OpenAI рекомендует разработчикам оптимизировать промпты для модели GPT-6 Astra, сокращая объем инструкций и избыточные ограничения. Эрик Провенчер отмечает, что более совершенные модели требуют меньше контроля, а перегруженные описания задач могут приводить к преждевременной остановке работы из-за нехватки контекста.
Компания советует делать описания навыков в Markdown-файлах краткими и точными. Инструкции должны быть привязаны к конкретным задачам, а агенты — обращаться только к необходимой документации. Например, файлы по архитектуре или базам данных следует подключать выборочно, а не заставлять модель читать их целиком при каждом мелком исправлении.
Провенчер подчеркивает, что строгие правила одобрения, введенные для старых моделей, могут мешать работе Astra. Рекомендуется разрешать выполнение безопасных рабочих процессов напрямую, чтобы модель не запрашивала подтверждение лишний раз. Также важно четко определять критерии завершения задачи, чтобы агент не останавливался раньше времени.
Эти рекомендации дополняют недавно опубликованное руководство по промптингу для GPT-6 Astra. Разработчикам советуют регулярно пересматривать файлы AGENTS.md и настройки задач при переходе на новые версии моделей, чтобы повысить эффективность и избежать обработки лишних данных.
