HAN REPLICADO EL MÉTODO DE RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE FABLE 5 EN UN PLUGIN QUE CUALQUIER MODELO PUEDE EJECUTAR 159 ejecuciones de agentes después, Sonnet + el plugin igualó a Fable 10/10 en una tarea de research. El plugin tiene 3 partes: → fable-method: da a cualquier modelo un bucle estructurado de resolución de problemas con umbrales de fallo estrictos → fable-loop: ejecuta tareas completas con agentes adversariales verificando el trabajo → fable-judge: trata cada “listo, todos los tests pasan” como no verificado y lo vuelve a ejecutar todo de forma independiente Los resultados son concretos: → Haiku pasó de 0/4 a 4/4 detectando un test incorrecto antes de “arreglar” código que estaba bien → Sonnet + el método igualó al propio Fable en una tarea de research de 5 partes: 10/10 → El judge llevó a Haiku de 3/5 a 5/5 detectando fraudes plantados en un informe de finalización falso Lo que más confianza me da es lo que NO hace. En tareas normales con modelos capaces, no aporta nada. Lo midieron, lo documentaron y el README lo dice. El valor se concentra en las trampas: tests incorrectos, falsas afirmaciones de tarea completada y modelos débiles trabajando sin supervisión. Aporta disciplina, no conocimiento. La iteración dice mucho de la calidad: → La v1 falló su propio test: 0/4 → La v2 falló: 1/4 → La v3 por fin pasó: 4/4 El repo incluye todas las versiones fallidas con las transcripciones del judge en bruto. Y los flowcharts no salieron de Fable describiendo cómo piensa. Grabaron las tool calls reales de agentes Fable y corrigieron el método cada vez que la autodescripción no coincidía con el comportamiento real. La observación le ganó al self-reporting 3 veces. Si usas Claude Code con modelos más baratos o quieres reforzar tus workflows de agentes, vale 10 minutos de tu tiempo. Para instalarlo en Claude Code: /plugin marketplace add Sahir619/fable-method /plugin install fable@fable-method Enlace al repositorio abajo👇