Hi. Is this with Nick? Yeah, this is Nick. Hey, Nick. Ava from Lumin Aesthetic. You filled out the form about Botox about 40 seconds ago, so I figured I'd catch you before you close the tab. Okay. Wow, that was actually really fast. Um, actually, let's switch to Spanish. Wait, I completely forgot. I don't speak Spanish. Let's go back to English. No problem. I said the consult's free and I can book you right now. Okay. I mean, honestly, I was just seeing what it costs. Yeah, absolutely. Best thing is to get you in with Dr. Reyes. He'll price out exactly what you're after and tell you if it's even a fit. Free either way. Does Thursday at 6:00 or Saturday at 10:30 work? Okay. Um, yeah, let's let's do Saturday, I guess. 10:30 done with Dr. Ray texting or confirmation now? We'll see you then. Let me know if you have any other questions. That entire conversation was AI. This is Fish Audio's latest release, and we've been using this exact kind of system to build AI phone agents for dozens of different businesses. The agent can respond to leads within seconds of them opting in, have a natural conversation, answer any questions, switch languages, and even book appointments without a human ever picking up the phone. If you want the exact step-by-step tutorial for building this yourself, just comment need and I'll send it over to

Whether you know it or not, every time you hand AI a task, it's making a bunch of decisions that you never see. Like what actually matters, what to skip, and how to sound. And it never mentions any of them to you. If you're new here, I'm Dylan. I run an AI consultancy. And when my coaching clients bring me AI work they're frustrated with, the problem is almost never a mistake. It's a decision the AI made for them quietly, and then they've been re-fixing that same mistake every single week without knowing why. So in this video, I'll give you one sentence that makes every one of those decisions visible. And more importantly, then we'll fix the ones that keep coming back, so they're gone for good. Now, let's get into it. Now, here we have a seemingly simple task, where we're asking the AI to summarize the important parts of a contract. So we pass it a 40-page contract, and it reviews it for us. Now, with this basic ask, there are tons and tons of decisions that the AI has to make before it actually gives us back that summary. Such as what counts as important. What type of tone do you expect from me? How long is summary? So when you say summarize, is that 10 pages? Is that 20 pages? Or is that one page? And a variety of other things. And with all of these decisions that are being made, like I mentioned previously, you're not seeing them. But we can distill these decisions down into four categories, irrelevant of the task. So the first category is getting clarity on the ambiguous words that you use. So when you say important, what does that actually mean? And this is specific to the words that matter a lot in the task at hand. So in this case, we talked about importance. So I want you to summarize the important pieces of the contract, but for the AI, that might mean only the payment terms and the termination terms, but not necessarily the renewal terms. This is the first category. The second category is figuring out what the result actually looks like. So do you want it to be written in an informal tone? Do you want it to be one page or 10 pages? How do you want the output to look? The third category is when the AI runs into a fork in the road, where there might be contradicting data points or perspectives in what it's doing, and it has to make a choice. In this case, when the AI is reviewing the contract, it could see two different dates, one on page three and one on page 40. It decides to go with page 40's date, but maybe you preferred page three. And then the final category is the one that I see hurt most of my clients. And it's the thing that you never see because the AI left it out. In this case, there could have been an attachment section of the contract, the AI completely left out of the summary. And again, this is probably the most painful. And the reason this and the other four categories are harmful to people is that when you look at the output from the AI, in this case, the one-page summary from the contract review, you only see what the AI produced. You don't see what it skipped, what it left out, and the associated decisions behind that. So, there's obviously risk to this, but also you're wasting time because you have to review the original document as well as the output methodically back and forth to make sure nothing was missed. And through the review process, you might realize that it skipped or left out the renewal clause, which is really important to you. Quick pause. If you're enjoying this, you might enjoy two other things. First off, below is a 30-day AI Insight Series, completely free. You'll get 30 insights in your inbox of how you can apply AI to your business and your work. The second thing is if you'd like to work with me, below are a series of offerings to see if there's a good fit between the two of us. Now, let's get back to the video. And through that review process, when you do this time and time again, day after day, week after week, on different tasks, you find yourself fixing the output consistently. And sometimes those fixes are saved by the AI and it doesn't make that mistake again in the future. But this isn't reliable and it's not systematic. Ideally, what we should be doing is looking underneath these simple fixes to figure out what decisions underneath are being made and how can we systematically fix those. And that's what I want to help you solve today. It's going to be a very simple prompt that's going to help us identify what those four categories of decisions are for whatever task we're applying AI towards. And here's your prompt, literally one line. All we're telling the AI is simply saying, "As you do your work, I want you to keep a log of every decision you make for this task. Specifically, anything that I didn't explicitly specify fight you." And the important locations where we want to put this are going to be likely for reoccurring tasks. So, you probably have a series of projects or skills they're using in whatever tool you're using. You want to embed that promp

