OpenAI 就 GPT-6 Astra 的使用方式提出建議，指出過長的技能描述、一律要求的閱讀步驟，以及僵化的審批規則，都可能妨礙模型運作。該公司建議開發者把指令與具體任務綁得更緊，並清楚界定工作何時完成。

技能是以 Markdown 檔案儲存的提示，可包含資源與腳本。OpenAI 的 Eric Provencher 表示，技能最適合用於特定工作流程或應用，其名稱與描述會進入模型上下文，讓 Codex 為任務挑選合適技能。技能過多會迫使 Codex 截斷描述，刪去選擇所需資訊；描述互相衝突或範圍過寬，也會載入模型不需要的指令。他建議把範圍描述寫得簡短精確，例如處理 Postgres 結構遷移的技能，只應在建立或修改遷移、或檢查其推行情況時觸發。若技能涵蓋多個工作流程，主文件應簡短指向合適的補充文件與腳本，讓模型只讀取真正需要的內容，因為每次額外讀取都會消耗上下文。他又指出，詳細的逐步流程可能拖慢較新的模型，它們更能自行處理細微差異與模糊情況；但共用技能適用於每位貢獻者的代理，團隊需要謹慎，適用於 Sol 或 Luna 的技能，對使用 Astra 的人可能已經過於限制。

Provencher 表示，AGENTS.md 中規範程式庫工作的規則同樣需要定期檢視。要求模型在每次改動前閱讀多份文件或整份專案概覽，對修正錯字這類工作而言屬於過度要求，Astra 可自行判斷所需資訊。他建議按情況選擇性指向文件：處理服務邊界時看架構資訊，更改結構時看資料庫文件，出貨時看部署說明，相關文件亦須保持最新。貼文又指出，明確權限可減少安全操作反覆請求確認，例如使用即棄資料、不接觸正式環境的本機測試，AGENTS.md 可明確允許代理執行測試、修正由所要求改動引起的錯誤，並重新執行受影響的測試而無須再次詢問。

Provencher 指出，若過去因舊模型行為失控而以嚴格審批規則鎖緊權限，改用 Astra 時應重新檢視這些規則。OpenAI 認為該模型判斷力更佳，但它也可能把舊有限制解讀得過於字面，即使使用者希望繼續執行也會停下來，因此已知且安全的工作流程應獲明確允許。即使沒有這類限制，Astra 仍可能比 GPT-5.6 Sol 更早停止，他建議預先界定何謂「完成」。若代理應實作功能、執行、檢查結果並修正錯誤，這些都必須寫入提示；要求代理在首次實作後回報，等於設定更早的停止點。OpenAI 近期已發佈 GPT-6 Astra 的詳細提示技巧，這些技能與專案指令建議是該指引的延伸。