fablify: Claude Fable 5の「仕事の進め方」をAgent Skillとして持ち運ぶ

Claude Fable 5の品質の秘密は何か。それは能力ではなく、「仕事の進め方」だとある開発者は考えました。Fable 5を常に使えるわけではないので、その進め方を、より小さいモデルでも実行できるスキルとして設計したのが「fablify」です。Fable 5は複雑な推論と長期のエージェント作業に向いていると説明されます。でも実際には、その差は「複雑な問題に正答しやすい」能力そのものより、「正答プロセスの詮索」にあるのではないか。知っていることと推測を区別する。回答する前に反例を一度検討する。コード変更後に、その経路を実際に動かしてから成功を報告する。難しい課題では独立した検証を挟む。結論の前に「判断に影響しない説明」を削る——こうした手続きを、小さなモデルに明示的に外部化すれば、Fable 5に近づく。

fablifyは13章の指令を持ち、4層に分けられます。問題理解と判断、誠実さと検証、実装と設計、出力品質。これらは何かから引いたのではなく、公式ガイドと研究論文を照らし合わせて、Fable 5の振る舞いと一致する部分だけを抽出したものです。自分で思いついた案をそのまま採用しない。ツールで確認できることは記憶より観測結果を優先する。最初の回答が「正しい可能性」ではなく「何が正しいのか確認する手順」を手に入れることが、結果的に高い品質を生む。これは企業のAI導入でも同じです。「良いモデルを使えば答えが良くなる」と考えるより、「答えを使う前に詮索する手順」を組み込む方が効く。営業予測、企画案、コスト見積もり——AIの出力を経営判断に使うとき、判定役は自分で書くしかありません。fablifyの原則は、その判定役の設計図になります。