Claude Fable 5 之前上线过一次,后来因管控下线。我录制这期内容的当天是它恢复上线的第一天,但只能使用七天,到 7 月 7 号为止。七天之后订阅套餐里就不能再用它了,只能通过 API 的方式调用。
Fable 5 第一次上线时,我的同事用它处理过一些后端相关的工作,当时他们给我的反馈是:这个模型的代码架构能力和执行能力都非常强,远超 Opus 4.8。那段时间我一直在使用 Codex 加 GPT 5.5,没有实际体验过。这一次我带着很高的预期去使用它,但它依然给了我超出预期的体验。
先说开销。录制当天我消耗了周额度的 27%,而这还只是把一部分任务交给了 Fable 5,大多数任务仍然在 Codex 里完成。这个模型的开销很高,是 Opus 4.8 的两倍。

用 Fable 5 实现落地页前端
当天主要的工作是用 Fable 5 实现一个前端页面。这是我们团队一个社媒营销 Agent 产品的新落地页。之前我已经用 Gemini 和 Codex 设计过很多版 HTML,但一直不太满意。这一次我用 Fable 5 基于之前定下的设计基调,把设计真正落地到项目里。
先看一下实现出来的效果。首屏是一个演示弹窗,随着滚动会慢慢放大。

弹窗里可以切换飞书和 Slack 两种查看效果。Slack 的 UI 是模型自己做出来的,我没有给它参考图;飞书我给了一张参考图,可以看到它实现的界面和我们实际的 UI 几乎一模一样。


再往下,左侧有一个步骤栏,下面的每个模块都有不同的设计,没有用趋同的容器去嵌套文字。

其中有一个类似横向滚动栏的模块,每个卡片里都带有对话的效果。

页面里还有一些 hover 效果和 CTA。最后右下角有一个细节:它把一段花体字做了模糊处理,让页面底部不那么单调。

这一版设计我自己很满意。它给我的感受是指哪打哪,设计能力明显很强,这一点我认为 Opus 4.8 和 GPT 5.5 都做不到。
还有两个细节值得说明。一是它每次修改前端代码,都会调用我本地安装的浏览器自动化工具,给页面截一张小图,精准定位到对应的模块,确认实现效果。二是它的视觉理解能力比 Opus 4.8 更强,对截图的判断很准确。
另外,Fable 5 的废话很少。它在调用工具之前不会输出多余的话,就是埋头执行,过一会儿交付出来的结果总是让人安心。相比之下,其他模型在执行工具调用时会自己输出一些话,比如 GPT 5.5,这些输出有时会轻微扭曲我们的指令。现在 Agent 的能力越来越强,我自己写提示词也越来越模糊,但 Fable 5 能准确理解我的意思,每一个任务实现得都很准确。
优化我的四个 Skill
除了落地页,我还让 Fable 5 优化了我本地的四个 Skill。这几个 Skill 都是我自己风格的工具:oil-HTML 用来制作 HTML 分享文档,一个用来约束我写文案的语气,一个用来生成封面,还有一个用来制作 PPT。

这次主要优化的是 PPT 这个 Skill。之前做完 HTML 的 Skill 之后,PPT 的和它脱节了,这次让它把 HTML 的风格复刻到 PPT 里。最终实现出来的效果是这样的:生图风格是我自己比较喜欢的一种,一个小人加上一只小狗,这只小狗和我家的小狗长得一样。

整套 PPT 的设计很清爽,每一页的布局刚好能把内容撑满,可读性强,也不会溢出。总共五页,我认为用 Opus 4.8 没有办法做到这个水平。

优化 video-publisher Skill
我还让 Fable 5 优化了另一个老大难的 Skill:video-publisher。上一期视频我分享过怎么用 AI 自动化发布视频,这个 Skill 会调用多个子 Agent,把视频分发到不同的平台。
这类自动化任务,GPT 5.5 和 Opus 4.8 一直做得不够稳定:上传的时候突然出问题,填写标签的时候填错,输入描述的时候也会出错。我之前已经用这两个模型优化过很多次,但始终做不到顺畅地上传,总是需要我人工介入纠正。
这次我让 Fable 5 在后台基于 Skill 里的描述,去掉冗余的内容,然后自己调用子 Agent 不断测试、不断优化这个 Skill。现在我在 Codex 里调用它,发布已经可以一步到位,四个平台的表单信息全部都能填写完整。这是之前其他模型没有做到的。

这次体验的边界
在这次落地页实现和 Skill 优化里,Fable 5 的设计能力、视觉理解和指令遵循都明显强于我此前使用的 Opus 4.8 和 GPT 5.5。它能够先定位页面里的具体模块,再根据截图确认修改结果;处理 video-publisher 这类多步骤自动化时,也把之前需要人工纠正的流程完整执行下来。
代价同样明确:它的开销是 Opus 4.8 的两倍,而且录制时订阅套餐里只开放七天。这些结论来自我当天完成的几项任务,还不能代表所有代码和写作场景。对设计实现、视觉核对和复杂 Skill 调整这类工作,它给出的结果已经足以让我愿意承担更高的消耗。
