Fable 5 消失前必须做的 4 件事：把「只存在于聊天中的成果」变成你的资产
目前 Anthropic 公布的 Fable 5 免费使用期限是「到 7 月 7 日为止」。
这个日程未来可能会变，但无论如何，当前 Fable 5 是「限时」的这一事实不会改变。
即使期限结束，Fable 5 本身也不会消失，但它会从标准订阅配额中移除，继续使用需要额外付费。
现在，时间线上流传着很多关于「应该在 Fable 5 结束前让它做的事情」的文章。昨天我也写了一篇类似主题的文章。
但今天，我要讲的是相反的一面。
这是关于「Fable 5 消失后」如何不陷入困境。
如果说昨天的文章是「尽情使用」，那么今天的就是「留下东西」。内容完全不同，但请把它们看作是一套的。
直接说结论：自从 Fable 5 复活以来，你越是把工作交给它，并惊叹于它「显然很聪明」，那么它结束后你陷入困境的可能性就越大。
原因很简单：当你与一个优秀的 AI 合作时，你的指令会变得越来越随意。
你可以只说一句「嘿，把这个做好」。
一旦你解释过某件事，它就会记住并在下次自动使用，无需你重复。
它会感知并补充你忘记提及的条件。
很舒服，对吧？我从昨天起也一直处于这种状态。
然而，那个「做好」的具体内容，掌握在 Fable 5 手中，而不是你。
准确地说，对话日志本身在期限结束后也不会被删除。你会失去的是那个能够从那些杂乱日志和随意指令中准确理解你意图的「读者」。
打个比方，就像只留下了即将离职的秘书的潦草笔记。笔记还在，但只有那个人能流畅地读懂。
我昨天在检查与 AI 合作的工作文件夹时意识到了这一点。
6 月底刚与 AI 一起确立的交付用 e-learning 视频（培训解说视频）的制作流程。无论我怎么搜索文件或笔记，都找不到。它们只存在于过去的对话日志中。当我打开工作文件夹时，里面是空的。
换句话说，我刚刚「把它丢进聊天里就完事了」。如果我没有注意到，这个流程就会永远埋没在对话中，再也挖不出来。
在这篇文章中，我将总结在优秀 AI 还在时，你必须做的 4 项「交接」。
- 回收只存在于聊天中的交付物。
- 让它为那些它一直在「替你感知」的事情创建交接文档。
- 排练交接（这只能现在做）。
- 实施两条规则，让未来的工作自动被保存下来。
不需要复杂的技术。不需要编程。你只需要「提问的方法」。
第 1 章：什么会消失，什么可以保存
首先，让我们理清思路。Fable 5 的智能可以分为两种。
一种是「情境智能」。准确回答问题、正确阅读长文档、完成复杂任务。
这是模型本身的性能，所以一旦期限结束，这种性能就会从你手中离开。对此你无能为力。
另一种是「持久智能」。在对话中建立的工作方式。经过多次交流后确定的策略。
完成的文本和系统。「如果我这样问，它就会那样回答」的「模板」。
这不是模型的性能，而是「信息」。
如果是信息，就可以做成文件。如果是文件，就可以传递给下一个 AI。
你需要做的是将这两者分开，并在期限内将「持久智能」转化为文件。仅此而已。
AI 越好，它「感知」得越多。这就成了陷阱
让我们谈谈另一个重要的结构性要点。
Fable 5 级别的模型会解读指令的言外之意。
例如，仅凭「做上个月的发票」这句话就能得到正确的发票，是因为 AI 从对话流程和过去的文件中感知并补充了背景信息，如时薪和收款人。
在人类的工作场所，这就像与一位超级能干的秘书一起工作。「做平常那套」对一切事情都管用。
问题是，这位秘书有一个固定的离职日期。
而且，目前还没有一份交接文档。
下一个来的 AI 也能阅读过去的交互记录。
但是，它不会像现在的秘书那样精确地理解你的「平常那套」。
那时你才会意识到：那些随意指令之所以有效，是因为模型很聪明，而你一直没能用语言解释清楚自己的工作方式。
这里重要的是，我并不是说你接下来要用的 AI 会无能。
Sonnet 和 Opus 有足够的能力执行明确的流程。
但是，老实说，差异不仅仅在于「从模糊指令中感知意图的能力」。输出本身的质量也不同。这一点无法掩饰。
