Astra 对指令更敏感，agents.md 要清理
作者发现 Astra 会严格执行 context 里的冲突规则，导致频繁确认，并给出档位选择与优化 AGENTS.md 的提示词。
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。 ————————————
这条是引用着另一条写的：x.com/victornunez/status/2095895077381972247