在 Claude Cowork 中使用 Claude Fable 5
发布日期： 2026年7月16日
分类： Enterprise AI
来源： https://claude.com/blog/working-with-claude-fable-5-in-claude-cowork
Claude Fable 5 是 Anthropic 面向公众提供的能力最强模型，专为长时运行、复杂和异步工作设计。它尤其擅长长时间独立执行多步骤工作流，例如先做深度研究再写出备忘录初稿、在生成董事会演示前完成尽职调查，或遍历一个文件夹为多份合同做 redline；执行途中还会测试和评估自己的结果。
要充分发挥模型能力，需要改变与它协作的方式。随着模型持续进步，Anthropic 也不断完善从 Claude 获得更多价值的建议：采用有效的 prompting 实践，提供 context，并构建 Skills来记录每周团队更新、销售电话准备、客户反馈分析等可重复流程。这些做法对 Claude Fable 5 仍然重要；有了它们，模型表现会更好。
Claude Fable 5 会将你的 context、偏好和 Skills应用到完整任务中，即使任务持续数天。较早模型可能在长时间运行后丢失脉络并需要提醒；与 Fable 5 合作更像与一位能力很强的同事合作：你说明情境，约定高质量最终结果应是什么样，然后让同事去做。你无需逐步检查，能把更多时间用于决定该做什么工作。
Claude Fable 5 prompting guide详细说明了能力变化、推荐行为与 prompting 调整。本文说明其中部分建议在 Claude Cowork 中如何适用。Claude Cowork 是 Anthropic 面向知识工作的 Agentic AI 系统。
Claude Fable 5 如何补充 Claude Cowork
Claude Cowork 面向产出可交付成果。你给出目标，即使任务庞大复杂，它也会管理后续工作。大型工作会被拆成可以同时运行的部分，每部分由一个 subagent，也就是一个独立 Claude 实例完成并回报结果；这使 Claude 能快速处理大量信息。Claude 还会在开始时制定计划，并在执行中按计划检查结果。
Claude Fable 5 在长时、复杂任务上显著领先于其他模型，而 Cowork 任务往往正是这类由数十步骤组成、前后相互依赖的工作。例如，根据本年实际数据制作下一年预算：Claude 读取电子表格、提取 run rate、预测每一项、将预测与目标核对并写出摘要。如果早期读错 run rate，错误会流入后续所有预测。Fable 5 会在开始前规划工作流，并在运行中检查结果，因此可在任务尚在执行时发现并纠正误读数字。
决定何时使用 Claude Fable 5
Claude Fable 5 并不是 Cowork 的默认模型，需手动选择。发布时默认是 Claude Sonnet 5，适合原本可由你自己快速处理的日常任务。Claude Opus 是结果形态明确、你知道最终交付物应是什么样的深度工作的可靠选择。Claude Fable 5 适合最复杂、最模糊，甚至此前模型无法胜任的项目。它会花更多时间思考并消耗更多 usage limit；但对于耗时、或出错代价很高的工作，这可能值得。建议把 Fable 5 保留给最重要的工作，尤其是需要使用多种工具、连续作出多项判断的任务。
还可通过 Claude 的 effort setting 进一步调节。较高 effort 下，Fable 5 在启动前规划更多，并在运行期间更频繁检查；若希望它从头到尾完成复杂、多步骤项目，应提高 effort。较低 effort 可得到更快回复，同时仍利用 Fable 5 的智能，适合仍需要前沿判断、但不需深入探索的任务，例如由大量简单步骤构成的 Agentic run，或 Claude 容易自行验证结果的工作。Anthropic 测试显示，Fable 5 在较低 effort 下通常就能达到或超过早期模型最高 effort 的表现。有关模型选择和 effort 在 Claude Code 中如何相互作用，见说明文章。
