Claude Fable 5 프롬프트 작성하기

이 가이드는 Claude Fable 5 및 Claude Mythos 5에 특화된 프롬프트 작성 및 "scaffolding"(스캐폴딩) 패턴을 다룹니다. 모델의 기능, API 변경 사항, 가격 및 가용성에 대해서는 Claude Fable 5 및 Claude Mythos 5 소개를 참조하세요. 현재 모든 Claude 모델에 적용되는 기법에 대해서는 프롬프트 작성 모범 사례를 참조하세요.

Claude Fable 5는 이전 모델에서는 너무 복잡하거나, 장기간 실행되거나, 모호했던 문제를 처리하며, 사람이 완료하는 데 몇 시간, 며칠 또는 몇 주가 걸리는 엔드투엔드 작업에 특히 효과적입니다. 최상의 결과를 얻는 팀들은 Claude Fable 5를 가장 어려운 미해결 문제에 적용합니다. 더 단순한 워크로드에서만 테스트하면 모델의 역량 범위를 과소평가하는 경향이 있습니다. 또한 더 간단한 작업에서도 안정적으로 수행합니다.

Claude Fable 5는 Claude Opus 4.8과 비교하여 프롬프트 또는 스캐폴딩 업데이트가 필요할 수 있는 몇 가지 동작 차이가 있습니다. 이 수준의 역량 향상은 어떤 지시 사항, 도구 및 가드레일이 여전히 필요한지 재평가하기에 좋은 계기이기도 합니다. 아래 패턴은 조정이 가장 자주 필요한 동작을 다룹니다.

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역량 향상

Claude Opus 4.8과 비교하여 Claude Fable 5는 다음 영역에서 개선을 보입니다:

• 장기 자율성. Claude Fable 5는 장기간에 걸쳐 생산적인 출력을 유지하며, 길고 복잡한 작업 전반에 걸쳐 강력한 지시 사항 유지력으로 며칠에 걸친 목표 지향적 실행을 완료합니다.
• 복잡하고 명확하게 정의된 문제에 대한 첫 시도 정확성. 초기 테스터들은 이전에는 며칠간의 반복이 필요했던 시스템을 단일 패스로 구현했다고 보고했습니다.
• 비전. Claude Fable 5는 밀도 높은 기술 이미지, 웹 애플리케이션 및 상세한 스크린샷을 훨씬 더 높은 정확도로 해석하며, 종종 더 적은 출력 토큰을 사용하고, 뒤집히거나 흐릿하거나 노이즈가 있는 이미지를 처리하기 위해 bash 및 crop 도구를 사용하도록 학습되었습니다.
• 엔터프라이즈 워크플로. Claude Fable 5는 지시 사항을 따르고, 범위를 벗어나지 않으며, 재무 분석, 스프레드시트, 슬라이드 및 문서에서 전문가 수준의 출력을 생성합니다.
• 코드 리뷰 및 디버깅. 버그 발견 재현율(안전 분류기가 다루는 사이버 보안 도메인 외)은 코드베이스 및 리포지토리 히스토리 전반의 검색을 포함하여 Claude Opus 4.8보다 눈에 띄게 높습니다.
• 모호성 탐색. Claude Fable 5는 복잡하고 다중 스레드 요청을 받고 다음 단계를 결정하도록 요청받았을 때 우수한 성능을 보입니다.
• 위임 및 협업. Claude Fable 5는 병렬 서브에이전트를 디스패치하고 유지하는 데 훨씬 더 신뢰할 수 있으며, 장기 실행 서브에이전트 및 피어 에이전트와의 지속적인 커뮤니케이션을 안정적으로 관리합니다.

이러한 특정 개선 사항 외에도 Claude Fable 5는 거의 모든 작업에서 이전 모델보다 일반적으로 더 뛰어난 역량을 보입니다. Claude Fable 5는 공격적 사이버 보안 또는 생물학 및 생명과학 작업을 위한 것이 아니며, 해당 도메인의 요청은 stop_reason: "refusal"을 반환할 수 있습니다.

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기본적으로 더 긴 턴

어려운 작업에 대한 개별 요청은 더 높은 effort(노력) 설정에서 수 분 동안 실행될 수 있으며, 특히 작업이 컨텍스트 수집, 구축 및 자체 검증을 필요로 하는 경우 그렇습니다. 자율 실행은 몇 시간 동안 지속될 수 있습니다. 이는 팀이 Claude Fable 5에 적응할 때 겪는 가장 큰 변화 중 하나입니다. 마이그레이션 전에 클라이언트 타임아웃, 스트리밍 및 사용자 대면 진행 표시기를 조정하고, 블로킹 대신 예약된 작업 등을 통해 실행을 비동기적으로 확인하도록 하네스를 재구성하는 것을 고려하세요. 작업이 모호할 때 Claude Fable 5가 과도하게 계획하지 않도록 하려면:

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.

