GPT-6 Astra提示詞怎麼寫?讓模型少問多做、定義指令優先級···5個關鍵調整一次看
GPT-6 Astra提示詞怎麼寫?讓模型少問多做、定義指令優先級···5個關鍵調整一次看

OpenAI 近期發布 GPT-6 Astra 提示詞(Prompt)寫作指南,說明升級到 GPT-6 Astra 後,提示詞該怎麼寫、哪些舊指令需要調整,以及如何透過系統提示與設定檔控制模型行為。

官方特別點出 GPT-6 Astra 的 5 項預設行為,包括主動執行、技能檔指令、寫作風格、子代理分工,以及測試驗證,並針對每一項提供可直接改寫使用的 Prompt。

指南的重點是模型的預設習慣。官方點出 Astra 的五項行為傾向,並針對每一項給出一段可以直接改寫使用的提示詞,寫進系統提示或設定檔就能生效。

本文整理 GPT-6 Astra 提示詞指南的 5 個重點,並附上可直接取用的中文 Prompt 模板。官方範例皆為英文,以下中文為改寫版,實際效果建議用自己的典型任務測試後再導入。

GPT-6 Astra 提示詞怎麼寫?先認識 5 個預設行為

主動性與跟進:Astra 在長任務中比前代更能維持連貫;但當指令模糊、補充資訊可能改變成果時,它也更可能回頭詢問,而非自行假設,無人值守的任務可能因此中斷。

指令遵從與技能檔:它對 SKILL.md、AGENTS.md 等可讀取指令檔更敏感。檔案中的要求若不清楚或彼此衝突,模型可能提早暫停或偏離使用者意圖;官方建議開發者稽核這些檔案。

稽核的具體做法,可參考Codex工程師點名的5種該刪指令。

寫作風格:預設偏好列表、表格與 Markdown 標記,適合快速瀏覽。若要產出連貫的文章或對外文案,應在提示詞中明確指定較少格式化的輸出方式。官方也提到,它可能跨對話重複使用某些固定句式。

子代理分工:模型委派子代理的頻率,可能低於工作流程所需。開發者可以在提示詞中明確指定委派時機,以及需要平行處理到什麼程度。

測試與驗證:在程式任務中,模型傾向在認定任務完成前進行完整驗證。遇到小型改動時,測試範圍可能超出實際需要。

GPT-6 Astra 提示詞指南
圖/ ChatGPT

GPT-6 Astra 提示詞設定一:讓模型少問、多做

怎麼讓 GPT-6 Astra 自動完成任務?授權模型執行全程

請從指令與先前對話中推斷使用者的意圖與任務範圍,以行動為預設值,把使用者想完成的任務推進到結束。當使用者表達要進行新工作或修復既有問題時,持續執行直到目標達成;必要時可自行建立隔離的 worktree 或 checkout、解決合併衝突、執行唯讀操作或開立草稿 PR,除非該動作明顯具破壞性或不可逆。

關鍵在最後一句劃出的界線:模型可自行完成已獲授權、可逆的操作;涉及明顯具破壞性或不可逆的動作時,仍應依既有的權限、安全與核准規則處理。這比只寫一句「請自主完成」清楚得多,模型知道哪裡可以放手、哪裡該停下。

如何讓 GPT-6 Astra 直接執行?把「可以幫我」視為指令

中文的請求常以問句形式呈現。「可以幫我改一下嗎」在語感上是要求執行,模型若把它理解成能力確認,可能只回覆「可以,我會這樣做」便停止。

當使用者的訊息帶有請求行動的語氣,例如「可以幫我……」、「我想要……」、「幫我看看……」,一律視為執行指令,直接開始工作。不要停在確認自己做得到、提出計畫或詢問是否繼續。也不要為了節省時間或步驟,交出僅部分完成的結果。

