicarlo alla propria situazione (in una forma che può essere usata così com'è).
Al contrario, le "belle storie" non vengono salvate. Le impression vengono consumate sul posto e finiscono lì.
Quando gli ho fatto riscrivere i criteri di valutazione per "focalizzarsi sui salvataggi e sui clic al profilo", le impression sono calate leggermente, ma le vendite sono aumentate: un movimento interessante.
Solo cambiando una riga dei criteri di valutazione nel ciclo di miglioramento automatizzato, la direzione di tutti i post generati cambia, quindi le persone che hanno un sistema dovrebbero rivedere questo per primo.
Differenza ③: L'ordine del testo era "soluzione troppo precoce"
Le note che non vendevano rivelavano troppo la soluzione all'inizio.
Se dai la risposta prima che il lettore si renda conto che "questo è il mio problema", finisce di leggere prima di sentire il valore.
Le note che vendevano usavano "il 30% del totale per verbalizzare il problema."
In una nota di 7.000 caratteri, i primi 2.000 caratteri non vengono usati per dare una soluzione, ma per "descrivere la situazione del lettore in modo più accurato di quanto faccia il lettore stesso".
Solo dopo che il lettore è nello stato di "Perché mi conosci così bene?" fornisci la soluzione per la prima volta.
In quest'ordine, anche lo stesso contenuto viene letto come qualcosa di "prezioso".
E per chi si chiede "come scrivere la verbalizzazione del problema", lascio la procedura che uso effettivamente.
Faccio scrivere all'IA 10 monologhi che il target sta pensando a letto la sera.
Cose come "È passata una settimana e ancora nessuna conferma di lettura", "Non posso parlarne con i miei amici" o "La mia cronologia delle ricerche riguarda solo il tornare con l'ex".
Solo riorganizzando quei 10 e posizionandoli all'inizio del testo, la parte di verbalizzazione del problema è quasi completa.
Un errore comune qui è scrivere il problema in "generalità".
Frasi come "Tornare insieme è difficile, vero?" o "Ti rende ansioso, vero?" che si applicano a chiunque non colpiranno nessuno. Solo quando lo specifichi al livello di un monologo si verifica il momento "Questo parla di me".
Anche questa è stata una cosa che Fable 5 ha evidenziato come differenza nei dati. A pensarci bene è un principio base delle vendite, ma era una parte che non era stata incorporata nel sistema di generazione automatizzata.
Le cose che gli esseri umani farebbero naturalmente mancano nella progettazione del sistema.
Trovare questi "buchi che erano noti ma non implementati" è la parte migliore del lasciare che l'IA faccia i miglioramenti.
Filosofia di progettazione quando si lasciano i miglioramenti all'IA
Ci sono tre principi che ho imparato provando questo metodo per lasciare i miglioramenti all'IA.
Principio ①: Miglioramenti all'IA, decisioni di adozione a te stesso
Ci sono state 7 proposte da Fable 5 in totale.
Ne ho adottate 3.
Tra le 4 che ho rifiutato c'era, ad esempio, una proposta di "aumentare il numero di post da 10 a 15 al giorno".
La logica era valida, ma avevo già verificato in passato che per la mia base di lettori, la pressione sulla timeline sarebbe stata troppo forte e avrebbero finito per silenziarmi, quindi l'ho rifiutata.
Se ingoi tutto intero, il sistema tenderà verso le generalità dell'IA e, al contrario, smetterà di vendere.
Infatti, una volta ho adottato tutte le proposte in passato e i numeri sono calati quella settimana.
Anche se ognuna sembra corretta, quando vengono combinate, diventa un "account che si trova ovunque".
L'IA è un genio nel trovare le differenze, ma i materiali per giudicare "se adottare quella differenza" — lo storico delle verifiche passate e la sensibilità dei lettori — esistono solo dentro di te.
Principio ②: Rifletti sempre i miglioramenti nei "file"
Non limitarti a dire "fai così d'ora in poi" nella chat e chiudere; fai in modo che l'IA riscriva i file di sistema stessi.