Today I've got four tricks from Enthropic themselves on how to get more out of Fable 5.1, how to use it more efficiently, and how to stretch that weekly usage limit as long as it can go. So, let's not waste any time and just get straight into today's video. Okay, so before we hop into these things, I wanted to say that I really am liking Fable 5.1 so far. I will be honest, as of lately, I've been using Codeex a lot more than Claude Code, but Fable 5.1, it's feeling really nice. It's feeling pretty quick and it's feeling pretty efficient if you learn to use it right because I have seen tons of people complaining that they are just killing their session limits. So, let's get into it today. Now, everything that I'm talking about today, I found straight from the Claude platform docs on how to prompt Claude Fable 5.1. There's a ton of gold in here and it talks about every individual model because these are different models. They have different characteristics and they perceive information a little bit differently. So, it's always worth checking out. There's a ton of info in here. Like, this is a long long doc with lots of scenarios. So, I dug through here and I just pulled out what I think you guys actually need to know to start using it differently right now today. So anyways, the first one, tell it what done looks like. This means you're not giving it tasks, you're giving it the finish line, and you're letting Fable 5.1 figure out the tasks that need to come together to create the end result. I've heard Boris Churnney, the creator of Claude Code, say so many times to give these models an ambitious goal, and get out of their way. So tell Fable the outcome, tell it why it matters, tell it what done means, and tell it if there are any real constraints. So instead of saying something like out. So instead of saying something this wordy, could you just shorten this down into one overall goal without defining all the individual tasks? Boom. Now we have create an appealing landing page offering voice agent solutions tailored to our target audience. And then it will find out what it needs to do. Now, for all of these tips, what I'm going to do is show you guys real quotes and real evidence from this documentation where I pulled these tricks from. But what I did want to show you real quick is that some of these will be coming from the Claude Fable 5 docs. But I wanted to show you guys this right here. Your existing CloudFable 5 prompts should perform well on Claude Fable 5.1 without changes, but a handful of behavioral differences are worth knowing about. So this document prompting Claude Fable 5.1. A lot of this is just like in addition to the way that you prompt Cloud Fable that you can find in this doc. So I just needed to make that quick disclaimer as you can see. But anyways, let's get into some of this evidence here. So this first piece, Claude Fable 5 tends to perform better when it understands the intent behind a request. Context lets it connect the task to relevant information rather than inferring intent on its own. So provide context about why you're asking, especially for longunning agents drawing on multiple work streams, which is why building out your own AIOS that has information about context, your your goals, your background, that is so helpful in driving powerful models like this. This next one here, refactor existing prompts and skills. skills developed for prior models are often too prescriptive for Claude Fable 5 and Fable 5.1. Meaning, if you have some skills that are literally like, do this, this, this, this, this, like so, so specifically, that is kind of the way we were taught to build skills, but that might actually be getting in Fable 5.1's way where it's making it less efficient and it's kind of just like putting guard rails on it. And the whole idea of like rerunning your skills for different models is really real. It's something I've said before and I wanted to show you guys this this tweet that I saw today from Peter Yang. If you're trying out Fable 5.1, I highly recommend running/claw- API prompt- audit. Run it on your skills. It finds a bunch of redundancies and rules to remove for the latest models. So, go ahead and try that. And then this last piece here was about finishing the whole task. Cloud Fable 5.1 can execute very long tasks without much guidance on methodology, especially when the goal is clear. But that's the key there. The goal has to be very clear. So, that is why tip number one was to tell it what done looks like. Do it in a way where you're not giving it task after task after task. All right. Number two, we have to match the effort to the task. How many of us just hop on a claude and we don't actually drag the effort slider around and we just stay at high? Because as you guys know down here, when you click on the model, you obviously choose that there. And when you click on the effort level, you can change this from high to medium to low to extra to max or to ultra code. 

