Prompting Claude Fable 5

Panduan ini membahas pola prompting dan scaffolding yang spesifik untuk Claude Fable 5 dan Claude Mythos 5. Untuk kemampuan model, perubahan API, harga, dan ketersediaan, lihat Memperkenalkan Claude Fable 5 dan Claude Mythos 5. Untuk teknik yang berlaku di semua model Claude saat ini, lihat Praktik terbaik prompting.

Claude Fable 5 menangani masalah yang sebelumnya terlalu kompleks, berjalan terlalu lama, atau terlalu ambigu untuk model sebelumnya, dan sangat efektif pada pekerjaan end-to-end yang membutuhkan waktu berjam-jam, berhari-hari, atau berminggu-minggu bagi seseorang untuk menyelesaikannya. Tim yang mendapatkan hasil terbaik menerapkan Claude Fable 5 pada masalah tersulit mereka yang belum terpecahkan; mengujinya hanya pada beban kerja yang lebih sederhana cenderung meremehkan rentang kemampuannya. Model ini juga bekerja dengan andal pada tugas yang lebih sederhana.

Claude Fable 5 memiliki beberapa perbedaan perilaku dari Claude Opus 4.8 yang mungkin memerlukan pembaruan prompt atau scaffolding. Peningkatan kemampuan pada level ini juga merupakan momen yang tepat untuk mengevaluasi kembali instruksi, alat, dan guardrail mana yang masih diperlukan. Pola-pola di bawah ini mencakup perilaku yang paling sering memerlukan penyesuaian.



Peningkatan kemampuan

Dibandingkan dengan Claude Opus 4.8, Claude Fable 5 menunjukkan peningkatan dalam:

• Otonomi jangka panjang. Claude Fable 5 mempertahankan output produktif dalam periode yang panjang, menyelesaikan eksekusi berorientasi tujuan selama beberapa hari dengan retensi instruksi yang kuat di sepanjang tugas yang panjang dan kompleks.
• Ketepatan pada percobaan pertama untuk masalah kompleks yang terspesifikasi dengan baik. Penguji awal melaporkan implementasi sekali jalan untuk sistem yang sebelumnya membutuhkan iterasi berhari-hari.
• Vision. Claude Fable 5 menginterpretasikan gambar teknis yang padat, aplikasi web, dan tangkapan layar yang detail dengan akurasi yang jauh lebih tinggi, sering kali sambil menggunakan lebih sedikit token output, dan dilatih untuk menggunakan alat bash dan crop untuk menangani gambar yang terbalik, buram, atau penuh noise.
• Alur kerja enterprise. Claude Fable 5 mengikuti instruksi, tetap dalam cakupan, dan menghasilkan output berkualitas profesional pada analisis keuangan, spreadsheet, slide, dan dokumen.
• Code review dan debugging. Recall dalam menemukan bug (di luar domain keamanan siber yang dicakup oleh classifier keamanan) terlihat lebih tinggi daripada Claude Opus 4.8, termasuk pencarian di seluruh codebase dan riwayat repositori.
• Menavigasi ambiguitas. Claude Fable 5 bekerja dengan baik ketika diberikan permintaan yang kompleks dan multi-thread serta diminta untuk menentukan langkah selanjutnya.
• Delegasi dan kolaborasi. Claude Fable 5 secara signifikan lebih dapat diandalkan dalam mengirimkan dan mempertahankan subagent paralel, serta secara andal mengelola komunikasi berkelanjutan dengan subagent yang berjalan lama dan agen rekan.

Di luar peningkatan spesifik ini, Claude Fable 5 secara umum lebih mampu daripada model sebelumnya pada hampir semua tugas. Claude Fable 5 tidak ditujukan untuk pekerjaan keamanan siber ofensif atau biologi dan ilmu hayati; permintaan dalam domain tersebut dapat mengembalikan stop_reason: "refusal".



Giliran yang lebih panjang secara default

Permintaan individual pada tugas yang sulit dapat berjalan selama beberapa menit pada pengaturan effort yang lebih tinggi, terutama ketika tugas memerlukan pengumpulan konteks, pembangunan, dan verifikasi mandiri, dan eksekusi otonom dapat berlangsung selama berjam-jam. Ini adalah salah satu pergeseran terbesar yang dihadapi tim saat menyesuaikan diri dengan Claude Fable 5. Sesuaikan timeout klien, streaming, dan indikator progres yang ditampilkan kepada pengguna sebelum melakukan migrasi, dan pertimbangkan untuk merestrukturisasi harness agar memeriksa eksekusi secara asinkron, misalnya melalui scheduled job, alih-alih memblokir. Untuk mencegah Claude Fable 5 merencanakan secara berlebihan ketika tugas bersifat ambigu:

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.



