OpenAI 官方開發者帳號在 9 月 11 日發文，呼籲所有使用 Codex、ChatGPT 等代理工具的開發者，重新檢視自己寫下的 skills、AGENTS.md 與任務提示詞，並同步刊登一篇名為《Rethinking skills and prompts for GPT-6 Astra》的部落格文章。這篇建議來得正是時候。GPT-6 Astra 是 OpenAI 在 9 月 3 日推出的旗艦模型，官方宣稱它是最聰明、也是最「聽話」的模型，在電腦操作、程式撰寫與科學推理等基準測試都勝過前代 GPT-5.6 Sol，資安能力更首度被評為「重大」（Critical）等級。然而官方在部落格中給出的提醒，和直覺正好相反：模型越強，開發者堆疊的指令反而要越少。
OpenAI 官方建議把GPT-6 Astra Skills、AGENTS.md 瘦身
為什麼舊指令會拖累新模型
OpenAI 開發者體驗團隊的 Eric Provencher 在文中指出，過去一年裡，大家為了引導模型走向理想結果，累積了大量 instructions：可能是 skills、可能是 AGENTS.md，也可能是每次任務下的提示詞。這些檔案確實幫過忙，但當模型換成 GPT-6 Astra 之後，許多過去必要的攙扶現在反而變成阻礙。
問題首先出在 skills 的描述。每個 skill 都附有名稱與描述，這些文字會全部載入模型脈絡，讓它判斷何時該使用。但許多人把描述寫得太長，一旦掛載的 skill 數量過多，Codex 就會開始截斷描述以節省空間，模型看到的資訊變少，反而更難選對 skill。更糟的是，描述之間可能互相矛盾，或過度強調適用時機，導致模型載入一堆當下用不到的指引，白白耗掉脈絡空間，更快逼近壓縮門檻。
官方建議：三個原則重寫 skills
部落格提煉出三個重寫原則。第一，skill 描述要盡可能簡短，但必須說清楚何時該用。文中舉例：描述寫「使用資料庫、查詢、模型或持久化時使用」（Use when working with databases），會讓模型碰到任何資料庫相關工作都觸發它；改成清楚的「新增或修改 migration、或檢視 migration 上線時使用」，觸發時機才精準。
第二，善用「漸進揭露」（progressive disclosure）。閱讀 skill 本身就會消耗脈絡，因此一個包含多種工作流程的 skill，根文件應該只當路由器，列出簡短索引，把細節放進支援文件與 scripts，讓模型在需要的時刻再深入讀取，而不是一口氣全部載入。
第三，別再把 skill 寫成鉅細靡遺的食譜。模型對語意模糊的處理能力大幅進步，過去依賴細部步驟才能穩定輸出的作法，現在反而會限制模型發揮。文中還提醒，repository 內的 skill 會影響其他開發者的代理，不同模型適合的指令強度不同，替 Sol 或 Luna 設計的指引，對 Astra 可能過度約束。
AGENTS.md：從「每次全讀」改成「按需閱讀」
AGENTS.md 的準則也同樣需要更新。過去模型需要被明確要求「每次編輯前先讀 architecture.md、database.md、deployment.md」，但對 Astra 來說，改一個錯字就要求它讀完整份文件，只是在燒脈絡、拖慢速度。官方建議改成情境式的指引：架構問題看 architecture.md、schema 變更看 database.md、準備部署時再看 deployment.md，讓模型自己判斷該讀什麼。
另一個常見的過時指令是「跑完一定要測驗」。前代模型需要被鼓勵執行測試並檢查成果，但 GPT-6 Astra 本來就會自動這樣做，同樣的指示現在會導致不必要的測試。不過官方也指出，Astra 天性較謹慎，有時會停在半路等確認，此時可以在 AGENTS.md 明確授權一段你確認過安全的工作流程，例如允許本機測試套件自動執行、自行修復失敗項目，不需要每一步都徵求同意。
決策邊界與「完成」的定義
關於授權邊界，官方給出一個微妙提醒：如果你過去為了防止模型越權，寫下了強烈的「先問再做」指令，換成 Astra 後應該重新考慮。Astra 是 OpenAI 目前與使用者意圖最一致的模型，判斷力明顯較好，只有在確認安全的情況下才會行動；舊的強硬邊界語言可能讓它過度保守，在你其實樂於讓它繼續的地方停手。
相對地，Astra 對「何時該停」比較沒有把握，常常完成第一版實作就回頭等 review，其實還有工作可以做。解法是在任務開始前就定義「完成」的樣貌：如果任務包含把實作跑起來、檢查結果、修復失敗，就把這些步驟寫進請求；若希望它繼續探索，也要明說探索的範圍與終點。官方在文末建議，新模型正是清理專案指令的好時機，甚至可以反過來請 Astra 依照這篇文章的標準，自己幫你 audit 一遍專案裡的各種檔案。
社群反應與 API 變動
這篇文章在開發者社群引起迴響，Reddit 的 r/codex 板當天就出現整理文，有人把官方指引濃縮成可直接貼進 AGENTS.md 的提示詞，也有人分享自製的 openai-docs skill，會自動檢查專案並套用適合 Astra 的模型與提示詞修改。討論中還點出官方 API 的重大變更：temperature、top_p、top_logprobs 等參數已不再支援，工具呼叫改為採用 Responses API。
Before blaming GPT-6 Astra, read its prompting guide
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也有聲音質疑時機：Astra 需求暴增，OpenAI 自 9 月 10 日起暫停每月 200 美元的 Pro 方案新訂閱，舊用戶不受影響。也有 Reddit 使用者抱怨用量限制嚴格，輕度使用就把每週額度燒掉大半，也有人設定 Sol 為預設模型、需要時才手動切換到 Astra，作為規避用量壓力的折衷方案。與此同時，OpenAI 也把 Astra 逐步推進 ChatGPT Work、Codex 與 API，擴大企業端應用。
結語
換到 GPT-6 Astra，開發者最該做的就是重新審視既有指令的「密度」。官方反覆傳達的核心訊息很簡單：描述要精準、檔案要按需閱讀、邊界要留給判斷力更好的模型。把堆了半年的 scaffolding 拆掉，也許才是讓 Astra 發揮實力的第一步。如果你完全沒概念的話，把這篇文章或原文丟給 Astra 它就會去整理了。