GPT-6 Astra 什麼時候該詢問?設定確認時機

官方的建議是:先把手上已經授權、又能讓成果變得具體的部分做完,再提出確認問題,讓使用者審的是一份看得到的東西。若少掉的資訊真的會影響結果,模型仍應聚焦提問。

在向使用者提出確認問題之前,先完成脈絡中已獲授權、且能讓提案變得具體可審的工作。使用者應該是在審核一個成品,而不是一個構想。部署變更、寫入外部系統、合併 PR 或發布網站之前,先把前置工作全部做完,讓使用者的核准成為最後一個動作。可逆操作、唯讀查詢、檢查與修正,或先前已授權的事項,不需要再次徵求同意。不要因為假設性的風險,就自行加入使用者沒有要求的警語、免責聲明、審核流程或安全合規檢查清單。

這段提示詞可降低非必要的警語、確認流程與合規清單,但不會取代平台安全、工具權限或系統層級的限制。

GPT-6 Astra 提示詞設定二:讓使用者指令優先於技能檔

使用者指令與 SKILL.md 衝突時,哪個優先?

使用者的指令優先於技能檔中的指引。若使用者的明確指令與技能檔內容衝突,以使用者指令為準。

這一段的作用,是替「使用者指令與技能檔衝突」設定明確處理原則。多份技能檔若有不清楚或互相衝突的指示,可能讓模型提早暫停;因此不建議省略。它不會凌駕系統層級、平台安全或工具權限規則。

如何找出是哪個 SKILL.md 讓模型停下來?

若某個技能檔導致你請求許可、暫停、留下未完成的工作,或偏離使用者意圖,請列出並連結你實際讀取的 SKILL.md 檔案,引用該條指示原文,並說明它如何適用。同時區分哪些是技能檔的明確要求,哪些是你自己的解讀。

這段提示詞在載入多個技能檔的環境裡特別實用。舉例來說,使用者要求模型把修改後的檔案直接覆蓋回原位,模型卻每次都先問要不要保留備份;加入這段後,它可以指出造成停頓的是哪一份 SKILL.md、其中哪條「先確認」規則,以及那是明確要求或自己的推論。

GPT-6 Astra 提示詞設定三:控制寫作風格,減少 Markdown 與罐頭句

Astra 預設偏好列表、表格與 Markdown 標記。若需要連貫散文,應明確指定輸出結構與文字風格。官方提供三段不同用途的風格指令:

報告、說明文件 Prompt:減少列表,改用完整段落

適用於報告與說明文件。它要求以段落為主,每段各自發展一個主要論點;只有在資訊確實平行、具先後順序或需要比較時才使用列表,並避免巢狀列表。

請以清楚簡潔的段落為主,每段各自發展一個主要論點。只有在資訊確實平行、具先後順序,或需要並列比較時才使用列表;除非層級關係無法用文字說明清楚,否則避免巢狀列表。用字請平實簡單:使用常見詞彙、具體例子與精確的動詞,優先採用主動語態與直述句。請把主要論點清楚地放在開頭,再往下補上讀者需要的說明與細節,讓每一句都承接前一句,把重要的論點展開到足以派上用場的程度。

技術文件 Prompt:少用術語、改用白話說明

適用於工程文件與教學稿。它要求以白話優先於術語,技術細節只在有助於說明時出現,並依使用者透露的背景調整專有名詞密度。

請以白話優先於術語,技術細節只在有助於向使用者說明某個概念或你的工作內容時才提及。複雜的概念要講得清楚而連貫,並依使用者的提問與上下文所透露的背景知識深淺,調整說明的深度。

寫作 Prompt:減少 AI 罐頭句與制式文風

適用於對外文案。官方提示詞列出多種應避免的填充語、結論套語、對比句式與自創複合標籤。

請避免使用陳腔濫調的詞句,例如結論處的「總而言之」、「簡單來說」這類收尾句,以及「值得注意的是」、「重要的是」、「深入探討」、「賦能」這類填充語與流行用字。直接說明你要採取的動作,不要補述你不會做什麼、哪些部分不會變動,或你打算如何分類結果。不要使用「不是 X,而是 Y」這類對比句式,那會引入使用者從未提及的替代方案。也不要自創複合名詞標籤、使用模糊的修飾語或制式轉折語,請用平實的動詞與介詞直接說明實際的關係。

