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置顶有时候你会被时髦、花里胡哨的东西吸引，忽略真正的热爱。
等你反应过来，十年过去了。
你会拍大腿：我TM 都干嘛去了？
有的东西能等，比如小众文艺电影、比如配角（最新的比如《一战再战》里的 SENSEI）。
有的东西等不了，比如壮士暮年的 NBA 巨星（保罗要退役了）、万金油 3D。
更多的东西在中间：读什么书？刷什么视频？因为什么而工作？等等等等
品味，TASTE，不只是具体风格认知，更是元认知，关于你是谁，你要去哪里。
等你反应过来，十年过去了。
你会拍大腿：我TM 都干嘛去了？
有的东西能等，比如小众文艺电影、比如配角（最新的比如《一战再战》里的 SENSEI）。
有的东西等不了，比如壮士暮年的 NBA 巨星（保罗要退役了）、万金油 3D。
更多的东西在中间：读什么书？刷什么视频？因为什么而工作？等等等等
品味，TASTE，不只是具体风格认知，更是元认知，关于你是谁，你要去哪里。
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连着两晚读完了，比前几天读小说都过瘾——注意这还是单伟建“对写故事不感兴趣，感兴趣的是填补文献空白”的情况下写成的书。虽然这本写深圳发展银行、涉及大量内地监管，在内地出版会有预料之内的处理，但不影响内核——因为单伟建确实用独一份的细节写出了前无古人的历史现场，精彩。
张无常Hayes_Zhang: 读每本单伟建的书，都能感受到他对前老板、TPG 创始人庞德曼的推崇：在举棋不定、莫衷一是的关键时刻，问问庞德曼就对了。 通常我们这么描述这种能力，也是单伟建在几本书里反复形容的：高屋建瓴、有战略眼光和大局观、杀伐果断…… 感觉都对，也太笼统，直到我读到老爷子评价自己的决策特点，说得太妙了，有种查理·芒格式的智慧： Not knowing a lot about something but knowing enough to make a decent decision 寡闻善断（琢磨了很久感觉这是最贴切的翻译了） 大部分人会下意识觉得，必须掌握全部信息、降低不确定性、利益最大化才可以下注，连中国私募之王单伟建也会犯这样的错误——但庞德曼总能在信息不完整（实际上也不可能完整）的情况下，一语中的，让单伟建醍醐灌顶、茅塞顿开。 和 Claude 聊了一下，原来早有理论依据：经济学家赫伯特·西蒙管这叫"有限理性（bounded rationality）"，并凭此拿了 1978 年的诺贝尔经济学奖： 古典经济学假设的那个"掌握全部信息、算尽所有选项、选出最优解"的理性人，根本不存在。真实世界里的人，认知有限、信息残缺、连搜集信息本身都要算时间成本，所以高明的决策者从不"优化（optimize）"，只"满意即止（satisfice）"——心里设一个"够好"的门槛，第一个越过门槛的方案就出手，绝不为了那虚无缥缈的"最优"无限搜索下去。 更多的信息不但没用，还可能有害：格尔德·吉仁泽（Gerd Gigerenzer）把西蒙的有限理性又推进了一步，提出"少即是多（less-is-more）"：在高度不确定的环境里，更多的信息不仅没用，反而有害，因为它让你过拟合到噪音上。 不过你看理论虽然透彻，但听起来就不够有意思，还是庞德曼说得好，虽说知易行难，但至少先记住了： Not knowing a lot about something but knowing enough to make a decent decision.
