تعظيم إمكانات GPT-6 Astra: الدليل الشامل لتصميم هيكل Codex

في 3 سبتمبر 2026، أصدرت OpenAI نموذج GPT-6 Astra.

كثير من الناس يكتفون بتغيير إعدادات نموذج Codex الخاص بهم إلى Astra ويتوقفون عند هذا الحد.

ومع ذلك، لم تقم OpenAI بتحديث النموذج فقط في ذلك اليوم. ينص الإعلان الرسمي صراحةً على أنهم قاموا بتحديث "حزام" Codex (Harness) إلى جانب Astra (المصدر: OpenAI "GPT-6 Astra: جيل جديد من الذكاء" https://openai.com/index/gpt-6-astra/ ).

الدماغ والبيئة التي يعمل فيها الدماغ. أعادت OpenAI بناء كليهما في وقت واحد.

ومع ذلك، إذا بقيت تعليمات غير واضحة أو قواعد متناقضة، فقد يتوقف Astra في منتصف المهمة أو يطلب توضيحًا مستمرًا.

في هذه المقالة، سأقدم هذه الأشياء الثلاثة:

• شرح كامل للعناصر الثمانية التي يتكون منها حزام Codex (مع الأولويات)
• 4 مطالبات تشخيصية وجردية يمكنك نسخها ولصقها فورًا
• تسلسل تنفيذي لمكان البدء في 30 دقيقة فقط اليوم

لا فائدة من التردد، لذا سأشارك المطالبة الأكثر أهمية أولاً. هذه المطالبة تجعل Codex يبلغ عن حالة مشروعه الحالية ذاتيًا.

▼ انسخ من هنا

أنت مصمم حزام Codex (Codex Harness Designer).

الهدف هو خلق حالة يمكن فيها لـ GPT-6 Astra "إكمال المهام بأمان، وبشكل قابل للتكرار، وحتى النهاية دون الحاجة إلى تعليمات مفصلة في كل مرة" في هذا المشروع.

أولاً، لا تقم بأي تغييرات. راجع تكوين المشروع الحالي، وملفات الإعدادات، والميزات المتاحة، ثم شخّص ما يلي:

1. AGENTS.md: هل الغرض، والقواعد الواجب اتباعها، والمحظورات، وشروط الإكمال، والمراجع واضحة؟
2. docs / context: هل الهيكل منظم بحيث يمكنك العثور على المعلومات الضرورية بنفسك؟ هل هناك أوصاف قديمة أو زائدة عن الحاجة أو متناقضة؟
3. Skills: ما هي المهام المتكررة التي يجب تحويلها إلى مهارات؟ وعلى العكس، ما هي المهارات غير الضرورية؟
4. MCP / Plugins: ما هي الأدوات الخارجية أو اتصالات البيانات المفقودة؟
5. Environment: هل يمكنك إعادة إنتاج التبعيات والإعداد وتنفيذ الاختبار بنفسك؟
6. Permissions / Sandbox: هل لديك أذونات مفرطة؟ على العكس، هل هناك الكثير من الموافقات المعلقة التي توقف العمل؟
7. Hooks / Tests: هل يمكن أتمتة الفحوصات قبل التنفيذ، واكتشاف الأسرار، والاختبار، وفحوصات الإكمال؟
8. Browser / Computer Use: هل هناك مهام يجب التحقق منها عن طريق تشغيل المنتج النهائي فعليًا؟
9. Subagents: هل هناك مهام مثل البحث أو المراجعة أو الاختبار التي ستكون أسرع إذا تمت بالتوازي؟
10. Feedback Loop: هل هناك آلية لتغذية الإخفاقات السابقة أو تعليمات التصحيح مرة أخرى في AGENTS.md / docs / Skill / Hook / Test؟

تنسيق الإخراج:

أ. تقييم كل عنصر على مقياس من 5 نقاط

ب. أهم 5 أوجه قصور حرجة

ج. الأشياء التي يمكن إصلاحها في 30 دقيقة اليوم

د. الأشياء التي يجب تنظيمها في غضون أسبوع

هـ. الملفات التي يجب إنشاؤها/تغييرها واقتراحات التغيير المحددة

و. مخاطر الأمان/الأذونات

ز. أولوية التنفيذ

لا تختلق إعدادات بناءً على التخمين. تحقق من ميزات وإصدارات Codex المتاحة حاليًا قبل الحكم. اذكر بوضوح إذا كانت الميزات تجريبية / قيد الاختبار التجريبي / مهملة.

لا تقم بتغيير الملفات، أو توسيع الأذونات، أو الاتصال بالخدمات الخارجية حتى أراجع نتائج التشخيص هذه.

▲ انسخ إلى هنا

تشغيل هذا قبل أن تنتهي من القراءة سيوفر لك الوقت لاحقًا.

الهدف من هذه المقالة واستخدامها

هذا الهدف هو Codex حتى 7 سبتمبر 2026. يتم تحديث Codex بسرعة، لذا يرجى التحقق من التاريخ قبل القراءة.

المتضمنة هي مكونات الحزام الثمانية، و 7 مستويات نضج، و 4 قوالب مطالبات قابلة للنسخ واللصق.

