OpenAI советует упростить промпты для GPT-6 Astra — старые инструкции могут мешать новой модели

Компания OpenAI выпустила официальное руководство для разработчиков по адаптации инструкций под флагманскую модель GPT-6 Astra в среде Codex. Главный вывод инженеров звучит контринтуитивно: с ростом возможностей нейросетей пользователям необходимо не усложнять системные промпты, а радикально сокращать старые правила, удаляя лишние ограничения из файлов AGENTS.md и библиотек подключаемых навыков (Skills).

Принцип Progressive Disclosure и очистка AGENTS.md

В статье Rethinking skills and prompts for GPT-6 Astra инженер OpenAI Эрик Провенчер объясняет, что годами разработчики компенсировали слабые места прошлых поколений ИИ подробными пошаговыми сценариями. При переходе к более автономной Astra тяжелые многостраничные инструкции начинают вредить: они засоряют контекстное окно и провоцируют логические конфликты.

Для стабильной работы в среде разработки авторы рекомендуют:

• Делать описания навыков лаконичными: в карточке инструмента достаточно коротко описать триггер вызова. Если подключено слишком много навыков с раздутыми инструкциями, среда Codex автоматически урезает текст описаний, из-за чего модель начинает путаться в выборе утилит;
• Использовать прогрессивное раскрытие (Progressive Disclosure): сложные навыки не должны сразу загружать в память десятки страниц документации — корневой манифест должен лишь указывать путь к вспомогательным файлам, которые модель откроет самостоятельно при необходимости;
• Убрать обязательное чтение всей кодовой базы: устаревшее требование перед любой мелкой правкой изучать всю документацию проекта, схемы баз данных и регламенты деплоя избыточно. Astra в состоянии сама определить, какие файлы проекта относятся к текущей задаче.

Буквальное понимание запретов и автоаудит

Вторая распространенная проблема — устаревшие защитные ограничения. Новая модель отличается высокой степенью выравнивания (alignment) и воспринимает категоричные запреты чересчур буквально. Жесткие формулировки, призванные сдерживать галлюцинации прошлых архитектур, приводят к тому, что агент постоянно ставит задачу на паузу и переспрашивает разрешение у пользователя там, где от него ожидали самостоятельной работы.

В документации по взаимодействию с моделью разработчикам советуют отказаться от микроменеджмента и сосредоточиться на формулировании критериев завершения задачи: просить модель не просто сгенерировать блок кода, но запустить сборку, проверить работу тестами и устранить найденные ошибки компиляции.

Чтобы не переписывать конфигурационные файлы вручную, в OpenAI предлагают поручить эту задачу самой GPT-6 Astra: отдать ей на ревизию существующие файлы AGENTS.md и попросить вычистить дублирующиеся и конфликтующие инструкции.