但是，这个差距会扩大多少，很大程度上取决于你手头是否有明确的流程和样本。
如果模型变了，而指令仍然随意，那么意图的错位和质量的下降会同时发生。如果流程和样本还在，至少工作的模板不会崩溃。
所以对策很简单：把那些一直由 AI 替你感知的部分用语言表达出来。
而最能做好这种语言化工作的，正是 Fable 5 本身——它了解你当前的所有背景，并能从长对话中准确挑出关键点。
事实上，「阅读杂乱的长对话并正确整理」这项任务，正是最能体现模型智能差异的地方。
换句话说，提取工作本身就应该让 Fable 5 来做。 即使你让下一个 AI 来做这件事，它也无法以同样的质量提取出来。
第 2 章：必须做的事 ①。回收只存在于聊天中的交付物
最立竿见影的效果来自从过去的对话中回收。
我差点「丢失」东西的故事
6 月底，我一直在与 AI 验证「如何制作 e-learning 视频」。
我的工作是制作培训用的解说视频，当时我正在研究哪些流程可以交给 AI，以及如何稳定质量。
我最终确定了分工和流程。
那个结论只存在于对话中。
昨天，我在为另一个任务检查文件夹时注意到了这一点。我本来计划在 7 月用这个流程批量制作视频，但流程手册却找不到了。
如果我完全忘记了那次对话，我就得从零开始重新验证。
恢复很容易。我只是让 Fable 5 阅读过去的对话，并将其总结成一个文件作为流程手册。花了几分钟。
你肯定也有这样的对话。
- 经过多次交流终于完成的文本
- 决定「以后就按这个策略来」的事情
- 经过反复试验证明有效的流程
- AI 为你整理的工作或业务的整体图景
如果你打开那个对话，它们就在那里。但对话会流逝。一个月后，你还能记得是哪个对话吗？
如何操作
大致回想一下过去 1-2 个月内你与 AI 一起完成的工作，并按「如果它消失了我会多麻烦」的顺序列出。然后，打开那个对话，这样问：
1这个对话包含了我想要继续使用的重要结论。2请重新阅读整个对话，并将以下内容总结成一个文件（Markdown 格式）。34- 完成的交付物的最终版本（文本、结构、代码等）5- 已决定的策略及其原因6- 已建立的流程（详细到其他人或其他 AI 可以复现的程度）7- 注意事项、失败案例和应对措施8- 尚未解决的事项910规则：11- 不要补充或创建对话中不存在的内容12- 不要过度总结。完整保留流程和交付物，不要省略任何内容13- 在第一行写明「这个文件应该用于哪个工作」
保存输出的内容。
在这个阶段，存储位置并不重要。
优先考虑的是它作为一个文件存在。（顺便说一句，我把它放在了一个叫 Obsidian 的备忘录应用里。原因我会在第 5 章说明。）
诀窍是不要追求完美。
你不需要恢复每一个对话。
只需从「如果消失需要花几个小时重新创建」的事情开始，尽可能多地提取。
即使只恢复三个，也能为你节省大量时间。
第 3 章：必须做的事 ②。让它为「它一直在感知的事情」创建交接文档
这是这篇文章中我最想传达的一章。
如果你正在与 Fable 5 舒适地合作，那么幕后已经积累了大量的「不成文规则」。
你的风格偏好。「不要做这个」的界限。交付物的合格线。常用材料的位置。
如果你试图自己写下这些，你几乎肯定会失败。
因为它们对你来说太显而易见了，你无法用语言表达。
然而，从 AI 的角度来看，你是被观察的对象。
因为它从外部观察，所以它能够用语言表达出来。所以，让 Fable 5 自己来写。
在你与之交互时间最长的对话中，请粘贴以下内容：
1你很快就要离开这份工作了。2请为接替你的 AI（假设它的「感知能力」比你弱）创建一份交接文档。34根据我们迄今为止的对话，请按以下类别写下你对我了解的内容：56- 我工作的整体图景（我是什么样的人）7- 我的偏好（写作风格、语气、交付物格式）8- 我经常给出的指令及其真实含义9 （例如：当我说「做好点」时，实际上指的是什么？）10- 绝对不能做的事情11- 交付物的验收标准（什么样的情况会让我说「OK」）12- 我经常忘记说的事情以及如何补充1314规则：15- 只写能在实际对话中确认的内容。不要用推测来填充16- 对于不确定的项目，请明确写明「未确认」17- 写得足够详细，以便接替的 AI 只需阅读此文件就能从明天开始以相同的质量开始工作