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모든 effort 수준 고려하기

Effort는 Claude Fable 5에서 지능, "latency"(지연 시간) 및 비용 간의 트레이드오프를 제어하는 주요 수단입니다. 대부분의 작업에는 high를 기본값으로 사용하고, 역량이 가장 중요한 워크로드에는 xhigh를, 일상적인 작업에는 medium 또는 low를 사용하세요. Claude Fable 5의 낮은 effort 설정도 여전히 우수한 성능을 보이며, 종종 이전 모델의 xhigh 성능을 능가합니다. 작업이 완료되지만 필요 이상으로 오래 걸리거나, 더 빠르고 상호작용적인 작업 스타일을 원하는 경우 effort를 낮추세요.

더 높은 effort에서 일상적인 작업을 수행할 때 Claude Fable 5는 작업에 필요한 것 이상으로 컨텍스트를 수집하고 숙고할 수 있습니다. 동시에 더 높은 effort는 종종 우수한 검증 동작, 정교한 추론 및 가장 엄격한 출력을 생성합니다. 더 높은 effort에서 요청하지 않은 정리 또는 리팩토링을 방지하려면:

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.

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강력한 지시 사항 준수

지시 사항 준수가 충분히 개선되어 각 동작을 이름별로 열거하는 대신 간단한 지시로 대부분의 동작을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 별도의 조정 없이 Claude Fable 5는 특히 더 높은 effort 설정에서 작업에 필요한 것 이상으로 상세히 설명할 수 있습니다. 추구하지 않을 옵션을 조사하거나, 근본 원인을 길게 설명하거나, 과도하게 구조화된 PR 설명을 생성하거나, 다음 줄이 무엇을 하는지 서술하는 주석을 작성하는 등입니다. 짧은 간결성 지시는 각 패턴을 나열하는 것만큼 효과적입니다:

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.

장기 실행 워크플로의 체크포인트 동작에도 동일하게 적용됩니다. Claude Fable 5가 진정으로 사용자가 필요한 지점에서만 멈추도록 하려면 모든 경우를 열거할 필요가 없습니다:

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.

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장기 실행 중 진행 상황 주장의 근거 확보

장기 자율 실행에서는 Claude Fable 5가 실제 도구 결과를 기준으로 진행 상황을 감사하도록 지시하세요. Anthropic의 테스트에서 이는 조작된 상태 보고를 유도하도록 설계된 작업에서도 이를 거의 완전히 제거했습니다:

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.

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경계 명시하기

Claude Fable 5는 때때로 요청하지 않은 작업(요청하지 않았는데 이메일 초안 작성, 방어적 git 브랜치 백업 생성)을 수행할 수 있습니다. Claude Fable 5가 해야 할 것과 하지 말아야 할 것에 대한 명시적 제약을 정의하세요:

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.

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병렬 서브에이전트

Claude Fable 5는 이전 모델보다 더 적극적으로 병렬 서브에이전트를 디스패치합니다. 서브에이전트를 자주 사용하고, 위임이 적절한 시점에 대한 명시적 지침을 제공하며, 각 서브에이전트가 반환될 때까지 블로킹하는 대신 오케스트레이터와 서브에이전트 간의 비동기 통신을 선호하세요. 하위 작업 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지하는 장기 실행 서브에이전트는 캐시 읽기를 통해 시간과 비용을 절약하고 가장 느린 서브에이전트에서 병목 현상이 발생하는 것을 방지합니다.

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

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메모리 시스템 구축하기

Claude Fable 5는 이전 실행에서 얻은 교훈을 기록하고 참조할 수 있을 때 특히 우수한 성능을 보입니다. Markdown 파일처럼 간단한 형태로 노트를 작성할 장소를 제공하세요:

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.

기존 히스토리에서 메모리 시스템을 부트스트랩하려면 Claude Fable 5가 과거 세션을 검토하도록 하세요:

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.

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드물게 발생하는 조기 중단 사례

긴 세션이 깊이 진행된 상태에서 Claude Fable 5는 때때로 해당 도구 호출을 실행하지 않고 텍스트로만 의도를 표명("이제 X를 실행하겠습니다")하며 턴을 종료하거나, 진행하기에 충분한 정보가 이미 있음에도 허가를 요청하며 일시 중지할 수 있습니다. "계속하세요" 또는 "끝까지 진행하세요"라고 하면 충분합니다. 일시 중지가 적절한 시점을 정의하려면 이를 강력한 지시 사항 준수의 체크포인트 지시와 함께 사용하세요. 자율 파이프라인의 경우 시스템 리마인더를 추가하세요:

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.

