@omarsar0：这个方法与 GPT-6 Astra 配合得非常好：给它一条展示 Astra 惊人演示的推文。要求 Astra（中等模式）复现它……
摘要
这篇文章推荐使用 GPT-6 Astra，通过将任务分解为步骤，首先用中等设置复现一个演示，然后使用最大设置优化结果，利用子代理提高效率。
这个方法与 GPT-6 Astra 配合得非常好：
给它一条展示 Astra 惊人演示的推文。
要求 Astra（中等模式）尽力复现它，并提供任何额外的指令和调整。设置一个 /goal，比如提供结果证明，这样它就有东西可比较。
第一次运行后，切换到 Astra（最大模式），并给出优化指令。你可以反复迭代以持续改进结果。
所以有一个组件需要构建，另一个需要优化/调整。
我认为这方法有效，因为它分解了问题，让模型专注于努力，而不是一次性尝试用大量代币处理多件事（通常结果质量较低）。
这本质上可以通过使用子代理和 /goal 一次性完成。
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缓存时间: 2026/09/08 03:12
这个方法与 GPT-6 Astra 配合效果极佳：
- 提供一个令人印象深刻的 Astra 演示推文作为范例。
- 让 Astra（标准模式）尽力复现该效果，可附加任何你想要的额外指令与调整。设定
/goal（例如提供结果证明），以便模型有对比基准。 - 首次运行后，切换至 Astra（极致模式）并指示其进行优化。你可以持续迭代以逐步提升效果。
这里实际上包含两个环节：一个用于构建，一个用于优化调优。
我认为这方法之所以有效，是因为它将问题分解，让模型能集中算力，而非试图一次性用大量 token 处理多项任务（这通常会导致质量下降）。
通过结合子代理与 /goal 机制，整个流程本质上可以一次性完成。
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