الجمهور المستهدف هو "الأشخاص الذين يستخدمون Codex لكنهم توقفوا بعد كتابة AGENTS.md." سأقدم شروحات للمصطلحات التقنية عند ظهورها الأول حتى يتمكن غير المهندسين من القراءة أيضًا.

لضمان القيمة حتى لو لم تقرأ كل شيء، قمت بتضمين "الأولوية" لكل عنصر. إذا اخترت فقط العناصر عالية الأولوية، فسيعمل على الأقل بمستوى أدنى.

ما هو "الحزام" (Harness) بالضبط؟

الحزام هو نظام يربط النماذج والأدوات والبشر لإنجاز العمل.

في المدونة التقنية لـ OpenAI "فك حلقات وكيل Codex" (يناير 2026، مايكل بولين)، يُوصف حزام Codex بأنه "حلقة الوكيل الأساسية ومنطق التنفيذ الذي يعمل كأساس لجميع تجارب Codex" (https://openai.com/index/unrolling-the-codex-agent-loop/ ).

تشير حلقة الوكيل إلى هذا التكرار:

• تلقي إدخال المستخدم
• الاستعلام من النموذج للتفكير
• تنفيذ الأداة التي اختارها النموذج
• عرض النتيجة والسماح له بالتفكير مرة أخرى

إن جانب Codex، وليس النموذج، هو الذي يدير هذه الحلقة.

للتشبيه بشركة:

Astra = دماغ موظف موهوب للغاية. الحزام = الشركة نفسها التي يعمل بها ذلك الموظف. قواعد التوظيف، الويكي الداخلي، إجراءات التشغيل، حقوق الوصول إلى الأنظمة الداخلية، قواعد الموافقة، عمليات التفتيش، والزملاء.

الخطأ الشائع هو تلخيص "AGENTS.md = الحزام" بشكل كسول. AGENTS.md هو مجرد جزء واحد من الحزام. تمامًا كما لا تعمل الشركة فقط بناءً على كتيب قواعد موزع.

عمليًا، يُطلق على الجهد الكامل لإنشاء "بيئة عمل مريحة" من خلال الجمع بين عناصر مثل AGENTS.md و Skills و MCP و Hooks وإعدادات الأذونات وبيئات التنفيذ والمتصفحات و Subagents اسم هندسة الحزام (Harness Engineering). تستخدم هذه المقالة المصطلح بهذا المعنى.

ما الذي تغير بالفعل مع إصدار Astra؟

هناك ثلاثة أشياء، ذكرتها OpenAI رسميًا جميعًا.

1. حسّنت OpenAI الدماغ والبيئة في وقت واحد

عند الإعلان عن Astra، ذكرت OpenAI صراحةً أنها قامت بتحديث حزام Codex، وأفادت بأن إنجاز المهام كان أسرع بمقدار 1.9 مرة مقارنة ببيئة GPT-5.6 Sol في معيار تصفح الويب Mind2Web.

في OSWorld 2.0، سجل Astra نسبة 72.6% مقارنة بـ 65.7% لـ GPT-5.6 Sol. علاوة على ذلك، أفادت تقييمات المحاكاة للوقت المطلوب بانخفاض من حوالي 75 دقيقة إلى حوالي 40 دقيقة لكل مهمة.

الحذر مطلوب هنا: هذه أرقام نشرتها OpenAI نفسها وهي نتائج معيارية في ظل ظروف محددة. لا يوجد ضمان بأنها ستكون أسرع بمقدار 1.9 مرة في بيئتك.

ومع ذلك، فإن الخلاصة واضحة: مكاسب السرعة جاءت من مزيج النموذج وبيئة التنفيذ، وليس النموذج وحده.

1. يقرأ Astra "التعليمات المحيطة" بشكل أفضل بكثير

هذا هو التغيير الأكثر فعالية للعمل العملي.

تنص إرشادات نموذج OpenAI على أنه بينما يتمتع Astra بقدرات أقوى على اتباع التعليمات، إلا أنه يمكن أن يكون أيضًا أكثر حساسية للتعليمات الموجودة في ملفات مثل Skills و AGENTS.md. توصي بشدة بمراجعة Skills والملفات الأخرى التي يمكن للنموذج الوصول إليها (https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model ).

تحتوي الوثيقة نفسها على تحذير أكثر تحديدًا: يمكن للتعليمات غير الواضحة أو المتناقضة داخل ملف المهارة أن تتسبب في توقف النموذج ومنع العمل في مرحلة مبكرة.

الموقف هو هذا:

أصبح الدماغ أكثر ذكاءً. لذلك، أصبح أكثر إخلاصًا لكل من القواعد الجيدة والسيئة مما كان عليه من قبل.

افترض أن هناك جملة غير مفيدة متبقية في AGENTS.md كنت تضيف إليها منذ العام الماضي. ربما كان Sol قد تجاهلها بشكل مناسب. سوف يتبعها Astra بدقة.

1. تغييرات في التفويض ومعالجة الذاكرة

وفقًا للإعلان الرسمي، يمكن لـ Astra الآن الاحتفاظ بالملاحظات عبر نوافذ السياق داخل Codex، مما يتجنب الحاجة إلى إعادة ضغط التفاصيل المتراكمة في ملخص واحد في كل مرة. هذا يقلل من فقدان المعلومات أثناء المهام الطويلة.

