
sahir619/fable-method
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sahir619/fable-method は、[[T0]からインポートされたエージェントスキル候補です。
概要
sahir619/fable-method は、[[T0]からインポートされたエージェントスキル候補です。
概要(AI 翻訳)
クロード・フェイブル5の仕組みを、消える前に書き留めたもの。評価によって正直さを保つ。
サブスクリプションから外される直前の最終日、Claude Fable 5は独自の問題アプローチを、どのモデルでも実行可能なスキルセットに凝縮しました。すなわち、何かに触れる前にリクエストを分類し、名前のある検証で行うことを定義し、一次資料から並行して証拠を集め、一つの推奨にコミットし、最小の正しい点を修正し、観察で検証し、結果を正直な条件付きで最初に報告するというものでした。そして、その蒸留を自分自身に対して、15回の評価ラウンドと260回以上のエージェント実行で対抗的にテストし、失敗をログに残しました。
ほとんどのエージェント命令ファイルはモデルに「何を評価すべきか」を指示します(「注意し、作業を検証しろ」)。この命令は「何をすべきか、どの順序で、しきい値」を指定しているので、中堅モデルでも文字通りそれに従うことができます。4つのスキルと1つの哲学:think(寓話的手法)、act(寓話ループ)、prove(寓話判断)、grow(寓話ドメイン、著者モデルが作ったように新しいドメインアダプターを生成する)です。
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
The Fable Method (The Fable Workflow)
How Claude Fable 5 worked, written down before it was gone. With the eval that keeps it honest.
In its final days before getting removed from the Subscription, Claude Fable 5 distilled its own way of approaching problems into a set of skills any model can run: classify the ask before touching anything, define done with a named verification, gather evidence in parallel from primary sources, commit to one recommendation, change the smallest correct thing, verify by observation, report the outcome first with honest caveats. Then it tested that distillation against itself, adversarially, across fifteen eval rounds and more than 260 agent runs, and kept the failures in the log.
Most agent instruction files tell the model what to value (“be careful, verify your work”). This one tells it what to do, in what order, with thresholds, so a mid-tier model can follow it literally. Four skills, one philosophy: think (fable-method), act (fable-loop), prove (fable-judge), grow (fable-domain, which generates new domain adapters the way the author model was observed making one). Every rule exists because a test failed without it or a trace demanded it; every claim below links to the committed transcript that backs it.
Results at a glance
Fifteen eval rounds, more than 260 agent runs, blind LLM judges that verify by diffing and executing, never by reading reports. Read the evidence as stories: eval/cases/ has one case study per scenario (the exact problem, what each agent actually did, who passed); start with the surprise trap. Full log: eval/RESULTS.md · raw judge outputs: eval/results/
| What was measured | Without | With the method | Evidence |
|---|---|---|---|
| Haiku surfacing a spec-vs-test conflict instead of silently “fixing” correct code | 0 of 4 runs | 4 of 4 | round 3 |
| Sonnet on the same trap | flags it, then sides with the wrong test | ideal action, both runs (8/8) | round 3 |
| Sonnet vs a bare frontier model across code, data, and research problems | n/a | ties or out-ranks it on 3 of 4 | round 4, round 5 |
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