數位生活AI
五種以前有用的 AI 指令，現在正在拖慢你的 GPT-6
結論先講：Codex 工程師 Eric Provencher 點名五種舊指令，在 Astra 時代從幫手變成阻力。共同點是它們都在花 context 預算做模型已經會做的事。其中最反直覺的一種是「先問再做」的禁令——Astra 對邊界看得很重，這種限制會讓它在該繼續時提前停下。
5種
該清掉的舊指令
context
被浪費掉的預算
提前停止
過度謹慎指令的代價
[ 3 個快取重點 ]
01
冗長且觸發範圍過寬的 Skill 描述會讓模型在無關任務中誤用，浪費 context 預算。
02
肥大的單檔 Skill 結構讓模型讀取不必要內容，違反「漸進式揭露」原則。
03
還沒定案：這是單一工程師的實務觀察，不同工作流程受影響的程度會不一樣。
01五種該清掉的指令
一、冗長又觸發過寬的 Skill 描述。Provencher 的說法很傳神：描述之間互相矛盾，或寫得太有「選我」的味道，會讓模型載入一堆對任務沒幫助的指令。
二、肥大的單檔 Skill。把多個工作流程塞在同一個檔案裡，模型只好整份讀完，違反漸進式揭露的原則。
三、食譜式強制流程。「每次編輯前先讀完某幾份文件」這類指令，在 Astra 時代已經沒必要，因為模型會自己判斷要看什麼，強制它照做反而拖慢速度。
四、過度謹慎的禁令。「先問再做」的硬性限制會讓 Astra 在應該繼續工作時提前停止，因為新模型對邊界看得很重。
五、模糊的完成條件。沒說清楚工作範疇，Astra 會在做出第一版之後就停下。
02為什麼會這樣
這五種指令當初都是為了防止模型出錯而寫的。當模型的判斷力提升，這些防護就從護欄變成路障。所以要清的不是寫錯的指令，是已經用不到的指令。
Bottom line
換了新模型要做的第一件事，是刪掉為舊模型寫的規矩。
- 原始報導
- 數位時代
- 改寫方式
- 快取新聞不轉載原文。我們讀完原始報導後，用自己的話重寫成結論、三個重點與一張圖。數字均取自上列來源，未經我們獨立查證。
- 單位
- 「pt」為百分點，指兩個百分比的差，不是成長率。標示「預估」或斜線紋樣者為推估值，非已實現數字。
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