Codex 老项目模型升级到 GPT-6 Astra，项目里的规矩，却可能还停在 GPT-5.6 Sol 时代。
AGENTS.md 越写越长，Skills 越装越多，遇到一次问题就补一条要求。时间一久，项目里留下的，既有真正有用的工程经验，也有重复指令、过时步骤和已经忘记来由的限制。
OpenAI 在 Astra 使用指南里，也特别建议检查 Skills 和 AGENTS.md 等指令文件。模型对这些内容更敏感，含糊或冲突的要求，可能让任务过早停下来。
最近发了两篇相关译文：一篇是 GPT-6 Astra 的最佳实践指南，另一篇讨论 Skills 和提示词该怎么调整。
我让 ChatGPT 结合这两篇文章，整理了一份 Codex 老项目的“瘦身指南”。我也在几个从 GPT-5.6 Sol 时代沿用下来的项目里试了试，确实值得清理一遍这些积累下来的规则。
使用很简单，打开 Codex 老项目，把模型切换到 GPT-6 Astra，将下面的提示词发给 Codex 即可。
它首先要做的是分清三件事：哪些规则过时了，哪些地方互相冲突，哪些项目知识必须留下。第一轮只做审计，不修改文件。 看过具体方案、确认实施范围后，再让它修改。
目标是减少无关上下文和机械约束，让每条留下的规则都有明确作用。至于能省多少 token、任务是否更顺畅，还要看具体项目和后续运行结果。
以下是可直接复制的审计提示词
请审查并优化当前项目中所有会影响 Codex / GPT-6 Astra 行为的指令体系，包括 AGENTS.md、AGENTS.override.md、项目级 Codex 配置、Skills / SKILL.md，以及与 Agent 工作流有关的 Markdown 文档、提示词和操作说明。
本次审计面向 GPT-6 Astra。请结合当前项目的真实架构和实际需要，按以下原则判断。重点清理为旧模型积累的行为补丁，保留必要的项目约束，不要再增加一套冗长的“Astra 专用规则”。
1. 优先做减法
重新检查为 GPT-5.6 Sol、Luna 或更旧模型留下的规则。如果它主要是为了弥补旧模型在判断、规划或持续执行上的不足，就考虑删除、简化或弱化。
2. 给目标和边界，不规定每一步
保留项目目标、架构约束、兼容性要求、安全边界、产品行为和有意义的验证标准。
删除没有必要的逐步操作菜谱，以及“第一步必须……第二步必须……”式要求。固定顺序确实属于业务、安全或工程约束时，继续保留。
3. 按任务需要读取上下文
不要要求每个任务开始前都通读仓库、全部 README、完整架构文档，建立完整 repository map，或加载所有相关 Skill。
让 Astra 根据当前任务选择必要的文件和上下文。只有某份文档对某类任务确实不可缺少时，才保留强制读取要求。
4. 清理全局与项目之间的重复
检查项目 AGENTS.md 是否重复了全局规则中的默认语言、自主执行原则、Git 策略、安全边界和完成标准。
项目级指令主要保留“只有这个项目才需要知道”的内容。
5. 让安全、可逆的操作自主推进
在当前 workspace 和已有任务授权范围内，阅读与搜索代码、修改代码、本地构建、运行测试、修复本次改动导致的失败、重跑受影响测试，以及处理临时文件、测试数据和构建产物，应当自主继续。适用且已经授权的 git add / commit / push 也不必逐次询问。
遇到明显不可逆的数据损失、Git 历史重写、force push、生产环境变更、不可轻易撤回的外部发布，或缺失信息会实质性改变产品决策时，再暂停确认。
6. 明确任务要推进到真正完成
保留简洁的完成原则：收到实现、修复、检查或继续工作的要求后，持续推进到用户要求的任务实际完成。
不要做完第一版、某个自然阶段，或看到下一步明显可执行时，仅为询问“是否继续”就停下。也不要把这一原则扩写成一套固定工作流。
7. 测试范围与改动风险匹配
小范围修改优先做针对性验证；跨模块、核心逻辑或高风险修改再扩大测试范围。
如果测试暴露的是本次改动引起的问题，自主修复并复验。删除“一律运行完整测试套件”这类要求，不为形式上的完整无意义地扩大检查。
8. Skills 少而精准
检查 Skill 是否过多，多个 Skill 是否覆盖同一任务，description 是否过宽，是否仅因碰到某个领域就触发，以及是否还留着已经不需要的旧模型辅助 Skill。
每个 Skill 都应有明确的适用条件。
9. Skills 按需展开
不要把全部知识、流程和参考资料都塞进根 SKILL.md。优先采用 Progressive Disclosure：根文件简洁说明何时使用、如何选择所需内容，再按本次任务读取对应工作流、脚本或参考资料。
只把当前任务真正需要的信息带入上下文。
10. 少写通用工程常识，多保留有效约束
普通工程行为不必都写成强制规则。一条规则至少应有一个明确的保留理由：Astra 实际经常做错；项目行为不同于行业常规；违反后代价明显；用户有稳定偏好；或者它体现了重要的项目设计决策。
11. 保留项目知识
重点保留架构选择的原因、不能随意修改的特殊实现、已验证的行为、兼容性要求、特殊目录与接口的含义、项目特有的构建测试发布方式，以及容易被新贡献者误判的历史决策。
精简时分清“项目知识”和“为旧模型打的行为补丁”，不要把前者一起删掉。
12. 优先解决冲突
遇到相互冲突、重复或过度绝对化的规则，先确定真正的项目意图，再保留一条清楚的规则，删除重复和历史版本。
不要继续添加规则来修补规则之间的冲突。
请给出具体审计结果
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建议删除、修改的规则，以及各自的理由。 -
建议保留的项目特有规则。 -
全局与项目 AGENTS.md之间的重复。 -
Skills 的删除、合并、缩短或按需展开建议。 -
当前最可能限制 Astra 发挥的部分。 -
最终精简方案。
本阶段只审计，不修改任何文件，不修改业务代码。 请实际读取相关指令和 Skills，结合当前项目架构给出判断。不要为 Astra 增加大量新规则，也不要套用固定模板。
参考链接
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GPT-6 Astra 最佳实践，OpenAI 这份指南讲得很细 -
重新思考 GPT-6 Astra 的 Skills 和提示词 -
OpenAI：GPT-6 Astra 的指令遵循与迁移建议：https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model#instruction-following