Como fazer prompts eficientes para o Claude Fable 5

O Claude Fable 5 é o modelo mais capaz da Anthropic — e ele se comporta diferente dos anteriores. A Anthropic publicou um guia oficial de como fazer prompts pra ele, e traduzimos aqui na íntegra.

O Fable 5 encara problemas que antes eram complexos, longos ou ambíguos demais pros modelos anteriores, e é especialmente eficaz em trabalho de ponta a ponta que levaria horas, dias ou semanas pra uma pessoa completar. Os times com melhores resultados aplicam o Fable 5 nos problemas mais difíceis ainda não resolvidos — testá-lo só em tarefas simples subestima o alcance dele.

Em que ele melhorou

Comparado ao Claude Opus 4.8, o Fable 5 melhora em:

• –Autonomia de longo prazo: — sustenta produção por períodos estendidos, completando execuções de vários dias sem perder as instruções
• –Acerto de primeira: — em problemas complexos e bem especificados, testadores relataram implementações de uma passada só em sistemas que antes levavam dias de iteração
• –Visão: — interpreta imagens técnicas densas e screenshots detalhados com muito mais precisão
• –Fluxos corporativos: — análise financeira, planilhas, apresentações e documentos com qualidade profissional
• –Code review e debugging: — encontra bem mais bugs, inclusive vasculhando o histórico do repositório
• –Ambiguidade: — se vira bem com pedidos complexos e de múltiplas frentes quando precisa decidir os próximos passos
• –Delegação: — despacha e coordena subagentes paralelos com muito mais confiabilidade

Turnos mais longos por padrão

Requisições em tarefas difíceis podem rodar por muitos minutos em níveis altos de effort, e execuções autônomas podem se estender por horas. Essa é uma das maiores mudanças que os times encontram. Ajuste timeouts, streaming e indicadores de progresso antes de migrar. Pra evitar que ele planeje demais em tarefas ambíguas:

Quando tiver informação suficiente para agir, aja. Não re-derive fatos já estabelecidos na conversa, não reabra decisões que o usuário já tomou e não narre opções que você não vai seguir. Se estiver pesando uma escolha, dê uma recomendação, não um inventário exaustivo.

Considere todos os níveis de effort

O effort é o controle principal entre inteligência, latência e custo. Use high como padrão, xhigh pros trabalhos mais sensíveis e medium ou low pro rotineiro — os níveis baixos do Fable 5 ainda superam o xhigh dos modelos anteriores.

Em effort alto, ele pode arrumar e refatorar além do pedido. Pra evitar:

Não adicione features, refatore ou introduza abstrações além do que a tarefa exige. Uma correção de bug não precisa de limpeza ao redor. Não projete para requisitos futuros hipotéticos: faça a coisa mais simples que funciona bem. Só valide nas fronteiras do sistema (input do usuário, APIs externas).

Instruções curtas funcionam

O seguimento de instruções melhorou a ponto de você conseguir direcionar a maioria dos comportamentos com uma instrução breve, em vez de enumerar cada caso. Por exemplo, pra respostas mais diretas:

Comece pelo resultado. Sua primeira frase deve responder "o que aconteceu" ou "o que você encontrou" — o TLDR que o usuário pediria. Detalhes e justificativas vêm depois. Ser legível e ser conciso são coisas diferentes, e legibilidade importa mais.

E pra ele só parar quando realmente precisa de você:

Pause para o usuário apenas quando o trabalho genuinamente exigir: uma ação destrutiva ou irreversível, uma mudança real de escopo, ou um input que só ele pode dar. Nesses casos, pergunte e encerre o turno — em vez de encerrar com uma promessa.