GPT-6 Astra 提示詞設定四:設定子代理分工與平行處理

這一節只適用於具備多代理架構、允許主代理把工作分派給其他代理同時處理的環境;若只是在單一對話中使用模型,可以跳過。

訂出平行化的門檻

Astra 具備拆分與委派工作的能力,但可能不會如工作流程所需般頻繁地使用子代理。一份任務中往往有幾個步驟彼此獨立,可同時處理。這段提示詞明訂委派的判斷標準,只要平行處理能節省時間或提升品質,模型就應主動分工。

只要有機會透過委派任務給其他代理來平行處理工作,且這麼做能節省時間或提升品質,就應該使用協作工具進行分工,無論你目前是主代理或子代理。

確保代理之間的訊息可讀

官方提醒,代理間訊息可能出現文法或空格錯誤,而這些訊息與最終回覆都可能由人閱讀。

你傳送給其他代理的訊息以及最終回覆都可能由人閱讀,請確保內容易讀,在文字與數字之間保留正確的空格。

實務上,多代理流程可設計為:主代理先拆解任務、判斷哪些步驟彼此獨立,再把獨立部分交給子代理同時處理,最後回收結果整合輸出。官方文件提供的是委派門檻與可讀性要求,並未規定固定流程。

GPT-6 Astra 提示詞設定五:控制測試與驗證規模

Astra 在程式任務中傾向在認定任務完成前進行完整驗證;小型改動也可能出現超出需求的測試範圍。

要不要跳過測試,看三件事有沒有同時成立:這次改動可以還原、影響的範圍很小、而且寫出來的測試只是把程式碼的邏輯再講一次。三個都符合,就不必另外寫測試。其他情況照測,但只跑跟這次改動有關的部分,該檢查的項目做完,通過之後就停手,不用再擴大範圍或重跑一遍。

對於可逆、影響範圍小、且測試內容只是複述實作邏輯的變更,不需要另外撰寫測試。若決定以測試驗證,請確保測試對驗證實作本身有意義。執行與本次變更相關的測試並完成必要檢查,通過之後,除非出現新的變更、失敗或未解決的疑慮,否則不要擴大或重複測試,直接繼續推進任務。

GPT-6 Astra 還有哪些設定?推理強度、configuration_update一次看

推理強度:Astra 不支援 none。原本使用 none 或 minimal 的應用,官方建議先從 low 測起並比較結果;其餘情況維持原本的等效強度,再以實際任務逐一對照。

在對話中途調整推理深度:configuration_update 輸入項目可在長對話中為困難工作拉高推理強度,或為例行追問調低,而不必改寫原始提示詞前綴,因此有助保留快取。設定會持續生效,直到下一個 configuration_update 覆蓋。官方建議將此功能用於標準、單代理請求,導入前也應確認相容性限制。

從 GPT-5.x 遷移:除了提示詞本身,更應優先稽核模型可讀取的 AGENTS.md、技能檔與其他指令檔,確認其中沒有過時、模糊或彼此衝突的要求。Astra 對這些檔案中的指示更敏感,可能直接影響任務是否會暫停或偏離使用者意圖。

使用這套做法的前提

這些模板調整的是行為傾向,而非能力上限。模型停下詢問,有時是因為指令確實缺少關鍵資訊;若把授權提示詞開到最大,它可能帶著錯誤假設一路執行,後續修正成本反而更高。授權的前提是任務描述本身已經足夠完整。

模板之間也可能互相牽制。當「不要詢問、直接完成」的段落與技能檔中要求逐步確認的規則同時存在時,前述關於效力順序的段落就不能省略。

延伸閱讀:GPT-6 Astra變強後,Skill檔反而該大掃除!Codex工程師點名5種舊指令拖累效率
ChatGPT教學地圖|3大模式差別、方案比較、Projects、生圖提示詞··· 30篇教學一次收藏

資料來源:OpenAI

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/黃若彤

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
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精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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