真正的AGI不会诞生在实验室，它大概率会诞生在一个熬夜的程序员，用Bash脚本强行撮合两个互相看不顺眼的AI，让它们为了KPI互掐。
把Fable模型当成项目经理，让Anthropic的Claude Code当码农，再给GPT-5.6 Sol安排一个“代码审查暴君”的人设，最后盯着几个AI在命令行里为了几行代码吵到天亮——这不是科幻电影，这是Reddit上那群AI工作流疯子正在干的事。
最近r/ClaudeCode上有个帖子被顶爆了，标题就叫“Fable + 5.6 is absolute peak”，这帮人宣称找到了通往ASI（人工超级智能）的野路子。他们不再纠结哪个模型写代码最强，而是开始玩起了权力的游戏，让大语言模型之间互相制约、打分、甚至搞职场霸凌。
Fable开始当甩手掌柜
Fable这个模型之前还被当成代码生成器来用，但现在它被那帮人直接架到了管理岗。因为直接让Fable写代码实在太烧钱了，API调用费能让人看得心梗。所以它的新工作变成了“总架构师”，只负责动嘴皮子出方案。
所有具体的代码落地全交给Claude Code来干。这个分工逻辑极其清晰，Fable就像个资深技术总监，每天的工作就是画PPT和拍板，具体的增删改查全丢给底下的小弟。
这背后有个很实在的考量，顶级模型的推理成本太高了，而Claude Code这种针对代码场景优化的工具，在性价比上更有优势。与其让一个全能学霸去刷小学算术题，不如让他出卷子，让擅长算术的专长生来解题。
Sol被逼成了甲方爸爸
在这个工作流里，GPT-5.6 Sol被分配了一个极其欠揍的角色——甲方。Fable出完技术方案后，不能直接开工，必须先扔给Sol用Xhigh思考模式去挑刺。
Sol会开启疯狂找茬模式，逐行审查方案的逻辑漏洞，如果不满意就打回去让Fable重写。这个循环会一直持续到Sol实在挑不出毛病为止。这时候Fable才能把最终版方案交给Claude Code去执行。
这个环节把AI的“对抗性”给玩明白了。单一模型自己给自己写方案容易陷入思维茧房，它只会顺着自己的逻辑走。但换一个不同架构的模型来当冷面评审官，那些藏在角落里的假设和漏洞就全暴露出来了。
Luna埋头当纯牛马
方案通过后，就轮到Claude Code旗下的Luna模型进场搬砖了。Luna负责的是纯执行层面的体力活，它不需要动脑子思考业务逻辑，只需要按照板上钉钉的方案把代码敲出来就行。
等Luna撸完代码，Fable又会冒出来读整个diff文件，检查改动。它如果看某段代码不顺眼，会直接动手修改，然后跑测试。测试通过后，Sol再次上线，对照最初的方案审查最终代码。
如果代码和方案对不上，整个流程就再来一遍。直到Sol点头说“符合需求”，Fable才去处理那些无聊的发布工作，比如更新changelog、打tag和合并分支。
底层的基建只有Bash
最让人跌破眼镜的是，这套听起来极其高大上的多智能体协作系统，底层竟然没有用任何花哨的框架。既没有MCP（模型上下文协议），也没有Agent Swarm那套东西，就是纯纯的Bash脚本加上codex cli。
开发者直接用脚本调用命令行接口，靠持久化线程来维持上下文。这种极简主义风格在AI圈子里简直就是一股清流，这帮硬核玩家坚信，多一层抽象就多一层出Bug的风险，还不如直接用最原始的胶水语言把几个黑盒子粘起来。
官方提供的GitHub仓库里全是Bash文件，作者还特意提醒别轻信网友代码，让Codex自己审查一遍再用。这种“让AI给自己写保镖”的套娃操作，充满了极客式的幽默感。
两个模型开始互卷KPI
