这个流程很适合复杂任务：Fable 5 出方案、Codex 干活、Fable 5 把关，还讲了 /compact 省钱和省上下文的细节，挺实用。
博主分享了一套复杂任务的分工流程：先用 Fable 5 产出技术方案文档，方便批注和让其他 Agent 快速上手。确认方案后立即 /compact 一次，利用 Prompt Caching 降低压缩成本。接着把文档交给 Codex（GPT-5.6 Sol xhigh）执行，复杂任务加 /goal 减少中断。完成后让 Fable 5 验证遗漏或偏离，再把反馈发回同一 Codex 会话继续完善。博主实测 Opus 5 不如 GPT-5.6 Sol 稳定，也不如 GPT-5.6 Token 耐用。
现在我很多复杂一点的任务都是 Fable 5 写方案，Codex 去执行，Fable 5 验收，相对来说可以做出比较靠谱的方案，以及兼顾性价比。具体是这么做的： 1. Fable 5 的产出是技术方...
现在我很多复杂一点的任务都是 Fable 5 写方案，Codex 去执行，Fable 5 验收，相对来说可以做出比较靠谱的方案，以及兼顾性价比。具体是这么做的： 1. Fable 5 的产出是技术方案文档（图1） 一方面文档方便批注修改，另一方面文档方便其他 Agent 快速上手 2. 文档确认后在当前先 /compact 一次 这一步不是必要的，但是有好处，因为后续还要在同一会话去验证，/compact 压缩后，节约后续的上下文空间，之所以讨论方案就马上发送 /compact，因为这时候 Prompt Caching 还在，成本低，后面缓存过期了 compact 要贵一点。 3. 把文档交给 Codex （GPT-5.6 Sol xhigh）去执行（图2） 如果任务明显比较复杂，我一般会加上 /goal，这样中间就不需要反复去 continue，一次性把任务完成 4. Codex 完成后让 Fable 验证（图3） 直接告诉 Fable 其他 Agent 已经实施了，让它确认有没有遗漏，或者方向有无偏离。 如果有些遗漏之类的，把 Fable 的反馈发回给 Codex（图4），不需要新开会话，在同一个 Codex 会话，Codex 会根据反馈继续完善。 --- 如果用 Opus 5 替代 GPT 5.6 也可以，做法上可以跟上面一样新开会话，用文档传递上下文。 也可以直接让 Fable 5 开 SubAgent 并指定用 Opus 5 模型，并且要求在 SubAgent 完成任务后验证。 但是我执行下来 Opus 5 不如 GPT 5.6 Sol 稳定，也不如 GPT 5.6 Token 耐用，所以宁愿麻烦一点。 💬 9 🔄 6 ❤️ 24 👀 1682 📊 12 ⚡