2. 作業内容に応じて思考の労力を調整する
Claude Fableには、リクエストに対する思考の深さを制御する「エフォート（労力）」設定がある。エフォートを高く設定すると、より徹底した回答が得られるが、時間がかかり、使用制限も多く消費する。大半の作業には「高」で十分対応できる。極めて困難な問題には最上位の設定が必要だが、日常的な作業であれば低めの設定でよく、Fableであれば低い設定でも十分に機能する。
作業を始める前にエフォートレベルを選択し、特に注意が必要なタスクの場合はプロンプトでそれを強調する。すばやい作業を求める場合は「迅速に進め、深い思考はスキップしてください」と指示する。難しいタスクの場合は「時間をかけ、必要な情報を集め、成果物を提出する前に自分で内容を確認してください」と指示する。
3. 簡潔に、一度だけ伝える
Fableは指示を非常に正確に理解するため、長文の指示書を書く必要はない。旧モデルでは、排除したい挙動をすべて事細かに説明し、明確な指示を何度も繰り返す必要があった。しかし、このモデルは1つの明確な指示を理解し、タスク全体に適用することができる。
指示を一度送れば、モデルはそれを記憶する。例えば「まず結論を述べ、何が起きたかを説明した上で、詳細を記載してください。また、要約や断片的な表現で詰め込むのではなく、読みやすさを維持してください」といった具合だ。この一文だけで、1段落分のルールの役割を果たす。プロンプトは短くなり、出力はより洗練されたものになる。
4. 根拠を示させる
Fableに時間のかかるタスクを割り当てることにはリスクも伴う。タスクの深い段階に入ると、モデルは検証もしていない作業を完了したと主張したり、一見体裁は良いものの意味のない進捗報告を行ったりすることがある。Fableでは旧モデルに比べてこうした現象は少ないが、完全に防ぐことも可能だ。
主張の証拠を示させよう。何らかの作業の完了を報告する前に「セッションの結果を示し、失敗したステップやスキップされたステップがあれば、その情報も出力に含めてください」と指示する。Anthropicのテストによると、これにより捏造されたステータス報告がほぼ根絶されたという。これによって、結果に裏付けられた実際の経緯を把握できるようになる。
5. 越えてはならない一線を引く
モデルは時として、指示以上のことを行う。まだ考えている段階のメールの下書きを作成したり、求めてもいないバックアップを作成したりすることがある。理論上は親切だが、単に回答が欲しいだけなのに勝手に行動されては困る状況もある。
最初に行動制限を設定しておこう。問題を説明している時や、アイデア出しや思考の整理（壁打ち）をしている時、モデルの役割は評価して報告することであり、指示があるまで何も変更しないよう説明する。ファイルや設定を変更するような処理を実行する前に、そのステップが本当に必要であるという証拠を確認させる。Claude Fableはユーザーの役に立ちたいと望んでいるが、何を開始するかを決めるのはユーザー自身だ。