请务必亲自阅读并检查生成的交接文档。
AI 的观察可能是错的。
但这没关系。
纠正它说「这部分不对」的行为本身，就成为了确定你工作规则的工作。
还有一件事。如果你有每周或每月重复的工作，在那个对话中问：「把这个任务的指令做成一个可以复制粘贴的提示词，以便另一个 AI 能以相同的质量复现它。附上你这次的一个实际输出作为样本。」
关键在于「让它附上样本」。
只有流程手册，结果会有波动，但有了带样本的流程手册，即使是感知能力较弱的模型，也会以样本为准进行调整。
第 4 章：必须做的事 ③。进行交接的「排练」
这是只有在这个时期才能做的事情。
你不会知道你在第 2 章和第 3 章制作的交接文档和指令是否真的有效，直到你实际用另一个模型运行它们。
而现在，你可以做到。
- 把你制作的指令粘贴到 Sonnet 或 Opus 中，让它执行。
- 查看结果，记下哪里出现了偏差，或者哪里被问了问题。
- 把那个偏差带回给 Fable 5，让它修正指令，说「这部分没有传达过去」。
这第三步很重要。
期限结束后，即使指令运行不畅，能够修正它们的 AI 也不在手边了（除非你额外付费）。
「让聪明的 AI 制作交接文档，用较弱的 AI 测试，再让聪明的 AI 修正」这个来回过程，只有在两者都在手边时才能进行。
你不需要为所有指令都这样做。只需选择你最常用的一个工作，做一个来回，交接的精度就会完全不同。
作为额外收获，这种比较还会产生另一个结果。
你会根据实际结果知道「这个工作用 Sonnet 就够了」和「这个工作我愿意为 Fable 5 额外付费」的界限。这可以直接用于期限结束后你的付费决策。
第 5 章：自动保存未来工作的两条规则
最后，这里是一个系统，以确保未来的工作不会以「只是丢进聊天里」结束。只有两条规则。
规则 1：在对话结束时说「把当前的结论做成文件并保存」。
在像 Claude Code 或 Cowork 这样 AI 可以直接创建文件的环境中，决定一个保存文件夹，让它在那里写入。
在普通的聊天中，让它以 Markdown 格式输出，然后你自己保存。仅此一项，交付物在结构上就不会再随着对话流走。
规则 2：一旦文件增多，让它创建一个目录。
在文件夹的入口处放置一个目录文件，列出每个文件的一行摘要、其中写的内容以及何时应该阅读。
要创建它，只需问 AI：「为这个文件夹创建一个索引。在顶部明确标明第一次来的 AI 应该首先阅读哪个文件。」
目录之所以重要，是因为如果你每次让 AI 阅读所有文件，速度会很慢，而且不相关的信息会混入，降低精度。
要使其能够做到只需给出目录并说「只读必要的部分」。即使来了新的 AI，它也能从这一张表中在几分钟内掌握全局。
我的案例。我让 Fable 5「检查」了我运营一年的 Obsidian
顺便说一句，大约一年来，我一直在用一个叫 Obsidian 的免费备忘录应用管理我所有的工作信息。
账户设计、产品资料、过去的手稿、日常日志。我把所有东西都积累在这里。
而且我一直通过让多个 AI（如 Claude Code、Cursor 和 Codex）读取这个 Obsidian 来工作。
如果我要求写一篇文章的草稿，它会自动参考过去手稿的模板和风格规则。
如果我要求写产品描述，它会在写之前先阅读产品资料。
即使我切换了模型，工作也能继续进行，不是因为 AI 聪明，而是因为这个「AI 可读的知识」就在手边。
我可以以一年的实际经验来证明本章所写系统的效果。
那么，昨天 Fable 5 复活时，我让它做的第一件事是什么？
「检查。」
我让它阅读整个 Obsidian 和过去的工作，仔细检查缺少了什么、什么已经过时、什么散落各处。
先给个评价，Fable 5 的判断是：「这个系统完成了 90%。几乎没有人能构建到这个程度。」
看来我一年来稳步积累的东西已经成形了。
但重要的部分从这里开始。