Il motivo per farlo è trasformare i miglioramenti in risorse.
Le istruzioni in una chat scompaiono, ma i criteri di giudizio inseriti in un file continuano a essere efficaci per tutto, dalla generazione successiva in poi.
Nel mio caso, divido le destinazioni di riscrittura per ruolo.
"Chi vendere a cosa" è il file del concetto, "quale post giudicare come cresciuto" è il file dei criteri di valutazione e "in che ordine scrivere la nota" è il file della struttura.
Dato che posso vedere quale file è cresciuto con ogni miglioramento, sembra che l'intero sistema stia diventando sempre più intelligente.
Principio ③: Correggi da monte (Concetto > Post > Formulazione)
Quando si tratta di miglioramenti, tendi a voler correggere da valle, come la formulazione di un post.
Tuttavia, l'ordine di efficacia per le vendite è "Concetto > Criteri di valutazione > Struttura del corpo > Formulazione".
Il motivo principale per cui le vendite sono raddoppiate questa volta è stato indubbiamente la parte del concetto della Differenza ①.
Il motivo è semplice: una posizione a monte influenza tutto ciò che viene generato da lì, ma una posizione a valle influenza solo quel singolo pezzo.
Se correggi una riga del concetto, tutti i post e le note futuri cambieranno. Se correggi una conclusione di un post, cambia solo quel post.
Se il carico di lavoro è lo stesso, è meglio usarlo dove è efficace.
Non importa quanto lucidi il lavoro a valle, se il design a monte non vende, i numeri non si muoveranno.
Le persone che hanno un sistema traggono profitto ogni volta che l'IA si evolve
Quindi, cosa sta succedendo ora?
Ho riflesso i miglioramenti a metà giugno e, da lì, le vendite giornaliere si sono stabilizzate quasi al doppio.
La parte più efficace è stata indubbiamente la parte del concetto della Differenza ①. Subito dopo averlo riflesso, il flusso di "Salvataggio → Profilo → Acquisto" dai contenuti generati è cambiato visibilmente.
Il tempo di lavoro rimane invariato, quasi zero.
Questo incidente mi ha dato la certezza di una cosa:
Le persone che traggono maggior profitto ogni volta che l'IA si evolve sono "coloro che hanno un sistema".
Fable 5 stesso può essere usato da chiunque.
Ma le persone che non hanno un "target da far migliorare a Fable 5" possono solo provarlo quando esce un nuovo modello.
Ci sono persone che provano un nuovo modello ogni volta che viene rilasciato, dicono "è fantastico", pubblicano le loro impressioni e finiscono lì.
E poi ci sono persone che, ogni volta che esce un nuovo modello, lo lasciano leggere al loro sistema, lo migliorano e alzano le loro cifre di vendita di un livello.
Anche se stanno usando la stessa IA, una è consumo e l'altra è investimento.
Poiché avevo un sistema e dei dati, le mie vendite si sono mosse il giorno in cui il modello si è evoluto.
I modelli continueranno a evolversi.
Tra sei mesi, uscirà un modello più intelligente di Fable 5 e farò la stessa cosa.
Questo ciclo stesso è una risorsa.
Ogni volta che accade, credo che il divario tra chi ha un sistema e chi non ce l'ha si allargherà a un ritmo incredibile.
A volte mi viene chiesto: "Non è troppo tardi per iniziare ora?", ma è l'opposto.
I ritardatari possono costruire un sistema con un modello intelligente fin dall'inizio, quindi possono saltare le parti con cui ho lottato in passato.
Quando ho iniziato a costruire questo sistema, dovevo correggere manualmente l'output dell'IA ogni volta, ma le persone che lo costruiscono ora avranno a malapena bisogno di quel processo.
Se sia tardi o meno non è deciso dal momento dell'ingresso, ma solo dal fatto che tu inizi a costruire un sistema.
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