Старі інструкції шкодять новим моделям: OpenAI випустила гайд із перезбірки промптів під GPT-6 Astra

OpenAI опублікувала рекомендації щодо переписування інструкцій для кодинг-агентів під GPT-6 Astra — і головна теза несподівано зворотна: те, що цілий рік допомагало старим моделям, тепер може активно шкодити. Розбираємо, що саме треба переглянути у ваших skills, AGENTS.md і промптах.

Накопичений шар інструкцій перестав бути активом

Якщо ви весь останній рік працювали з Codex, у проєкті накопичився шар інструкцій, написаних під попередні моделі. З кожним релізом варто було переглядати ці припущення, а з GPT-6 Astra — тим більше. Інструкції живуть у трьох формах: skills (промпти у Markdown-файлах з ресурсами і скриптами), AGENTS.md, і власне task-промпти. Все це продовжує формувати, як модель виконує роботу — навіть коли поради вже застаріли.

Skills: описи задовгі, а їх забагато

Перша проблема — гігієна скілів. Люди пакетують у проєкти багато skills, і кожна має name + description, які завантажуються в контекст моделі. Але багато описів задовгі, і коли skills стає забагато, Codex починає вкорочувати їхні описи, щоб влізти. Модель бачить менше кожного опису — і гірше розуміє, який скіл обрати.

Гірше того: описи часто суперечать один одному або переграють моменти використання, і модель завантажує інструкції, які не допомагають задачі. OpenAI наводить приклад: опис «Use when working with databases, queries, models, or persistence» змушує модель тягнути скіл міграцій щоразу, коли вона торкається бази даних, хоча потрібен він лише для міграцій. Правильний варіант: «Use when adding or changing a migration, or reviewing its rollout».

• Описи — максимально короткі, але з чіткою умовою, коли скіл застосовувати.
• Прогресивне розкриття: кореневий документ — мінімальний роутер, що вказує на підтримувальні документи й скрипти; модель читає лише те, що потрібно зараз.
• Надмірно детальні «рецепти» тепер шкодять: моделі краще розуміють нюанси, і надто специфічні інструкції почали шкодити там, де раніше допомагали.
• Пам'ятайте: skills у репозиторії керують і агентами інших контриб'юторів — те, що допомагає Sol або Luna, може перешкоджати Astra.

AGENTS.md: читати все перед кожним редагуванням — більше не потрібно

AGENTS.md застосовується щоразу, коли модель працює у вашому репозиторії, тому OpenAI радить часто переглядати кожну інструкцію і питати: вона досі потрібна? Вимога читати купу документів або повну мапу репозиторію перед кожним редагуванням — надмірна для виправлення однієї друкарської помилки. Astra сама може зрозуміти, що їй треба прочитати.

Корисний патерн — контекстні вказівки замість обовʼязкових: «Use architecture.md for service boundaries, database.md for schema changes, and deployment.md when preparing a deployment». А от примус читати все перед кожним редагуванням — чудовий спосіб палити контекст і гальмувати роботу.

Інший цікавий зсув: попередні моделі потребували підбадьорення запускати тести й перевіряти себе. GPT-6 Astra робить це сама — ті самі старі інструкції тепер приводять до зайвого тестування. Натомість Astra інколи навпаки занадто обережна: корисно дати їй дозвіл на конкретний безпечний робочий процес, наприклад локальні тести — «Run them, fix failures caused by the requested change, and rerun affected tests without asking for approval at each step».

Межі та завершення: два місця, де старі правила ламають поведінку

Якщо попередня модель робила щось без дозволу, ви могли додати жорсткі формулювання «спочатку питай». З Astra це може зіграти проти вас: вона набагато краще судить про безпечність і сама не робитиме ризикованого — а занадто сувора мова змушує її зупинятися там, де ви б раді, щоб вона продовжила.

Друге — завершення. Порівняно з GPT-5.6 Sol, Astra більш «поміркована» щодо того, коли зупинитися: може зробити першу реалізацію й повернутися на review, хоча роботи ще багато. Рецепт OpenAI — визначати критерії завершення до старту: якщо задача включає запуск реалізації, перевірку результату і фіксинг того, що впало, — зробіть це частиною запиту. Вимога «зупинись на review після першої імплементації» тягне модель до ранньої зупинки.

Підсумок

Головна думка OpenAI: з кожним новим поколінням моделей промпт-інженерія зміщується від «тримати за руку» до «не заважати». Нове покоління — гарна нагода прибрати накопичений сміття; і робити це не обовʼязково руками — можна попросити саму GPT-6 Astra провести аудит ваших інструкцій за критеріями зі статті.