编程 agent 已经进步了很远，最佳实践也在快速变化。过去需要大量手把手引导和脚手架才能完成的事，现在已经不再需要那么做了。
如果过去一年你一直在项目里使用 agent，那么为了把模型引向好的结果，你大概率已经积累了很多臃肿的指令。每次模型发布新版本时，都值得重新审视这些假设；到了 GPT-6 Astra，这件事比以往任何时候都更重要。
这些指令可以有很多形态：Skills、AGENTS.md 和你的任务 prompt，都会影响模型完成工作的方式。
Skill 文件
这些指令的一种形态是 skill 文件。它们本质上是以 Markdown 文件形式保存的 prompt，有时还会打包一些脚本。一般来说，它们最适合用来提供某个工作流的指导，而这个工作流只有在特定任务中模型才需要；或者用来说明如何使用某个插件。
很多人会默认把大量 skill 下载到项目里，但这是个错误。每个 skill 都带有名称和描述，这些内容会被加载进模型的 context，让模型知道什么时候该使用它们。很多描述写得太长；当你加入太多 skill 时，Codex 会开始压缩它们的描述来塞进 context。最后模型看到的每条描述都变少了，也就更难判断该选哪个 skill。
更糟的是，描述之间可能互相矛盾，或者带着太强的“选我”意味，导致模型加载一些其实对当前任务没有帮助的指令。
如果你曾经让 Codex 创建一个 skill，它很可能用过 $skill-creator 这个 skill。我们最近从几个方面更新了它的指导，以缓解许多我们在实践中见到的失败模式。
第一，skill 描述应该尽可能短，同时清楚说明模型应该在什么时候使用它。
这里的坏 skill 描述可能会把模型推向“只要碰到数据库、查询、模型或持久化相关内容就用它”，而不是只在必须处理迁移时才使用。
第二，一个有用 skill 的关键标志之一是渐进式披露。读取一个 skill 会占用 context，让你更接近压缩点，同时也会引入可能并不适用于当前任务的指导。对于包含多个工作流的 skill，根文档应该做成一个最小路由器，指向配套文档和脚本。给模型足够的指引，让它知道该去哪里找，而不是强迫它读取当下无关的内容。
第三，许多 skill 曾经被写成很复杂的行程表或菜谱。模型现在已经更擅长理解细微差别和模糊性，所以过于具体的指导，如今可能会在过去有帮助的地方反而拖累结果。
仓库里的 skill 也会指导其他贡献者的 agent，而那些 agent 可能使用不同模型。对 Sol 或 Luna 有帮助的指导，可能会过度限制 GPT-6 Astra，所以要想清楚你留下的这些指令会被哪些模型使用。
AGENTS.md
因为只要模型在你的仓库里工作，AGENTS.md 就会生效，所以请重新检查每条指令，问问自己当前任务是否仍然需要它。
每次修改前都要求模型先读一堆文档或完整的仓库地图，对于修一个拼写错误来说太过了。GPT-6 Astra 能自己判断需要读什么，不必在每次改动前都被推着审完整个项目。
提示模型每次修改前都先读文件，是一种消耗 context、拖慢工作的好办法。不过，只要是结合上下文地指向一些文档，这仍然可能有帮助。也一定要保持文档更新！
以前的模型需要被提醒去跑测试、检查自己的工作。GPT-6 Astra 会自己做这些事，所以同样的指令可能会导致不必要的测试。
GPT-6 Astra 很彻底，但对于一项任务应该推进到什么程度，它可能更犹豫。有时它需要一点推动，才会继续往下做。你可以用 AGENTS.md 给它一个你知道安全的特定工作流授权，比如本地测试套件：
本地测试使用一次性 fixture，没有生产环境访问权限。运行它们，修复由本次请求改动导致的失败，并重新运行受影响的测试；不要每一步都请求批准。
决策边界
请特别注意你是如何描述边界的。如果之前某个模型未经允许替你做了事情，你可能加过很强的措辞，让它必须先询问。这可能有用，但 GPT-6 Astra 的判断力已经好得多，你也应该按这个标准看待它。它也会认真对待你的边界，可能会在你其实愿意让它继续的地方停下来。
持续推进
如果你习惯了 GPT-5.6 Sol 接到请求后长时间持续推进，那么 GPT-6 Astra 在什么时候该停止这件事上，可能会显得更犹豫。它可能完成第一版实现后就回来请你检查，而实际上还有工作没做完。
这时，在开始之前先定义完成标准会很有帮助。如果任务包括把实现跑起来、检查结果、修复失败点，就把这部分写进请求里。要求模型在第一版实现后停下来让你检查，会把模型拉向更早的停止点，所以要检查一下：这真的是你需要自己做的决策吗？
如果你希望它在第一版之外继续探索，请说明你想让它探索什么，以及应该在哪里停下来。
新模型是一次整理屋子的好机会。让 GPT-6 Astra 基于本文讨论的内容做一次审计，然后去做一个你以前不会尝试的东西吧！