还要注意，Claude Fable 5 配备了一组新的 classifier，即独立的 AI 系统，用于识别网络安全、生物或化学相关请求中的潜在滥用。当 classifier 触发时，回复会自动改由 Claude Opus 4.8处理，用户会收到通知。Opus 4.8 本身能力很强，但该聊天后续会保持使用 Opus；需新开对话才能回到 Fable 5。为让 Mythos-class model能安全、快速地广泛可用，这些保障设置得较保守，因而偶尔会捕获无害请求，包括 Cowork 中仅提及相关主题的措辞。团队正持续降低这些 false positive。
从一个想法开始
开始一项任务时，并不总能明确最终要做成什么。这个早期阶段正适合让 Claude Fable 5 充当强大的 thought partner；在 Cowork 中，它能利用你的 Skills、tools 和知识。
例如，看到与所在行业或公司有关的新闻公告时，可以问 Claude：“这是公告。请结合你所了解的我的组织，告诉我它会给我们带来什么变化。”阅读输出后，当你开始形成策略，Claude 会在同一段 Cowork 对话中制定计划，产出所需材料。
Cowork 的头脑风暴为模型提供了真实材料：它能读取你共享的文件、在对话中使用已连接工具，因而给出相关建议；它会在想法仍易修改时发现缺口，并展示你未考虑的方向。当任务仍在同一对话内启动时，Fable 5 已携带你确定的目标、所述约束以及过程中的决策。
例如，Anthropic 一位数据科学家在团队尚未确定新分析 dashboard 应展示什么时，把想法带到 Cowork。Fable 5 能在对话中读取团队 usage data，因此知道哪些问题需数周才会被察觉，并为能更早发现问题的指标排序。对话结束时，这位数据科学家得到了值得添加的指标短名单和可点击原型。
可用两条 prompt 把想法发展为交付物：
- 请 Claude 采访你： “开始前，请问我一切你需要了解、才能把这件事做对的问题。”
- 要求提供方向： “这是我大致想要的结果。请给出三种可采取的路径，并各给一个简短示例。”
用约束提供 context
Context 是 Claude 赖以工作的资料。在 Cowork 中，它包括 prompt、你共享的文件和文件夹，以及连接的 Asana、HubSpot、Jira、Slack 或其他工具。
在 Cowork 中给 Fable 5 分配任务时，可想象自己如何向同事交代一份报告。你不会交给对方一串规则，却很可能会说明受众、截止时间和必须达成的结果，并相信对方能据此作出好判断。Fable 5 也是如此。
约束仍然有用，例如“控制在两页以内、使用平实语言”。但约束只告诉 Claude 不要做什么；context 则说明工作为何而做，使它在约束未预见的情形下也能作出正确判断。
Fable 5 能处理长且多步骤的任务，部分正是因为这些 context：工作中遇到问题或决策点，它会从你提供的 context 中寻找答案；同时用 context 审查自己的工作。因此应给它具体判断依据，例如报告的早期草稿和最终版本，让 Claude 根据二者差异理解你的标准。
Context 还会让 Claude 理解你的处境，从而推断或找出 prompt 未明说的细节。更多 context 让 Claude 可搜索比单个 prompt 能容纳的更广知识基础。
要注意 context 很多的 chat：为保持最新状态，Claude 会在你发送每条新消息时重读整个对话，长对话可能消耗更多 usage。新任务最好在新对话开始。scheduled task 同样计入使用限额，应定期检查并关闭不再需要的任务。
把更大、更复杂的工作委派给 Claude Fable 5
你可能习惯将任务拆分并为每一步 prompt Claude。Fable 5 所需的中间 prompt 少得多，因此可在 Cowork 中委派完整工作。若过程本身重要，例如每次必须以完全相同方式计算指标，仍应自己明确写出步骤；但若结果更重要，就描述目标，让 Claude 处理其余部分。逐步 prompt 会把它限制在你能想到的步骤，而目标为它寻找更优路径留出空间。
在 Cowork 中委派，意味着把通常由你作出的决策交给 Claude。可通过三种方式完成：
