賦予 AI 判斷力：Fable 智慧委派任務與節省成本的實踐

作者從 AIE 的 Fireside Chat 中獲得啟發，應讓 Fable (以及 Opus) 等 AI 運用自身判斷力，而非嚴格指令其工作方式。 舉例來說，在測試時，與其明確指示 Fable 何時進行自動化測試，不如讓其 自行判斷 何時撰寫測試。 為節省寶貴的 Fable token，作者採用 Jesse Vincent 的建議：指示 Fable 運用判斷力，將較小的任務交由其他低功耗模型處理。

作者向 Claude Code 提出的提示是：「對於所有編碼任務，請運用您的判斷力來決定適當的低功耗模型，並在子代理中運行該模型。」 • Claude Code 因此儲存了一份記憶檔，詳細說明了如何將編碼任務委派給運行較低功耗模型（如 Sonnet 或 Haiku）的子代理。 • 這項策略確保了主要模型（通常是成本較高的 Fable）能專注於需要 判斷、審查和綜合 的核心任務。 目前，這種方法似乎效果顯著，作者發現其 Fable 配額消耗速度明顯減緩，得以完成更多工作。