OpenAI 在 GPT-6 Astra 发布时提供了 11 段官方提示词，帮助用户减少模型中途停顿、跑偏和套话问题。作者将其按场景整理为中文版并附英文原文，涵盖五大类：主动性与持续推进（让模型自主完成任务、先准备成果再请求批准）、指令遵循（用户指令优先于 Skill、冲突时说明规则）、表达与写作风格（先讲重点、按读者调整细节、删除套话与模板表达）、子代理任务分派（并行委派、消息可读性）以及测试与验证（测试范围与改动相称）。涉及文件修改、部署等条目需在 Codex、API 或 Agent 环境中使用。
文章讨论 Skill 写完后的持续维护问题，指出 Skill 会随时间腐烂：重复规则、过时参数、失败补丁不断堆积。作者在 Matt Pocock 六种失效模式基础上，扩展为八项检查：过早完成、重复、沉积、蔓延、空操作、否定式引导、样本过拟合和分支串线。针对每种问题，文章给出症状、成因和修复方法，强调先给失败命名再修改，修复后做回归测试。最后提供一份十项体检清单和可直接使用的审计提示词，帮助诊断和优化正在使用的 Skill，让 AI 在正确时间稳定执行正确过程。
文章面向新手讲解如何为 Claude Code 和 Codex 制作个人 Skill，解决每天重复向 Agent 解释工作流程的问题。作者介绍 Skill 的本质是一个包含 SKILL.md 的目录，依赖渐进式披露机制；提出判断任务是否值得封装为 Skill 的三个信号（重复出现、依赖专有知识、错误成本高）；建议从成功协作会话中逆向工程提取 Skill，或先跑无 Skill 基线记录失败点再写规则；并详细分析三大坑：description 模糊导致不触发、把任务写成死板 SOP、SKILL.md 过长，给出 SKILL.md、references、scripts、assets 的合理拆分方式及三层验证与维护方法。
文章介绍了终端 Coding Agent Pi——一款上线约一年、GitHub 接近 10 万 Star 的开源工具。与 Claude Code、Codex 提供完整成品不同，Pi 走极简路线，仅保留读/写文件、精确修改和 Bash 四个核心工具，其余功能按需通过 Skill、Extension 和 Package 扩展。Databricks 测试显示相同模型下 Pi 的单任务成本可低至其他 Agent 的一半。文章从安装登录讲起，详细演示了多行输入、@ 引用文件、粘贴截图、!/!! 命令等日常操作，重点讲解了 Steer（任务中转向）与 Follow-up 追加任务的交互机制、Session 树状会话管理及 /compact 压缩策略，并介绍了 AGENTS.md 项目指令文件的写法与扩展体系，帮助用户低成本上手并掌控工作流。
文章介绍了7个用于自媒体内容创作的 Skill 工具，覆盖从封面到发布的完整内容链路：Punk-skill 可将文章转为多种风格的社交平台封面；gzh-design-skill 实现 Markdown 一键转公众号 HTML；baoyu-skill 是包含21个 Skill 的内容创作大合集；gbro-cover-design 专做小红书人像封面；gbro-collage-broll 将口播文稿转成 Vox 风格拼贴视频；blogger-distiller 能拆解博主爆款打法；viral-hook-title 负责写标题和开头 Hook 并支持 A/B 测试。
