Prompter Claude Fable 5

Ce guide couvre les modèles de prompting et d'échafaudage (scaffolding) spécifiques à Claude Fable 5 et Claude Mythos 5. Pour les capacités du modèle, les changements d'API, la tarification et la disponibilité, consultez Présentation de Claude Fable 5 et Claude Mythos 5. Pour les techniques qui s'appliquent à tous les modèles Claude actuels, consultez Bonnes pratiques de prompting.

Claude Fable 5 s'attaque à des problèmes qui étaient auparavant trop complexes, trop longs ou trop ambigus pour les modèles précédents, et est particulièrement efficace pour le travail de bout en bout qui prend à une personne des heures, des jours ou des semaines. Les équipes qui obtiennent les meilleurs résultats appliquent Claude Fable 5 à leurs problèmes non résolus les plus difficiles ; le tester uniquement sur des charges de travail plus simples tend à sous-estimer l'étendue de ses capacités. Il fonctionne également de manière fiable sur des tâches plus simples.

Claude Fable 5 présente plusieurs différences de comportement par rapport à Claude Opus 4.8 qui peuvent nécessiter des mises à jour de prompts ou d'échafaudage. Les améliorations de capacités à ce niveau sont également une bonne occasion de réévaluer quelles instructions, quels outils et quels garde-fous sont encore nécessaires. Les modèles ci-dessous couvrent les comportements qui nécessitent le plus souvent des ajustements.

Améliorations des capacités

Par rapport à Claude Opus 4.8, Claude Fable 5 montre des améliorations dans les domaines suivants :

• Autonomie à long horizon. Claude Fable 5 maintient une production efficace sur de longues périodes, menant à bien des exécutions de plusieurs jours orientées vers un objectif, avec une forte rétention des instructions sur des tâches longues et complexes.
• Exactitude au premier essai sur des problèmes complexes et bien spécifiés. Les premiers testeurs ont signalé des implémentations en une seule passe de systèmes qui nécessitaient auparavant des jours d'itération.
• Vision. Claude Fable 5 interprète les images techniques denses, les applications web et les captures d'écran détaillées avec une précision nettement supérieure, souvent en utilisant moins de jetons de sortie, et est entraîné à utiliser bash et des outils de recadrage pour traiter les images retournées, floues ou bruitées.
• Flux de travail d'entreprise. Claude Fable 5 suit les instructions, reste dans le périmètre défini et produit des résultats de qualité professionnelle en analyse financière, feuilles de calcul, diapositives et documents.
• Revue de code et débogage. Le rappel en détection de bogues (en dehors des domaines de cybersécurité couverts par les classificateurs de sécurité) est sensiblement plus élevé que celui de Claude Opus 4.8, y compris la recherche dans les bases de code et l'historique des dépôts.
• Gestion de l'ambiguïté. Claude Fable 5 fonctionne bien lorsqu'on lui soumet des requêtes complexes à plusieurs fils et qu'on lui demande de déterminer les prochaines étapes.
• Délégation et collaboration. Claude Fable 5 est nettement plus fiable pour lancer et maintenir des sous-agents parallèles, et gère de manière fiable la communication continue avec des sous-agents de longue durée et des agents pairs.

Au-delà de ces améliorations spécifiques, Claude Fable 5 est généralement plus performant que les modèles précédents sur presque toutes les tâches. Claude Fable 5 n'est pas destiné aux travaux de cybersécurité offensive ni de biologie et sciences de la vie ; les requêtes dans ces domaines peuvent renvoyer stop_reason: "refusal".

Des tours plus longs par défaut

Les requêtes individuelles sur des tâches difficiles peuvent s'exécuter pendant de nombreuses minutes avec des réglages d'effort élevés, en particulier lorsque la tâche nécessite de rassembler du contexte, de construire et de s'auto-vérifier, et les exécutions autonomes peuvent s'étendre sur des heures. C'est l'un des changements les plus importants que les équipes rencontrent en s'adaptant à Claude Fable 5. Ajustez les délais d'expiration côté client, le streaming et les indicateurs de progression destinés aux utilisateurs avant de migrer, et envisagez de restructurer vos harnais pour vérifier les exécutions de manière asynchrone, par exemple via des tâches planifiées, plutôt que de bloquer. Pour empêcher Claude Fable 5 de trop planifier lorsqu'une tâche est ambiguë :

When you have enough information to act, act. Do not re-derive facts already established in the conversation, re-litigate a decision the user has already made, or narrate options you will not pursue in user-facing messages. If you are weighing a choice, give a recommendation, not an exhaustive survey. This does not apply to thinking blocks.