ومع ذلك، اعتبارًا من 7 سبتمبر 2026، هذه ميزة تجريبية. يجب تمكينها صراحةً في config.toml وهي معطلة افتراضيًا. أعلنت OpenAI أنها ستصبح ميزة افتراضية لـ Astra في الأسابيع القادمة، لكن في الوقت الحالي، لن تعمل ما لم تقم بإضافة الإعداد بنفسك.

من ناحية أخرى، تشير إرشادات النموذج أيضًا إلى أنه بالنسبة لـ Astra، "قد لا يكون التفويض إلى Subagents متكررًا كما تتوقع سير عملك." هذا يعني أنه إذا كنت تريد التوازي، فيجب عليك تحديد وقت التفويض من جانب الحزام.

تذكر الإرشادات أيضًا أن Astra يميل إلى الاستجابات التفصيلية المنسقة، لذا يجب عليك تحديد النمط والهيكل المطلوبين.

كل هذه النقاط تشير إلى: "لا تتركه وشأنه فقط لأن النموذج ذكي"، بل بالأحرى "لأنه ذكي، سيتحرك تمامًا كما هو محدد، لذا أصلح مواصفاتك."

خريطة العناصر الثمانية للحزام

العناصر الثمانية المدرجة هنا والمستويات السبعة للنضج الموصوفة لاحقًا ليست تعريفات رسمية من OpenAI. تم تنظيمها بشكل فريد لهذه المقالة بناءً على المعلومات الرسمية التي شوهدت حتى الآن. استخدمها كإطار عمل عملي.

إليك الخريطة مع تشبيهات الشركة والأولويات:

1. AGENTS.md | قواعد التوظيف والسياسة الأساسية | الأولوية: الأعلى
2. docs / Context | الويكي الداخلي والأدلة | الأولوية: عالية
3. Skills | إجراءات التشغيل القياسية | الأولوية: عالية
4. MCP / Plugins | الاتصال بالأنظمة الداخلية | الأولوية: متوسطة
5. Environment | الكمبيوتر، المكتب، بيئة العمل | الأولوية: عالية
6. Permissions / Sandbox | السلطة وقواعد الموافقة | الأولوية: الأعلى
7. Hooks / Tests | الفحوصات والتفتيش التلقائي | الأولوية: متوسطة
8. Browser / Subagents | العيون، الأيدي، المرؤوسون | الأولوية: متوسطة

يجب على المبتدئين البدء بالعنصرين 1 و 6. السبب بسيط: بمجرد تنظيم هذين العنصرين، فإنك ترسي الأساس للعناصر الأخرى. ومع ذلك، هذا لا يعني أنه لا يجب عليك التحقق من العناصر الأخرى. أذونات الخدمات الخارجية المتصلة عبر MCP، والإجراءات في Skills، والبرامج النصية التي تنفذها Hooks، كلها تخضع للتحقق من السلامة. خاصة وأن MCP هو اتصال بالخارج، تحقق بشكل منفصل مما إذا كان الوجهة جديرة بالثقة وما إذا كانت الأذونات الممنوحة هي الحد الأدنى.

فيما يلي شرح لكل عنصر.

طبقة التعليمات والمعرفة | AGENTS.md, docs, Skills

ما هو: ملف Markdown يتم وضعه في جذر المستودع. يقرأه Codex قبل بدء العمل ويعامله كقواعد خاصة بالمشروع.

ما يفعله: يمكنك تجنب كتابة مقدمات مثل "قم دائمًا بتشغيل الاختبارات بهذا الأمر" أو "لا تلمس هذا الدليل" في كل مطالبة.

الفشل الذي يرتكبه الجميع تقريبًا هنا هو الإفراط في الحشو.

تصف المدونة التقنية لـ OpenAI "هندسة الحزام: الاستفادة من Codex في عالم يركز على الوكيل" (11 فبراير 2026، ريان لوبوبولو) الإخفاقات الداخلية. أدت محاولة استخدام AGENTS.md ضخم إلى ضغط السياق، وترك قواعد قديمة، والارتباك حول ما هو مهم (https://openai.com/index/harness-engineering/ ).

تحول الفريق إلى تشغيل AGENTS.md كـ "خريطة" من حوالي 100 سطر. يتم وضع التفاصيل تحت docs، وتشير AGENTS.md إليها ببساطة.

بدلاً من جعل موظف جديد موهوب يحفظ كتاب قواعد من 1000 صفحة، تعطيه خريطة إرشادية تقول: "انظر إلى هذا الرف إذا كنت عالقًا." هذا هو الفرق.

السياق هو مورد محدود. ملفات التعليمات الضخمة تدفع المهمة نفسها أو موقع الكود الذي يجب قراءته إلى الخارج.

