OpenAI: GPT-6 Astra нужны более короткие промты и меньше ограничений

Расплывчатые описания навыков приводят к ошибочному выбору

Навыки — это промты, сохранённые в файлах Markdown. В них могут находиться ресурсы и скрипты. По словам Эрика Прованшера, лучше всего они подходят для конкретных рабочих процессов или приложений. Названия и описания навыков попадают в контекст модели, чтобы Codex мог выбрать подходящий навык для задачи.

Если навыков становится слишком много, Codex вынужден сокращать их описания и теряет часть информации, необходимой для правильного выбора. Противоречивые описания и слишком широкий охват также могут загружать в контекст инструкции, которые модели не нужны.

Прованшер советует делать описания области применения короткими и точными. Навык для миграций схемы Postgres должен запускаться только при создании или изменении миграции либо при проверке её развёртывания. Если навык охватывает несколько рабочих процессов, его основной документ должен кратко направлять к нужной дополнительной документации и скриптам. Тогда модель читает только необходимое: каждый дополнительный материал расходует контекст и приближает её к переходу на обобщение.

Подробные пошаговые последовательности также могут замедлять новые модели, поскольку они лучше самостоятельно справляются с нюансами и неоднозначностью. Однако общие навыки применяются ко всем агентам участников команды, поэтому здесь нужна осторожность. То, что подходит для Sol или Luna, может оказаться слишком жёстким для того, кто работает с Astra.

Обязательное чтение перед каждым изменением расходует контекст

Правила в AGENTS.md, регулирующие работу с репозиторием, тоже нужно регулярно пересматривать. По словам Прованшера, требование читать несколько документов или полный обзор проекта перед каждым изменением избыточно, если нужно всего лишь исправить опечатку. Astra способна сама определить, какие сведения ей нужны.

Вместо того чтобы заставлять модель каждый раз читать architecture.md, database.md и deployment.md, Прованшер предлагает обращаться к этим документам выборочно:

Документы также должны оставаться актуальными.

Явно выданные разрешения могут сократить число повторных запросов на подтверждение безопасных операций. Для локальных тестов на временных данных без доступа к рабочей среде в AGENTS.md можно прямо разрешить агенту запускать тесты, исправлять ошибки, вызванные запрошенным изменением, и повторно запускать затронутые тесты без нового вопроса пользователю.

Astra нужна чёткая цель, а не список проверок

Если более ранние модели действовали непредсказуемо и разработчики ввели строгие правила подтверждения, при переходе на Astra их стоит пересмотреть. OpenAI считает, что модель лучше оценивает ситуацию, но она может слишком буквально следовать старым ограничениям и остановиться даже тогда, когда от неё ждут продолжения. Известные безопасные рабочие процессы рекомендуется разрешать явно.

Даже без дополнительных ограничений Astra может остановиться раньше, чем GPT-5.6 Sol. Поэтому Прованшер советует заранее определить, что означает «готово». Если агент должен реализовать изменение, запустить его, проверить результат и исправить ошибки, все эти действия нужно указать в промте. Требование отчитаться сразу после первой реализации задаёт для агента более раннюю точку остановки.

Недавно OpenAI опубликовала подробные рекомендации по составлению промтов для GPT-6 Astra. Советы по навыкам и проектным инструкциям развивают эти рекомендации.