Envisagez tous les niveaux d'effort

L'effort est le principal levier de contrôle du compromis entre intelligence, latence et coût sur Claude Fable 5. Utilisez high par défaut pour la plupart des tâches, xhigh pour les charges de travail les plus sensibles aux capacités, et medium ou low pour le travail de routine. Les réglages d'effort inférieurs sur Claude Fable 5 restent performants et dépassent souvent les performances de xhigh sur les modèles précédents. Réduisez l'effort si une tâche aboutit mais prend plus de temps que nécessaire, ou si vous souhaitez un style de travail plus rapide et plus interactif.

Sur du travail de routine à effort élevé, Claude Fable 5 peut rassembler du contexte et délibérer au-delà de ce que la tâche exige. En même temps, un effort élevé produit souvent un excellent comportement de vérification, un raisonnement sophistiqué et les résultats les plus rigoureux. Pour éviter le nettoyage ou la refactorisation non demandés à effort élevé :

Don't add features, refactor, or introduce abstractions beyond what the task requires. A bug fix doesn't need surrounding cleanup and a one-shot operation usually doesn't need a helper. Don't design for hypothetical future requirements: do the simplest thing that works well. Avoid premature abstraction and half-finished implementations. Don't add error handling, fallbacks, or validation for scenarios that cannot happen. Trust internal code and framework guarantees. Only validate at system boundaries (user input, external APIs). Don't use feature flags or backwards-compatibility shims when you can just change the code.

Suivi rigoureux des instructions

Le suivi des instructions est suffisamment amélioré pour que vous puissiez orienter la plupart des comportements avec une instruction brève plutôt qu'en énumérant chaque comportement par son nom. Par exemple, sans orientation, Claude Fable 5 peut développer au-delà de ce que la tâche exige, en particulier avec des réglages d'effort élevés : passer en revue des options qu'il ne poursuivra pas, expliquer longuement les causes profondes, produire des descriptions de PR très structurées, ou écrire des commentaires qui décrivent ce que fait la ligne suivante. Une courte instruction de concision est aussi efficace que de lister chaque schéma :

Lead with the outcome. Your first sentence after finishing should answer "what happened" or "what did you find": the thing the user would ask for if they said "just give me the TLDR." Supporting detail and reasoning come after. Being readable and being concise are different things, and readability matters more.

The way to keep output short is to be selective about what you include (drop details that don't change what the reader would do next), not to compress the writing into fragments, abbreviations, arrow chains like A → B → fails, or jargon.

Il en va de même pour le comportement de point de contrôle dans les flux de travail de longue durée. Pour que Claude Fable 5 ne s'arrête que là où il a réellement besoin de vous, il n'est pas nécessaire d'énumérer chaque cas :

Pause for the user only when the work genuinely requires them: a destructive or irreversible action, a real scope change, or input that only they can provide. If you hit one of these, ask and end the turn, rather than ending on a promise.

Ancrez les déclarations de progression lors des exécutions longues

Lors de longues exécutions autonomes, demandez à Claude Fable 5 de vérifier sa progression par rapport aux résultats réels des outils. Lors des tests d'Anthropic, cela a presque éliminé les rapports d'état fabriqués, même sur des tâches conçues pour les provoquer :

Before reporting progress, audit each claim against a tool result from this session. Only report work you can point to evidence for; if something is not yet verified, say so explicitly. Report outcomes faithfully: if tests fail, say so with the output; if a step was skipped, say that; when something is done and verified, state it plainly without hedging.

Énoncez les limites

Claude Fable 5 peut occasionnellement entreprendre des actions non demandées (rédiger un e-mail alors qu'aucun n'a été demandé, créer des sauvegardes défensives de branches git). Définissez des contraintes explicites sur ce que Claude Fable 5 doit et ne doit pas faire :

When the user is describing a problem, asking a question, or thinking out loud rather than requesting a change, the deliverable is your assessment. Report your findings and stop. Don't apply a fix until they ask for one. Before running a command that changes system state (restarts, deletes, config edits), check that the evidence actually supports that specific action. A signal that pattern-matches to a known failure may have a different cause.

