《Claude Fable 指南：用 AI 找出自己的未知问题》

导语

这篇 Claude Blog 原文有清晰的小标题结构，上次稿件把这些结构压成了一整段。本次返修按原文顺序恢复标题：先解释“未知”的四种类型，再给出实施前、实施中和实施后的具体提问模式，最后用 Fable 发布视频说明这些方法如何组合使用。

正文翻译

1. 了解你的未知

你的未知是什么？当我带着一个问题来找 Claude 时，通常会把它拆成四类：

已知的已知：这基本就是我写进提示词里的东西。我要告诉智能体我想要什么？

已知的未知：我还没有弄清楚什么，但我知道自己还没弄清楚？

未知的已知：什么东西太显而易见，以至于我根本不会写下来，但只要看到就能认出来？

未知的未知：我完全没有考虑过什么？有哪些知识是我不知道自己不知道的？我知道“好”到底可以好到什么程度吗？

最优秀的智能体编码者，未知相对较少。看 Boris 或 Jarred 这类人写提示词，我很明显能感觉到：他们非常具体地知道自己想要什么。他们对代码库和模型行为都高度同步。

但他们也会预设未知。很多时候，减少未知、并提前为未知做计划，正是智能体编码的核心技能。幸运的是，通过和 Claude 协作，这项技能可以被练出来。

2. 帮 Claude 帮你

指导 Claude 是一种微妙的平衡。如果你过于具体，哪怕更应该转向，Claude 也会照着你的指令往前走。如果你过于模糊，Claude 通常会根据行业最佳实践做选择和假设，但这些选择未必适合你的任务。

如果你没有把未知考虑进去，两边都会失败。你不知道哪条路上会布满障碍，也不知道哪条路其实是通的，但你仍然希望 Claude 能在需要时转向。

Claude 可以帮你更快发现未知。它能非常快地搜索你的代码库和互联网，对一般主题也往往比你知道得更多。它还可以更快地从失败中迭代。

这个过程最重要的一点，是把你的出发点告诉 Claude。比如，告诉它你现在处在思考过程的哪个位置；说明你对这个问题和代码库有多少经验；让它像一个思考伙伴一样和你合作。

本文会介绍我用来发现未知的几种模式，包括：

实施前：盲点检查、头脑风暴与原型、访谈、参考材料、实施计划。

实施中：实施笔记。

实施后：推介材料与解释文档、测验。

3. 实施前

实施前的目标，是在动手写代码之前尽量暴露关键未知。这个阶段越早把模糊处说清楚，后面返工成本就越低。

3.1 盲点检查

开始工作时，最有用的事情之一，是理解自己的盲点。比如，如果你要在代码库的新区域写一个功能，或者用 Claude 帮你做一件不熟悉的事，例如迭代设计，你可能会遇到很多未知的未知。

你也许不知道该问什么问题，不知道“好”长什么样，不知道过去做过哪些相关工作，也不知道要避开哪些坑。

在这种情况下，你可以请 Claude 帮你找出未知的未知，并解释给你听。我喜欢直接使用“盲点检查”和“未知的未知”这些词。让 Claude 了解你是谁、你知道什么，通常很重要，因为这会帮助它判断该如何开始和你协作。

示例提示：

“我正在添加一个新的认证提供方，但我完全不了解这个代码库里的认证模块。你能帮我做一次盲点检查，找出相关的未知未知，并帮我更好地提示你吗？”

“我不知道什么是调色，但我需要给这个视频做调色。你能教我理解自己在调色方面的未知未知吗？这样我就能写出更好的提示词。”

3.2 头脑风暴与原型

当我在一个有很多“未知的已知”的领域工作时，也就是有些标准我只有看到以后才知道该怎么定义，我会让 Claude 和我一起做头脑风暴和原型。

在原型阶段尽早识别并说出这些未知的已知非常有价值，因为到了实施阶段再发现它们，成本会相对更高。功能或规格上的一个小变化，可能会导致代码实现完全不同，也可能让你的智能体更难回退之前的改动。

例如，你可能只是想看看在某个框架里新增一个按钮是什么样子，并不想先接后端路由，也不想在前端维护额外状态。

另一个例子是视觉设计。对我来说，视觉设计很难用语言精确表达，但我一看到就知道自己想要什么。在这种情况下，我会要求 Claude 给出几种设计方向。

我几乎每次编程都会从探索或头脑风暴阶段开始。这能帮助我用“定义项目范围”的意图开启工作。Claude 经常会发现我漏掉的高价值做法，有时也会帮我看见“只见树木不见森林”的地方。头脑风暴能防止我把范围设得过窄或过宽。

示例提示：

“我想为这批数据做一个仪表盘，但我没有视觉品味，也不知道有什么可能性。请做一个 HTML 页面，给我 4 个差异很大的设计方向，好让我做反应。”

“在连接任何真实逻辑之前，用假数据做一个单文件 HTML，模拟新的编辑器工具栏。我想在你碰真实应用之前先对布局做反应。”

“这是我的粗略问题：用户在 onboarding 之后流失。请搜索代码库，头脑风暴 10 个我们可以干预的位置，从最便宜到最有野心排序。我会告诉你哪些方向有共鸣。”

3.3 访谈

当我已经做了足够的头脑风暴之后，通常仍然会有未知。

这时，我会要求 Claude 就任何未知或模糊处采访我。请 Claude 采访你时，尽量提供问题背景，帮助它决定该问什么。

示例提示：

“一次问我一个关于模糊点的问题，优先问那些会改变架构的问题。”