عادةً ما تبدو AGENTS.md على شكل خريطة كما يلي:

▼ انسخ من هنا

AGENTS.md

ما هو هذا المشروع؟

(1-3 سطور. ماذا تصنع، من يستخدمه؟)

اقرأ هذه أولاً

• سياسة التصميم: docs/architecture.md
• هيكل الدليل: docs/structure.md
• قاموس المصطلحات: docs/glossary.md
• الإخفاقات السابقة والإصلاحات: docs/postmortems.md

القواعد الواجب اتباعها

• الاختبارات: قم بتشغيل الكل باستخدام (الأمر الفعلي) ولا تبلغ عن الإكمال مع وجود إخفاقات متبقية.
• المناطق المحظورة: (قائمة المسارات)
• قبل الالتزام: (أوامر المدقق / المنسق)

تعريف الإنجاز

أبلغ عن "مكتمل" فقط عند استيفاء جميع الشروط التالية:

• تنجح الاختبارات
• يمكن شرح الغرض من التغيير في فقرة واحدة
• تم التحقق ذاتيًا من عدم وجود آثار جانبية غير مقصودة

عند الشك

لا تضع افتراضات؛ قدم خيارين على الأقل واسألني.

أولوية التعليمات

1. تعليماتي الفورية (المستخدم)
2. ملف AGENTS.md هذا
3. الإجراءات في Skills يمكنك تجاهل التعليمات ذات المستوى الأدنى التي تتعارض مع التعليمات الأعلى. إذا تخطيت تعليمة، أبلغ عن اسمها.

▲ انسخ إلى هنا

"أولوية التعليمات" النهائية فعالة بشكل خاص لـ Astra والنماذج اللاحقة. تنص إرشادات النموذج صراحةً على توضيح ما إذا كانت تعليمات المستخدم أو تعليمات المهارة لها الأسبقية.

ما هو: مستودع المعرفة الفعلي المشار إليه بواسطة AGENTS.md. وثائق التصميم، رسومات الهندسة المعمارية، قاموس المصطلحات، سجلات القرارات السابقة، إلخ.

ما يفعله: يقرأها Codex فقط عند الضرورة، لذا فهي لا تستهلك السياق باستمرار.

اللافت للنظر في مقال هندسة الحزام هو شرح التقدم البطيء في البداية. لم يكن ذلك بسبب نقص قدرة Codex، ولكن لأن "البيئة كانت غير محددة بشكل كافٍ."

ما كان مفقودًا هو الأدوات، والتجريدات، والهياكل الداخلية، والمعلومات في شكل يمكن لـ Codex قراءته.

لذلك عندما فشل شيء ما، لم يكن رد فعل الفريق هو "اجعله يحاول بقوة أكبر." كان التفكير، "ما هي القدرة المفقودة، وكيف يمكننا جعلها قابلة للقراءة والتنفيذ للوكيل؟"

هذا هو جوهر هندسة الحزام. أصلح البيئة، وليس المطالبة.

للتوضيح، هذه دراسة حالة داخلية واحدة من OpenAI. أنتج فريق من 3 أشخاص حوالي مليون سطر و 1500 طلب سحب في 5 أشهر مع 0 سطر من الكود البشري؛ هذا لا يعني أن المستخدمين العاديين يمكنهم إعادة إنتاج نفس النتائج.

ما هو: ملف بتنسيق SKILL.md. يجمع التعليمات والمواد المرجعية والبرامج النصية إذا لزم الأمر لتنفيذ مهام محددة بنفس الإجراء في كل مرة.

ما يفعله: يمكنك الانتقال من نسخ ولصق المطالبات الجيدة إلى حفظ العمل نفسه.

على سبيل المثال، إذا جعلت "إنشاء المقالات" مهارة، فسيكون المحتوى:

• البحث
• التحقق من الحقائق
• اقتراحات العناوين
• تصميم الهيكل
• الكتابة
• فحص التعبيرات المحظورة
• المراجعة النهائية

التحذير لـ Astra والنماذج اللاحقة هو عدم إضافة الكثير. يتم تحميل أسماء المهارات وأوصافها في السياق، لذلك إذا زاد العدد، يتم اقتطاع الأوصاف، مما يجعل من الصعب الحكم على أي منها تختار. إذا كانت الأوصاف متناقضة أو تدعي جميعها "استخدمني"، فقد يقوم النموذج بتحميل مهارة لا تناسب المهمة.

المهارات مخصصة لـ "الإجراءات المطلوبة فقط لمهام محددة"، وليس "التعليمات المطلوبة في كل مرة." الخطأ في هذا هو نفس كتابة كل شيء في AGENTS.md.

طبقة الأيدي والأرجل | MCP, Plugins, Environment

ما هو: MCP هو معيار لتوصيل Codex بالأدوات والبيانات الخارجية، ويمكن استخدامه في كل من CLI وإضافات IDE. المكونات الإضافية (Plugins) هي آلية لتوزيع Skills و Connectors وأدوات MCP معًا. في Codex، فهي متاحة في تطبيق سطح المكتب ChatGPT و CLI، ولكن ليس في إضافات IDE.

ما يفعله: يسمح لـ Codex بالوصول إلى المستندات الخارجية والمتصفحات وأدوات التصميم، إلخ.

بغض النظر عن مدى ذكاء Astra، لا معنى له إذا لم يتمكن من الوصول إلى المعلومات الضرورية. إنه مثل موظف لامع بدون حساب في النظام الداخلي.

