GPT-6 Astra在多轮对话中“不跟指令”并非变笨，而是因上下文敏感度高、指令冲突时更谨慎、信息缺失时倾向主动确认；需明确任务边界、统一规则优先级、避免分片提问、单轮打包需求并约定输出格式。

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GPT-6 Astra 在多轮对话中丢失用户意图、不 follow 指令，不是模型“变懒”或“变笨”，而是它对上下文敏感度更高、对指令冲突更谨慎、对信息缺失更倾向于主动确认——这些本是能力提升的表现，但若使用方式没同步调整，就会显得“不听话”“总卡住”。

明确任务推进边界，别让它自己猜“能不能做”

默认状态下，Astra 遇到模糊点容易暂停并提问。这不是缺陷，而是设计特性。你需要在 Prompt 开头就划清自主执行的范围：

• 写清楚哪些操作可直接执行（如：读取已有代码、运行本地测试、生成 Markdown 文档）
• 哪些必须人工确认（如：修改生产配置、提交 PR、调用外部支付接口）
• 用一句话定义“关键缺失”：只有当缺失信息会明显改变最终结果时，才中断并询问

检查上下文里的隐性规则是否打架

Astra 会同时读取当前 Prompt、Skill 文件、AGENTS.md、项目级规则等多处文本。如果其中存在矛盾指令，它可能陷入判断停滞：

• 比如一个 Skill 要求“修改前必须确认”，而另一份规则写着“紧急 bug 修复可跳过确认”
• 这时它不会随机选一个，而是停下来等你裁决
• 解决办法：统一规则优先级，例如加一句“当前用户明确指令 > 所有 Skill 默认建议”
• 调试时可让模型自述：“你依据哪条规则决定暂停？请引用原文”

对抗“对话迷失”，把分片信息打包成单轮上下文

研究证实，把原本该一次性给出的需求拆成多轮逐步透露，会导致 Astra 平均性能下降 39%。它并非记不住，而是中间轮次关注度低、易做错误假设：

• 避免在群聊或 Agent 中靠“你先查一下日志”“再看看配置文件”“最后告诉我结论”这种分步引导
• 改用“请完成三件事：①读取 logs/error.log 最近10行；②比对 config.yaml 中的 timeout 值；③判断是否超时并给出修复建议”
• 若必须多轮，可在每轮开头主动重申目标，例如：“我们仍在排查登录失败原因，当前聚焦于 OAuth token 刷新逻辑”

输出格式也要提前约定，减少无谓解释

Astra 喜欢用 Markdown、列表、表格组织内容，但这可能干扰下游系统解析或打乱对话节奏：

• 如果是集成到 IM 工具，可规定：“只用纯文本段落，禁用任何 Markdown 符号，技术细节保留但不加总结句”
• 如果是给开发者看的诊断结果，可要求：“先给结论，再列证据，代码块必须带语言标识，错误路径用 > 符号缩进标出”
• 格式混乱常被误判为“不跟指令”，其实只是输出形态没对齐预期