OpenAI周辺で、GPT-6 Astraのような高性能モデルでは長いプロンプトの積み上げより、指示設計とスキルの発火条件を具体化すべきだとの指針が共有されている。必要な場面だけ情報を読み込み、完了条件を明確にする運用が推奨され、ユーザー側でも古いAGENTS.mdや広すぎるスキル条件の見直し、自動監査の日常化が語られている。利用上限の消費が速いという声と並び、エージェントの仕組み設計力そのものが差別化になる、という認識が広がっている。
エンジニア視点:
- スキルは「いつ発火するか」と「何を読まないか」を先に書く
- AGENTS.mdはモデル更新のたびに監査し、常時読み込みを減らす
- 完了条件がないエージェントはトークン消費と誤作動の温床になる