Pertimbangkan semua level effort

Effort adalah kontrol utama untuk trade-off antara kecerdasan, latensi, dan biaya pada Claude Fable 5. Gunakan high sebagai default untuk sebagian besar tugas, dengan xhigh untuk beban kerja yang paling sensitif terhadap kemampuan dan medium atau low untuk pekerjaan rutin. Pengaturan effort yang lebih rendah pada Claude Fable 5 tetap bekerja dengan baik dan sering kali melampaui performa xhigh pada model sebelumnya. Kurangi effort jika tugas selesai tetapi memakan waktu lebih lama dari yang diperlukan, atau jika Anda menginginkan gaya kerja yang lebih cepat dan lebih interaktif.

Pada pekerjaan rutin dengan effort yang lebih tinggi, Claude Fable 5 dapat mengumpulkan konteks dan berdeliberasi melebihi apa yang dibutuhkan tugas. Pada saat yang sama, effort yang lebih tinggi sering kali menghasilkan perilaku verifikasi yang sangat baik, penalaran yang canggih, dan output yang paling ketat. Untuk mencegah perapian atau refactoring yang tidak diminta pada effort yang lebih tinggi:

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.



Kepatuhan instruksi yang kuat

Kepatuhan instruksi telah meningkat cukup signifikan sehingga Anda dapat mengarahkan sebagian besar perilaku dengan instruksi singkat alih-alih menyebutkan setiap perilaku satu per satu. Misalnya, ketika tidak diarahkan, Claude Fable 5 dapat menguraikan melebihi apa yang dibutuhkan tugas, terutama pada pengaturan effort yang lebih tinggi: menyurvei opsi yang tidak akan ditempuhnya, menjelaskan akar penyebab secara panjang lebar, menghasilkan deskripsi PR yang sangat terstruktur, atau menulis komentar yang menarasikan apa yang dilakukan baris berikutnya. Instruksi singkat tentang keringkasan sama efektifnya dengan mencantumkan setiap pola:

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.

Hal yang sama berlaku untuk perilaku checkpoint dalam alur kerja yang berjalan lama. Agar Claude Fable 5 berhenti hanya di titik yang benar-benar membutuhkan Anda, tidak perlu menyebutkan setiap kasus:

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.



Landaskan klaim progres selama eksekusi panjang

Pada eksekusi otonom yang panjang, instruksikan Claude Fable 5 untuk mengaudit progres terhadap hasil alat yang sebenarnya. Dalam pengujian Anthropic, hal ini hampir sepenuhnya menghilangkan laporan status yang dibuat-buat bahkan pada tugas yang dirancang untuk memancingnya:

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.



Nyatakan batasannya

Claude Fable 5 terkadang dapat mengambil tindakan yang tidak diminta (menyusun draf email ketika tidak diminta, membuat backup git-branch defensif). Tentukan batasan eksplisit tentang apa yang boleh dan tidak boleh dilakukan Claude Fable 5:

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.



Subagent paralel

Claude Fable 5 mengirimkan subagent paralel dengan lebih mudah daripada model sebelumnya. Gunakan subagent secara sering, berikan panduan eksplisit tentang kapan delegasi sesuai, dan utamakan komunikasi asinkron antara orchestrator dan subagent daripada memblokir hingga setiap subagent kembali. Subagent yang berumur panjang dan mempertahankan konteksnya di seluruh subtugas menghemat waktu dan biaya melalui cache read serta menghindari bottleneck pada subagent yang paling lambat.

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



Bangun sistem memori

Claude Fable 5 bekerja sangat baik ketika dapat mencatat pelajaran dari eksekusi sebelumnya dan mereferensikannya. Sediakan tempat untuk menulis catatan, sesederhana file 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.

Untuk melakukan bootstrap sistem memori dari riwayat yang ada, minta Claude Fable 5 meninjau sesi sebelumnya:

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.



Kasus langka penghentian dini

Jauh di dalam sesi yang panjang, Claude Fable 5 terkadang dapat mengakhiri giliran dengan pernyataan niat berupa teks saja ("Saya akan menjalankan X sekarang") tanpa mengeluarkan pemanggilan alat yang sesuai, atau berhenti untuk meminta izin ketika sudah memiliki cukup informasi untuk melanjutkan. Cukup dengan "lanjutkan" atau "silakan kerjakan sampai selesai end to end". Untuk menentukan kapan berhenti sejenak itu sesuai, pasangkan ini dengan instruksi checkpoint di Kepatuhan instruksi yang kuat. Untuk pipeline otonom, tambahkan pengingat sistem:

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.