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读每本单伟建的书，都能感受到他对前老板、TPG 创始人庞德曼的推崇：在举棋不定、莫衷一是的关键时刻，问问庞德曼就对了。
通常我们这么描述这种能力，也是单伟建在几本书里反复形容的：高屋建瓴、有战略眼光和大局观、杀伐果断……
感觉都对，也太笼统，直到我读到老爷子评价自己的决策特点，说得太妙了，有种查理·芒格式的智慧：
Not knowing a lot about something but knowing enough to make a decent decision
寡闻善断（琢磨了很久感觉这是最贴切的翻译了）
大部分人会下意识觉得，必须掌握全部信息、降低不确定性、利益最大化才可以下注，连中国私募之王单伟建也会犯这样的错误——但庞德曼总能在信息不完整（实际上也不可能完整）的情况下，一语中的，让单伟建醍醐灌顶、茅塞顿开。
和 Claude 聊了一下，原来早有理论依据：经济学家赫伯特·西蒙管这叫"有限理性（bounded rationality）"，并凭此拿了 1978 年的诺贝尔经济学奖：
古典经济学假设的那个"掌握全部信息、算尽所有选项、选出最优解"的理性人，根本不存在。真实世界里的人，认知有限、信息残缺、连搜集信息本身都要算时间成本，所以高明的决策者从不"优化（optimize）"，只"满意即止（satisfice）"——心里设一个"够好"的门槛，第一个越过门槛的方案就出手，绝不为了那虚无缥缈的"最优"无限搜索下去。
更多的信息不但没用，还可能有害：格尔德·吉仁泽（Gerd Gigerenzer）把西蒙的有限理性又推进了一步，提出"少即是多（less-is-more）"：在高度不确定的环境里，更多的信息不仅没用，反而有害，因为它让你过拟合到噪音上。
不过你看理论虽然透彻，但听起来就不够有意思，还是庞德曼说得好，虽说知易行难，但至少先记住了：
Not knowing a lot about something but knowing enough to make a decent decision.
通常我们这么描述这种能力，也是单伟建在几本书里反复形容的：高屋建瓴、有战略眼光和大局观、杀伐果断……
感觉都对，也太笼统，直到我读到老爷子评价自己的决策特点，说得太妙了，有种查理·芒格式的智慧：
Not knowing a lot about something but knowing enough to make a decent decision
寡闻善断（琢磨了很久感觉这是最贴切的翻译了）
大部分人会下意识觉得，必须掌握全部信息、降低不确定性、利益最大化才可以下注，连中国私募之王单伟建也会犯这样的错误——但庞德曼总能在信息不完整（实际上也不可能完整）的情况下，一语中的，让单伟建醍醐灌顶、茅塞顿开。
和 Claude 聊了一下，原来早有理论依据：经济学家赫伯特·西蒙管这叫"有限理性（bounded rationality）"，并凭此拿了 1978 年的诺贝尔经济学奖：
古典经济学假设的那个"掌握全部信息、算尽所有选项、选出最优解"的理性人，根本不存在。真实世界里的人，认知有限、信息残缺、连搜集信息本身都要算时间成本，所以高明的决策者从不"优化（optimize）"，只"满意即止（satisfice）"——心里设一个"够好"的门槛，第一个越过门槛的方案就出手，绝不为了那虚无缥缈的"最优"无限搜索下去。
更多的信息不但没用，还可能有害：格尔德·吉仁泽（Gerd Gigerenzer）把西蒙的有限理性又推进了一步，提出"少即是多（less-is-more）"：在高度不确定的环境里，更多的信息不仅没用，反而有害，因为它让你过拟合到噪音上。
不过你看理论虽然透彻，但听起来就不够有意思，还是庞德曼说得好，虽说知易行难，但至少先记住了：
Not knowing a lot about something but knowing enough to make a decent decision.
