Кажется, мы постепенно приходим к забавному этапу развития AI: умение писать огромные «идеальные промпты» начинает терять ценность.

OpenAI выпустила рекомендации по работе с новой GPT-6 Astra — и один из главных тезисов там буквально: пересмотрите старые инструкции и уберите лишнее.

Раньше модели приходилось подробно вести за руку:

→ сначала прочитай эти файлы
→ обязательно составь план
→ проверь вот это
→ выполни шаги 1–7
→ обязательно запусти тесты
→ если произошло X — сделай Y

Мы компенсировали недостаток возможностей модели скаффолдингом из инструкций.

С новыми моделями ситуация постепенно разворачивается. Они лучше понимают контекст, сами определяют, какие файлы и инструменты нужны, умеют проверять результат. И слишком подробный промпт уже может не помогать, а мешать модели рассуждать и тратить контекст впустую.

Поэтому новый подход скорее такой:

не объяснять AI, КАК именно решить задачу, а хорошо описать ЧТО нужно получить, контекст, ограничения и критерий готовности.

То же касается skills и AGENTS.md: вместо огромных универсальных инструкций — короткие правила + progressive disclosure, когда дополнительный контекст подгружается только тогда, когда действительно нужен.

Мне кажется, это важный сдвиг в работе с AI:
prompt engineering постепенно превращается из искусства микроменеджмента модели в искусство правильно поставить задачу.

И для продактов, аналитиков и вообще людей, умеющих хорошо формулировать требования, это довольно приятная новость 🙂

[Статья OpenAI про новый подход к промптам](https://developers.openai.com/blog/rethinking-skills-and-prompts-for-gpt-6-astra)

ВАЖНО: данные рекомендации касаются только передовых больших моделей, если ваша модель развернута локально, или вы используете предыдуще дешевые поколения моделей, промпты все еще имеют огромное значение.