大家好，我是程序員魚皮。

Anthropic 剛剛發(fā)布了 Claude Fable 5 神話級模型，AI 編程的跑分直接碾壓一眾對手，SWE-bench Pro 得分 80.3%，遠超 GPT-5.5 的 58.6% 和 Opus 4.8 的 69.2%。

我試著用它來，結(jié)果完美運行，強到離譜！

但，它也是目前全球最貴的模型，輸入 輸 出 50 每百萬 token，是 Opus 4.8 的兩倍，DeepSeek V4 的 50 倍！

既然模型的能力上來了，我曾經(jīng)的一些想法，也可以開始慢慢實現(xiàn)了，嘿嘿嘿……

記得去年，經(jīng)常有學(xué)編程的小白問我某個軟件或者環(huán)境怎么安裝，我就想著，讓 AI 幫我開發(fā)一個自動安裝軟件的網(wǎng)站，還起了個很牛唄的名字「裝了嗎」。

但當時我跟 AI 對話了好幾個小時，最終就搓出來了一堆 Bug，無奈只能飲恨收場。

但如今的 Claude Fable 5 讓我的膽子大了不少，這次我不僅要讓它幫我實現(xiàn)「裝了嗎」桌面 APP，還要一次性搞定 Web 管理后臺，從 0 到完全可用，看看它能不能 hold 住這種復(fù)雜項目。

而且這次我還融合了最近很火的 Loop Engineering 思想。Claude Code 之父 Boris 和 OpenClaw 之父 Peter 都在力推這個概念，核心就是不再一句一句地手動提示 AI，而是設(shè)計一套循環(huán)機制，讓 AI 自主執(zhí)行、自主驗證、自主修復(fù)，直到達成目標。

下面就帶大家走一遍完整的實戰(zhàn)流程，全程在 Cursor 中使用 Claude Fable 5 完成。

一、提示詞設(shè)計

先簡單說一下「裝了嗎」是干嘛的。

用戶輸入想安裝的軟件名稱（比如 MySQL、Node.js），系統(tǒng)通過 AI 大模型自動生成一份完整的安裝腳本和方案，支持一鍵執(zhí)行安裝，幫學(xué)編程的小白徹底解決裝環(huán)境的痛苦。

先讓 AI 幫我寫提示詞

我的需求比較零散，如果不把提示詞整理清楚，直接丟給 Claude Fable 5 基本就是浪費 tokens。

所以我先通過一個 AI 對話，把零散的想法和草稿素材喂給 Claude Opus 4.6，讓它幫我梳理成一段完整的提示詞。

我想通過一條提示詞，讓 Claude Fable 5 + Cursor 幫我自主開發(fā)一個「裝了嗎」桌面 APP，兼容 Mac 和 Windows 系統(tǒng)。同時我要求它通過聯(lián)網(wǎng)搜索調(diào)研 Loop Engineering 的最新理念，在提示詞中體現(xiàn)出循環(huán)自主的感覺，確保 AI 能自主完成任務(wù)。


 @需求描述

為了讓 AI 開發(fā)時能夠自主測試 AI 相關(guān)的功能，我還需要提前把大模型的 API Key 提供給它。但我不想直接把 Key 寫在提示詞里，萬一泄露就麻煩了。

更好的做法是讓 AI 讀取本地已有的配置文件，比如我讓它讀取我 Claude Code 的配置 ~/.claude/settings.json，從里面拿到 API Key 和 Base URL。

提示詞講解

經(jīng)過幾輪對話，AI 幫我生成了一段完整的提示詞，結(jié)構(gòu)非常清晰：

下面簡單講解一下這段提示詞的結(jié)構(gòu)。

1）角色定義：全棧工程師，擅長 Python + Electron + React 開發(fā)。

2）任務(wù)描述：開發(fā)一個叫「裝了嗎」的完整系統(tǒng)，幫學(xué)編程的同學(xué)一鍵安裝軟件。

包含三個部分：

• Electron 桌面 APP：用戶輸入想裝的軟件，選版本和平臺，AI 生成安裝方案，支持一鍵安裝

• Python 服務(wù)端：統(tǒng)一調(diào)用 AI 生成方案、存儲數(shù)據(jù)、提供 API

• Web 管理后臺：給管理員管理所有方案和用戶反饋

3）技術(shù)選型上，桌面端用 Electron 框架。Electron 是用 JavaScript、HTML、CSS 構(gòu)建跨平臺桌面應(yīng)用的框架，一套代碼同時打包 Mac 和 Windows，QQ、VS Code、Notion 這些大家熟悉的 APP 都是用它做的。

4）核心亮點是最后的「自主開發(fā)循環(huán)」，這里就體現(xiàn)了 Loop Engineering 的思想：

1. AI 在項目根目錄維護 PROGRESS.md，記錄當前階段、已完成事項、進行中事項

2. 每完成一個模塊，立即編譯運行驗證，有報錯就修復(fù)，通過后再推進下一個

3. 全部功能完成后，以用戶視角做一次完整的端到端測試

4. 同一個問題修復(fù)超過 5 次仍未解決就跳過，避免死循環(huán)

