升级Codex到Astra的那天我还挺兴奋的，结果用了两天发现一个奇怪的问题——…

升级Codex到Astra的那天我还挺兴奋的，结果用了两天发现一个奇怪的问题——它好像变慢了，而且token消耗明显增加。 一开始以为是网络问题，后来在OpenAI官方社区看到一个帖子才恍然大悟：之前给Codex写的那些AGENTS.md、Skills配置和各种规则，在Astra上不仅没帮忙，反而在拖后腿。 原因其实不复杂。Astra的推理能力和上下文理解比之前强了不少，以前需要手把手教的那些细粒度规则，现在反而变成了冗余指令。比如你可能写了一条每次修改代码前先读取README.md，在老版本上这没问题，但Astra自己就能判断什么时候需要读README，你再强制它读，就是在浪费token和时间。 更麻烦的是，有些旧规则之间还存在冲突。比如一条规则要求修改文件后必须运行测试，另一条规则说小改动不需要测试，Astra遇到这种情况就会反复确认，效率大打折扣。 OpenAI官方给了一个很实用的自查方法，分三步走： 第一步，让Astra审查你现有的配置。给它这段话：审查当前项目的AGENTS.md和Skills，找出过宽的Skill触发、无关文档强制读取、重复检查、冲突规则，以及频繁要求确认的指令。逐条告诉我问题和最小修改建议，先不要改文件。 第二步，根据审查结果优化。再给它：根据刚才的审查结果优化AGENTS.md和Skills。缩小Skill触发范围，删除无关文档读取，合并重复检查，解决冲突规则，并减少低风险任务中的无意义确认。保留安全边界、敏感操作确认和必要测试。修改完成后列出具体改动。 第三步，用一个简单任务测试。比如让它修复README里的一个拼写错误，只读取完成任务真正需要的文件，不要加载无关文档。如果它还在读一堆没用的东西，说明旧规则还没清干净。 我照着这个流程跑了一遍，效果很明显。之前一个简单的代码修改任务，Astra会先读README、再读CONTRIBUTING、再读CHANGELOG，现在它只读需要改的文件，速度快了将近一倍。 模型升级了，配置也得跟着升级，这个逻辑其实很好理解。就像你换了新手机，旧的充电线可能还能用，但不是最优解。赶紧去检查一下你的AGENTS.md吧，说不定那些旧规则正在悄悄吃掉你的token额度。