¿GPT-6 Astra se detiene demasiado? Simplifica AGENTS.md y Skills

Si GPT-6 Astra pregunta más que GPT-5.6 Sol, decide primero si la respuesta puede cambiar materialmente el resultado. En ese caso, la aclaración es correcta. Si pide permiso antes de leer un archivo, entrega un plan en vez de realizar un cambio ya autorizado o ejecuta toda la suite tras editar documentación, la causa probable son las instrucciones cargadas: AGENTS.md, un override anidado o un Skill demasiado amplio.

OpenAI describe ambos lados: Astra aclara decisiones que pueden afectar el resultado y sigue instrucciones largas con más precisión. Por eso, una regla ambigua o conflictiva pesa más. Hay que ver la cadena real, conservar reglas duraderas y repetir la misma tarea acotada.

A 6 de septiembre de 2026, BetterToken lista gpt-6-astra en el grupo GPT y permite conectarlo a Codex como custom provider mediante Responses API.

Conecta GPT-6 Astra a Codex mediante BetterToken

La configuración actual está en la guía Codex de BetterToken. BetterToken proporciona la conexión; tu configuración y tarea deciden qué instrucciones carga Codex y cuándo pregunta Astra.

Encuentra todas las instrucciones visibles

Codex monta la cadena al iniciar la sesión. Según las reglas oficiales de AGENTS.md, lee:

1. AGENTS.override.md global o, si no existe, AGENTS.md global;
2. como máximo un archivo por directorio desde la raíz hasta el CWD: prueba AGENTS.override.md, AGENTS.md y cada entrada de project_doc_fallback_filenames hasta hallar el primero no vacío;
3. las reglas más cercanas al CWD al final, por lo que pueden sustituir a las anteriores.

Los archivos vacíos se omiten. El conjunto tiene el límite project_doc_max_bytes, 32 KiB por defecto; un root demasiado largo puede desplazar reglas específicas.

Inicia una sesión nueva desde el mismo directorio:

codex --ask-for-approval never "List the instruction sources you loaded."

Revisa project_doc_fallback_filenames y todos los fallbacks posibles. Anota también los Skills activos y el origen de cada Skill seleccionado: Codex puede descubrirlos en ubicaciones de repositorio, user, admin y system. Registra la base antes de editar.

Etiqueta cada regla con cuatro preguntas

Campo	Pregunta
Scope	¿Se aplica a todos los repositorios, al proyecto o a un directorio?
Trigger	¿Qué tarea concreta debe activarla?
Action	¿Qué debe hacer Codex?
Stop	¿Debe detenerse y esperar al usuario?

Las reglas sin trigger claro generan pausas: Always ask before making changes, Use every relevant skill, Run all tests before finishing, Do not make assumptions o varios archivos que reclaman máxima prioridad. Conserva un stop condition cuando falte una decisión que cambie el resultado o la autorización: borrado irreversible, publicación, operación de pago, arquitectura incompatible o secreto ausente. Leer, editar localmente y ejecutar un test objetivo no suele requerir otra aprobación.

Mantén AGENTS.md corto y duradero

Un root problemático intenta controlar todos los escenarios:

AGENTS.md

- Always ask the user before changing any file.
- Always create a detailed plan and wait for approval.
- Use all available skills that may be relevant.
- Run the full test suite after every change.
- Never make assumptions.
- Never stop until everything in the repository is fixed.

Estas reglas chocan en autonomía, scope y tests. Una base más útil define resultado y límites:

AGENTS.md

## Working agreement

- Complete the user's requested outcome with the smallest correct change.
- Treat the user's current instruction as higher priority than reusable workflow guidance.
- Make routine, reversible assumptions when they do not change the requested outcome; state material assumptions.
- Ask only when a missing choice would materially change the result or authorization.
- Preserve unrelated work and do not expand scope to optional cleanup.
- Run checks proportionate to the changed behavior; broaden only when evidence justifies it.
- Stop after the requested result and relevant checks are complete.

Añade solo comandos, formato de commit y prohibiciones permanentes. Sitúa reglas de un servicio cerca de su directorio. Recuerda que un AGENTS.override.md temporal sustituye al AGENTS.md del mismo directorio; no lo amplía. Copia allí las reglas obligatorias o usa un AGENTS.md anidado y elimina el override tras el experimento.

Reparte el contenido correctamente

Contenido	Lugar
Regla permanente del proyecto	AGENTS.md raíz
Regla de un directorio o servicio	AGENTS.md o AGENTS.override.md anidado
Flujo poco frecuente con trigger preciso	un Skill limitado
Parsing, formato y schema validation	script o hook
Referencias y ejemplos largos	references/ del Skill seleccionado

Codex Skills aplica progressive disclosure: primero ve name y description y solo lee SKILL.md tras seleccionarlo. Da a cada Skill un trabajo y coloca trigger y límite al principio:

---
name: release-preview
description: >-
  Use only when the user asks to build a local release preview; do not publish,
  deploy, push, or change production state.
---

En SKILL.md conserva inputs, outputs, pasos imperativos y stop conditions; lleva ejemplos grandes a references y acciones deterministas a scripts. Prueba la description con un prompt que deba activarla y dos cercanos que no. Si dos Skills responden al mismo encargo, separa triggers o fusiona duplicados.

Declara autonomía y verificación

La guía de Astra recomienda completar el resultado implícito, priorizar la instrucción actual del usuario, preguntar solo ante cambios materiales y elegir checks según el riesgo. No copies el mismo bloque en cada Skill. Define subagents solo si existen subtareas independientes, trabajo suficiente y una forma clara de unir resultados; «usar siempre varios agentes» también perjudica tareas pequeñas.

Repite un fixture idéntico

Update one configuration field in docs/setup.md, preserve all unrelated files,
run the Markdown link check for that file, and report the changed path.

Ejecuta antes y después desde el mismo directorio, con modelo, permissions y estado idénticos. Anota preguntas previas, si hizo falta intervención, archivos y Skills cargados, checks y cambios ajenos. Mejorar no significa cero preguntas: debe preguntar ante decisiones materiales, continuar con decisiones rutinarias, verificar lo suficiente y respetar límites.

No ejecutamos este replay en un repositorio de usuario al preparar el artículo, por lo que no prometemos una reducción fija. El método aporta señales observables para separar el comportamiento del modelo de una instrucción concreta.