ومع ذلك، فقد قمت بتعيين الأولوية على متوسطة. كلما أضفت المزيد من MCPs، زادت خيارات الأدوات واستهلاك السياق. النهج الصحيح هو إضافة فقط ما تواجه صعوبة في الوصول إليه حاليًا.

ما هو: السقالات لتحريك الأيدي فعليًا، مثل التبعيات، وإجراءات الإعداد، وطرق تنفيذ الاختبار، وهياكل دليل العمل.

ما يفعله: يمكن لـ Codex القيادة الذاتية إلى نقطة "التشغيل والتحقق." إذا كان هذا مفقودًا، يعود Codex لمجرد كونه كاتب كود.

طريقة بسيطة للتحقق هي أن تطلب منه من حالة نظيفة "الإعداد، واجتياز الاختبارات، والإبلاغ عن النتائج." أينما يتوقف هو بالضبط ما هو مفقود.

استخدام Git worktree لفصل الدلائل لكل مهمة يجعل من الصعب تصادم المهام المتوازية المتعددة.

طبقة السلامة والتفتيش | Permissions, Sandbox, Hooks

ما هو: إعدادان مستقلان يحددان مقدار ما يمكن لـ Codex تنفيذه تلقائيًا. يحدد الصندوق الرملي (sandbox) نطاق الملفات والشبكات، بينما تحدد سياسة الموافقة (approval policy) أين يطلب التأكيد البشري.

وفقًا لوثائق Codex الرسمية، فإن الإعدادات الأولية لـ CLI وإضافات IDE مقيدة بعدم الوصول إلى الشبكة والكتابة فقط داخل مساحة العمل النشطة (https://developers.openai.com/codex/sandbox ).

يحتوي الصندوق الرملي على 3 مستويات:

• للقراءة فقط (read-only): يمكن القراءة ولكن لا يمكن الكتابة. للاستشارة والتخطيط.
• كتابة مساحة العمل (workspace-write): يمكن الكتابة داخل مجلد العمل والأدلة المؤقتة. هذا هو المعيار.
• وصول كامل خطير (danger-full-access): يمكن الكتابة في أي مكان. يزيل الصندوق الرملي فعليًا.

الإعداد التلقائي (Auto) شائع الاستخدام هو مزيج من كتابة مساحة العمل و"طلب الموافقة فقط عند الضرورة." سيتوقف Codex ويتحقق عند محاولة التحرير خارج مساحة العمل أو لمس الشبكة.

إذا كنت تريد التبديل في منتصف الجلسة، يمكنك استخدام الأمر /permissions. العملية الواقعية هي وضع القراءة فقط لمرحلة التخطيط ووضع تلقائي لمرحلة التنفيذ.

ما أريدك أن تفهمه هو أن الاستقلالية لا تعني السماح بكل شيء.

الهروب إلى danger-full-access فقط لأن الموافقات مزعجة هو الحل الأقل فعالية. إذا كان يحتاج فقط إلى الكتابة إلى دليل معين، فاسمح فقط بهذا الموقع.

▼ انسخ من هنا

【Codex CLI: أمثلة على التكوين للتخطيط والعمل】

الهدف هو Codex CLI 0.134.0 أو أحدث.

يتم حفظ الإعدادات في ثلاثة ملفات: "عام" و "تخطيط" و "عمل".

لا تقم بلصق هذا الشرح بأكمله في ملف تكوين واحد. اكتب فقط الإعدادات المقابلة لكل وجهة.

الوجهات مخصصة لإعدادات Codex القياسية.

■ 1. الإعدادات العامة

المسار: ~/.codex/config.toml

لا تحذف الإعدادات الموجودة؛ أضف أو غيّر العناصر التالية. إذا كان [sandbox_workspace_write] موجودًا، قم بالتحرير داخله لتجنب تكرار العناوين.

[sandbox_workspace_write]

network_access = false

حدد الدلائل الإضافية المعتمدة فقط إذا لزم الأمر.

writable_roots = ["/absolute/path/to/approved-directory"]

فقط إذا كانت هناك حاجة إلى وجهات كتابة إضافية، قم بإزالة # من بداية سطر writable_roots واستبدل مسار المثال بالمسار المطلق الفعلي.

■ 2. إعدادات التخطيط

المسار: ~/.codex/plan.config.toml

احفظ هذين السطرين في ملف منفصل عن الإعدادات العامة.

approval_policy = "on-request"

sandbox_mode = "read-only"

■ 3. إعدادات العمل

المسار: ~/.codex/work.config.toml

احفظ هذين السطرين في ملف منفصل آخر.

approval_policy = "on-request"

sandbox_mode = "workspace-write"

■ كيفية الاستخدام

لا تكتب أمر بدء التشغيل في ملف التكوين؛ قم بتشغيله من الطرفية في مجلد المشروع.

لبدء التخطيط:

codex --profile plan

لبدء العمل:

codex --profile work

سيتم تطبيق إعدادات الملف الشخصي المحدد فوق الإعدادات العامة.

نظرًا لأن إعدادات جانب المشروع والقيود التنظيمية تنطبق أيضًا، تحقق من الأذونات الفعلية باستخدام /permissions بعد بدء التشغيل.

