SmartDigest Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Poradnik / Praktyka

Instrukcje pisane pod słabszy model dziś kosztują cię kontekst

OpenAI przekonuje deweloperów, że instrukcje pisane pod słabszy model przy GPT-6 Astrze zaczynają działać przeciwko tobie, bo zjadają kontekst i ciągną agenta tam, gdzie już go nie chcesz. Stąd rada, żeby skrócić opisy skilli, zamienić rozdęty AGENTS.md w drogowskaz do reszty i wyciąć przepisy krok po kroku, z którymi Astra radzi sobie sama. Mocne "pytaj, zanim cokolwiek zrobisz" zostawiam tam, gdzie jest, bo nadgorliwy agent kosztuje 30 sekund, a przekonany o własnej racji cały wieczór odkręcania. A skille w repozytorium sterują też agentami współpracowników, którzy pracują na innym modelu.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Poradnik / Praktyka  ·  4 min  · 

Instrukcje pisane pod słabszy model dziś kosztują cię kontekst
Ilustrację przygotowała AI.

Poprawiam literówkę w komentarzu, a agent przed edycją wczytuje trzy dokumenty architektoniczne, bo tak mu kazałem pół roku temu. Wtedy ta instrukcja ratowała mi skórę, bo model bez niej zgadywał, gdzie co leży. Teraz kosztuje kilka tysięcy tokenów i minutę czekania na zmianę jednego słowa.

OpenAI opublikowało w zeszłym tygodniu wpis dla deweloperów, który stawia niewygodną tezę: wszystko, co napisałeś przez ostatni rok, żeby pilnować słabszego modelu, przy GPT-6 Astrze zaczyna działać przeciwko tobie. Nie dlatego, że te instrukcje są złe, tylko dlatego, że zajmują miejsce w kontekście i ciągną model w stronę zachowań, których już od niego nie chcesz.

Instrukcje, które agent czyta, zanim w ogóle tknie kod, leżą u mnie w trzech miejscach. Skill włącza się tylko wtedy, kiedy model uzna, że zadanie pasuje do jego opisu: proszę o migrację bazy, a model sięga po plik z procedurą i przechodzi ją po mojemu, a nie po swojemu.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Ta sama para modeli, trzy różne rachunki za jedno zadanie Model / Badania

Ta sama para modeli, trzy różne rachunki za jedno zadanie

5 min

Artificial Analysis wylicza, że średnie zadanie agentowe kosztuje 3,26 dolara na GPT-6 Astra i 7,63 na Claude Fable 5.1 przy identycznej skuteczności, ale OpenAI i Cognition zmierzyły tę samą różnicę na 63% i 42%, a Zvi Mowshowitz wskazuje, że Fable puszczono w trybie Max, co te 57% zawyża. Cognition odpowiada układem Fusion w Devinie, w którym droższy model prowadzi, a tańszy grzebie w kodzie: na DeepSWE 1.1 ścina to koszt zadania o 46% bez straty jakości, tyle że z Astrą na Terminal-Bench 4.0 wynik leci w dół o ponad pięć punktów. Cenę za zadanie widać dopiero na własnym repozytorium.

OpenAI zabiera GPT-5.5 i nie zostawia furtki dla spóźnialskich Premiera / Narzędzie

OpenAI zabiera GPT-5.5 i nie zostawia furtki dla spóźnialskich

4 min

Od 14 października GPT-5.5 przestaje odpowiadać w ChatGPT i w Codexie na wszystkich planach, ale wywołania przez API OpenAI działają dalej, więc zacznij od sprawdzenia, którędy twoje zadania wołają model. Podmiana na gpt-5.6-sol zajmuje chwilę, gorzej z miejscami, których nikt nie ogląda: zadaniem wrzuconym kiedyś do harmonogramu albo krokiem w CI z flagą --model gpt-5.5, bo takie wywołanie nie przełączy się po cichu, tylko wróci błędem. Sol jest o jedną trzecią tańszy na tokenach wyjściowych od modelu, który znika, tyle że ta promocyjna stawka obowiązuje tylko do 21 listopada.

Wpisujesz prośbę, a Codex sam rozpisuje robotę na kilka agentów Premiera / Narzędzie

Wpisujesz prośbę, a Codex sam rozpisuje robotę na kilka agentów

4 min

Pietro Schirano z OpenAI pokazał 14 czerwca, że nie pisze już sam komendy /goal w Codeksie — prosi agenta, żeby sam ustalił sobie cel, rozbił robotę na kawałki i odpalił równoległe kopie, które złożyły symulację kolejki górskiej w Three.js. Thibault Sottiaux nazwał to uogólnieniem meta-promptingu, ale haczyk jest realny: kiedy agent sam wyznacza cel, sam decyduje, kiedy go spełnił, co otwiera furtkę na reward hacking i kręcenie się w kółko przy mglistych poleceniach. 16 czerwca błędy "model at capacity" odcięły część użytkowników od GPT-5.5, a Claude Code wciąż jest pierwszym wyborem na rynku.