Claude Fable 5 的系統提示詞，指向 Agent Harness 時代

Anthropic 官方的 Claude system prompt 發布說明 值得閱讀，並不是因為它揭露了什麼魔法技巧，而是因為它呈現了一條產品方向。這個頁面發布了 Claude 網頁介面（claude.ai）以及 iOS/Android 行動應用所使用核心提示詞的帶日期快照。Anthropic 也把邊界說得很清楚：這些更新不適用於 Claude API。這個差異很重要。我們不應該把這個頁面當成 API prompt，也不應該把它理解成可以複製或產品化私有 prompt 文本的許可。

這個頁面真正說明的是，前沿模型正在被準備去完成的事情發生了持續變化。提示詞越來越不像一張聊天機器人「人設卡」，而更像一份智慧體操作手冊：如何使用工具，何時澄清，如何引用來源，怎樣處理檔案，如何守住安全邊界，怎樣從不確定性中恢復，以及如何在產品介面裡工作。

一本操作手冊轉化為智慧體工作流通道的編輯插畫

圖 1：system prompt 的趨勢正在從「回答使用者」轉向「在工作台中安全地執行任務」。

應使用官方名稱 Claude Fable 5。它的 API 模型 ID 是 claude-fable-5。Anthropic 也介紹了 Claude Mythos 5（claude-mythos-5），但這兩者不應被隨意混為一談。Claude Fable 5 是廣泛可用的模型；Mythos 5 的可用範圍受限。對本文來說，重點不是模型行銷，而是最新的 Claude 聊天介面提示詞像一個路標，指向更大的產業變化：模型被期待成為 harness 的一部分。

從增強型助手到操作手冊

閱讀 Opus 到 Fable 的演進，一個有用的角度是：它們假定的運行環境正在變化。

這種演進很細微，卻很關鍵。早期的助手提示詞主要關注回答品質：有幫助、安全、準確、遵循使用者意圖。新的模式關注的是工作執行。它假設 Claude 可能運行在一個有工具、檔案有狀態、歷史很重要、引用必須謹慎處理、部分操作需要拒絕或審批的地方。

這正是 AI 從「對話對象」走向「工作參與者」時會發生的事。對話對象可以回答一個問題然後消失。工作參與者需要桌面、記憶、行事曆、檔案櫃、請求許可的方式、交付成果的地方，以及讓人類審計過程的機制。

行動與澄清之間的變化

Opus 4.7 方向中最有意義的變化之一，是行動與澄清之間的平衡。許多早期 AI 工作流的失敗方式很無聊：即使下一步顯而易見，模型也會先要求澄清。使用者可能說：「根據這些筆記起草一份發布計畫」，助手卻在產出任何有用內容之前，停下來詢問語氣、受眾或時間線。

澄清仍然必要。如果某個決定會改變範圍、風險、成本、法律暴露或外部動作，模型就應該提問。但如果缺失的資訊很小、可逆，或者可以合理推斷，一個勝任的智慧體應該先帶著明確假設推進，並把假設標出來。

這聽起來像寫作建議，但本質上是 harness 設計。正確的環境應該允許模型在低風險階段繼續推進，同時在高風險檢查點暫停。例如：

• 現在起草計畫，但在發送給客戶前先詢問。
• 現在檢查程式碼倉庫，但在編輯檔案前先詢問。
• 現在收集公開來源，但在發布前標出不確定的說法。
• 現在準備資料庫遷移方案，但在執行前要求批准。

聊天視窗可以用文字表達這條規則。harness 可以把它落實到工作流裡。

工具發現的變化

Opus 4.8 的方向提出了另一個要點：模型在放棄之前，應該先發現自己的環境。如果瀏覽器、檔案讀取器、試算表工具、PDF 解析器、程式碼執行器或影像分析器可用，模型就應該使用這些介面，而不是假裝自己只有一段對話。

這改變了「智慧」的定義。模型說「我無法存取這個檔案」，在一個介面裡可能是對的，在另一個介面裡可能就是錯的。模型的實際能力現在是以下要素之和：

1. 它自身的推理能力，
2. 暴露給它的工具，
3. 授予這些工具的權限，
4. 跨步驟保留下來的狀態，以及
5. 可供檢查結果的 Artifact 介面。

這就是為什麼 agent harness 這個詞很重要。harness 不是裝飾。它是給模型眼睛、雙手、記憶、邊界和輸出通道的系統。沒有它，即便是很強的模型，也可能只是困在小聊天框裡、異常會說話的乘客。

