GPT-6 Astra нужны более лаконичные промпты и меньше ограничений, рекомендует OpenAI

По словам OpenAI, чрезмерно длинные описания навыков, обязательное чтение всех материалов и жёсткие правила согласования могут мешать работе GPT-6 Astra. Компания рекомендует разработчикам теснее связывать инструкции с конкретными задачами и чётче определять, когда работа завершена.

Инструкции, которые со временем накапливаются, могут занимать контекст или заставлять GPT-6 Astra прекращать работу слишком рано, пишет Эрик Провенчер из OpenAI. Он рекомендует пересматривать навыки, AGENTS.md и промпты задач при каждой смене модели. По словам Провенчера, более мощным моделям требуется меньше пошаговых указаний. Это согласуется с предыдущими рекомендациями OpenAI по переходу между моделями.

Расплывчатые описания навыков приводят к неправильному выбору

Навыки — это промпты, хранящиеся в файлах Markdown, которые могут включать ресурсы и скрипты. Провенчер говорит, что лучше всего они подходят для конкретных рабочих процессов или приложений. Их названия и описания попадают в контекст модели, чтобы Codex мог выбрать нужный навык для конкретной задачи.

Слишком большое количество навыков заставляет Codex сокращать описания, исключая информацию, необходимую для правильного выбора. Согласно записи в блоге, противоречивые описания или слишком широкая область применения также могут загружать инструкции, которые модели не нужны.

Провенчер рекомендует делать описания области применения короткими и точными. Навык для миграций схемы Postgres должен активироваться только при создании или изменении миграции либо при проверке её внедрения. Если навык охватывает несколько рабочих процессов, его основной документ должен кратко указывать на нужные дополнительные документы и скрипты, пишет Провенчер. Так модель читает только действительно необходимое, поскольку каждое дополнительное чтение расходует контекст и приближает её к необходимости обобщения.

По словам Провенчера, подробные пошаговые последовательности также могут замедлять работу новых моделей, поскольку они лучше самостоятельно справляются с нюансами и неоднозначностью. Однако общие навыки применяются к агентам всех участников команды, поэтому нужно соблюдать осторожность. То, что подходит Sol или Luna, может оказаться чрезмерно ограничивающим для пользователя Astra.

Обязательное чтение перед каждым изменением расходует контекст

Правила в AGENTS.md, регулирующие работу с репозиторием, также нуждаются в регулярном пересмотре, говорит Провенчер. Требовать от модели читать несколько документов или полный обзор проекта перед каждым изменением — избыточно, если нужно всего лишь исправить опечатку. Astra может самостоятельно определить, что ей нужно.

Вместо того чтобы каждый раз заставлять её читать architecture.md, database.md и deployment.md, Провенчер предлагает ссылаться на эти документы выборочно. Информация об архитектуре — при работе с границами сервисов. Документация базы данных — при изменении схем. Заметки по развёртыванию — при выпуске. Он также добавляет, что документация должна оставаться актуальной.

Согласно публикации, явные разрешения также могут сократить количество повторных запросов на подтверждение безопасных операций. Для локальных тестов с временными данными и 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 дополнительных вопросов.

Astra нужна чёткая цель, а не контрольный список

Если предыдущие модели действовали непредсказуемо и вы ввели жёсткие правила согласования, при переходе на Astra, по словам Провенчера, их стоит пересмотреть. OpenAI отмечает, что модель лучше принимает решения, но при этом может настолько буквально интерпретировать старые ограничения, что остановится даже тогда, когда вы хотите, чтобы она продолжила работу. Согласно публикации, известные безопасные рабочие процессы следует явно разрешить.

Даже без ограничений Astra может остановиться раньше, чем GPT-5.6 Sol, отмечает Провенчер. Он рекомендует заранее определить, что означает «готово». Если агент должен что-то реализовать, запустить это, проверить результаты и исправить ошибки, всё это необходимо указать в промпте. Требование отчитаться после первой реализации задаёт более раннюю точку остановки.

Недавно OpenAI опубликовала подробные рекомендации по промптам для GPT-6 Astra, а эти рекомендации по навыкам и инструкциям проекта развивают изложенные в них положения.

Новости ИИ без шумихи — отобраны людьми

Подпишитесь на THE DECODER и получите чтение без рекламы, еженедельную рассылку об ИИ, наш эксклюзивный отраслевой отчёт «AI Radar» шесть раз в год, полный доступ к архиву и доступ к разделу комментариев.