31 23
单伟建三部曲最后一本《金钱博弈》终于到了，封面是高楼林立的深圳，翻开第一页，没想到深圳发展银行总部大楼就是每天经过的帆船大厦，正好这两天在琢磨，地王大厦旁边这是个什么大楼呢这么特别……今天就发现是历史现场，而且故事发生不过二十余载，一下拉进距离。
早在前两本书和各种采访里听过深圳发展银行的故事，迟迟等不到书出版。早上出门看到单伟建公众号推书，立马京东下单，晚上回家就到了。翻了两章，熟悉的文字回来了。
「对外行来讲，银行是个深不可测的机构，好像有的是钱，银行和个人都可以向其借钱。但是银行的钱从何而来？主要是各类客户在银行的存款，以及银行从市场上借来的钱，为此银行要支付利息。银行再将钱贷给企业和个人以收取利息。贷款利息高于存款利息，银行的盈利模式就是赚取其间的利差。」
「投资犹如考古，有时一个意外的线索就能引出重大的发现，而有时，美丽的传说最终被证明是无稽之谈」
两年前看到繁体版出了还发帖子问会不会有简体版，还好没买，不过后来斥 300 块在香港买的单伟建文集也很精彩。
有时候想想，迷上一位银行家的文字、思考和谈吐，也是挺神奇的一件事。
早在前两本书和各种采访里听过深圳发展银行的故事，迟迟等不到书出版。早上出门看到单伟建公众号推书，立马京东下单，晚上回家就到了。翻了两章，熟悉的文字回来了。
「对外行来讲，银行是个深不可测的机构，好像有的是钱，银行和个人都可以向其借钱。但是银行的钱从何而来？主要是各类客户在银行的存款，以及银行从市场上借来的钱，为此银行要支付利息。银行再将钱贷给企业和个人以收取利息。贷款利息高于存款利息，银行的盈利模式就是赚取其间的利差。」
「投资犹如考古，有时一个意外的线索就能引出重大的发现，而有时，美丽的传说最终被证明是无稽之谈」
两年前看到繁体版出了还发帖子问会不会有简体版，还好没买，不过后来斥 300 块在香港买的单伟建文集也很精彩。
有时候想想，迷上一位银行家的文字、思考和谈吐，也是挺神奇的一件事。
9 21
做对的事情，把事情做对。
Claude Fable 5 改变了什么？应该怎么用？
3 01
Fable 的验证方法论会带来神奇的连锁反应：
还是上面的翻译 PPT 的例子。
让 Fable 把 38 页 PPT 翻译成英文版本，翻译本身没花多长时间，结果却迟迟没出来，最后发现竟然验证了 3 轮：
「英文版经过 3 轮独立 QA（前两轮全量 38 页、共发现 16 个问题，第三轮对全部修复项复验 7/7 通过）」
虽然不知道消耗了多少 token，但看了下结果质量确实高，而且第一次感觉 AI 靠谱了——怎么形容呢：
「哟～小伙干活还有头有尾！」
「不错不错，有章法！」
「你办事，我放心，下回不用看了！」
抽象来看，习惯了 Fable 「执行任务➡️自我验证➡️迭代改进♻️验收通过完成目标」的方法论后，会自然而然地信任模型，这可能是一个很大的转折点，甚至带来另一个正循环：
结果质量很高 ➡️ 你更愿意、更放心把更多任务交给模型 ➡️ 信任模型给出的结果，所以不需要像现在一样花特别多时间检查和修改中间过程，认知负担大幅下降 ➡️ 继续把更多任务交给模型 ♻️（知识工作的 AGI？）
考虑到我只是在今晚一个 case 的两三个来回中就陷入这种循环—— Fable 的「能力跃迁」可见一波，难怪 Anthropic 内部都在大呼变天了……
还是上面的翻译 PPT 的例子。
让 Fable 把 38 页 PPT 翻译成英文版本，翻译本身没花多长时间，结果却迟迟没出来，最后发现竟然验证了 3 轮：
「英文版经过 3 轮独立 QA（前两轮全量 38 页、共发现 16 个问题，第三轮对全部修复项复验 7/7 通过）」
虽然不知道消耗了多少 token，但看了下结果质量确实高，而且第一次感觉 AI 靠谱了——怎么形容呢：
「哟～小伙干活还有头有尾！」
「不错不错，有章法！」
「你办事，我放心，下回不用看了！」
抽象来看，习惯了 Fable 「执行任务➡️自我验证➡️迭代改进♻️验收通过完成目标」的方法论后，会自然而然地信任模型，这可能是一个很大的转折点，甚至带来另一个正循环：
结果质量很高 ➡️ 你更愿意、更放心把更多任务交给模型 ➡️ 信任模型给出的结果，所以不需要像现在一样花特别多时间检查和修改中间过程，认知负担大幅下降 ➡️ 继续把更多任务交给模型 ♻️（知识工作的 AGI？）