從聊天助手行為到完整智慧體操作手冊的手繪時間線

圖 2：提示詞演進指向從更豐富的輔助能力走向結構化執行：行動、發現工具、保留狀態並產出 Artifact。

為什麼 harness 時代不只是「更好的聊天」

真正重要的產業變化，不是模型能寫更長的答案，而是模型越來越被期待參與更長的工作循環。真實工作循環有狀態，也有風險。

以程式設計任務為例。使用者不需要一段聲稱 bug 已修復的文字。他們需要補丁、測試輸出、變更檔案摘要和評審說明。再看市場簡報。使用者不需要一篇沒有可追溯性的自信綜合。他們需要帶日期的來源、引用、與上一期報告相比的變化，以及下週能繼續更新簡報的地方。再看基於瀏覽器的操作。使用者不需要一句「報告已下載」的承諾。他們需要檔案、資料夾、異常清單，以及哪些步驟是自動化完成、哪些步驟由人工處理的記錄。

單一聊天 UI 很難勝任這一點，因為工作需要的東西它往往沒有：

• 外部狀態： 哪些內容已經被讀過、改過、下載過或決定過？
• 階段檢查點： 工作應該在哪裡暫停，以便審批或調整方向？
• 權限邊界： 哪些動作是唯讀、可逆、面向外部、破壞性或成本高昂的？
• 恢復能力： 如果任務中途失敗，能否不盲目重來，而是繼續執行？
• Artifact 生命週期： 聊天記錄滾走之後，最終結果在哪裡保存？
• 平行隔離： 研究、寫作、測試和評審能否在互不污染的獨立工作流中進行？
• 可觀測性： 人類能否檢查來源、動作、成本、失敗和假設？

這些不是 prompt engineering 細節，而是操作介面的細節。

MCPlato 如何承接這一趨勢

理解 MCPlato 的最好方式，是把它看作 AI 工作空間和智慧體操作介面，而不只是另一個回答框。它的產品詞彙很自然地映射到 Claude 新一代 system prompt 所暗示的方向。

Sprite 是協調者。當一個任務有多個階段或需要多個專家時，Sprite 可以拆解工作、委派給不同工作階段、追蹤進度，並把結果重新匯合。這很重要，因為長任務很少能裝進一條不間斷的思維鏈裡。

Wand 是有狀態的封裝工作流。與其每次都讓 AI 即興重複同一流程，不如用 Wand 定義階段、門禁、限定資源和預期 Artifact。結果更接近可重複運行的工作應用，而不是一個 prompt 模板。

Artifact 是持久的終點。輸出不應該被困在一堵聊天文字牆裡。它應該成為報告、補丁、簡報、試算表、資料夾、決策備忘錄、QA 記錄，或其他可檢查物件。

Skill 和 Distill Skill 保存 know-how。當一個工作流跑通後，可複用的部分應該能再次被調用。團隊正是這樣從孤立的「英雄 prompt」走向共享的操作實踐。

ClawMode 和 Scheduled Tasks 讓工作跨越時間。有些有價值的任務並不需要立刻完成：每週研究簡報、每晚程式碼倉庫掃描、週期性內容流水線，或在新資訊出現後的跟進。

權限與審批門禁 讓自主性保持邊界。MCPlato 不應該被描述成盲目自動化。更好的原則是受控自主：在低風險動作上讓 AI 繼續推進；當動作會修改檔案、發送訊息、觸碰外部系統或製造業務風險時，要求人類批准。

Channels 和 IM bridges 讓互動變成非同步。使用者應該可以從團隊聊天中委派任務，接收進度更新，並查看最終 Artifact，而不必守著前台聊天視窗。

