Ти зрозумів нові моделі не так

На каналі я обіцяв окремо розповісти про Claude Fable 5 і GPT-5.6 Sol

Але сів писати й зрозумів, що не хочу ще раз переказувати бенчмарки, ціни й розміри контексту

Ці цифри вже показали, порівняли й пережували в кожному другому каналі

Хотілось знайти щось цікавіше. Не чергові 8% у бенчмарку, а що нове покоління моделей реально змінює у твоєму воркфлоу

І тут мій друг написав пост про власний досвід із цими моделями. Думка мене зачепила настільки, що я вирішив адаптувати її для каналу

Карта не дорівнює території

Останні два тижні він щільно ганяв Fable 5 і GPT-5.6 Sol. І ледь не списав Fable з рахунків

Підійшов до неї як до просто розумнішої Opus 4.8: описав задачу, написав детальну спеку, перетворив її на план, став над душею під час реалізації

Результат виявився гіршим, ніж з Opus

А потім він випадково відкрив Fable поза Claude Code - у Claude Design. Без звичних скілів, scaffolding і всього обвісу, який роками збирав навколо свого воркфлоу

Тому просто описав потрібний результат і окремо вказав місця, в яких сам не був упевнений. І модель раптом відпрацювала набагато краще

Проблема була не в моделі. Проблема була в процесі

Spec-driven development намагається ухвалити більшість рішень до початку роботи. Ти описуєш не лише проблему, а й маршрут до рішення. Але на старті можеш назвати тільки ті невідомі, про які вже знаєш

Спека - це карта. Чиста, акуратна й бажано з прямою дорогою з точки А в точку Б

А реальна задача - територія. Обмеження, тупики й сюрпризи, які стають видимими лише тоді, коли хтось починає нею йти

Карта не стала непотрібною. Вона просто перестала бути фінальною

Короткі цикли замість одного плану

Нові моделі вже не лише виконують маршрут. Вони досліджують територію й допомагають перемальовувати карту прямо під час роботи

Тому процес тепер більше схожий на серію коротких циклів:

Сформулював результат і межі Дав моделі зробити крок Подивився, що вона знайшла Ухвалив наступне рішення Записав нові невідомі й хибні припущення в памʼять Продовжив

Останній пункт тут критичний. Якщо не записувати, що змінилось у твоєму розумінні задачі, модель знову й знову ходитиме тією самою територією й знаходитиме ті самі граблі

Effort level має межу

Ще один цікавий момент - effort level

Для більшості задач друг лишає High

На xhigh і особливо ultra модель інколи стає параноїком - перевіряє вже підтверджені рішення, сумнівається у власних висновках і продовжує думати, коли інформації вже достатньо для дії

Тому максимальні рівні - для глибокого ресерчу й справді неоднозначних задач

Більше reasoning не завжди означає краще судження

Що насправді змінилось

І ні, це не похорон спек

Acceptance criteria, обмеження й розуміння правильного результату нікуди не зникли

Змінився розподіл відповідальності:

Ти більше не описуєш кожен поворот маршруту Ти задаєш точку призначення, межі й ухвалюєш рішення, коли зʼявляються нові невідомі А ходити територією тепер може модель

Оце для мене й є головна зміна нового покоління. Не ще одна цифра в бенчмарку, а інша межа між людиною й агентом

Ти вже змінив свій воркфлоу під Fable 5 або GPT-5.6 Sol? Чи досі приносиш їм процес, який працював із попереднім поколінням?

Цей пост - адаптація поста мого друга з LinkedIn. Його думка знову зачепила настільки, що не зміг не принести її сюди