- 委派方法。 提供材料并描述期望结果，例如“这是上季度客户反馈。找出取消量上升的原因，以及我们应改变什么。”通过该文件夹可能有多条合理路径，正确路径取决于反馈内容。Fable 5 擅长阅读全部材料、选择方法，并根据反馈检查结论后再交给你。你可判断答案，无需规定抵达答案的细节。
- 委派流程。 Skill 教会 Claude 团队惯用流程，例如如何制作报告、排版 deck、运行分析。无需说明该用哪些 Skill 或顺序；只需说“按我们惯用方式完成季度复盘”，Fable 5 会在合适时机选择合适 Skill。
- 委派时间。 对希望重复的工作，描述结果，Claude 会建立 schedule 并转为 recurring task，例如“我想每周一开始就知道 pipeline 有何变化、哪些地方需要决策。”
可以把比过去交给 AI 更困难的工作交给 Fable 5，包括原以为不可能的工作。即使任务混乱、目标不清，或完成需数小时、数天，也应描述它并观察模型能否在该层级工作。选择一个你负责的结果，说明你会如何判断它，然后让 Claude 提议达成目标的步骤。一部分工作可能变成自动运行的 scheduled task：Claude 可把过程存为 Skill、放入 schedule，并使用你已连接的工具执行。
审查 Claude 的思考过程
Fable 5 能承担长时工作，部分原因是它善于制定和遵循计划。在 Cowork 中，Claude 工作时你可查看这个计划：对话旁面板会列出它打算做什么，随后显示读写的文件、使用的 tools 和 Skills。
该面板让你能尽早发现问题并调整方向。否则只会在最终交付物里发现的错误，会提前表现为计划中的一步偏差。用一句话修正计划，Claude 即可调整，无需从头开始。
工作完成后，按审阅同事交付物的方式检查：打开 Claude 生成的文件并阅读。若某处不对，执行记录仍留在对话里。可回看 Claude 运行时列出的步骤，包括读取的文件与使用的工具，展开 thinking 了解某个决定背后的理由；也可直接问“这个数字从哪里来的？”，Claude 会指出来源。
先从你知道如何验证的工作开始，例如团队下季度计划的初稿。若你熟悉优先事项，就能快速判断 Claude 的输出是否经得起检验；等结果证明可靠后，再委派更大的工作。
投资 Claude Cowork 设置
模型能力提高，会提升每一项已建立连接的价值，从共享文件夹到团队日常工具。以下建议能给 Fable 5 提供做好工作所需 context：
- 连接工具。 先把 Claude 连接到每天使用的工具，如邮件、日历、文档和团队聊天。每一项连接都扩大 Claude 无需你复制粘贴即可完成的事情。Fable 5 擅长判断何时值得调用工具：连接后，它发现答案在日历或聊天线程中，会主动取得，而不是等你指路。
- 把写作调成你的声音。 每一代模型都有自己的写作默认值：语气、长度和常用短语。你可能发现 Fable 5 在长会话中有某些默认倾向，例如更简略或较难跟随的写作风格。可通过 prompt 或 project instructions 轻松定制语气、语调和风格，例如加入“使用朴素、直接、清晰的语言”。若使用 memory，应偶尔检查 Claude 保存了哪些写作偏好。对需要特定文风的文档，可借助 connector 或现有文件让 Claude 阅读过去的写作，并把发现存成可复用 Skill。Anthropic 发现，Fable 5 比早期模型更严格遵循长期指令，也更善于在需要时使用已保存材料。
- 重新审视为早期模型设置的内容。 为旧模型写下的保存指令，例如 Skills 和 memory files，常包含旧模型需要的纠正。保留下来会约束新模型。可以让 Fable 5 审核：“检查我的 Skills 和保存的 memory。哪些仍适用，哪些是为旧模型写的？”
下一步
前沿智能持续发展，Claude Cowork 会变得更强，支持更长时间的运行，并解锁更多知识工作用例。学习如何 prompt、管理 context、检查 Claude 的工作和委派任务，将帮助你充分利用 Claude Fable 5 与未来模型提供的能力。
本文由 Anthropic Education 团队的 Josefina Albert 撰写。
现在开始使用 Claude Cowork。