OpenAI開発者のTibo氏は、GPT-6 Astraで指摘されていた品質低下について、旧モデル向けの過剰スキル発火、設定ミス、オプトイン実験の早期停止などを原因として特定し修正した。約4,000〜5,000人のユーザーに影響が出ていたとされるが、9月12日深夜のリセットで改善。OpenAI公式もスキル説明を短く具体的にし、不要な常時読み込みを避けるよう促している。日本ユーザーからは3Dデータ処理の自然な仕上がりへの驚きも共有され、モデル更新に合わせた「任せ方」のアップデートが注目されている。
エンジニア視点:
- エージェント品質問題はモデル本体だけでなく、スキル/ツール配線の設計バグでも起きる
- スキルは短く具体的にし、常時ロードを避ける運用が再現性を高める
- 制限リセット後も、プロンプトとスキルの見直しをセットで行うのが安全