考虑到我只是在今晚一个 case 的两三个来回中就陷入这种循环—— Fable 的「能力跃迁」可见一波，难怪 Anthropic 内部都在大呼变天了……
张无常Hayes_Zhang: Fable 5 确实很擅长「验证结果」。 一个 38 页的 PPT，让「把最后 4 页的背景改得和第 29 页一样」。 以前的模型，直接改最后 4 页就完事了。 Fable：先按要求修改，再逐页对比原版和新版本 ppt（全部 38 页），确认第 1–34 页布局完全一致，只有最后 4 页背景按要求变了。
10 01
说说 Claude Fable 5 上手感受：
1、自主执行的 Agency 很强，相比 Opus 4.8 更喜欢委派 subagent 干活；同时很多原来 Opus 4.8 只会调研后等用户决策的任务，Fable 5 直接就把活儿干了
2、代码质量似乎并没有 Benchmark 和宣传的那么高，至少在我这的几个场景里，虽然相比 Opus 4.8 有提升，但还是有不少 bug 的，难道因为我的任务本身并不太复杂？
3、Token 消耗速度爆炸，跑了一个信息检索类的 /deep-research 任务，竟然消耗了 Max 20x 订阅 5h 额度的 140%（中断一次又重跑），前后消耗了超过 5M token！
难怪订阅不让用，基本上得打爆所有人的订阅额度了，健身房商业模式跑不下去。
更离谱的是，调研报告质量很差……当然，这很可能意味着：claude code 官方的 /deep-research 完全不适合调研类任务，更适合复杂长程代码任务？
4、看到很多拿到早期内测资格的重度用户也在说，用 Fable 处理知识工作类任务，就像用火箭筒打蚂蚁……
太贵了，没必要，很多任务原来的Opus 4.8 完全够了。
Fable 适合的，可能是完全不同的任务，官方演示的，基本上都是超长时间的编程任务：
定义清楚目标、验收标准，放手让 AI 通过 /goal、/loop 等循环模式自我迭代运行，中间不需要干预，就算验收结果，给的也是高维度的目标范围而非具体任务指令。
5、很明显，在这种模式下，目前的 Coding Agent 交互有点不够用了，最典型的问题是：大量并行、过程黑盒、高认知/决策负担的任务让人不堪重负，人的注意力越来越成为 Agent 的瓶颈。
于是已经开始有人讨论「下一代人机交互形态」——考虑到 Claude Code 大火超过 1 年、OpenClaw 半年热度已过，似乎也是时候有新的 Agent 领风骚了？
Claude Code/CoWork 桌面端负责人 Felix Rieseberg 就直接下场预测：
「我确信，Fable 将是改变 AI 应用和人机交互形态的一代模型，我们将迎来一场交互变革。」
他觉得 AI 应用将从过去的「回答问题」（ChatBot/搜索/代码补全）和当下的「执行任务」（Coding Agent），进化到「履行职责」：
我们不再只是给AI派发「任务」，而是正式向它们赋予「职责」，并确保 AI 能自主完成任务、维持系统运行。
感觉好戏，又要开场了。
1、自主执行的 Agency 很强，相比 Opus 4.8 更喜欢委派 subagent 干活；同时很多原来 Opus 4.8 只会调研后等用户决策的任务，Fable 5 直接就把活儿干了
2、代码质量似乎并没有 Benchmark 和宣传的那么高，至少在我这的几个场景里，虽然相比 Opus 4.8 有提升，但还是有不少 bug 的，难道因为我的任务本身并不太复杂？
3、Token 消耗速度爆炸，跑了一个信息检索类的 /deep-research 任务，竟然消耗了 Max 20x 订阅 5h 额度的 140%（中断一次又重跑），前后消耗了超过 5M token！
难怪订阅不让用，基本上得打爆所有人的订阅额度了，健身房商业模式跑不下去。
更离谱的是，调研报告质量很差……当然，这很可能意味着：claude code 官方的 /deep-research 完全不适合调研类任务，更适合复杂长程代码任务？
4、看到很多拿到早期内测资格的重度用户也在说，用 Fable 处理知识工作类任务，就像用火箭筒打蚂蚁……
太贵了，没必要，很多任务原来的Opus 4.8 完全够了。
Fable 适合的，可能是完全不同的任务，官方演示的，基本上都是超长时间的编程任务：
