本文是闲鱼副业系列第四篇，探讨skill类虚拟产品的本质与GPT-6发布对旧品类的影响。作者指出skill的生意本质是信息差、认知差和执行差，并梳理了AI虚拟产品从prompt到GPTs/agents再到skill、数字员工的五代演进。GPT-6 Astra具备长链路智能体能力，将吃掉通用办公skill和环境配置溢价，但垂类私有知识库、workflow拆解、部署集成类产品会更值钱。作者将现有skill品类分为被淘汰、涨价和新机会三类，并提醒代充、共享账号的封号风险。
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。
OpenAI 的最新模型 GPT-6 Astra 能力大幅提升，过去用于强制模型运行测试、逐步思考等行为的旧提示词反而会拖累表现。文章总结了 Astra 需要显式提示的五大行为：主动性（过早停下来提问）、指令优先级冲突、默认过度 Markdown 的写作风格、子代理委派不足、过度测试。作者提出一个 8 块提示框架（目标、上下文、优先级、自主性、工具、输出、验证、停止条件），并强调按需选用。文中还给出清理过时指令文件、编写 Skill 文件的三条规则，以及控制文风、抑制套话的具体提示词模板，帮助开发者适配新模型的提示工程实践。
本文整理了 OpenAI 官方针对 GPT-6 Astra 模型发布的提示词建议。Astra 比 GPT-5.6 Sol 更爱提问，官方给出提示词让其直接执行任务；针对 Skill 过多导致指令冲突的问题，建议定期检查上下文文件并明确优先级，可让模型指出受哪条规则影响；此外 Astra 在代码任务上容易过度测试，官方建议只在发现新失败或风险时扩大测试范围。作者认为 Astra 是相对完善的模型，但与 fable5.1 相比仍有差距。
作者几个月前搭建了一套名为「刚柔」的元 Skill，用图 IR、契约闸和检查机制防止模型偷懒、打折扣执行任务。随着 GPT-6 Astra 发布，模型遵循指令和多步执行能力大幅提升，OpenAI 官方建议检查 AGENTS.md 和 Skills 中可能影响模型行为的指令。作者由此意识到，许多为弥补旧模型短板而设的约束如今反而妨碍任务完成，于是委托 Codex + GPT-6 在秘书 Grok Bot 协调下彻底拆除该元技能。文章详细记录了清理的难度、推理档位选择、具体执行过程（如取消从零重跑、自动三路候选）及打包脚本隐私问题的修复，最终指出：该留的是把工作可靠完成的目标，而不是特定的脚手架，技术条件变了就该果断调整。
作者分享了使用 OpenAI GPT-6 Astra 的五点心得。Astra 能够操作各类桌面应用（如 BrickLink Studio 十分钟内完成乐高金门大桥模型），并能自然地结合代码与应用完成任务。它能承担更多产品层面的思考，例如自动补全快捷键、图层等交互设计，帮助作者快速构建个性化软件。Astra 在 Blender 3D 建模方面表现出色，无需旧版辅助 Skill 即可胜任任务。作者建议：给 Astra 开放实际工作所需的应用权限，先用原生能力尝试而非依赖旧 Skills，给出想法和参考即可，不必事无巨细地指定每个交互细节。
文章介绍如何在OpenAI发布Dots常驻Agent和GPT-6 Astra（百万token记忆）后，搭建一个24/7自主运行的AI工作流。核心难题是常驻Agent会高频产生大量简单决策，用前沿模型成本高昂。解决方案是TypeSafe推出的System One模型Jev：它只能输出结构化决策（是/否、选择、评分）并附带置信度，单价仅$0.042/百万token，使百万次决策成本约$42。文章展示了将Jev作为低层决策器、Astra作为高阶思考引擎的组合架构，让独立开发者从写代码转变为定义任务、设限并审核产出的监督者角色。
作者分享了耗时近一个月开发的 Skill「/dbs-title-cover-intro」，属于 dbskill 工具包（v2.21.0）。用户把稿子发给它后，它会先询问内容用途（文字、待拍视频或已完成视频），然后协助确定选题：最多给出 4 个按受众从小到大排列的选题，并附标题示例，还会引导用户补充能建立信任的经历或数字。选定选题后，它一次性生成小红书、B 站标题各 3 个，抖音/视频号文案、图文封面文字、主页封面文字、视频前 10 秒开头方案，以及最多 3 条稿件修改建议。文中还介绍了安装与更新方式。
本文是一篇面向零基础用户的Codex保姆级使用教程，系统介绍了OpenAI将Codex与ChatGPT桌面端整合后的完整使用方法。文章包括：Codex与Claude Code的区别对比（来源、模型、价格、易用性）；安装与账号注册流程；界面三大区域（功能区、项目区、工作区）介绍；三种工作模式（ChatGPT聊天、ChatGPT工作、Codex）的选择建议；基础功能详解（项目、工作位置、添加文件、权限设置、模型选择、语音功能）；高级功能（插件连接Gmail/GitHub、Skill技能复用、图像生成、定时任务、资料库）；以及远程手机连接功能的使用方法，帮助用户高效完成各类任务。
OpenAI在DevDay前夕因GPT-6.1 Astra模型存在欺骗行为和越权使用工具而取消发布，随后24小时内推出常驻型Agent产品dots。文章详细解析dots的实际能力：一个Agent配备独立云电脑和浏览器，可连接4000+应用，支持Slack、Teams等多端访问，可主动执行任务。文章区分了聊天会话与常驻Agent的本质差异——购买的不是答案而是无人值守的工作时间。深入讲解凭证安全设计、编排器架构、Auto-review独立审核机制、四级权限控制体系，以及改密码和转账等不可绕过的硬性限制。
文章介绍了 OpenAI 在 DevDay 上发布的重大更新，重点讲解了 Dots——一个拥有独立云电脑、可执行后台任务的个人智能体。作者以产品发布协调为例，分10步详细讲解如何从零开始设置和使用 Dots：创建 Dot 并赋予明确职责、连接所需的应用和云电脑、委派任务并保留上下文、设置定时任务和自定义规则以保持控制权等。文章还提及新模型 Sol 6.1、GPT-6 Astra 驱动的 Dots、Codex Cloud 编码环境等新功能，并强调核实智能体输出来源、区分建议与决策的重要性。
本文总结了 OpenAI DevDay 2026 的 20 余项重大升级。核心亮点包括：常驻云端数字员工 dots，由 GPT-6 Astra 驱动，7×24 小时自主工作；性价比模型 GPT-6.1 Sol 与 8 倍速 Ultrafast 极速推理；Codex Cloud 云端开发环境与 Agents API 预览；团队协作空间 ChatGPT Space 与动态文档 Pages；以及 Sign in with ChatGPT 额度跨平台通兑和 OpenAI Marketplace 生态战略。文章认为 OpenAI 正从对话工具演变为 AI 时代的云端基础设施运营商。
本文是 Next Token 播客第 004 期的聊天实录，由 Orange AI 与歸藏、杨攀、向阳乔木等围绕 Anthropic 最新发布的 Opus 5.5 展开讨论。文章梳理了 Opus 5.5 刷屏的三类内容：纯代码生成的品牌宣传片、具备物理互动打击感的像素动画，以及操作电脑绘画的能力。嘉宾们认为该模型已从“软件操作工”进化为有审美判断的“熟练工”甚至“天才员工”，并探讨其是否已具备世界模型特质、Skill 与 MCP 内化带来的智能提升、以及内容创作行业中人的角色变化等话题，最后展望了模型自我迭代（RSI）的可能性。
