GPT-6 Astra cambia come si usa Codex: i 6 consigli di OpenAI su skills, AGENTS.md e prompt

Con GPT-6 Astra conviene scrivere meno istruzioni per Codex. È la tesi della guida che OpenAI ha pubblicato a settembre 2026, Rethinking skills and prompts for GPT-6 Astra: skills, AGENTS.md e prompt accumulati nel tempo vanno rivisti, perché una regola che aiutava i modelli precedenti può peggiorare il risultato di GPT-6 Astra.

Ho letto la guida per intero. Qui sotto ci sono i sei consigli che secondo me hanno più impatto per chi lavora con Codex. Nella guida OpenAI ne dà molti altri.

Perché le vecchie istruzioni ora possono peggiorare Codex?

Perché GPT-6 Astra fa da solo cose che prima andavano spiegate. OpenAI scrive che le indicazioni troppo dettagliate, scritte come un itinerario passo per passo, oggi possono limitare il risultato invece di migliorarlo. Lo stesso vale per le formule rigide pensate per i modelli precedenti, come "chiedi sempre prima di procedere": con GPT-6 Astra rischiano di fermare il modello dove non serve.

In pratica cambia la filosofia: meno istruzioni, meno scaffolding, meno micromanagement, più autonomia al modello.

Quali sono i 6 consigli più importanti?

1. Usa le skills solo per workflow specifici. Non trasformare ogni regola o conoscenza del progetto in una skill.
2. Meno skills hai, meglio è. Troppe skills consumano contesto e rendono più difficile per Codex capire quale usare.
3. Rendi precisi i trigger delle skills. La descrizione deve dire esattamente quando la skill serve.
4. Rivedi le vecchie istruzioni. Una regola utile ai modelli precedenti può peggiorare GPT-6 Astra.
5. Riduci AGENTS.md. Le istruzioni su cose che il modello sa già fare diventano rumore.
6. Definisci quando il lavoro è concluso. Più autonomia richiede un punto di arrivo chiaro.

Perché poche skills funzionano meglio di tante?

Codex legge le descrizioni di tutte le skills per decidere quale usare, e ogni descrizione occupa contesto. La guida di OpenAI aggiunge un dettaglio concreto: quando le skills sono troppe, Codex inizia ad accorciarne le descrizioni per farle stare nel contesto. Il modello vede meno di ciascuna e sceglie peggio.

Per questo una skill ha senso solo per un workflow preciso e ripetibile. Una convenzione del progetto o un’informazione generale stanno meglio altrove.

Come si scrive un buon trigger per una skill?

Una skill di Codex con trigger vago viene usata nel momento sbagliato. L’esempio è sul database:

• descrizione troppo larga: "usa questa skill ogni volta che lavori con il database";
• descrizione precisa: "usa questa skill quando applichi una migration sul database".

Con la prima, Codex attiva la skill a ogni contatto con il database. Con la seconda, solo quando serve davvero. La descrizione deve restare corta, ma deve dire esattamente quando la skill va usata.

Cosa togliere da AGENTS.md?

AGENTS.md si applica a ogni lavoro nel repository, quindi ogni riga pesa su ogni task. Se il file spiega a GPT-6 Astra cose che il modello ormai sa fare da solo, quelle istruzioni diventano rumore: sprecano contesto, e quindi token.

L’esempio di OpenAI riguarda i test. GPT-6 Astra lancia i test e verifica il proprio lavoro da solo: un AGENTS.md che glielo impone porta a test inutili. Lo stesso vale per regole come "prima di ogni modifica leggi questi tre documenti": meglio indicare il documento giusto in base al contesto, per esempio la documentazione del database solo quando cambia lo schema.

È lo stesso principio che ho trovato lato Anthropic: anche con Claude 5 le regole del context engineering sono cambiate, e le istruzioni scritte per i modelli vecchi vanno potate.

Perché bisogna dire a GPT-6 Astra quando il lavoro è finito?

Questo per me è il consiglio più importante. GPT-6 Astra ha più autonomia, e proprio per questo devi dirgli con precisione fino a dove arrivare.

Una richiesta come "implementa questa feature" lascia aperto il punto di arrivo. Una richiesta come "implementa questa feature, testala e assicurati che non ci siano errori" lo chiude. La guida di OpenAI dice la stessa cosa: se il compito comprende implementare, controllare il risultato e correggere gli errori, va scritto nella richiesta. Se chiedi di fermarsi per una revisione dopo la prima implementazione, Codex si ferma presto: quella richiesta va usata solo quando la revisione serve davvero.

Da dove partire?

OpenAI suggerisce di non rivedere tutto a mano: puoi chiedere a GPT-6 Astra stesso un audit delle tue skills e del tuo AGENTS.md alla luce di questi punti. Io lo farei una riga alla volta, chiedendomi per ogni istruzione se serve ancora. È lo stesso ragionamento dietro il consiglio di cancellare il CLAUDE.md ogni 6 mesi.

Se usi Codex ogni giorno, il tuo AGENTS.md e le tue skills sono il punto da cui partire: qualche riga in meno oggi può darti un agente più preciso già dal prossimo task.