L'11 settembre 2026 OpenAI ha pubblicato una guida sul blog per sviluppatori con un titolo modesto, "Rethinking skills and prompts for GPT-6 Astra", e un messaggio che va contro un anno di abitudini: il prompt per GPT-6 Astra funziona meglio se togli regole, non se ne aggiungi. Le istruzioni che compensavano i limiti dei modelli precedenti ora sono rumore, e Astra il rumore lo prende sul serio.
Ho passato l'ultimo anno ad accumulare istruzioni in AGENTS.md, CLAUDE.md, skill e prompt di sistema per i progetti dei clienti. In questo articolo ti racconto cosa dice la guida, come faccio l'audit riga per riga e i tre prompt che OpenAI stessa consiglia per ottenere da Astra il comportamento che vuoi.
Perché il prompt per GPT-6 Astra va scritto diversamente
GPT-6 Astra è uscito il 3 settembre 2026 ed è il modello più allineato che OpenAI abbia rilasciato: rispetta i confini del compito, chiede quando la risposta cambia il risultato, non fa cose che non sa essere sicure. Ne ho scritto in cosa cambia davvero con Astra e nel confronto con Claude Fable 5.1.
Questa qualità ha un effetto collaterale preciso sul prompt per GPT-6 Astra. Astra segue le istruzioni lunghe meglio dei predecessori ed è più sensibile al contesto. Una skill piena di indicazioni vaghe o in contraddizione tra loro non viene ignorata: viene rispettata. Il risultato è un modello che si blocca su una regola che nessuno considerava più valida, o che devia dal compito per onorare un vincolo scritto sei mesi prima per un altro modello.
OpenAI dà anche un numero, preso dalla guida al prompting di GPT-5.6 Sol e valido per la famiglia: in un campione di test interni su agenti di coding, i prompt di sistema più snelli hanno migliorato i punteggi del 10-15% riducendo i token totali del 41-66% e il costo del 33-67%. Sono intervalli indicativi, da verificare sul proprio carico di lavoro, ma la direzione è chiara: meno testo, risultati migliori, conto più basso.
Le quattro aree da rivedere secondo OpenAI
La guida è divisa in quattro sezioni e ognuna tocca un pezzo del prompt per GPT-6 Astra: skill, AGENTS.md, confini e persistenza. Le riporto con quello che ho trovato nei file dei progetti che seguo.
1. Skill: descrizioni corte e trigger specifici
Le skill sono prompt salvati come file Markdown, spesso con script e risorse allegate. Ogni skill ha un nome e una descrizione che vengono caricati nel contesto del modello. Il problema che OpenAI descrive è concreto: quando le skill sono troppe, Codex accorcia le descrizioni per farle entrare, il modello vede meno di ciascuna e sceglie peggio. Se poi le descrizioni si contraddicono o esagerano quando usarle, il modello carica istruzioni che non aiutano.
L'esempio della guida è illuminante. Descrizione da evitare: "Crea e valida migrazioni Postgres. Usala quando lavori con database, query, modelli o persistenza". Descrizione corretta: "Crea e valida migrazioni Postgres. Usala quando aggiungi o modifichi una migrazione, o ne controlli il rollout". La prima spinge il modello a caricare la skill ogni volta che tocca qualcosa vicino a un database.
Le altre due regole: la skill deve essere un router minimo che rimanda a documenti e script di supporto, non un manuale da leggere tutto (quello che OpenAI chiama progressive disclosure); e le skill scritte come ricette passo-passo vanno alleggerite, perché il modello capisce le sfumature e le istruzioni troppo specifiche ora lo ostacolano.
2. AGENTS.md: ogni riga deve ancora servire
AGENTS.md è la parte di prompt per GPT-6 Astra che vale ogni volta che il modello lavora nel repository, quindi ogni riga costa. L'esempio della guida è una regola che ritrovo quasi identica nei progetti che eredito: "Prima di ogni modifica leggi architecture.md, database.md e deployment.md". Per correggere un refuso è eccessivo, e brucia contesto. La versione corretta è contestuale: "Usa architecture.md per i confini tra servizi, database.md per le modifiche allo schema, deployment.md quando prepari un deploy".
Poi c'è il punto sui test. I modelli precedenti andavano spinti a lanciare i test e a verificare il proprio lavoro. Astra lo fa da solo, quindi la stessa istruzione produce test inutili. È la prima riga che taglio in ogni AGENTS.md scritto per un modello precedente.
3. Confini: le regole scritte per fermare un altro modello
Se un modello precedente ha fatto cose senza permesso, probabilmente hai aggiunto frasi forti per farlo chiedere prima. Con Astra quelle frasi possono essere prese troppo sul serio e fermare il lavoro dove invece vorresti che continuasse. La guida invita a riscriverle. La formulazione che suggerisce per una zona sicura, tradotta: "I test locali usano fixture usa e getta e non hanno accesso alla produzione. Eseguili, correggi i fallimenti causati dalla modifica richiesta e rilancia i test interessati senza chiedere approvazione a ogni passo".
4. Persistenza: definire cosa vuol dire "finito"
Rispetto a GPT-5.6 Sol, Astra tende a fermarsi prima: arriva a una prima implementazione e torna da te per la revisione mentre c'è ancora lavoro da fare. La cura non è un'altra regola, è definire il traguardo prima di partire. Se il compito include far girare il risultato, controllarlo e correggere ciò che fallisce, va scritto nella richiesta. Se hai una regola che impone di fermarsi dopo la prima implementazione, chiediti se quella decisione ti serve davvero.
I tre prompt che OpenAI consiglia
Dalla documentazione ufficiale del modello, tradotti e adattati: sono i tre blocchi di prompt per GPT-6 Astra che uso come base. Vanno nel prompt di sistema o in AGENTS.md, non ripetuti a ogni messaggio.
