Трамп отменил ограничения на Fable и она снова доступна
🔥 По такому случаю поделюсь опытом, который был отложен как раз до этого дня:
TLDR: Fable – самая умная и быстрая ИИ, что видел за всё время
Она способна анализировать огромные объёмы данных и целые системы (и сжигать токены с такой же скоростью, "рекорд"моей сессии с одним промптом был 8 минут), совершая теоретический ноль ошибок по сравнению с предыдущими моделями и выдавая просто фантастические результаты.
В вайб-кодинге я застал её раскатку в самом начале пока её режим авто-защиты и переключения на более глупые модели при запросах на анализ безопасности кода ещё не был нормально прокачан, и успел ради теста прогнать через неё целиком один опенсорсный таск-менеджер.
В общем... за 5 минут Fable нашла в нём порядка 6 критических уязвимостей, дающих полный доступ ко всем проектам и данным внутри системы и ещё около десятка мелких, расписав по шагам как их активировать и использовать.
Прикинув, сколько лет заключения начинало бы светиться на кончиках моих пальцев, начни я проверять это всё на практике, я быстренько закрыл сессию от греха подальше и удалил её на всякий случай 🙂
Окей, к продуктовому опыту:
1. Отдавай Fable только «последнюю милю» рассуждения, а не весь процесс, ибо прогонять весь объём работы через самую сильную модель дорого и нецелесообразно.
Используй связку Sonnet → Fable → Sonnet как цикл
Sonnet расширяет (собирает варианты, черновики, сырой список идей), Fable сужает (выбирает и обосновывает лучший вариант с учётом trade-off'ов), Sonnet снова расширяет (превращает решение в конкретные тикеты, сообщения, план действий).
Прибереги Fable для decision log, а не для повседневных апдейтов
Смысл Fable в том, чтобы она добавляла именно тот последний процент, который остальные ИИ упускают. Так Fable работает ровно на той стадии, где нужно суждение, а не генерация объёма.
2. Используй Fable как самого-главного-менеджера, а не как ревьюера, попросив сыграть роль самого скептичного CPO/CEO, (который ставит под сомнение и режет фичи) и разнести кейс по существу.
Обычное ревью ищет опечатки в логике, в то время как ролевая атака Fable ищет дыры в самой стратегии логики, и именно в этом разница в интеллекте Fable ощущается сильнее всего.
3. Для этого прогоняй одну и ту же стратегическую задачу через Fable трижды в разных фреймингах
Первый раз оптимизируй под использование, второй раз под масштабирование, третий раз под риски. Четвертый раз в этой же сессии попроси сделать финальный общий анализ.
В Fable разница между всеми тремя ответами будет более содержательной, а финальное расхождение между прогонами – это и есть то, над чем должен работать человек.
4. Не давай Fable контекст, который ты сами не перечитал
Чем сильнее модель (а Fable сейчас сильнее всех), тем правдоподобнее она достроит недостающий контекст сама — и тем незаметнее будет ошибка, если вы подсунули устаревшую метрику или неверное допущение.
С дешёвой моделью плохой инпут даёт явно кривой и глючный аутпут, который сразу видно и его ещё можно успеть исправить.
5. Держи Fable отдельно от документа, который писала НЕ она!
Для стратегического ревью открывай новый диалог и давай только финальный артефакт без истории черновиков, без твоих промежуточных рассуждений. Иначе Fable наследует твою же рамку мышления и просто соглашается с ней, вместо того чтобы дать свой независимый взгляд.
6. Проси Fable явно проговорить, при каком условии она неправа. Не просто "дай рекомендацию", а "дай рекомендацию и укажи, какой факт, если он окажется неверным, полностью всё сломает".
7. Прогоняй через Fable процессы, а не документы
Раз в квартал давайте модели не PRD, а свой шаблон PRD или свой процесс приоритизации целиком и спрашивайте, какой систематический слепой участок в них вами упущен.
Это применение той же логики
внешнего цикла, но на уровне не одной сессии, а всей вашей продуктовой методологии и именно в таком контексте сильнее всего окупается разница между Sonnet/Opus и Fable.