即使是从那个「完成了 90%」的 Obsidian 中，也发现了遗漏。
那就是我在引言中写的「只存在于对话中的生产流程」。
除此之外，还发现了索引中的几个漏洞和即将变成双重管理的资料。
即使完成了 90%，也会有遗漏。
我相信这正是使用智能模型的地方。
跨大量文件和长对话日志查找「缺少什么」的工作，直接体现了模型智能的差异。
对于那些已经有系统的人，用它来检查；对于那些正要创建系统的人，趁 Fable 5 还在，用它来做初步的基础建设。
知识质量决定 AI 输出精度这一事实，自 ChatGPT 首次问世以来就没有改变过。
这就是为什么过去，人们每次都要在聊天中粘贴和解释自己的知识和前提。
Obsidian 改变了这一点。
不是每次都提供知识，而是存储知识，让 AI 来读取。我培育这个「存储库」已经一年了。
这个系统不依赖于特定的 AI
到目前为止创建的所有东西都只是纯文本文件。
对于像 Claude Code、Cursor 或 Codex 这样可以直接读取你电脑上文件的 AI，你只需说「先读这个目录和交接文档」，它们就会开始工作。
对于像 ChatGPT 或浏览器版 Claude 聊天这样不能直接读取你电脑上文件夹的 AI，如果你附加或粘贴文件，它们也会以同样的方式工作。（注意，Claude 桌面应用也有直接读取和写入电脑文件的功能。）
它不是只能用特定应用打开的格式。
这是重要的一点。
作为应对 Fable 5 消失而开始的工作，最终会创造出一种「无论哪个 AI 来都没问题」的状态。
这意味着你可以让这成为你最后一次被模型的出现和结束所左右。
给没有时间的人。今天 30 分钟内要做三件事
如果你没有时间做所有事情，只做这些就好。
- 回想 3 个「如果消失就麻烦了」的对话（只需在手机备忘录里写下来）
- 把第 2 章的提示词粘贴到最麻烦的那个对话中并恢复它（首先，创造「恢复了一个」的状态）
- 让它创建交接文档（第 3 章。只有当前与你积累了最深背景的 Fable 5 才能写出的密度）
相反，有些事你不需要做。恢复所有对话（没完没了，所以只做「麻烦的」）、整洁的文件夹设计（以后可以修正）、挑战新的自动化（如果期限内摊子铺得太大，会半途而废）。
请注意，与繁重的生产型工作相比，这种提取工作本身消耗的使用配额更少。这是因为工作以阅读和总结为中心。
请把它穿插在生产型工作之间。
总结。AI 的智能是借来的。只有做成文件的才会留下
AI 智能有「情境智能」和「持久智能」。
情境智能是借来的，期限结束时就要归还。但持久智能，如果你做成文件，就会成为你的。
- 回收只存在于聊天中的交付物。
- 把它一直在替你感知的事情做成交接文档。
- 趁两个 AI 都在，进行交接的排练。
- 用「保存」和「目录」这两条规则留下未来的工作。
在昨天的文章中，我写道「让我们在截止日期前完成繁重的工作」。
今天是那篇文章的续篇，关于将你完成的事情以及直到完成才诞生的「工作方式」延续到期限之后。
尽情使用和留下东西。我认为这个限时优惠只有将两者结合起来才能真正发挥价值。
我也会在让 Fable 5 工作到最后的同时，并行进行交接。
为了未来的自己，请从今天的 30 分钟开始。
最后，与其说是请求，不如说是一个提议。
这篇文章也会随着时间线的流逝而消失。
如果你觉得「以后再做」，请在它消失之前保存下来。
我分享的提示词即使在期限过后也可以与任何 AI 一起使用。
如果你觉得有帮助，我很高兴你能用点赞或转发告诉我。
你的时间线上肯定会有在 7 月 8 日说「糟了」的人。如果这篇文章能传达到那个人，它就完成了它的使命。
主要官方参考
Fable 5 复活、目标计划及提供期限
https://www.anthropic.com/news/redeploying-fable-5
Fable 5 推广使用条件
https://support.claude.com/en/articles/15424964-claude-fable-5-promotional-access