Exija evidência nos relatórios de progresso

Em execuções autônomas longas, instrua o Fable 5 a auditar o progresso contra resultados reais de ferramentas. Nos testes da Anthropic, isso praticamente eliminou relatórios de status inventados:

Antes de reportar progresso, audite cada afirmação contra um resultado de ferramenta desta sessão. Só reporte trabalho que você pode apontar evidência; se algo ainda não foi verificado, diga isso explicitamente. Se testes falharam, diga com o output; se um passo foi pulado, diga; quando algo está pronto e verificado, afirme sem rodeios.

Defina as fronteiras

O Fable 5 pode ocasionalmente tomar ações não pedidas (rascunhar um e-mail que ninguém pediu, criar branches de backup). Defina limites explícitos:

Quando o usuário está descrevendo um problema, fazendo uma pergunta ou pensando alto — e não pedindo uma mudança — a entrega é a sua análise. Reporte o que encontrou e pare. Não aplique correção até que peçam.

Subagentes paralelos

O Fable 5 despacha subagentes paralelos com muito mais naturalidade. Use subagentes com frequência e prefira comunicação assíncrona entre orquestrador e subagentes em vez de bloquear esperando cada um:

Delegue subtarefas independentes a subagentes e continue trabalhando enquanto eles rodam. Intervenha se um subagente sair do rumo ou estiver sem contexto relevante.

Monte um sistema de memória

O Fable 5 rende muito quando pode registrar lições de execuções anteriores e consultá-las depois. Um arquivo Markdown já basta:

Guarde uma lição por arquivo com um resumo de uma linha no topo. Registre correções e abordagens confirmadas, incluindo por que importaram. Não salve o que o repositório ou o histórico já registram; atualize uma nota existente em vez de duplicar; apague notas que se mostrarem erradas.

Casos raros de parada precoce

Bem no fundo de uma sessão longa, o Fable 5 pode ocasionalmente encerrar o turno declarando a intenção sem executar, ou pedir permissão quando já tinha o suficiente pra seguir. Um "continua" resolve. Pra pipelines autônomos, adicione:

Você está operando de forma autônoma. O usuário não está assistindo em tempo real e não pode responder perguntas no meio da tarefa. Para ações reversíveis que decorrem do pedido original, prossiga sem perguntar. Antes de encerrar o turno, cheque seu último parágrafo: se for um plano, uma análise, uma pergunta ou uma promessa de trabalho não feito, faça esse trabalho agora.

Dê o porquê, não só o pedido

O Fable 5 rende mais quando entende a intenção por trás do pedido — o contexto deixa ele conectar a tarefa à informação relevante:

Estou trabalhando em [tarefa maior] para [para quem é]. Eles precisam de [o que o resultado destrava]. Com isso em mente: [pedido].

Legibilidade nas respostas

Em conversas longas e cheias de tool calls, o Fable 5 pode produzir texto difícil de acompanhar. Um adendo de estilo resolve:

Quando escrever o resumo final, abandone a taquigrafia de trabalho. Escreva frases completas. Nada de cadeias de setas ou rótulos que você inventou no meio do caminho. Abra com o desfecho: uma frase sobre o que aconteceu ou o que encontrou. Depois, o detalhe. Se tiver que escolher entre curto e claro, escolha claro.

Mudanças recomendadas no scaffolding

• –Comece pelo topo da sua régua de dificuldade: — escolha uma tarefa mais difícil do que você daria aos modelos anteriores
• –Torne a autoverificação explícita: — subagentes verificadores com contexto limpo superam a autocrítica
• –Refatore prompts e skills antigos: — instruções feitas pra modelos anteriores costumam ser prescritivas demais pro Fable 5 e podem degradar a qualidade
• –Não peça pra ele reproduzir o raciocínio na resposta: — isso pode disparar recusas; se precisar de visibilidade, leia os blocos de thinking do adaptive thinking
• –Crie uma ferramenta send-to-user: — pra agentes longos e assíncronos entregarem mensagens ao usuário sem encerrar o turno

Este é um artigo traduzido. O original, em inglês, foi publicado pela Anthropic na documentação oficial do Claude.

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