Kasus langka kekhawatiran budget konteks

Dalam sesi yang sangat panjang, Claude Fable 5 terkadang dapat menyarankan sesi baru, menawarkan untuk meringkas dan menyerahkan, atau memangkas pekerjaannya sendiri. Ini paling sering dipicu ketika harness menampilkan hitungan mundur token yang tersisa kepada model. Hindari menampilkan hitungan budget konteks secara eksplisit jika memungkinkan. Jika harness harus menampilkannya, sebuah penegasan akan membantu:

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



Berikan alasannya, bukan hanya permintaannya

Claude Fable 5 cenderung bekerja lebih baik ketika memahami maksud di balik permintaan: konteks memungkinkannya menghubungkan tugas dengan informasi yang relevan alih-alih menyimpulkan maksud sendiri. Berikan konteks tentang mengapa Anda meminta, terutama untuk agen yang berjalan lama dan mengambil dari beberapa alur kerja:

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



Keterbacaan saat berkomunikasi dengan pengguna

Dalam percakapan yang panjang atau agentic (banyak pemanggilan alat, konteks kerja yang besar), Claude Fable 5 dapat menghasilkan teks yang sulit diikuti: singkatan rantai panah yang padat, detail implementasi yang dalam, referensi ke thinking yang tidak pernah dilihat pengguna, atau frasa yang terlalu teknis. Tambahan gaya komunikasi dapat mengatasi hal ini:

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.



Buat alat send-to-user

Saat menjalankan agen asinkron yang panjang, berikan agen cara untuk menampilkan pesan yang harus dilihat pengguna persis seperti yang ditulis, tanpa mengakhiri gilirannya: sebuah deliverable (cuplikan kode yang dihasilkan atau pesan yang disusun), pembaruan progres dengan angka spesifik, atau balasan langsung untuk pertanyaan yang diajukan pengguna di tengah loop. Input alat adalah pesan yang akan ditampilkan; ketika Claude memanggilnya, render input tersebut langsung di UI Anda dan kembalikan acknowledgement sederhana sebagai tool result. Input alat tidak pernah diringkas, sehingga kontennya tiba secara utuh.

{
  "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"]
  }
}

Tambahkan alat ini setiap kali UX Anda bergantung pada penyampaian konten atau interaksi pengguna langsung secara verbatim di tengah tugas. Untuk agen yang hanya menarasikan progres rutin, ringkasan model itu sendiri biasanya sudah memadai. Mendefinisikan alat saja tidak cukup; tanpa instruksi dalam prompt sistem, Claude Fable 5 jarang memanggilnya. Pasangkan alat dengan bahasa elisitasi seperti:

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.

Jangan mengalihkan narasi atau penalaran internal melalui send_to_user; memanggilnya secara berlebihan untuk konten yang tidak ditujukan kepada pengguna akan menggagalkan tujuannya.



Perubahan scaffolding yang direkomendasikan

• Mulai dari ujung atas rentang kesulitan Anda. Pilih tugas yang lebih sulit daripada yang akan Anda berikan ke model sebelumnya, dan minta Claude Fable 5 menentukan cakupannya, mengajukan pertanyaan klarifikasi, dan mengeksekusinya.
• Buat verifikasi mandiri eksplisit dalam prompt eksekusi panjang. Subagent verifier terpisah dengan konteks baru cenderung mengungguli kritik mandiri. Untuk tugas yang berjalan lama, instruksikan: 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.
• Refactor prompt dan skill yang ada. Skill yang dikembangkan untuk model sebelumnya sering kali terlalu preskriptif untuk Claude Fable 5 dan dapat menurunkan kualitas output. Tinjau dan pertimbangkan untuk menghapus instruksi lama jika performa default lebih baik. Claude Fable 5 juga bekerja dengan baik dalam memperbarui skill secara langsung berdasarkan apa yang dipelajarinya dari tugas yang sedang dikerjakan.
• Jangan instruksikan Claude untuk mereproduksi penalarannya dalam respons. Prompt, skill, atau instruksi harness yang memberi tahu model untuk mengulang, mentranskripsikan, atau menjelaskan penalaran internalnya sebagai teks respons dapat memicu kategori refusal reasoning_extraction pada Claude Fable 5, yang menyebabkan peningkatan fallback ke Claude Opus 4.8. Audit skill dan prompt sistem yang ada untuk instruksi refleksi atau tunjukkan-pemikiran-Anda saat melakukan migrasi. Jika aplikasi Anda membutuhkan visibilitas penalaran, baca blok thinking terstruktur dari adaptive thinking sebagai gantinya, dan gunakan alat send-to-user untuk menampilkan progres selama eksekusi panjang.
• Buat alat send-to-user. Untuk agen asinkron yang panjang, alat sisi klien menyampaikan pesan kepada pengguna secara verbatim tanpa mengakhiri giliran. Lihat Buat alat send-to-user.