3.4 参考材料

有时，你没法详细描述自己想要什么。也许你没有相应语言，也许事情本身太复杂，完整解释会花很长时间。

这时，最好的办法是给参考。你可以提供图表、文档或图片，但最好的参考通常是源代码。

如果某个库用某种方式实现了你想要的行为，或者你很喜欢某个设计组件，就直接把 Fable 指向对应文件夹，并告诉它要看什么。即使那个参考用的是另一种语言也没关系。与截图相比，源代码能给 Claude 更丰富的标记、结构和语义细节。

示例提示：

“vendor/rate-limiter 里的这个 Rust crate 实现了我想要的确切退避行为。读它，然后在我们的 TypeScript API 客户端里重新实现同样的语义。”

3.5 实施计划

当我认为自己已经准备好实施时，我通常会请 Claude 写一份实施计划供我审阅。这份计划会优先关注最可能发生变化的部分，比如数据模型、类型接口或用户体验流程。这样 Claude 就能暴露出我可能真正需要调整的地方。

示例提示：

“用 HTML 写一份实施计划，但先写我最可能调整的决策：数据模型变化、新类型接口，以及任何面向用户的决策。把机械性的重构放到底部，那部分我信任你。”

4. 实施期间

实施阶段的关键，是不要假装计划已经消除了所有未知。真正开始做的时候，代码库里的边缘情况、旧逻辑和现实约束仍然会出现。

4.1 实施笔记

当我对计划满意后，我会开启一个新会话，并把相关制品传入提示词。这样 Claude 会得到一个全新的上下文窗口，但里面带着它从计划中整理出来的所有信息。比如，我可能会传入一个规格文件和一个原型，请智能体实现它。

但事实是，无论你做了多少计划，总会有未知的未知潜伏着。智能体在工作时可能会发现，因为代码里的边缘情况，它必须采用不同策略。

我会要求 Claude Code 保留一个临时的 implementation-notes.md 或 .html 文件，用来记录它做出的决策，这样我们下次尝试时就能从中学习。

示例提示：

“保留一个 implementation-notes.md 文件。如果你遇到迫使你偏离计划的边缘情况，请选择保守方案，把它记录在 ‘Deviations’ 下，然后继续。”

5. 实施之后

实施之后，重点不只是“代码改完了”，还包括让别人理解、批准，并确认你自己真正理解了变化。

5.1 推介材料和解释文档

交付中最重要的部分之一，是获得认同和批准。在最终文档里构建推介材料和解释材料，会带来几方面帮助：

当审阅者和你一开始面对同样的未知时，它能加速理解。

当专家想确认你已经考虑到他们会预期的未知和常见失败点时，它能加快审批。

示例提示：

“把原型、规格和实施说明打包成一个我可以丢进 Slack 争取支持的单一文档。开头先放演示 GIF。”

5.2 测验

长时间工作之后，Claude 可能完成了比我意识到的更多的事情。只读代码 diff，通常只能让我对发生了什么有一个浅层理解，因为很多行为取决于既有代码路径。

让 Claude 在给我大量背景之后，反过来测验我对这次变更的理解，可以帮助我真正知道发生了什么。只有当我完美通过测验后，我才会合并。

示例提示：

“我想确保自己理解这次变更中发生的一切。请给我一份 HTML 报告，让我从背景、直觉、具体改动等方面阅读和理解，并在底部放一个我必须通过的测验。”

6. 它如何组合起来：发布 Fable

Fable 的发布视频，是用 Claude Code 端到端剪辑出来的。这对我来说是一个新领域，我绝不是专家。

所以我从自己知道的事情开始。我知道 Claude 可以用代码剪辑视频、转录视频，但不确定它是否足够准确。于是，我请 Claude 向我解释 Whisper 这类转录工具是如何工作的，以及我是否能用 ffmpeg 准确剪掉“嗯”、长停顿等内容。

我想让 Claude 创建一个和我说话内容同步的用户界面，但不确定这是否可能，于是我请它用 Remotion 和转录文本做一个原型视频，看看这条路是否可行。

最后，视频本身看起来有点“软”。我知道这和调色有关，但我并不真正知道调色是什么。我最开始尝试让 Claude 做几个变体供我选择，但我意识到，在调色这件事上，我其实不知道“好”是什么样子。于是我让 Claude 教我调色，以便发现自己的未知。

7. 让地图和领地匹配

模型越能匹配你的地图和真实领地，你能用正确方法完成的事情就越多。长期任务出问题时，你可能需要花更多时间定义未知，或者制定实施计划，让你和 Claude 都能适应这些未知。

每一份解释文档、每一次头脑风暴、每一次访谈、每一个原型和每一个参考材料，都是一种低成本方式：在修复代价变高之前，发现你不知道的东西。

所以，下一次开始项目时，请 Claude 帮你发现未知。

思想框架

文章先用“已知的已知、已知的未知、未知的已知、未知的未知”建立问题框架，说明智能体编码的关键不是写更长提示词，而是减少未知并提前规划未知。随后按工作阶段展开：实施前用盲点检查、头脑风暴、访谈、参考和实施计划暴露模糊处；实施中用 implementation-notes.md 记录偏离计划的原因；实施后用推介材料、解释文档和测验完成理解与交付。最后的 Fable 发布视频案例，把视频转录、Remotion 原型、ffmpeg 剪辑和调色学习串起来，说明 Claude 可以帮助用户把“我不知道自己不知道什么”逐步转化为可操作的提示、原型和验证。