哈喽，大家好，我是刘小排。
GPT-6 Astra发布后，我常常遇到三个问题，这里做统一回答。
第一个问题：GPT-6 Astra和Claude Fable 5.1哪个强？
答：
GPT-6 Astra是当今世界唯一真神。
不信你看，GPT-6 Astra把Claude的服务都干成绿色了，Claude几乎迎来了史上最长的“连续零事故日”。
第二个问题： GPT-6 Astra选择什么档位比较好？
答：不需要选择Ultra，因为它太费额度了，带来的收益非常有限。
- 非编程任务&简单编程任务（比如套壳产品）：low和medium
- 复杂编程任务：high和xhigh已经包打一切。
- 非常难啃的硬骨头：用ChatGPT聊天版里的6 Pro （不在Codex里，表现比Ultra更好），可以用官方的GitHub插件给上下文，可让它直接提交PR。 \$200/月的ChatGPT Pro 20x Plan每周可以问200个问题。
第三个问题：GPT-6 Astra 怎么才能用好？
答：好的，终于说到本文主题了 —— 这个问题非常重要，重要到，OpenAI 写了一篇使用教程。
简而言之，你不仅不需要更多的所谓“提示词技巧”，你需要的是“删除提示词”。
是的，OpenAI官方刚出的《Rethinking skills and prompts for GPT-6 Astra》教程，本质上是教你如何删提示词。
过去一年，我们为了让 AI 干活靠谱，写了很多规则，它们有的叫skills、有的叫agent.md、还有的叫“提示词工程”：
比如
- 先读哪些文档。
- 必须执行哪些步骤。
- 改完必须跑哪些测试。
- 遇到什么情况先问我。
- ……
这些规则以前有用。以前，模型没那么聪明，你得扶着它走。
GPT-6 Astra 很不一样。（说个客观的：Fable 5.1同理）
如果你还把它当上一代模型用，给它塞一大堆规则，结果可能更差。不是它能力不够，是你的指令挡住了它。
OpenAI 点名了三个地方：Skills、AGENTS.md、任务提示词。
一、Skill 不是越多越好
Skill 可以理解为一套可复用的工作说明。它通常以 Markdown 文件保存，也可以附带脚本、模板和其他资源。
问题在于，很多项目安装了大量 Skill，而且每个 Skill 的描述都写得很长。为了把它们塞进上下文，Codex 可能不得不缩短这些描述，最终反而更难判断当前任务应该调用哪一个。
OpenAI给了三个原则：
- Skill不是越多越好。
- 触发条件清晰。每个Skill都写清楚，只在不得不触发的时候，才触发。
- 渐进式披露。主文件只需要充当“路由器”，告诉模型在什么情况下读取哪份文档、使用哪个脚本。
任务需要什么，就加载什么。这样既节省上下文，也能减少无关规则对模型判断的干扰。
二、提前定义什么叫“完成”
GPT-6 Astra 很谨慎，这既是优点，也可能让人觉得它过早停下。
它有时会完成第一版实现，然后回来等待确认，即使后面还有启动项目、检查页面、修复报错等工作。
解决方法不是写一篇更长的提示词，而是把终点说清楚。
不要只说：
帮我实现这个功能。
可以改成：
实现这个功能，运行相关测试，启动项目检查实际效果，修复由本次修改引起的问题，确认功能可以正常使用后再结束。
重点不在于告诉 Astra 每一步应该怎么做，而在于明确最终需要交付什么结果、哪些操作可以自主完成，以及什么情况必须停下来询问。
换句话说，少规定路线，多定义终点，让GPT-6自己想办法达到终点。
三、懒人用法
前两条我单独写出来，是因为，上面两条需要你亲自学。
其他内容，我们就让AI自己学就行。
第三条不来自原教程，而是来自我的使用实践 —— 让AI自己学。
把这一条Prompt粘贴给Codex里的GPT-6 Astra，可以让你快速重新做人：
按照文章提出的原则，审视我机器级、项目级的所有skills、skill descriptions, AGENTS.md，帮我：删除不用的skills、精简skill descriptions、精简AGENTS.mdhttps://developers.openai.com/blog/rethinking-skills-and-prompts-for-gpt-6-astra让我可以充分适应GPT-6 Astra时代
执行完成后，我整机skills从30多个变成了个位数。
你也去试试吧！
对了，今天北京时间下午3点左右，Codex又重置额度了。
祝玩的愉快！