Per spingerlo ad agire
Astra fa più domande di chiarimento di Sol. Se vuoi più autonomia: "Deduci l'intento dell'utente e la portata del compito dalle istruzioni e dal contesto della conversazione. Il tuo compito è tendere all'azione e portare a termine ciò che l'utente intende fare. Frasi come 'puoi...', 'voglio...', 'aiutami a...' sono richieste di agire, non inviti a fare domande. Procedi in autonomia verso l'obiettivo, con azioni come creare worktree isolati, risolvere conflitti di merge, azioni di sola lettura, aprire PR in bozza, salvo quelle chiaramente distruttive o irreversibili".
Per farlo scrivere in prosa
Astra tende a rispondere con liste, tabelle e Markdown, e riusa le stesse frasi tra una sessione e l'altra. Se vuoi paragrafi: "Di default scrivi paragrafi chiari e concisi, ognuno dedicato a un'idea. Usa le liste solo se le informazioni sono davvero parallele, sequenziali o più facili da confrontare. Evita le liste annidate se la gerarchia si può esprimere in prosa. Voce attiva, linguaggio semplice". OpenAI ha pubblicato anche una lista di parole da evitare, la classica scia del testo generato.
Per capire perché si è fermato
Quando una skill lo porta a chiedere permesso o a lasciare il lavoro a metà, il prompt suggerito gli chiede di dirtelo: "Se una skill ti porta a chiedere permesso o conferma, a fermarti o a deviare dall'intento dell'utente, indica il file SKILL.md esatto, cita l'istruzione rilevante e spiega in breve come si applica. Distingui i requisiti espliciti della skill dalla tua interpretazione". È lo strumento di debug più utile per trovare le regole morte nei tuoi file.
Cosa c'entra tutto questo con il costo
Astra costa 10/50 dollari per milione di token, più dei predecessori a listino, ma OpenAI sostiene che il costo stimato per compito sia più basso perché usa molti meno token di output. Un prompt per GPT-6 Astra snello va nella stessa direzione: meno contesto caricato a ogni turno significa meno token in ingresso e cache più stabile.
Su questo Astra ha una novità utile: l'elemento configuration_update nella Responses API permette di alzare o abbassare lo sforzo di ragionamento a metà conversazione senza invalidare la cache del prompt. Prima, cambiare l'effort cambiava il prefisso della richiesta e buttava via la cache di tutta la conversazione. Funziona solo in modalità standard a singolo agente, non nella modalità pro, e Astra non supporta l'effort "none".
Come faccio l'audit sui progetti che seguo
Ho seguito il consiglio finale della guida: chiedere ad Astra stesso di fare l'audit dei file in base all'articolo, e poi decidere riga per riga. Il criterio che uso per un AGENTS.md o un prompt di sistema è in quattro categorie:
- Da tagliare: le istruzioni "leggi sempre X prima di Y", i "lancia sempre i test", le skill con descrizioni che si sovrappongono su tutto ciò che tocca un'area (API, database, deploy)
- Da riscrivere: i confini, da divieti a permessi con perimetro ("puoi fare A e B senza chiedere, chiedi per C")
- Da aggiungere: una definizione di "finito" per i flussi che oggi sono impliciti, deploy in testa
- Da tenere: le convenzioni di progetto che il modello non può indovinare (naming, struttura cartelle, chi è il cliente e cosa non vuole vedere)
Il modo giusto per misurare non è a sensazione: si prendono cinque compiti rappresentativi del progetto, si fanno girare con il file vecchio e con quello nuovo e si confrontano token in ingresso, numero di domande fatte dal modello e punti in cui si è fermato a metà. Due settimane bastano per vedere la differenza.
Una cautela che vale per me e per te: le skill di un repository guidano anche gli agenti degli altri collaboratori, che possono usare modelli diversi. Una guida che aiuta Sol o Luna può sovra-vincolare Astra, e viceversa. Se nel team c'è chi usa Claude Code o Copilot CLI, le istruzioni che lasci nel repository devono funzionare per tutti, o vanno separate.
Il principio vale oltre Astra
OpenAI scrive per Codex, ma il ragionamento è generale: ogni nuovo modello rende obsoleta una parte delle istruzioni scritte per il precedente, e il rischio è che la parte obsoleta continui a pesare. Se usi la Agents API o costruisci flussi con n8n, l'audit è lo stesso: prompt di sistema, descrizioni dei tool, istruzioni per i sottoagenti. Anche tecniche come la ripetizione del prompt vanno ritestate a ogni generazione, perché quello che aiutava un modello può non servire più al successivo.
La regola che mi porto dietro per ogni prompt per GPT-6 Astra, e per gli altri modelli: un'istruzione resta nel file solo se so dire quale errore evita oggi, con questo modello. Se non lo so dire, la tolgo e guardo cosa succede.
Leggi anche
- GPT-6 Astra: cosa cambia davvero, prezzi e quando arriva
- GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1: quale scegliere e quando
- OpenAI Agents API: cos'è, quanto costa e quando usarla
- Copilot CLI vs Claude Code: quale conviene nel 2026
- Prompt Repetition: la tecnica semplice che migliora gli LLM
Hai un AGENTS.md da 200 righe?
Faccio l'audit dei prompt e delle skill dei progetti che integrano Codex, Claude Code o agenti custom: cosa tagliare, cosa riscrivere, come misurare il prima e il dopo sui token. Se vuoi che lo faccia sul tuo, scrivimi e ci mettiamo un pomeriggio. Per le integrazioni AI su misura trovi tutto nella pagina automazione AI.