ملاحظة: network_access = false هو إعداد الاتصال للأوامر التي يتم تشغيلها داخل الصندوق الرملي. تحقق من أذونات الاتصالات الخارجية مثل MCP بشكل منفصل.

▲ انسخ إلى هنا

توسيع حد واحد يختلف تمامًا عن التخلص من الحد نفسه. ينطبق الشيء نفسه على الوصول إلى الشبكة؛ إنه حكم صالح فقط للمشاريع التي تحتاج حقًا إلى جلب حزم التبعية.

ما هو: آلية لإدراج البرامج النصية الخاصة بك أو أدوات MCP في منتصف معالجة Codex. يتم تمكينها افتراضيًا كميزة مستقرة.

ما يفعله: على سبيل المثال، هذه الأتمتة:

• إيقاف الأوامر الخطيرة قبل تنفيذ الأداة مباشرة
• التفتيش عن الأسرار مثل مفاتيح API
• تشغيل مدقق الكود فورًا بعد تحرير ملف
• التحقق من اجتياز الاختبارات في نهاية العمل

يتعلق الأمر بتغيير "كن حذرًا لعدم ارتكاب الأخطاء" إلى "يتوقف النظام إذا كان هناك خطأ."

ومع ذلك، تحذر OpenAI نفسها من التعامل مع Hooks كحواجز حماية، وليس حدود إنفاذ مطلقة، لأن Codex قد ينفذ عملًا مكافئًا من خلال مسارات أدوات مختلفة.

الأشياء التي تريد حقًا إيقافها يجب إيقافها على مستوى الصندوق الرملي والأذونات، وليس Hooks. Hooks هي الشبكة الثانية المطبقة في الأعلى.

طبقة العيون والفريق | Browser, Subagents

بناء موقع ويب والانتهاء بـ "لقد كتبت الكود، لقد انتهيت" هو إهدار.

ملاحظة: استخدام الكمبيوتر (تشغيل الشاشة الفعلي) الموصوف هنا هو حاليًا ميزة لإصدار تطبيق سطح المكتب من Codex. يتم استخدام المتصفح المدمج / استخدام الكمبيوتر الذي تم تناوله في هذا الفصل في تطبيق سطح المكتب ChatGPT. المتصفح المدمج غير متوفر في Codex CLI أو إضافات IDE. لعمليات المتصفح في CLI/IDE، قم بإعداد آليات أخرى مثل MCP أو Playwright.

يجب أن تجعله يفعل هذا:

• افتح المتصفح
• اعرض الشاشة الفعلية
• حاول تشغيله
• ابحث عن الأجزاء المعطلة
• أصلحها
• تحقق مرة أخرى

Astra هو جيل تحسن بشكل ملحوظ في معايير تشغيل الكمبيوتر، لذا فإن هذه العملية تستحق التفويض. تقرير الوقت الذي انخفض من 75 إلى 40 دقيقة في OSWorld 2.0 يدور حول هذا بالضبط.

في دراسة حالة هندسة الحزام، قاموا بإنشاء بيئة حيث يمكن لـ Codex التعامل مع بروتوكول Chrome DevTools و DOM ولقطات الشاشة والسجلات والمقاييس للتعامل مع كل شيء من إعادة إنتاج الأخطاء إلى الإصلاح والتحقق.

ما هو: آلية يقوم فيها Codex بتقسيم العمل بين عدة وكلاء فرعيين. لكل منهم سياق مستقل.

ما يفعله: يوازي المهام كثيفة القراءة والمستقلة مثل البحث والاختبار وتحليل السجلات والتلخيص.

تحذيران:

أحدهما هو أن وكلاء متعددين يكتبون نفس الكود في وقت واحد سيتصادمون. كن حذرًا مع موازاة مهام الكتابة.

الآخر هو ببساطة أن استهلاك الرمز المميز يزداد. يصبح أسرع، لكنه ليس أرخص.

وبشكل خاص لـ Astra، تقول إرشادات النموذج إن تواتر التفويض قد يكون أقل من المتوقع. إذا كنت تريد التوازي، حدد صراحةً في AGENTS.md أو المطالبات: "يمكنك تقسيم مهام البحث وتشغيلها بالتوازي."

انعكاس عصر Astra | الجرد، وليس الإضافة

لقد أدرجت 8 عناصر، لكن أهم شيء أريد نقله هو العكس.

أول شيء يجب فعله لـ Astra هو جرد التعليمات الموجودة. توصي OpenAI أيضًا بمراجعة التعليمات التي يشير إليها النموذج، مثل Skills و AGENTS.md. احتفظ بالتعليمات الضرورية، وسد الثغرات، وأصلح أو قلل التعليمات القديمة / المتناقضة بعد التحقق.

الفعل المستخدم في إرشادات OpenAI هو "المراجعة" (auditing)، وليس "الإضافة" (adding).

تشير التقارير الواردة من الفرق التي تحققت مسبقًا من Astra في نفس الاتجاه. كتبت Kilo، وهي شركة تقدم أدوات برمجة بالذكاء الاصطناعي، في مراجعة أن Astra يتطلب بوضوح سقالات AGENTS.md أقل، وأن معظم "التعليمات للحفاظ على النموذج من الانحراف" المتراكمة على مدار العام الماضي أصبحت الآن غير ضرورية. حتى أنهم اقترحوا أنه إذا كان لديك ملف وكلاء منتفخ، فحاول حذف نصفه والمحاولة مرة أخرى (https://blog.kilo.ai/p/gpt-6-astra-what-we-learned-previewing ).

