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Guía de prompts de Claude Fable 5.2: cómo reducir las paradas tempranas y las solicitudes de aprobación innecesarias(platform.claude.com)

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Resumen sencillo

- La documentación oficial de Anthropic recoge cómo redactar instrucciones adecuadas para Claude Fable 5.2. Indica que el nivel de esfuerzo, un ajuste que determina cuánto piensa el modelo, debe empezar en el valor predeterminado high y subirse o bajarse según la propia evaluación. Aconseja volver a comparar los valores ajustados para modelos anteriores en lugar de reutilizarlos tal cual. - En tareas largas, el modelo a veces se detiene dejando trabajo pendiente, y esto ocurre más con low y medium. Cuando Anthropic volvió a ejecutar sesiones registradas con medium, añadir una frase que pedía terminar todo redujo a la mitad aproximadamente las sesiones que acabaron con trabajo pendiente, y los tokens de salida aumentaron cerca de 30%. - Cuando el prompt indicaba que el código era del propio modelo, la proporción de fusión de código duplicado subió a cerca de la mitad de los intentos, y sin esa indicación fue inferior a 1 de cada 10. Es el resultado de una prueba de programación a pequeña escala de Anthropic, y en ella los tokens de salida aumentaron unas 1.5 veces y también aparecieron cambios no solicitados. - Las reglas de aprobación se aplican tal como están escritas, por lo que hay que especificar con precisión las acciones a las que se aplican. En una prueba simulada de Anthropic, cuando se indicó que enviar mensajes a personas externas requería aprobación, el modelo no realizó cerca de la mitad de las solicitudes cotidianas de enviar mensajes a colegas o a otros equipos.

Opinión editorial

O: Si sientes que tu agente de programación se detiene a mitad de camino, te propongo tomar tu tarea más larga, ejecutarla en medium y comparar si queda menos trabajo pendiente con y sin una frase que le pida terminar el trabajo. X: Una frase que le pedía terminar redujo a casi la mitad las sesiones que acababan incompletas, pero fue una prueba de repetición hecha por la propia Anthropic, los tokens de salida aumentaron cerca de 30% y las tareas de riesgo requieren una comprobación aparte.
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