Sous-agents parallèles

Claude Fable 5 lance des sous-agents parallèles plus volontiers que les modèles précédents. Utilisez fréquemment des sous-agents, fournissez des indications explicites sur les cas où la délégation est appropriée, et préférez une communication asynchrone entre l'orchestrateur et les sous-agents plutôt que de bloquer jusqu'au retour de chaque sous-agent. Les sous-agents de longue durée qui conservent leur contexte d'une sous-tâche à l'autre économisent du temps et des coûts grâce aux lectures de cache et évitent d'être limités par le sous-agent le plus lent.

Delegate independent subtasks to subagents and keep working while they run. Intervene if a subagent goes off track or is missing relevant context.

Construisez un système de mémoire

Claude Fable 5 est particulièrement performant lorsqu'il peut consigner les leçons tirées des exécutions précédentes et s'y référer. Fournissez un endroit où écrire des notes, aussi simple qu'un fichier Markdown :

Store one lesson per file with a one-line summary at the top. Record corrections and confirmed approaches alike, including why they mattered. Don't save what the repo or chat history already records; update an existing note rather than creating a duplicate; delete notes that turn out to be wrong.

Pour amorcer le système de mémoire à partir de l'historique existant, demandez à Claude Fable 5 de passer en revue les sessions passées :

Reflect on the previous sessions we've had together. Use subagents to identify core themes and lessons, and store them in [X]. Make sure you know to reference [X] for future use.

Rares cas d'arrêt prématuré

Au cœur d'une longue session, Claude Fable 5 peut occasionnellement terminer un tour par une simple déclaration d'intention textuelle (« Je vais maintenant exécuter X ») sans émettre l'appel d'outil correspondant, ou s'interrompre pour demander la permission alors qu'il dispose déjà de tout ce qu'il faut pour continuer. Un « continue » ou « vas-y et fais-le de bout en bout » suffit. Pour définir quand une pause est appropriée, associez ceci à l'instruction de point de contrôle de la section Suivi rigoureux des instructions. Pour les pipelines autonomes, ajoutez un rappel système :

You are operating autonomously. The user is not watching in real time and cannot answer questions mid-task, so asking "Want me to…?" or "Shall I…?" will block the work. For reversible actions that follow from the original request, proceed without asking. Offering follow-ups after the task is done is fine; asking permission after already discussing with the user before doing the work is not. Before ending your turn, check your last paragraph. If it is a plan, an analysis, a question, a list of next steps, or a promise about work you have not done ("I'll…", "let me know when…"), do that work now with tool calls. End your turn only when the task is complete or you are blocked on input only the user can provide.

Rares cas de préoccupation liée au budget de contexte

Dans les sessions très longues, Claude Fable 5 peut occasionnellement suggérer une nouvelle session, proposer de résumer et de passer le relais, ou réduire son propre travail. Cela se déclenche le plus souvent lorsque le harnais affiche au modèle un décompte des jetons restants. Évitez autant que possible d'exposer des décomptes explicites du budget de contexte. Si le harnais doit les afficher, un message rassurant aide :

You have ample context remaining. Do not stop, summarize, or suggest a new session on account of context limits. Continue the work.

Donnez la raison, pas seulement la demande

Claude Fable 5 a tendance à mieux fonctionner lorsqu'il comprend l'intention derrière une demande : le contexte lui permet de relier la tâche aux informations pertinentes plutôt que de déduire l'intention par lui-même. Fournissez du contexte sur la raison de votre demande, en particulier pour les agents de longue durée qui s'appuient sur plusieurs flux de travail :

I'm working on [the larger task] for [who it's for]. They need [what the output enables]. With that in mind: [request].

Lisibilité lors de la communication avec l'utilisateur

Dans les conversations prolongées ou agentiques (nombreux appels d'outils, contexte de travail volumineux), Claude Fable 5 peut produire un texte difficile à suivre : abréviations denses en chaînes de flèches, détails d'implémentation approfondis, références à une réflexion que l'utilisateur n'a jamais vue, ou formulations excessivement techniques. Un addendum sur le style de communication atténue ce problème :

Terse shorthand is fine between tool calls (that's you thinking out loud, and brevity there is good). Your final summary is different: it's for a reader who didn't see any of that.