هذا انطباع لشركة واحدة، وليس رأيًا رسميًا. ومع ذلك، فهو يتماشى تمامًا مع التوجيه الرسمي الذي ينص على أن "التعليمات المتناقضة يمكن أن تسبب توقفًا مبكرًا."

كلما كان النموذج أكثر ذكاءً، كلما تعثر في التعليمات القديمة. متناقض، لكنه صحيح.

الجرد يكون أسرع عندما يتم بواسطة Codex نفسه.

▼ انسخ من هنا

يرجى قراءة AGENTS.md، وكل شيء تحت docs، وجميع ملفات المهارات المحملة في هذا المستودع. لا تقم بإجراء تغييرات بعد.

بافتراض العمل مع GPT-6 Astra، قم بتصنيف والإبلاغ عما يلي:

【الاحتفاظ】 التعليمات التي لا تزال صالحة وتحسن حكمك بالفعل. اشرح السبب في سطر واحد.

【مرشحو الحذف】 العناصر التي تندرج تحت أي مما يلي. اقتبس النص الأصلي وقدم سببًا. هذا ليس قرارًا بالحذف، بل قائمة للنظر البشري.

• تعليمات كتبت لتصحيح مسار نماذج الجيل السابق وأصبحت الآن غير ضرورية.
• تعليمات تشير إلى مواصفات أو مسارات أو أوامر تغيرت بالفعل.
• تعليمات تأمرك بفعل أشياء تفعلها بشكل طبيعي دون أن يطلب منك ذلك.
• تعليمات تتعارض مع تعليمات أخرى.

ومع ذلك، إذا كان هناك حتى احتمال ضئيل بأن التعليمات قد أُضيفت لأغراض تتعلق بالسلامة أو الأمان أو بسبب حوادث/وقائع سابقة، فلا تصنفها كـ 【مرشح للحذف】. بدلاً من ذلك، ضعها في فئة منفصلة 【يتطلب حكمًا بشريًا】 واشرح سبب اعتقادك بوجود هذا الاحتمال. لا تستنتج أنها "غير ضرورية" بناءً على حكمك الشخصي فقط.

【إعادة صياغة】 التعليمات التي يكون الهدف منها صحيحًا ولكن الصياغة غامضة أو مكررة أو الأولوية فيها غير واضحة. قدم اقتراحًا لإعادة الصياغة.

【أسئلة】 الأوصاف التي وجدت صعوبة في الحكم على معناها أثناء القراءة.

أخيرًا، تأكد من الإبلاغ عن النقطتين التاليتين:

1. إذا كانت هناك تعليمات أعاقتك بالفعل أو تسببت في ترددك، فقدم السطر المحدد وسبب ترددك.
2. إذا كان سيتم تكثيف ملف AGENTS.md في فهرس من حوالي 100 سطر، فما الهيكل الذي ستستخدمه؟

▲ انسخ إلى هنا

لا ينبغي حذف قائمة "المرشحين للحذف" الناتجة بالكامل. أولاً، تحقق من سبب إضافة تلك التعليمات، وتاريخها، وما الذي ستؤثر عليه إذا تمت إزالتها. لا ينبغي إزالة إجراءات التحقق التي أُضيفت بعد حوادث سابقة لمجرد أن Codex يحكم عليها بأنها "غير ضرورية لذاته الحالية." خاصة بالنسبة لتعليمات السلامة أو الأمان، يجب أن يتخذ الشخص الذي يعرف التاريخ القرار النهائي. تابع الحذف فقط للعناصر التي تم تأكيد سبب إضافتها والتي يُحكم بأن تأثيرها محدود. إذا كنت في شك، فاحتفظ بالتعليمات. إذا كنت تنقلها إلى مجلد docs، فاترك مسارًا واضحًا بحيث يمكن الرجوع إليها بشكل موثوق من ملف AGENTS.md عند الحاجة.

النضج | أين أنت الآن؟

تحقق من مرحلتك.

المستوى 0: كتابة التعليمات في كل مرة. مثل شرح كل شيء من الصفر لموظف موهوب كل صباح.

المستوى 1: وجود ملفي AGENTS.md و docs. مثل شركة لديها قواعد وأدلة.

المستوى 2: وجود المهارات (Skills). تم تحديد إجراءات العمل الروتيني.

المستوى 3: ربط MCP والإضافات (Plugins). يمكنه الوصول إلى الأنظمة الضرورية بشكل مستقل.

المستوى 4: عمل الأذونات (Permissions)، والخطافات (Hooks)، والاختبارات (Tests). يوجد تنفيذ تلقائي وتفتيش ذاتي.

المستوى 5: استخدام المتصفح (Browser) والوكلاء الفرعيين (Subagents). يمكنه التحقق بشكل مستقل وتفويض العمل.

المستوى 6: وجود حلقة تغذية راجعة (Feedback loop). يتم تحديث النظام نفسه في كل مرة يحدث فيها فشل.

