Пересмотр навыков и промптов для GPT-6 Astra

Русская адаптация материала. Оригинал — по ссылке.

Почему инструкции нужно пересматривать

Агенты для программирования заметно продвинулись, поэтому лучшие практики быстро меняются. Более способным моделям уже не требуется столько подробного сопровождения и вспомогательных конструкций, как раньше.

Если вы в течение последнего года использовали таких агентов, как Codex, в проектах, вероятно, у вас накопилось много инструкций для повышения качества результатов. Их стоило пересматривать после каждого релиза, а с GPT-6 Astra это особенно важно.

На выполнение задач влияют навыки, файл AGENTS.md и формулировки самих запросов.

Как делать полезные навыки

Навыки — это, по сути, промпты, сохранённые в Markdown-файлах. В них также можно включать ресурсы и скрипты. Они особенно полезны для конкретных рабочих процессов или работы с определёнными приложениями.

Часто в проект добавляют много навыков. Их названия и описания загружаются в контекст, чтобы модель понимала, когда их применять. Но слишком длинные описания при большом числе навыков сокращаются, чтобы уместиться в контекст. В результате модель видит меньше информации и хуже выбирает подходящий навык.

Кроме того, описания могут противоречить друг другу или слишком настойчиво предписывать использование навыка. Тогда модель загружает инструкции, которые не помогают текущей задаче.

Для создания навыков часто используют $skill-creator. Его рекомендации недавно обновили, чтобы уменьшить типичные сбои, наблюдаемые на практике.

Прежде всего описание навыка должно быть максимально коротким, но однозначно объяснять условия его применения.

Неудачный вариант: «Создавайте и проверяйте миграции схемы Postgres. Используйте при работе с базами данных, запросами, моделями или хранением данных».

Удачный вариант: «Создавайте и проверяйте миграции схемы Postgres. Используйте при добавлении или изменении миграции либо при проверке её развёртывания».

В неудачном описании модель может вызвать навык при любой работе, связанной с базой данных, хотя он нужен лишь для операций с миграциями.

Ещё один признак полезного навыка — постепенное раскрытие информации. Чтение навыка занимает контекст, приближает его сжатие и может добавить нерелевантные указания. Если навык охватывает несколько процессов, корневой документ лучше сделать кратким маршрутизатором к вспомогательным документам и скриптам. Модели должно хватать информации, чтобы понять, куда обратиться, без необходимости читать всё сразу.

Многие навыки написаны как детальные маршруты или рецепты. Современные модели гораздо лучше понимают нюансы и неоднозначность, поэтому чрезмерная конкретика теперь может мешать там, где раньше помогала.

Навыки репозитория также направляют агентов других участников, которые могут работать на иных моделях. Инструкции, полезные для Sol или Luna, могут чрезмерно ограничивать GPT-6 Astra. Учитывайте, какие модели будут использовать оставленные вами правила.

Актуальный AGENTS.md

Поскольку AGENTS.md применяется при любой работе модели в репозитории, каждую его инструкцию стоит регулярно проверять: действительно ли она всё ещё нужна?

Требование читать набор документов или полную карту репозитория перед каждой правкой избыточно, например, при исправлении опечатки. GPT-6 Astra способна сама определить, что ей необходимо изучить, и ей не нужно предписывать обзор всего проекта перед каждым изменением.

Неудачный вариант: «Перед каждой правкой прочитайте architecture.md, database.md и deployment.md».

Удачный вариант: «Используйте architecture.md для границ сервисов, database.md — для изменений схемы, а deployment.md — при подготовке развёртывания».

Требование читать файлы перед каждой правкой расходует контекст и замедляет работу. При этом ссылки на документацию могут быть полезны, если они даны в зависимости от ситуации. Сами документы также необходимо поддерживать в актуальном состоянии.

Предыдущим моделям часто приходилось отдельно напоминать запускать тесты и проверять свою работу. GPT-6 Astra делает это самостоятельно, поэтому прежние указания могут приводить к лишнему тестированию.

GPT-6 Astra тщательно работает, но иногда осторожнее выбирает, насколько далеко продолжать задачу. В AGENTS.md можно явно разрешить безопасный известный процесс, например запуск локального набора тестов:

Локальные тесты используют одноразовые фикстуры и не имеют доступа к production-среде. Запускайте их, исправляйте сбои, вызванные запрошенным изменением, и повторно запускайте затронутые тесты, не запрашивая одобрение на каждом шаге.

Границы самостоятельных решений

Особенно внимательно формулируйте границы. Если прежняя модель выполняла действия от вашего имени без разрешения, вы могли добавить жёсткое требование сначала спрашивать. Это может быть полезно, но GPT-6 Astra лучше оценивает безопасность действий и не будет выполнять их, пока не убедится, что это допустимо.

Если ограничения были введены для того, чтобы прежние модели не заходили слишком далеко, при переходе на GPT-6 Astra их стоит пересмотреть. Astra может воспринять их слишком буквально и остановиться там, где вы были бы готовы разрешить ей продолжить.

Настойчивость и критерии завершения

Пользователям GPT-5.6 Sol, которая могла долго продолжать работу после получения запроса, GPT-6 Astra может показаться более осторожной в выборе момента остановки. Она способна сделать первую версию реализации и вернуться за проверкой, хотя работа ещё не завершена.

Поэтому полезно заранее определить, что считается завершением. Иногда Astra нужно прямо попросить продолжать до полного результата. Если задача включает запуск реализации, проверку результата и исправление ошибок, укажите это в запросе. Требование остановиться для проверки после первой реализации подтолкнёт модель к раннему завершению — убедитесь, что это действительно нужная точка принятия решения.

Если вы хотите, чтобы модель продолжила исследование после первого прохода, явно укажите, что именно следует изучить и где нужно остановиться.

Переход на новую модель — подходящий момент для уборки в инструкциях. Необязательно проверять всё вручную: попросите GPT-6 Astra провести аудит по принципам из этой статьи, а затем займитесь тем, на что раньше не решались.