GPT-6 Astra时代，代码Agent提示词越精简越高效

OpenAI Codex团队Eric Provencher近日发出提醒：过去一年为代码Agent编写的提示词已经过时，需要全面清理。随着GPT-6 Astra上线，编写指令的方式已经改变，那些过度堆砌的“保姆级”引导和脚手架指令，反而可能帮倒忙。这些过时的指令主要分布在Skill文件、AGENTS.md和任务提示词中，若不及时调整，将拖累新一代模型的表现。

Skill文件：精简描述，触发更准

在Skill文件方面，问题尤为突出。大量Skill会被全部加载进上下文，导致Codex不得不自动压缩并截断描述，模型难以准确判断该选哪个，甚至可能加载错误指令。为此，官方已更新skill-creator逻辑，核心思路是让描述简短明确，并清楚标注触发时机，例如仅限数据库迁移时调用。同时，采用渐进式展现方式，根文件只做最小化的路由分发，指向更详细的支持文档，而不是一股脑塞入所有细节。更重要的是，要避免编写保姆级的步骤菜谱——模型本身能理解复杂语义，琐碎的步骤反而会束缚其发挥空间。此外，还需注意，为其他模型设计的指令可能限制GPT-6 Astra的能力，因此清理时应以新模型的特质为基准。

AGENTS.md：每条规则都需重新审视

AGENTS.md是另一个关键战场。每次模型在仓库中工作时都会加载该文件，因此每一条规则都值得重新审视。例如，简单的拼写错误无需模型通读整个仓库，保留真正相关的上下文文档即可，冗余信息只会增加干扰。测试方面，GPT-6 Astra会自动运行测试，如果保留催促指令，反而会导致重复测试，浪费算力。Eric Provencher还观察到，该模型做事彻底但过于谨慎，因此可以在AGENTS.md中开放安全权限，比如允许其自行运行测试、修复报错并重新测试，而无需逐步申请批准，这样能显著提升效率。

决策边界：别设太死，明确完成标准

决策边界的设定也需调整。GPT-6 Astra的判断力更好且更服从规则，如果边界设得太死，模型会在本应继续推进时突然停下，打断工作流。持续性方面，GPT-5.6 Sol习惯长时间自主运行，而GPT-6 Astra更倾向于完成第一版实现后停下确认，因此需要提前定义完成标准，将运行实现、检查结果、修复失败等闭环要求一次性讲清，并明确探索和停止的节点，让模型知道何时该深入、何时该收手。

面对这些变化，Eric Provencher建议，最直接的办法是让GPT-6 Astra阅读原文，并审计项目内所有技能和AGENTS.md文件，或者自行编写清理指令。毕竟，最了解新模型的，正是它自己。

提示词的简化并非倒退，而是对模型能力的一次重新校准。当GPT-6 Astra能自主理解复杂语义时，开发者要做的不是喋喋不休，而是提供清晰的路标和信任。这场清理，或许正是人机协作进入新阶段的信号。