If you've been working for a while without the user watching (overnight, across many tool calls, since they last spoke), your final message is their first look at any of it. Write it as a re-grounding, not a continuation of your working thread: the outcome first, then the one or two things you need from them, each explained as if new. The vocabulary you built up while working is yours, not theirs; leave it behind unless you re-introduce it.

When you write the summary at the end, drop the working shorthand. Write complete sentences. Spell out terms. Don't use arrow chains, hyphen-stacked compounds, or labels you made up earlier. When you mention files, commits, flags, or other identifiers, give each one its own plain-language clause. Open with the outcome: one sentence on what happened or what you found. Then the supporting detail. If you have to choose between short and clear, choose clear.

Créez un outil send-to-user

Lorsque vous exécutez des agents longs et asynchrones, donnez à l'agent un moyen de faire remonter un message que l'utilisateur doit voir exactement tel qu'il est écrit, sans terminer son tour : un livrable (un extrait de code généré ou un message rédigé), une mise à jour de progression avec des chiffres précis, ou une réponse directe à une question posée par l'utilisateur en cours de boucle. L'entrée de l'outil est le message à afficher ; lorsque Claude l'appelle, affichez l'entrée directement dans votre interface et renvoyez un simple accusé de réception comme résultat de l'outil. Les entrées d'outils ne sont jamais résumées, le contenu arrive donc intact.

{
  "name": "send_to_user",
  "description": "Display a message directly to the user. Use this for progress updates, partial results, or content the user must see exactly as written before the task finishes.",
  "input_schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "message": {
        "type": "string",
        "description": "The content to display to the user."
      }
    },
    "required": ["message"]
  }
}

Ajoutez cet outil chaque fois que votre expérience utilisateur dépend de la transmission mot pour mot de contenu ou d'interactions directes avec l'utilisateur en cours de tâche. Pour les agents qui ne font que relater une progression de routine, les résumés du modèle lui-même sont généralement suffisants. Définir l'outil ne suffit pas à lui seul ; sans instruction dans l'invite système, Claude Fable 5 l'appelle rarement. Associez l'outil à une formulation incitative telle que :

Between tool calls, when you have content the user must read verbatim (a partial deliverable, a direct answer to their question), call the send_to_user tool with that content. Use send_to_user only for user-facing content, not for narration or reasoning.

Ne faites pas passer la narration ou le raisonnement interne par send_to_user ; l'appeler excessivement pour du contenu non destiné à l'utilisateur va à l'encontre de son objectif.

Changements d'échafaudage recommandés

• Commencez par le haut de votre plage de difficulté. Choisissez une tâche plus difficile que ce que vous confieriez aux modèles précédents, et demandez à Claude Fable 5 de la cadrer, de poser des questions de clarification et de l'exécuter.
• Rendez l'auto-vérification explicite dans les prompts d'exécution longue. Des sous-agents vérificateurs distincts, avec un contexte vierge, ont tendance à surpasser l'autocritique. Pour les tâches de longue durée, donnez l'instruction : Establish a method for checking your own work at an interval of [X] as you build. Run this every [X interval], verifying your work with subagents against the specification.
• Refactorisez les prompts et skills existants. Les skills développés pour les modèles précédents sont souvent trop prescriptifs pour Claude Fable 5 et peuvent dégrader la qualité des résultats. Passez en revue les anciennes instructions et envisagez de les supprimer si les performances par défaut sont meilleures. Claude Fable 5 sait également bien mettre à jour les skills à la volée en fonction de ce qu'il apprend de la tâche en cours.
• Ne demandez pas à Claude de reproduire son raisonnement dans la réponse. Les prompts, skills ou instructions de harnais qui demandent au modèle de répéter, transcrire ou expliquer son raisonnement interne sous forme de texte de réponse peuvent déclencher la catégorie de refus reasoning_extraction sur Claude Fable 5, entraînant un nombre élevé de replis vers Claude Opus 4.8. Lors de la migration, auditez les skills et invites système existants à la recherche d'instructions de réflexion ou de type « montre ton raisonnement ». Si votre application a besoin de visibilité sur le raisonnement, lisez plutôt les blocs thinking structurés de la réflexion adaptative, et utilisez un outil send-to-user pour faire remonter la progression lors des exécutions longues.
• Créez un outil send-to-user. Pour les agents longs et asynchrones, un outil côté client transmet les messages à l'utilisateur mot pour mot sans terminer le tour. Consultez Créez un outil send-to-user.