OpenAI радить спростити промпти для GPT-6 Astra: старі інструкції можуть заважати новій моделі

Компанія OpenAI випустила офіційне керівництво для розробників щодо адаптації інструкцій під флагманську модель GPT-6 Astra в середовищі Codex. Головний висновок інженерів звучить контрінтуїтивно: зі зростанням можливостей нейромереж користувачам потрібно не ускладнювати системні промпти, а радикально скорочувати старі правила, видаляючи зайві обмеження з файлів AGENTS.md та бібліотек підключуваних навичок (Skills).

Принцип Progressive Disclosure та очищення AGENTS.md

У статті Rethinking skills and prompts for GPT-6 Astra інженер OpenAI Ерік Провенчер пояснює, що роками розробники компенсували слабкі місця минулих поколінь ШІ детальними покроковими сценаріями. При переході до більш автономної Astra важкі багатосторінкові інструкції починають шкодити: вони засмічують контекстне вікно та провокують логічні конфлікти.

Для стабільної роботи в середовищі розробки автори рекомендують:

• Робити описи навичок лаконічними: у картці інструмента достатньо коротко описати тригер виклику. Якщо підключено забагато навичок із роздутими інструкціями, середовище Codex автоматично урізає текст описів, через що модель починає плутатися у виборі утиліт;
• Використовувати прогресивне розкриття (Progressive Disclosure): складні навички не повинні одразу завантажувати в пам’ять десятки сторінок документації — кореневий маніфест має лише вказувати шлях до допоміжних файлів, які модель відкриє самостійно за потреби;
• Прибрати обов’язкове читання всієї кодової бази: застаріла вимога перед будь-якою дрібною правкою вивчати всю документацію проєкту, схеми баз даних та регламенти деплою є надлишковою. Astra здатна сама визначити, які файли проєкту стосуються поточного завдання.

Буквальне розуміння заборон та автоаудит

Друга поширена проблема — застарілі захисні обмеження. Нова модель вирізняється високим ступенем вирівнювання (alignment) і сприймає категоричні заборони занадто буквально. Жорсткі формулювання, покликані стримувати галюцинації минулих архітектур, призводять до того, що агент постійно ставить завдання на паузу та перепитує дозвіл у користувача там, де від нього очікували самостійної роботи.

У документації щодо взаємодії з моделлю розробникам радять відмовитися від мікроменеджменту й зосередитися на формулюванні критеріїв завершення завдання: просити модель не просто згенерувати блок коду, а й запустити збірку, перевірити роботу тестами та усунути знайдені помилки компіляції.

Щоб не переписувати конфігураційні файли вручну, в OpenAI пропонують доручити це завдання самій GPT-6 Astra: віддати їй на ревізію існуючі файли AGENTS.md і попросити вичистити інструкції, що дублюються або конфліктують між собою.