定义清楚目标、验收标准，放手让 AI 通过 /goal、/loop 等循环模式自我迭代运行，中间不需要干预，就算验收结果，给的也是高维度的目标范围而非具体任务指令。
5、很明显，在这种模式下，目前的 Coding Agent 交互有点不够用了，最典型的问题是：大量并行、过程黑盒、高认知/决策负担的任务让人不堪重负，人的注意力越来越成为 Agent 的瓶颈。
于是已经开始有人讨论「下一代人机交互形态」——考虑到 Claude Code 大火超过 1 年、OpenClaw 半年热度已过，似乎也是时候有新的 Agent 领风骚了？
Claude Code/CoWork 桌面端负责人 Felix Rieseberg 就直接下场预测：
「我确信，Fable 将是改变 AI 应用和人机交互形态的一代模型，我们将迎来一场交互变革。」
他觉得 AI 应用将从过去的「回答问题」（ChatBot/搜索/代码补全）和当下的「执行任务」（Coding Agent），进化到「履行职责」：
我们不再只是给AI派发「任务」，而是正式向它们赋予「职责」，并确保 AI 能自主完成任务、维持系统运行。
感觉好戏，又要开场了。
8 01
Fable 5 确实很擅长「验证结果」。
一个 38 页的 PPT，让「把最后 4 页的背景改得和第 29 页一样」。
以前的模型，直接改最后 4 页就完事了。
Fable：先按要求修改，再逐页对比原版和新版本 ppt（全部 38 页），确认第 1–34 页布局完全一致，只有最后 4 页背景按要求变了。
一个 38 页的 PPT，让「把最后 4 页的背景改得和第 29 页一样」。
以前的模型，直接改最后 4 页就完事了。
Fable：先按要求修改，再逐页对比原版和新版本 ppt（全部 38 页），确认第 1–34 页布局完全一致，只有最后 4 页背景按要求变了。
6 13
Claude Fable 5 烧 Token 速度逆天了，跑了一个简单的信息检索 /deep-research 任务，竟然消耗了 Max 20x 订阅 5h 额度的 140% ！
怎么跑的呢？刚好卡在 2 次 5h 额度之间，第一次从 30% 跑满了还没完，重跑又消耗了70%……
难怪订阅不让用，基本上都得打爆额度了，没法跑健身房商业模式了。
当然也意味着，普通的知识工作类任务不适合用 Fable 、更不应该用 /deep-reserach 或者 workflow 这种高级货了。
用 Every CEO Dan Shipper 的话来说就是：用 Fable 处理日常知识工作，就像火箭筒打蚂蚁。
太贵了，没必要，原来的Opus 4.8 完全就够了。Fable适合的，可能是完全不同的任务。
从另一个角度看，确实有可能是 Claude Code/CoWork 桌面端负责人说的，需要完全不同的交互形态：
这将会是改变 AI 应用和人机交互形态的模型。
AI 应用将从过去的「回答问题」（ChatBot/搜索/代码补全）和当下的「执行任务」（Coding Agent），进化到「履行职责」：
我们将不再只是给AI派发「任务」，而是正式向它们赋予「职责」，并确保 AI 能自主完成任务、维持系统运行。
怎么跑的呢？刚好卡在 2 次 5h 额度之间，第一次从 30% 跑满了还没完，重跑又消耗了70%……
难怪订阅不让用，基本上都得打爆额度了，没法跑健身房商业模式了。
当然也意味着，普通的知识工作类任务不适合用 Fable 、更不应该用 /deep-reserach 或者 workflow 这种高级货了。
用 Every CEO Dan Shipper 的话来说就是：用 Fable 处理日常知识工作，就像火箭筒打蚂蚁。
太贵了，没必要，原来的Opus 4.8 完全就够了。Fable适合的，可能是完全不同的任务。
从另一个角度看，确实有可能是 Claude Code/CoWork 桌面端负责人说的，需要完全不同的交互形态：
这将会是改变 AI 应用和人机交互形态的模型。
AI 应用将从过去的「回答问题」（ChatBot/搜索/代码补全）和当下的「执行任务」（Coding Agent），进化到「履行职责」：
我们将不再只是给AI派发「任务」，而是正式向它们赋予「职责」，并确保 AI 能自主完成任务、维持系统运行。
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