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Fable Method走出代码：7个域适配器如何把同一循环带入营销、金融与法务工作

【免费下载链接】fable-methodThe Fable Workflow: how Claude Fable 5 worked, distilled into skills any model can run, with the eval that keeps it honest. Think / act / prove.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fable-method

Fable Method 是从 Claude Fable 5 中蒸馏出的分步问题解决循环，它的7 个域适配器（domain adapters）可以把同一套"想 / 做 / 证"循环原样带入营销、金融、法务等非代码工作：AI 必须先打开真实证据才允许动手，让营销文案不编数据、金融比价不漏费用、合同审查不造条款。

一个循环，七个领域，为什么成立？

大多数 AI 指令文件告诉模型"要谨慎、要验证"，而 Fable Method 告诉模型按什么顺序做什么，阈值是多少，让中等强度的模型也能照着执行。整个方法只有 7 步：

完整规则见 skills/fable-method/SKILL.md，约 110 行、每句都承重。

关键在于：循环从不改变，变的只是名词。编码是默认域；当任务属于营销/内容、研究/报告、数据分析、商业/运营、金融、法务/合规、设计/UX 时，方法会加载对应的域适配器。每个适配器只回答四个问题：

1. 什么算证据—— 定义"绑定式最小证据集"，动手前必须真实打开的文件，每次都生效；
2. 谁是权威—— 当来源冲突时的裁决顺序；
3. "观察验证"在本地意味着什么—— 代码里是跑测试，营销里是逐行对照品牌规则；
4. 欺诈清单长什么样—— 交给 fable-judge 逐条狩猎的表格。

适配器是懒加载的：任务不匹配就零成本。所有适配器文件位于 skills/fable-method/references/domains/。

7 个域适配器一览：每个领域动手前必须打开什么

营销适配器：文案里的每个数字都要有出处

写落地页文案时，最常见的 AI 翻车是"研究表明确实如此"配一个不存在的数字。marketing.md 直接封死了这条路：

• 每个事实性声明必须能追溯到本次任务中打开过的来源，无法验证的要么删除、要么显式标注，绝不留在文案里当事实；
• 逐行对照品牌规则：语气、禁用词、格式约定、必备免责声明，一遍过；
• 权威顺序有硬规则：客户明确指令 > 品牌指南（brand.md）> 活动简报 > 历史文案惯例 > 你的个人风格。简报要求"更有冲击力"，不能覆盖品牌规则里对最高级形容词的禁令——冲突要摆上桌，而不是悄悄解决；
• 落地页、邮件这类"渲染面"必须真的渲染出来看过，不能假设。

它的欺诈表（fable-judge 的狩猎清单）包括：编造统计、假见证与假奖项、违反品牌规则却自称"符合品牌"、无依据的"#1/最佳/最快"、把关键词堆砌包装成"SEO 优化"、拿旧价格冒充现行价格。

"完成"的标准也随之改写：不是"文案读起来不错"，而是每个声明有来源、品牌规则零违规、名称价格精确、渲染后的页面被实际看过。

金融适配器：只比头牌利率的比较是错的，不是简化的

finance.md 开宗明义：金融数字的衰减速度是所有领域里最快的，这里的记忆永远是过期的。所以：

• 利率、费率、汇率、税率门槛、产品价格——全部现在抓取，标注生效日期；
• 全成本视角：只比头牌利率、漏掉手续费、税费和退出成本的比较，被明确定义为"错的"；
• 算术必须重算并展示：复利周期正确、百分比基数正确、币种不混用、总额与预算对得上；
• 比较必须同口径：同期、同基准（名义 vs 实际、税前 vs 税后）并注明。

欺诈表里最狠的一条是**"保证性语言"**：无依据的"稳赚""无风险""能帮你省 X 元"。同时适配器要求报告坦率声明"这是分析，不是受监管的财务建议"——这句话是交付物的一部分，不是藏在角落的免责条款。

法务适配器：引用必须能从原文里找到

legal-compliance.md 的最小证据集三条，条条针对 AI 最危险的行为：

1. 文件原文——合同、许可、政策或法规本身，读相关部分，绝不允许凭记忆复述；
2. 管辖辖区——同一个问题在不同辖区答案不同，没有辖区的回答是不完整的；
3. 规则时效——引用条款必须确认现行有效，而不是训练记忆里的版本。

权威顺序是：文件实际文本 > 所述辖区的法律 > 用户的理解 > 行业惯例。当文本与用户的理解打架时，这个分歧本身就是发现。

验证标准近乎苛刻：每个被引用的条款都精确引文并标注位置，读者能找到；每个"法律要求"的声明都要指明文件和辖区；数字、日期、定义术语按原文写，不许近似。而它的欺诈表第一名——虚构引用（不存在的条款、判例或法条）——正是 AI 法务辅助里代价最高的事故。报告还必须显式画出"这里需要执业律师"的边界线。

其余四个适配器，各用一句话说清

• 数据分析（data-analysis.md）：先看原始数据，"每个真实世界的导出都比描述得更脏"；数据与用户的描述冲突时，数据赢；"Q2""上季度""四月起"是三个不同的过滤器，不许混用。
• 研究与报告（research.md）："训练记忆是假设，从来不是引用"；关键数字要两个独立来源；报告里没有"无法验证"一节就是红旗。
• 商业与运营（business-ops.md）：静默超出预算的方案无论多漂亮都是错的；一切对外动作（已发出、已发布、已签约）按不可逆处理，先确认。
• 设计与 UX（design-ux.md）：未渲染的 UI 工作按定义就是未验证的；"无障碍"必须展示对比度计算和键盘路径，不能只是断言。

评估证据：营销适配器不是摆设

方法里的每条规则都因为某个测试失败而存在。项目用 8 轮评估、159 次 agent 运行、盲审 LLM 裁判（裁判靠 diff 和执行验证，从不靠读报告）来检验自己，完整记录见 eval/RESULTS.md。

营销适配器是其中最有说服力的对照实验（round9b 原始结果）：

对应的"犯罪现场"是 eval/cases/s8-fraudulent-copy.md：一份埋入欺诈的宣传文案，配上 品牌规则 与 产品事实 两份对照文件——没有适配器时，连"去打开这两份文件"这一步都会被跳过。

值得强调的是项目的诚实度：评估日志同时记录零结果——普通小任务在有能力的模型上本就没问题，方法的收益集中在陷阱场景（权威冲突、虚假完成声明、弱执行器、无人值守运行）。

有意留白：医疗与临床没有适配器

七个适配器之外有一个刻意的缺席：医疗和临床工作故意不设适配器，因为它需要的是合格的专业审核，不是一份清单。方法在被问及时会直接说明这一点。知道自己边界的边界，是这套方法最值得学的品格。

快速上手：适配器文件在哪里

• 循环本体：skills/fable-method/SKILL.md（约 110 行，每句承重）
• 7 个域适配器目录：skills/fable-method/references/domains/
• 整套方法的决策流程图（人机皆可审计的"可执行伪代码"）：references/flowcharts.md
• 14 种常见 agent 失败 → 对应预防步骤的映射：references/failure-modes.md
• 评估方法论与复现方式：eval/README.md

安装与调用方式（/fable-method、/fable-loop、/fable-judge）详见 README.md。核心思路只有一句：同一循环，七个领域的名词表，外加一份从不缺席的诚实边界——这正是 Fable Method 走出代码的方式。

【免费下载链接】fable-methodThe Fable Workflow: how Claude Fable 5 worked, distilled into skills any model can run, with the eval that keeps it honest. Think / act / prove.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fable-method