클로드 초보자 가이드는 이제 너무 많습니다. [음악] 기본은 다들 아실 것 같아서 이번엔 중급자 가이드를 준비했습니다. 총 일곱 가지를 준비했고이 [음악] 영상을 끝까지 보고 나면 여러분의 클로드 활용 능력은 무조건 향상됩니다. 이런 영상을 기대했다면 영상에 좋아요도 부탁드리고 바로 시작할게요. 첫 번째는 메모리 활용 능력입니다. 바로 보여 드릴게요.이 상태에서 이렇게 물어보겠습니다. 브랜드 이름만 던졌는데 향초 브랜드라는 걸 알고 문구를 써냈습니다. 그런데 자세히 보면 이상합니다. 반말과 함께 이모지가 잔뜩 들어가 있어요. 왜 이렇게 나왔는지 확인하기 전에 여기 보면 메모리 불러움이 표시되어 있습니다. 메모리를 확인하기 위해 왼쪽 아래 프로필을 클릭하고 설정을 선택하세요. 왼쪽 메뉴에서 메모리를 클릭하세요. 아래로 내려가면 여기 나온 모든 목록이 클로드가 저에 대해 적어둔 메모입니다. 대화하다가 클로드가 알아서 적어 놓는 거예요. 그래서 채팅을 할 때마다 클로드는 메모리 내용을 참고하며 대화를 합니다. 방금 브랜드 이름만 말했는데 향초라는 걸 안 것도 바로 여기 저장된 메모리 때문입니다. 오후향 브랜드 클릭해서 열어 볼게요. 여기 보면 인스타 문구는 반말로 쓰고 이모지를 많이 넣는다. 아까 그 답변이 여기서 나온 겁니다. 초보자와 중급자가 갈리는 지점이 여기입니다. 대부분은이 안에 뭐가 들어 있는지 한 번도 안 열어 봅니다. 직접 고쳐 볼게요. 대화창으로 나갈 필요 없이이 화면 아래 입력창에 바로 적으면 됩니다. 인스타 문구와 이모지 및 해시태그를 조정했고 요청해 볼게요. 이렇게 바로 변경되었습니다. 그럼 창을 닫고 아까 그 질문을 그대로 다시 해 보겠습니다. 이제 존댓말로 변경되었고 이모지와 해시태그 계수도 제한되었습니다. 여기서 이런 생각 드실 수 있어요. 이런 건 그냥 프로젝트 만들어서 지침에 적어 두면 되는 거 아닌가? 맞습니다. 프로젝트로도 됩니다. 다만 쓰는 자리가 다릅니다. 프로젝트는 별도의 작업 공간으로 그 공간 안에서만 지침이 작동하고 메모리는 일반 채팅에 모두 적용됩니다. 하루에 클로드 쓰는 걸 떠올려 보면 문구 하나 고치고 매일 답장 한 줄 쓰고 뭐 하나 물어보고 이런 짧은 작업이 제일 자주 반복되는데 이걸 위해서 매번 프로젝트를 만들지는 않잖아요. 바로 여기에 메모리가 적용됩니다. 그리고 지침은 제가 다 써야 하지만 메모리는 클로드가 대화하면서 알아서 채워둡니다. 중급자가 할 일은 그걸 전부 쓰는게 아니라 지금 내 상황과 다른 부분만 골라서 고치는 겁니다. 방금은 설정에 들어가서 고쳤지만 일반 대화창에서 바로 요청할 수도 있습니다. 메모리에 방문해서 확인해 볼게요. 여기 보면 업데이트된 내용을 확인할 수 있습니다. 메모리를 직접 관리하면서 채팅하면 매번 설명하지 않아도 내가 원하는 답이 바로 나옵니다. 같은 요청을 해도 손벌게 줄어드니까 그만큼 일하는 속도가 올라갑니다. 혹시 지금 이거 하나만으로도 도움이 되셨다면 좋아요 한 번만 눌러 주세요. 그럼 두 번째로 넘어가겠습니다. 두 번째는 시크릿 채팅입니다. 방금 메모리는 클로드가 나를 알게 만드는 거였는데 이번엔 반대입니다. 아무것도 주고받지 않는 대화예요. 이런 경우 있으실 겁니다. 내일이랑은 상관없는데 클로드한테 물어보긴 해야 하는 상황이요. 예를 들면 이런 질문입니다. 한번 물어보고 끝날 질문이죠. 그런데 이걸 일반 채팅에서 하면 두 군데에 남을 수도 있습니다. 