Astra follows instructions more literally, so AGENTS.md files need cleanup
The author notes that Astra enforces conflicting rules in context and asks for confirmation more often, and shares tier guidance plus a prompt for cleaning up AGENTS.md and skills.
Astra 不适合站起来蹬？🤔 OpenAI 文档里的一个细节：Astra 对指令更加敏感。 官方明确建议检查模型能够读取的 skills、agents.md 等文件，删除含糊、冲突和过时的指令。 Astra 更擅长发现、理解并执行 context 里的规则。同一句要求，旧模型可能忽略，Astra 更容易把它当成必须遵守的约束。 比如你平时对 AI 说：「大胆执行，尽量自己完成」 但 skill 里又写着：「修改前必须让我确认方案」 旧模型可能选择性漏掉后一句，直接开始执行，Astra 更容易注意到这两条要求存在冲突，结果就是规则互相冲突，简单任务被做得过重，模型频繁停下来询问。 所以为了更好地使用 Astra，每个人可能都需要优化一下自己的 agents.md，且不要再习惯性地把所有任务都开到最高档，Astra 的基础能力已经很强，Light/Medium 速度快，而且大部分任务都够用。 ———————————— 档位选择 ⬇️ light：查资料、解释代码、小修改、写文案、日常问答 medium/high：复杂调试、架构设计、长任务 xhigh/ultra：极难推理、重要审计、长期研究 又让 Astra 给我写了个 prompt 来帮我优化本地的 agents.md 和 skills，直接复制 ⬇️ ———————————— 请检查并优化当前项目实际生效的 AGENTS.md，让规则清晰、一致，减少模型因指令冲突而反复确认、过度执行或提前停止。 先读取实际适用于当前项目的全局、父目录和项目级规则，确认它们之间的继承关系。必要时查看被明确引用的 Skill，以查明冲突；不要全面扫描无关文件，也不要读取凭据、会话记录或缓存。 重点检查： 1. 相互矛盾、重复、过时或适用范围不清的要求。 2. 没有说明适用条件的“始终”“必须”“任何情况下”“绝不”等绝对化指令。 3. 导致日常任务频繁请求确认、只提出计划却不完成工作的要求。 4. 强制所有任务都使用复杂流程、多模型、子 agent 或全量测试的要求。 5. 应属于某个 Skill 的细节，却被写成所有任务都要遵守的全局规则。 修改原则： - 保留我的明确偏好、项目事实、常用命令、语言要求、外部模型路由，以及真实的安全和权限边界。 - 不把篇幅短当作目标；删除规则前，先判断它是否承载独有的约束。 - 用明确的适用条件、完成标准和必要例外，替代模糊或过度宽泛的要求。 - 区分“解释或诊断”和“实施修改”：前者不自动授权修复；后者应完成已授权工作并进行适度验证。 - 已授权且范围明确的日常工作自主推进；仅在缺少会实质影响结果的信息，或下一步超出授权范围时询问。 - 不因规则写得更简洁而放宽部署、发布、消息发送、凭据处理或重要数据删除的权限。 - 不擅自改变我的明确偏好；无法确定是否仍然有效的要求，保留并指出疑问。 请直接优化当前仓库内的 AGENTS.md，保留已有的未提交改动。对全局或仓库外文件、Skills 的修改，只给出具体建议和拟议 diff。 完成后简要说明：修改了什么、解决了哪些具体冲突、还有哪些问题需要我决定。每个重要判断都引用实际规则及文件位置，不要仅凭“新模型更强”推测某条规则已经无用。 ————————————
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