GPT-6 Astra가 자주 멈춘다면? AGENTS.md와 Skills 단순화

GPT-6 Astra가 GPT-5.6 Sol보다 더 많이 질문한다면 답이 결과를 실질적으로 바꿀 수 있는지 먼저 판단합니다. 그렇다면 확인은 타당합니다. 그러나 file을 읽기 전에 허가를 묻거나, 이미 승인된 변경 대신 plan만 내거나, 문서 수정 뒤 전체 test suite를 실행한다면 원인은 로드된 AGENTS.md, nested override, 지나치게 넓은 Skill일 수 있습니다.

OpenAI는 Astra가 결과에 영향을 주는 결정을 더 자주 확인하고 긴 지침을 더 정확히 따른다고 설명합니다. 따라서 모호하거나 충돌하는 rule의 영향이 커질 수 있습니다. 실제 chain을 확인하고 각 level에는 지속적인 rule만 남긴 뒤 같은 bounded task를 다시 실행합니다.

2026년 9월 6일 기준 BetterToken은 gpt-6-astra를 GPT group에 등록했고 Responses API custom provider로 공식 Codex에 연결할 수 있습니다.

BetterToken으로 GPT-6 Astra를 Codex에 연결하기

현재 설정은 BetterToken Codex 안내서에 있습니다. BetterToken은 연결을 제공하고 어떤 지침을 읽고 언제 묻는지는 config와 task가 정합니다.

모델이 실제로 보는 모든 instruction 찾기

공식 AGENTS.md 규칙에 따르면 Codex는 session 시작 시 다음을 읽습니다.

1. global AGENTS.override.md, 없으면 global AGENTS.md.
2. project root부터 CWD까지 directory마다 최대 한 file. AGENTS.override.md, AGENTS.md, project_doc_fallback_filenames 항목 순서로 첫 non-empty file 선택.
3. CWD에 가까운 rule은 chain 뒤에 들어가 이전 rule을 덮을 수 있음.

빈 file은 건너뛰고 합쳐진 project instructions는 project_doc_max_bytes, 기본 32 KiB 제한을 받습니다. 긴 root file이 더 구체적인 rule을 밀어낼 수 있습니다. 같은 directory에서 새 session을 시작합니다.

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

project_doc_fallback_filenames와 선택될 수 있는 fallback file을 모두 확인합니다. active Skills와 선택된 Skill의 source도 기록하세요. Codex는 repository, user, admin, system locations에서 Skills를 찾을 수 있습니다. 수정 전 baseline을 남깁니다.

각 rule을 네 질문으로 분류

항목	질문
Scope	모든 repositories, project, 한 directory 중 어디에 적용되는가
Trigger	어떤 구체적 task에서 켜지는가
Action	Codex가 무엇을 해야 하는가
Stop	user 답을 기다려야 하는가

명확한 trigger 없는 Always ask before making changes, Use every relevant skill, Run all tests before finishing, Do not make assumptions는 불필요한 중단을 만듭니다. 되돌릴 수 없는 삭제, 공개, 유료 작업, 호환되지 않는 architecture 선택, missing secret처럼 결과나 권한이 달라질 때만 stop condition을 남깁니다. 이미 맡긴 task의 file 읽기, scoped edit, focused test에는 보통 추가 승인이 필요하지 않습니다.

AGENTS.md를 짧고 지속적으로 유지

문제 있는 root는 모든 상황을 규정합니다.

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.

더 나은 base는 결과와 경계를 정합니다.

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.

지속적인 commands, commit conventions, 금지만 추가합니다. Service-specific rule은 해당 directory 가까이에 둡니다. 임시 AGENTS.override.md는 같은 directory의 AGENTS.md를 보완하지 않고 대체합니다. 필수 rule을 override에 복사하거나 더 좁은 scope에는 nested AGENTS.md를 사용하고 실험 후 override를 제거합니다.

내용을 올바른 위치로 분리

내용	위치
지속적인 project rule	root AGENTS.md
directory/service rule	nested AGENTS.md / AGENTS.override.md
명확한 trigger의 드문 workflow	narrow Skill
parsing, formatting, schema validation	script / hook
긴 reference와 example	선택된 Skill의 references/

Codex Skills는 progressive disclosure를 사용합니다. 먼저 name과 description을 보고, 선택한 뒤 전체 SKILL.md를 읽습니다. 각 Skill에 한 job만 주고 description 첫 부분에 trigger와 경계를 둡니다.

---
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.
---

SKILL.md에는 inputs, outputs, imperative steps, stop conditions를 남기고 큰 examples는 references, deterministic actions는 scripts로 옮깁니다. 켜져야 할 prompt 하나와 켜지면 안 될 인접 prompts 둘로 description을 시험합니다. 같은 request에 두 Skills가 반응하면 triggers를 나누거나 중복을 합칩니다.

Autonomy와 verification 명시

Astra 안내는 암시된 요청을 완성하고, 현재 user instruction을 우선하며, 실질적 영향이 있을 때만 질문하고, risk에 따라 checks를 선택하라고 권합니다. 같은 block을 모든 Skill에 복사하지 않습니다. Subagents는 독립 subtasks, 충분한 workload, 명확한 통합 방식이 있을 때만 사용하며 “항상 여러 agents” 같은 rule을 피합니다.

같은 fixture 다시 실행

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.

같은 directory, model, permissions, state에서 before/after를 실행합니다. 첫 edit 전 질문, user input 필요 여부, loaded files와 Skills, 실행 checks, unrelated changes를 기록합니다. 개선은 질문을 무조건 없애는 것이 아닙니다. 중요한 결정은 묻고 routine decision은 진행하며 충분히 검증하고 scope를 지켜야 합니다.

이 글을 준비하며 user repository에서 controlled replay를 실행하지 않았으므로 질문 수의 고정 감소를 약속하지 않습니다. 이 방법은 model behavior와 특정 instruction을 관찰 가능한 신호로 분리합니다.