하나는 메모리입니다. 클로드가 이걸 제 관심사로 보고 적어 둘 수 있어요. 또 하나는 채팅 기록입니다. 지난 챕터 설정 화면에 채팅 검색 및 참조 스위치 있었죠? 그걸 켜두셨다면 클로드가 필요할 때 예전 대화를 직접 뒤져 봅니다. 이럴 때 시크릿 채팅을 씁니다. 오른쪽 위 유령 아이콘을 클릭하세요. 화면 가운데 안내 문구가 나옵니다. 저장되지 않고 메모리에 추가되지 않으며 모델 훈련에도 사용되지 않는다. 여기에 하나가 더 있습니다. 제 메모리를 참고하지도 않습니다. 그럼 그대로 물어볼게요. 답변은 여전히 잘 나옵니다. 기능이 줄어드는게 아니에요. 여기서 창을 닫으면 나눴던 대화는 채팅 목록에도 저장되지 않고 메모리에도 저장되지 않고 그대로 사라집니다. 내 맥락을 항상 깔끔하게 유지하거나 내 맥락에 영향을 받지 않는 답변을 얻고 싶다면 시크릿 채팅을 적극 활용하세요. 세 번째는 선택지 질문입니다. 클로드가 작업 중에 이런 걸 띄울 때가 있어요. 버튼으로 골라서 답하는 질문이요. 초보자는 이게 뜨면 뜨는구나. 안 뜨면 안 뜨는 대로 직접 작성하며 답합니다. 중급자는 내가 먼저 시킵니다. 도자기 공방을 운영한다고 가정하고 이렇게 요청해 보겠습니다. 결과가 나왔는데 나쁘진 않습니다. 그런데 제가 생각한 거랑은 다릅니다. 당연합니다. 제가 준 정보가 저게 전부니까요. 그래서 한 문장만 더 붙여서 새 채팅창에서 다시 요청해 볼게요. 바로 쓰지 말고 선택지로 물어봐라.이 이 한 줄이 전부입니다. 그럼 요청해 볼게요. 이제 클로드가 질문을 던집니다. 여기서 답을 고르다 보면 혼자 고민할 때보다 생각이 훨씬 빨리 정리됩니다. 머릿속에서 짜내는게 아니라 보기 중에 고르는 거니까요. 단순히 요청한 결과와 선택지를 통해 구체화해서 얻은 결과를 비교해 보세요. 진짜 사용할 수 있는 답변이 만들어집니다.이 방법은 상세 페이지뿐 아니라 내가 뭘 원하는지 아직 정확히 모를 때이 한 줄을 붙여 보세요.네 네 번째는 모델 활용입니다. 채팅창 아래 모델 이름이 적힌 버튼이 있죠. 여기 클릭하면 모델을 고를 수 있고 가운데 노력이라는 항목도 있습니다. 대부분은 여기 한 번도 안 건드립니다. 둘의 차이는 이렇게 이해하시면 됩니다. 모델은 얼마나 똑똑한 애한테 시킬까? 노력은 얼마나 오래 고민하게 할까? 그럼 노력을 올리면 뭐가 달라지는지 직접 비교해 보겠습니다. 캔들 브랜드에서 필요한 원자재를 주문한다고 가정할게요. 준비한 자료를 보시면 공급법체 세 곳 조건이 서로 다릅니다. 판매 단위도 다르고 부과세가 포함된 곳과 별도인 곳이 섞여 있고 배송비 무료 조건도 제각입니다. 여기에 납기와 결제 조건까지 다릅니다. 사람이 계상이 두드려도 꽤 걸리는 자료입니다. 요청은 이렇게 하겠습니다. 계산만 시킨게 아니라 지켜야 할 규칙을 여덟 개 걸었습니다. 오퍼스 모델로 고정해 두고 노력만 낮음과 엑스트라로 바꿔서 비교해 볼게요. 먼저 노력 낮음으로 요청할게요. 9초 만에 답이 나왔습니다. 계산은 정확합니다. 가장 싼 곳을 고르지도 않았어요. 비업체가 6만 원 싼데 A 업체를 골랐습니다. 비업체는 납기가 생산 시작일에 딱 걸리고 신규 거래처라서 전액 성결제에 반품도 안 되니까요. 6만 원 아끼려다 일정이 밀리면 손해가 더 크다. 납득이 가능 판단입니다. 이번엔 노력을 엑스트라로 올려서 같은 요청을 그대로 다시 하겠습니다. 이번엔 38초 걸렸습니다. 네배 넘게 오래 생각했는데요. 