本地優先的工作空間狀態 讓材料、狀態和輸出貼近使用者的工作場景。這並不能消除所有隱私或安全問題，但它改變了姿態：工作空間是組織、審閱和治理上下文的地方。

簡而言之，MCPlato 為模型提供了它們新的操作說明越來越假定存在的那種環境：工具、檔案、記憶、權限、階段、Artifact 與人類檢查點。

包含 Artifact、日程、審批和工作階段通道的工作空間 harness 平面編輯插畫

圖 3：harness 將模型能力轉化為可觀察、有權限邊界、圍繞 Artifact 運轉的工作循環。

四個具體例子

1. 從程式 issue 到補丁，再到 QA Artifact

使用者把一個 GitHub issue 丟進 MCPlato，並要求修復。在純聊天流程裡，助手可能直接跳到建議。在 harness 流程裡，這個任務會變成分階段工作：

1. 閱讀 issue 和程式碼倉庫上下文，
2. 起草範圍受限的計畫，
3. 如果變更有風險，在編輯前先詢問，
4. 製作補丁，
5. 運行約定好的檢查，
6. 產出 QA Artifact，包含變更檔案、測試輸出、未解決風險和評審說明。

Claude 在「行動與澄清」之間的行為變化很適合這裡。智慧體不應該在閱讀 issue 前提出不必要的問題，但在大範圍或破壞性變更前應該暫停。

2. 帶引用的定期研究簡報

每週研究簡報不是一次性回答，而是一個循環：收集批准來源、去重、與上週對比、總結變化、為每個具體說法附上引用，並交付報告。MCPlato 的 Scheduled Tasks 和 Artifacts 讓輸出保持持久；channels 讓交付變成非同步；Skills 讓格式可以複用。

當工作空間能把來源清單和簡報 Artifact 一起保存時，prompt 層面對引用來源的要求就更有價值。

3. 瀏覽器與文件工作流

想像一個財務團隊必須從網頁入口下載報告，把它們與試算表合併，並製作月度摘要。好的智慧體不應該聲稱自己可以存取所有網站。它應該尊重登入邊界，請使用者處理 MFA，發現是否存在匯出或 API，只自動化已獲批准且可重複的步驟，驗證檔案數量，並生成異常報告。

這就是「AI 能用瀏覽器」和「AI 能在受控的瀏覽器/文件循環中操作」之間的差別。

4. 高風險動作審批

假設智慧體起草了一封發給客戶的郵件、準備了一條會修改生產資料的命令，或者提出刪除某個資料夾。模型也許理解了指令，但理解並不等於授權。harness 應該把這一步轉成審批檢查點：展示預期動作、預期影響、回滾計畫和證據，然後等待。

在這裡，安全與生產力互相增強。使用者不需要拖慢每一個唯讀步驟。使用者確實需要在不可逆或面向外部的動作之前看到清晰門禁。

這對構建者意味著什麼

對 AI 產品構建者來說，Claude system prompt 發布說明是一個有用的設計信號。不要只問：「哪個模型最聰明？」還要問：

• 模型以為自己正在什麼環境裡運行？
• 產品能否暴露工具，同時不模糊權限？
• 工作流能否跨時間繼續，而不丟失狀態？
• 使用者能否檢查發生了什麼？
• 最終結果能否成為 Artifact，而不是一段聊天記錄？
• 系統能否在正確的時刻暫停，而不是問得太多或行動得太自由？

答案不會只來自更長的 system prompt。prompt 可以描述行為，但產品必須提供讓行為可靠發生的操作介面。

這就是 harness 時代：模型變得更強，但只有被狀態、工具、恢復機制、審批和 Artifact 包圍時，能力才真正有用。

結論

Claude Fable 5 的 system prompt 快照之所以有意思，是因為它指向的不只是模型能力。它展示了現代模型正在被準備進入的環境形態。前沿不再只是「更好的聊天」，而是智慧體工作：有狀態、懂工具、有權限、重視引用、可恢復，並以 Artifact 為中心。

MCPlato 正是為這個方向而構建。Sprite 協調、Wands、Artifacts、可複用 Skills、定時任務、channels、本地優先工作空間狀態和審批門禁，並不是模型外面的一圈裝飾。它們是讓強模型成為真實工作中有用參與者的操作介面。

模型仍然是引擎。harness 則把引擎變成一輛人們可以駕駛、檢查、維修並信任的車。

參考資料

1. Anthropic docs, System Prompts release notes.
2. Anthropic docs, Introducing Claude Fable 5 and Claude Mythos 5.