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드물게 발생하는 컨텍스트 예산 우려 사례

매우 긴 세션에서 Claude Fable 5는 때때로 새 세션을 제안하거나, 요약 및 인계를 제안하거나, 자신의 작업을 축소할 수 있습니다. 이는 하네스가 모델에 남은 토큰 카운트다운을 표시할 때 가장 자주 트리거됩니다. 가능한 경우 명시적인 컨텍스트 예산 카운트를 노출하지 마세요. 하네스가 이를 표시해야 하는 경우 안심시키는 문구가 도움이 됩니다:

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

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요청뿐만 아니라 이유도 제공하기

Claude Fable 5는 요청 뒤의 의도를 이해할 때 더 나은 성능을 보이는 경향이 있습니다. 컨텍스트는 모델이 스스로 의도를 추론하는 대신 작업을 관련 정보와 연결할 수 있게 합니다. 특히 여러 작업 스트림을 활용하는 장기 실행 에이전트의 경우 요청하는 이유에 대한 컨텍스트를 제공하세요:

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

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사용자와 소통할 때의 가독성

확장된 또는 에이전트 대화(많은 도구 호출, 큰 작업 컨텍스트)에서 Claude Fable 5는 따라가기 어려운 텍스트를 생성할 수 있습니다. 밀도 높은 화살표 체인 약어, 깊은 구현 세부 사항, 사용자가 본 적 없는 사고에 대한 참조, 또는 지나치게 기술적인 표현 등입니다. 커뮤니케이션 스타일 부록이 이를 완화합니다:

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.

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send-to-user 도구 만들기

장기 비동기 에이전트를 실행할 때, 에이전트가 턴을 종료하지 않고 사용자가 작성된 그대로 정확히 봐야 하는 메시지를 표시할 수 있는 방법을 제공하세요. 산출물(생성된 코드 스니펫 또는 작성된 메시지), 구체적인 수치가 포함된 진행 상황 업데이트, 또는 사용자가 루프 중간에 물어본 질문에 대한 직접 답변 등이 해당됩니다. 도구의 입력은 표시할 메시지입니다. Claude가 이를 호출하면 입력을 UI에 직접 렌더링하고 간단한 확인을 도구 결과로 반환하세요. 도구 입력은 절대 요약되지 않으므로 콘텐츠가 그대로 전달됩니다.

{
  "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"]
  }
}

UX가 작업 중간에 콘텐츠 또는 직접적인 사용자 상호작용을 그대로 전달하는 데 의존하는 경우 이 도구를 추가하세요. 일상적인 진행 상황만 서술하는 에이전트의 경우 모델 자체의 요약으로 일반적으로 충분합니다. 도구를 정의하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 시스템 프롬프트에 지시가 없으면 Claude Fable 5는 이를 거의 호출하지 않습니다. 다음과 같은 유도 문구와 함께 도구를 사용하세요:

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.

서술이나 내부 추론을 send_to_user를 통해 라우팅하지 마세요. 사용자 대면이 아닌 콘텐츠에 대해 과도하게 호출하면 목적이 무색해집니다.

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권장 스캐폴딩 변경 사항

• 난이도 범위의 최상단에서 시작하세요. 이전 모델에 할당했을 것보다 더 어려운 작업을 선택하고, Claude Fable 5가 범위를 정하고, 명확화 질문을 하고, 실행하도록 하세요.
• 장기 실행 프롬프트에서 자체 검증을 명시적으로 만드세요. 별도의 새로운 컨텍스트를 가진 검증자 서브에이전트가 자기 비평보다 더 나은 성능을 보이는 경향이 있습니다. 장기 실행 작업의 경우 다음과 같이 지시하세요: 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.
• 기존 프롬프트와 스킬을 리팩토링하세요. 이전 모델용으로 개발된 스킬은 Claude Fable 5에 대해 너무 규범적인 경우가 많으며 출력 품질을 저하시킬 수 있습니다. 기본 성능이 더 나은 경우 이전 지시 사항을 검토하고 제거하는 것을 고려하세요. Claude Fable 5는 또한 당면한 작업에서 학습한 내용을 바탕으로 스킬을 즉석에서 업데이트하는 데 능숙합니다.
• Claude에게 응답에서 추론을 재현하도록 지시하지 마세요. 모델에게 내부 추론을 응답 텍스트로 반복, 전사 또는 설명하도록 지시하는 프롬프트, 스킬 또는 하네스 지시는 Claude Fable 5에서 reasoning_extraction 거부 카테고리를 트리거하여 Claude Opus 4.8로의 폴백이 증가할 수 있습니다. 마이그레이션 시 기존 스킬 및 시스템 프롬프트에서 성찰 또는 사고 과정 표시 지시를 감사하세요. 애플리케이션에 추론 가시성이 필요한 경우 대신 적응형 사고의 구조화된 thinking 블록을 읽고, 장기 실행 중 진행 상황을 표시하려면 send-to-user 도구를 사용하세요.
• send-to-user 도구를 만드세요. 장기 비동기 에이전트의 경우 클라이언트 측 도구가 턴을 종료하지 않고 메시지를 사용자에게 그대로 전달합니다. send-to-user 도구 만들기를 참조하세요.