كثير من الناس في المستوى 1. ويحاولون التقدم للأمام بجعل ملف AGENTS.md أكثر سمكًا. هذا ليس المستوى 2؛ إنه مجرد المستوى 1 منتفخًا.

المستوى 6 مختلف في طبيعته. لا يتعلق الأمر بإضافة ميزات جديدة. إنه مجرد وجود قاعدة تشغيلية: "إذا تكرر نفس الخطأ مرتين، قم بتغذية هذا الإصلاح مرة أخرى في AGENTS.md، أو Skill، أو Hook، أو Test."

هذا هو المكان الذي تحرك فيه OpenAI نحو "التصحيح المستمر بدلاً من التحقق لمرة واحدة" في مقالة Harness Engineering.

تسلسل التنفيذ | 30 دقيقة، يوم واحد، أسبوع واحد

حدد الأولويات. قم بهذه الأمور بالترتيب.

أول 30 دقيقة

1. قم بتشغيل التعليمات التشخيصية في بداية هذه المقالة.
2. تحقق من إعدادات الأذونات الحالية باستخدام /permissions. إذا كنت تستخدم danger-full-access بانتظام، فارجع إلى workspace-write أولاً.
3. افتح ملف AGENTS.md واقرأه بالكامل. تحقق من وجود أوصاف مكررة أو متناقضة أو قديمة. 100 سطر هو مجرد مثال داخلي من OpenAI، وليس معيارًا مطلقًا. انظر إلى تنظيم المحتوى بدلاً من عدد الأسطر.

يوم واحد

1. قم بتشغيل تعليمات الجرد. احذف 【المرشحين للحذف】 فقط بعد تأكيد سبب الإضافة والتأثير. بالنسبة لـ 【يتطلب حكمًا بشريًا】، قرر بعد مراجعة الأمر مع شخص يعرف التاريخ.
2. انقل الأجزاء القيمة من المحتوى المحذوف إلى مجلد docs.
3. أضف "أولوية التعليمات" إلى نهاية ملف AGENTS.md.
4. اطلب منه من حالة نظيفة "إعداد واجتياز الاختبارات"، وسجل أين يتوقف.

أسبوع واحد

1. اختر مهمة واحدة تقوم بها أكثر من مرتين في الأسبوع وحولها إلى Skill.
2. إذا كان هناك مصدر بيانات خارجي واحد تواجه دائمًا صعوبة في الوصول إليه، فقم بتوصيله عبر MCP.
3. اجعل إما فحص المعلومات السرية أو تنفيذ المدقق اللغوي بعد التحرير كـ Hook.
4. حدد مكانًا واحدًا لتسجيل حالات الفشل من أجل التغذية الراجعة.

عند هذه النقطة، ستصل إلى مدخل المستوى 4 من المستوى 1.

الفهرس العكسي | حسب الهدف

تريد التوقف عن تكرار نفس الشرح → AGENTS.md

يرجع Codex إلى معلومات قديمة → جرد docs / السياق

تتذبذب جودة نفس المهمة → المهارات (Skills)

لا يمكن الوصول إلى البيانات الضرورية → MCP / الإضافات (Plugins)

يمكنه كتابة الكود لكن لا يمكنه المتابعة إلى التحقق → البيئة

تخاف من تصرفه بمفرده، أو الموافقات كثيرة جدًا → الأذونات (Permissions) / البيئة الرملية (Sandbox)

تكرر نفس الخطأ → الخطافات (Hooks) / الاختبارات (Tests)

لا تلاحظ كسر التخطيط → المتصفح (Browser) / استخدام الكمبيوتر (Computer Use)

البحث يستغرق وقتًا طويلاً → الوكلاء الفرعيون (Subagents)

بدأ يتوقف في منتصف المهمة بعد التبديل إلى Astra → تحقق أولاً من إشعارات التوقف، وطلبات الموافقة، والأخطاء. إذا لزم الأمر، تحقق من الإعدادات والاستخدام باستخدام /status في CLI. إذا اشتبهت في وجود تعليمات متضاربة، قم بجرد ملفي AGENTS.md والمهارات (Skills).

المنافسة القادمة هي البيئة، وليس العقول

لعبة اختيار النماذج قد انتهت في الغالب.

Astra ذكي بما يكفي ويتحرك تمامًا كما هو موجه. لهذا السبب، ما تتركه كتعليمات هو الذي يحدد النتيجة.

من لعبة كتابة التعليمات الجيدة إلى لعبة تصميم بيئات العمل الجيدة. Astra هو النموذج الذي أنهى هذا التحول.

تحتاج فقط إلى فعل شيء واحد اليوم. افتح ملف AGENTS.md واقرأه بالكامل. هذه هي نقطة البداية.

شكرًا لك على القراءة حتى هذا الحد.

أشارك أمثلة محددة لتوفير الوقت والأعمال الجانبية للذكاء الاصطناعي باستخدام ChatGPT وClaude وCopilot في محادثة مفتوحة مجانية. إذا كنت تريد أن تكون على الجانب "القادر على استخدام الذكاء الاصطناعي"، انضم الآن.

👉 https://x.gd/yVPeS