這樣 AI 就不會寫完代碼就停下來等我人工驗證，而是會自己跑起來不斷循環(huán)驗證，遇到問題自己修復(fù)，直到整個系統(tǒng)能用為止。

完整的提示詞和更多實戰(zhàn)教程都收錄在我免費開源的 里，上千張圖、幾十萬字，帶你從 0 開始學(xué)會 AI 編程。

二、環(huán)境準備

新建一個項目文件夾，在 Cursor 中打開。

接下來準備好幾個關(guān)鍵的 AI 擴展：

1. Context7 MCP：查詢最新的技術(shù)文檔和 API 用法，避免 AI 用過時的寫法

2. Firecrawl MCP：聯(lián)網(wǎng)搜索能力，讓 AI 能獲取最新的技術(shù)信息

3. Frontend Design 技能：前端美化技能包，讓生成的界面更有設(shè)計感

準備就緒，模型選擇 Claude Fable 5，開到 High Thinking 檔位。記得執(zhí)行前再檢查一遍提示詞，畢竟這一個回車下去，上百塊錢就沒了……

三、AI 自主開發(fā)

執(zhí)行之后，AI 就開始了它的自主循環(huán)。

它先讀取了我本地的 Claude Code 配置文件，拿到 API Key 和 Base URL，寫進了服務(wù)端的 .env 文件。

然后開始按順序開發(fā)服務(wù)端、桌面端、管理后臺。

整個過程我基本沒有干預(yù)，AI 自己維護著 PROGRESS.md 記錄進度，開發(fā)完一個模塊就自動跑測試，遇到報錯就自己修，修完繼續(xù)推進。它甚至自己打開了桌面 APP 和瀏覽器，模擬用戶操作來做端到端驗證。

就是速度有點慢，我一頓飯都吃完了回來，它竟然還在干活。

最終 AI 花了將近 50 分鐘，獨立完成了整個系統(tǒng)的開發(fā)和驗證，不需要我中間插手，這就是 Loop Engineering 的威力。

四、成果演示

開發(fā)完成后，我讓 AI 幫忙啟動后端服務(wù)器、桌面端程序和 Web 管理頁面：

三個服務(wù)全部拉起來了，一起看看效果吧~

APP 主界面

打開桌面 APP，有一個大大的 AI 輸入框，自動識別出了當前操作系統(tǒng)。整體走的是活潑有趣的風(fēng)格，口號起的還不錯：

預(yù)置常見軟件

在主界面的「大家都在裝」板塊，你可以看到非常多主流的環(huán)境和依賴，都是我們 AI 編程時經(jīng)常會用到的，看看有沒有眼熟的？

版本選擇 + 生成安裝方案

比如我要裝個 MySQL 數(shù)據(jù)庫，點進去之后，能看到版本號列表和操作系統(tǒng)選擇：

選好之后點擊「生成安裝方案」，因為已有緩存方案，秒出結(jié)果。可以看到 AI 生成了一份完整的安裝腳本，包含中文注釋、環(huán)境檢測、安裝步驟、驗證命令。可以直接復(fù)制腳本到終端執(zhí)行安裝：

AI 還很貼心地提供了腳本說明，以及安裝完成后怎么運行、怎么配置開機自啟等等：

一鍵安裝

除了復(fù)制腳本安裝外，你也可以直接點擊「一鍵安裝」按鈕，APP 會彈出一個終端窗口執(zhí)行腳本。

我這里檢測出已經(jīng)安裝過 MySQL 了，就不會重復(fù)安裝：

再讓它裝個 PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫：

同樣的操作，這次新安裝成功了，體驗很不錯~

在終端運行 psql 命令驗證一下，數(shù)據(jù)庫確實裝好了：

AI 推薦能力

這個 APP 不光能選已有的軟件，還有 AI 推薦能力。假設(shè)我什么都不懂，就在對話框里輸入自己遇到的問題，比如：我想更方便地查看 PHP 文件。

AI 就會推薦安裝 PHP 環(huán)境，可以自由選擇版本和操作系統(tǒng)：

然后 AI 快速生成了安裝腳本：

點擊一鍵安裝，等待一段時間后，也順利安裝成功了：

Web 管理后臺

再來看看 Web 管理后臺。用默認管理員密碼登錄后，可以清晰地看到數(shù)據(jù)統(tǒng)計，包括軟件安裝排行和版本選擇排行：

還能管理所有已經(jīng)生成的軟件安裝方案：

點擊編輯，可以對有問題的安裝腳本進行人工調(diào)整，或者讓 AI 重新生成：

還可以看到用戶的反饋，比如哪些安裝有效、哪些無效，方便人工對無效的方案進行調(diào)整和優(yōu)化：

到這里，所有核心功能都能順利使用了，以后再有人問我怎么裝環(huán)境，我直接把這個 APP 甩過去就完事了，夯不夯？

五、迭代優(yōu)化

雖然核心功能是正常的，但是運行過程中，你們有沒有發(fā)現(xiàn)問題？

我發(fā)現(xiàn)了 2 個問題：

1）版本號信息搜索能力不夠。比如我要裝個 Scala，給出來的版本號列表是錯誤的。

2）Mac 系統(tǒng)過度依賴 homebrew 這個軟件包管理工具。homebrew 源的版本不一定全面，比如 Scala 確實有 3.4.2 版本，但通過 homebrew 來安裝會失敗。