결론은 똑같이 A 업체입니다. 그런데 두 답을 나란히 놓고 보면 두 군데가 다릅니다. 먼저 글자 수입니다. 300자 이내로 써 달라고 했는데 노력 낮음은 넘겼고 엑스트라는 지켰습니다. 그리고 세 번째 소제목을 보세요. 노력 낮음은 발주 결론입니다. A 업체로 몇 박스 발주하라고 적혀 있어요. 앞에서 이미 정한 걸 다시 정리한 겁니다. 엑스트라는 추가 대응이라고 되어 있는데요. 제가 준 자료에 숫자가 두 개 있었어요. 왁스를 녹여서 초를 만들면 조금씩 버려지는 양이 생기는데 계획은 8%, 실제로는 12%였습니다. 버리는게 많아지면 왁스를 더 사야 되잖아요. 그런데 A 업체는 주문하면 일주일 만에 오고 돈은 한 달 뒤에 내도 됩니다. 그러니까 나중에 모자라도 바로 더 주문하면 된다. 이게 엑스트라가 덧붙인 얘기입니다. 정답이 달라진 건 아니에요. 둘 다 A 업체를 골랐고 계산도 맞았습니다. 달라진 건 두 가지입니다. 정해진 규칙을 끝까지 지켰는지, 제가 시키지 않은 것까지 봤는지. 대신 9초가 38초가 됐고 사용량도 그만큼 뒀습니다. 그래서 노력은 이럴 때 올리세요. 답이 정해져 있지 않아서 제가 직접 결정해야 하고 틀리면 손해가 큰 일이요. 반대로 정리하거나 분류하는 단순한 일들은 올려도 결과가 거의 그대로였습니다. 시간과 사용량만 늘어납니다. 무작정 올리는게 아니라 지금이 일이 어느 쪽인지 판단하는 것. 이게 중급자의 모델 활용입니다. 다섯 번째는 리서치와 커넥터입니다. 리서치를 켜고 요청을 보내면 이런 창이 하나 뜹니다. 커넥터를 고르라는 창이요. 대부분 여기서 건너뛰기를 누릅니다. 그래도 아무 문제 없습니다. 웹을 뒤져서 잘 정리해 주니까요. 중급자는 여기서 필요에 따라서 커넥터를 함께 활용할 줄 압니다. 필라테스 스튜디오를 운영한다고 가정할게요. 현재 구글 드라이브에 하루 필라테스라는 폴더가 있고 폴더 안을 살펴보면 회원 현황, 수업 운영, 상담 기록, 운영 관리로 나눠져서 각각 체계적으로 운영하며 파일이 쌓입니다. 평소에 그냥 이렇게 정리해 두고 쓰는 분들 많죠. 여기서 상황을 가정해 볼게요. 최근에 재등록하는 회원이 계속 줄고 있어요. 이유를 알고 싶습니다. 그런데 어느 파일을 봐야 하는지 모르겠습니다. 회원 현황일 수도 있고 상담 기록에 답이 있을 수도 있고 수업 운영이랑 같이 봐야 알 수도 있어요. 확실한 건 하나입니다. 필요한 자료는 이미이 폴더 안에 다 있다는 거예요. 그러면 굳이 제가 고를 필요가 없습니다. 커넥터로 폴더만 연결해 주고 찾는 건 클로드한테 맡기면 됩니다. 클로드로 돌아갈게요. 먼저 리서치를 하기 전에 사용자 지정을 클릭한 뒤 커넥터 탭에서 구글 드라이브를 연결해 주세요. 연결했다면 다시 채팅창으로 돌아오세요. 리서치를 위해 플러스 아이콘을 클릭한 뒤 연구를 선택하세요. 프롬프트는 이렇게 입력할게요. 여기 보면 구글 드라이브에서 하루 필라테스 폴더를 살펴봐 달라고 했고 등록률이 떨어지는 원인을 찾아 달라고 했어요. 그리고 웹에서 자료들을 찾아서 우리 상황이 업계 흐름과 같은지 다른지 구분해 달라고 했어요. 마지막엔 다음 달일 세 가지를 제안해 달라고 하면서 근거가 우리 자료인지 웹에서 찾은 자료인지 표시해 달라고 했습니다. 요청해 볼게요. 이렇게 커넥터 창이 뜨면 구글 드라이브만 활성화을 유지하고 진행할게요. 결과를 보겠습니다. 재등률이 68%에서 50%로 떨어졌고 매월 재등률을 비교했을