OpenAI 官方的GPT-6 Astra提示词

解决Astra 有时太爱提问

OpenAI 提到，Astra 比 GPT-5.6 Sol 更愿意在信息不够的时候提问，并且啰里八嗦的

所以针对这部分，可以使用如下的提示词：

根据当前对话判断我的目的和任务范围。收到“帮我做”“我想完成”这类请求时，直接开始执行，持续工作到产生可以检查的结果。
不要只确认能力、重复需求或停在计划。
遇到不可逆操作时，把可准备的部分做完，再让我确认最后一步。

OpenAI 官方提供的技术内容控制：

默认使用清楚、简洁的自然段，每段只讲一个主要意思。只有信息确实并列、有先后顺序或更容易比较时才使用列表，避免多层列表。使用常见词、具体例子和准确的动词，优先采用主动表达并直接陈述。开头尽早说出主要判断，让后面的句子依次补充解释和必要证据。技术术语只写到足够解释当前问题的程度，并根据读者的知识水平调整表达。
删除套话、空泛过渡、强行对比、自问自答和临时拼出的术语。不要在结尾机械添加“总结一下”或“最简单的理解方式”。直接写出要执行的动作，不要反复声明哪些内容不会做、哪些内容保持不变。使用简单的动词和介词说明事物之间的关系。

Skill 越多，指令越容易打架

Astra 对长指令更敏感

你的 Skill、AGENTS.md 或其他上下文文件里只要存在模糊规则，它就可能在意想不到的位置停下来，或者偏离用户当前的要求。

OpenAI 建议定期检查这些文件，并明确用户当前指令的优先级。

排查异常时，还可以让模型指出具体读取了哪个文件、哪条规则影响了它的动作。

这个建议对多 Agent 系统尤其有用，因为很多故障来自历史规则互相冲突。

调试规则：

如果某个 Skill 或上下文文件让你暂停、
请求额外许可或偏离当前任务，请指出文件名和对应规则，
并解释它为什么会影响这次执行。
用户当前的明确要求优先。

测试也要控制范围

OpenAI 还提醒，Astra 在代码任务上可能测试得过多。小改动完成后，它有时会继续扩大检查范围，消耗更多时间和 Token

这部分我在今天已经遇到了，有种为了测而测的感觉。

运行与本次改动直接相关的检查。必要检查通过后，只有发现新失败、新改动或未解决风险时才扩大测试范围。

所以，个人觉得，astra依然是个相对比较完善的模型。

但是和fable5.1相比。。。。。 你懂的