于是我給 AI 下了一條修復(fù)指令，讓它自主修復(fù)這兩個問題并進行測試驗證。

自主修復(fù) 2 個問題，并進行測試驗證。
1）安裝軟件時，版本號列表獲取錯誤。必須優(yōu)化信息搜索能力，優(yōu)先從官方信息源獲取版本號列表和安裝方式，如果沒有官方信息源，才降級為通過聯(lián)網(wǎng)搜索獲取版本號信息，最后才是完全交給 AI 推斷版本號。
2）Mac 系統(tǒng)默認使用 homebrew 來安裝，但是 homebrew 的版本不一定全面，有時可能會安裝失敗，你需要優(yōu)先通過官方獲取安裝方式，homebrew 作為一種備選方案，且要為 homebrew 安裝失敗時考慮降級方案。

大概 20 分鐘后，AI 完成了修復(fù)任務(wù)。

對于版本號問題，它設(shè)計了一套四級降級鏈路：

對于 macOS 安裝問題，它重寫了安裝策略：

修復(fù)后重啟服務(wù)，再次測試，安裝 Codex 命令行工具。這次給出來的版本號是正確的，跟 npm 官方包的版本對上了：

安裝腳本也詳細了很多，先走官方 GitHub Release 下載，再降級到 homebrew：

當然，可能還有一些邊角 case 沒有覆蓋到，但目前這個效果已經(jīng)完全夠用了，后續(xù)在實際使用中再慢慢打磨就好。

六、費用總結(jié)

看到這里，大家肯定很關(guān)心費用吧？

打開 Cursor 后臺，看看這次燒了多少米：

第一波完整開發(fā)花了 27 刀（約 200 元），Bug 修復(fù)那一輪花了 14 刀（約 100 元），總共 300 元左右。

你們覺得花這些米做出來這樣一套作品，性價比高么？

雖然價格確實不便宜。但換個角度想，AI 一次性搞出了桌面 APP + 服務(wù)端 + 管理后臺 3 個完整模塊，兩輪交互就達到了可用狀態(tài)，如果換成人工開發(fā)，這個工作量差不多得 1 個月左右吧？

對了，開發(fā)完之后我順手用 GitHub MCP，讓 AI 幫我把整個項目開源到了 GitHub 上。這種簡單任務(wù)就不需要用 Fable 5 了，隨便一個便宜模型就能搞定。

幫我開源整個項目到 GitHub，注意忽略敏感信息的提交

項目已經(jīng)開源了，感興趣的同學(xué)可以把代碼拉下來二次開發(fā)，順手幫我點個 Star 唄~

最后嗶嗶

回過頭來看，為什么 Claude Fable 5 能做到一次性完成可用、兩次交互就達到滿意效果？

除了模型本身能力確實強之外，還有兩個關(guān)鍵因素：

1. 配套的 Harness 駕馭工程 ，包括我們提前準備的 MCP 工具、前端技能包、API Key 的配置方式，再加上 Cursor 本身自帶的 Browser Use 瀏覽器操作等能力，這些都是在幫 AI 搭好腳手架。

2. 采用了 Loop Engineering 的思想，在提示詞里設(shè)計了自主開發(fā)循環(huán)，讓 AI 不停下來等我，而是自己跑起來、自己驗證、自己修。

我現(xiàn)在理解為什么 Claude Code 之父和 OpenClaw 之父都在力挺 Loop Engineering 了，這種體驗真的爽。

很快我會專門出一篇文章帶大家深入掌握 Loop Engineering 的完整玩法，期待的話記得點個關(guān)注哦~

但話說回來，要是隨便一兩句提示詞丟給 AI，很有可能就是純浪費錢。模型越強，對提示詞和工程配套的要求就越高。這也是為什么 Claude Fable 5 出來之后，不少同學(xué)跟我說感覺自己駕馭不了這個模型，還是 AI 編程的經(jīng)驗和方法沒到位。

至少我現(xiàn)在已經(jīng)用 Claude Fable 5 跑了好幾個項目了，感覺真心強得沒邊兒了，長程復(fù)雜任務(wù)的交付確定性是目前最好的，就是別偷偷給我降級成 Opus 4.8（

我是魚皮，持續(xù)分享 AI 編程干貨。覺得有用的話記得點贊、收藏和關(guān)注~

歡迎在評論區(qū)聊聊：你們用 Claude Fable 5 了沒？感覺怎么樣？