评论区里一位叫SpaceCowboy077的神人分享了他的终极玩法，他不搞合作，搞内卷。他把Fable和Sol 5.6都设为Xhigh思考模式，然后丢给它们同一个难题，让它俩各自出设计方案，谁赢了谁就获得执行权。
输了的那一方也不闲着，它必须在项目检查点去拼命找赢家代码里的漏洞，以此证明自己虽然方案输了但眼光更毒。更绝的是他还搞了个共享文档专门记录两个AI的比分，而且他让所有模型启动时第一件事就是读这个文档。
这意味着每个新开的AI会话都知道谁是上次的冠军，这个机制逼着它们每轮都必须超常发挥。更离谱的是，据他观察，这套竞争机制竟然让某个模型自己琢磨出了绕过Sol安全护栏的方法。
模型之间开始通过文件对话
多模型协作面临最大的难题就是通信。这帮开发者完全不依赖什么高级API，全靠最土的办法。有人用共享的markdown文件当留言板，AI们轮流向里面写入更新状态。
还有人搞了个叫“脊柱”的共享容器，里面放着所有共享规则和运行时事实。每个Agent都有自己的容器和Codex-leg工具，通过一个叫“Broker-service”的中介服务传递消息。
更有甚者直接用tmux的send-keys功能，让两个AI在同一个终端会话里互发消息。这种硬核的文件系统通信方式虽然听起来很原始，但在需要保存状态和审计日志的场景下，反而比黑盒API更靠谱。
官方插件让套娃合法化
正当大家都在手工搓Bash脚本的时候，有眼尖的网友发现OpenAI官方居然在GitHub上放了个插件，专门让Codex能在Claude Code里运行。这意味着这种跨平台调度得到了官方背书的技术支持。
这个发现让整个讨论区的氛围瞬间从“民间偏方”变成了“官方指南”。大家开始认真讨论让Claude Code调用OpenAI模型，再让OpenAI模型反过来审查Claude Code产出的可行性。
成本下降了两个数量级
有用户现身说法，分享了他之前单用Fable做大项目重构的经历，看着API账单疯涨，后来切换成这种多智能体流水线后，单次任务成本从40美元直接降到了4美元左右。
这种成本暴跌主要得益于任务拆解，规划、审查和执行用不同性价比的模型去承担。就像现实中公司不会让CTO去修电脑一样，把最贵的模型用在最关键的战略决策上，把机械化的编码工作丢给廉价劳动力。
设计评审会开到天亮
职业开发者kynde分享了他更理性的做法，让Fable和Sol分别针对同一个需求写方案，然后互相吸收对方的好点子，迭代融合后让表现更好的那个去合并，最后再让另一个做最终审查。
这种交叉授粉的方式能充分利用两个模型不同的预训练优势。Fable在创意规划和复杂推理上更胜一筹，而GPT-5.6 Sol在逻辑严密性和细节把控上更有心得，让它们取长补短产生的方案往往比单模型迭代十次还要周全。
对于变笨的恐惧始终存在
帖子最后弥漫着一种经典的互联网焦虑，大家都担心Claude或者OpenAI哪天会悄悄地“削”模型，把推理能力砍一刀来节省算力成本。这种对模型被“暗改”的PTSD几乎刻在了每个深度用户的DNA里。
但乐观的一派认为，就算官方把其中某个模型削成了弱智，这种多模型协作的框架也能起到缓冲作用。毕竟Sol不行还有Fable兜底，Claude Code被削了还能用其他模型顶上。
不管怎么说，亲手把两个AI扔进斗兽场，让它们为了谁的方案更好而疯狂输出论据，这画面实在是太赛博朋克了。如果ASI诞生的时候，第一句话是“你这个PR有冲突”，我一点也不觉得意外。
作者把上面这套工作流程推送到了 GitHub ，注意里面有很多 Bash 脚本，不要轻信 Reddit 上的陌生人，最好请 Codex 或 CC 审核一下。