Bạn nên thiết lập những gì khi bắt đầu sử dụng GPT-6 Astra?
Tôi đã tự mình nghiên cứu vấn đề này rất kỹ lưỡng.
Cường độ suy luận, quyền hạn, Bộ nhớ, trình duyệt, Codex, ngữ cảnh...
Càng tìm hiểu, tôi càng thấy nhiều thuật ngữ xa lạ.
Tôi hy vọng rằng sau khi đọc bài viết này, bạn sẽ có thể dễ dàng tiếp cận các bài viết trình độ trung cấp hiện đang được chia sẻ trên dòng thời gian của bạn.
Vậy thì...
Nhân viên văn phòng không phải kỹ sư không cần phải ghi nhớ mọi thứ ngay từ đầu.
Sau khi xem xét 30 mục này, tôi nhận thấy điều quan trọng nhất thực ra lại đơn giản một cách đáng ngạc nhiên.
Quyết định "cách bạn muốn AI hoạt động" trước khi tập trung vào "hiệu suất của AI."
Đó chính là điều này.
Và còn một điều nữa.
Các cài đặt được viết trên trang web chính thức không nhất thiết phải giống với các cài đặt thực sự đang chạy trên máy tính của bạn ngay lúc này.
Lần này, tôi đã thực sự kiểm tra nội dung của Codex và tôi cũng tìm thấy một số khám phá thú vị ở đó.
Bài viết này không phải là một tập hợp các cài đặt khó hiểu.
Tôi sẽ giải thích 30 mục bạn nên biết trước khi bắt đầu sử dụng GPT-6 Astra cho công việc, từ góc nhìn: "Nếu bạn là nhân viên văn phòng, tại sao bạn nên kiểm tra điều này?"
*Thông tin cập nhật đến ngày 7 tháng 9 năm 2026. Vì GPT-6 Astra vừa mới được phát hành, giao diện màn hình và điều khoản dịch vụ có thể thay đổi trong tương lai.
"30 Cài đặt Ban đầu" thực sự là gì?
Tôi sẽ giải thích phần này trước.
Đây không phải là bài viết về việc bật 30 công tắc.
30 mục này được chia thành ba loại:
① Cài đặt cần kiểm tra trên màn hình
Ví dụ: mô hình, cách sử dụng dữ liệu, trình duyệt, v.v.
② Cách yêu cầu công việc từ AI
Chẳng hạn như "nó có thể tự quyết định bao nhiêu" và "điều gì cấu thành sự hoàn thành."
③ Cài đặt dành cho những người có kinh nghiệm hơn một chút
Chẳng hạn như config.toml và AGENTS.md của Codex.
Đối với người mới bắt đầu, 10 mục đầu tiên là đủ.
Chúng ta hãy đi theo thứ tự.
Cấp độ 1: 10 Mục Cần Kiểm Tra Đầu Tiên
1. Đầu tiên, hãy kiểm tra "nơi bạn có thể sử dụng Astra"
Đây là cạm bẫy đầu tiên.
"Tôi là thành viên Plus, nhưng tôi không thể tìm thấy GPT-6 Astra."
Điều này có thể xảy ra. Tuy nhiên,
"Astra vẫn chưa đến với tôi"
không nhất thiết là đúng.
ChatGPT có một số điểm truy cập:
- Trò chuyện thông thường
- ChatGPT Work
- Codex
Tính đến ngày 7 tháng 9 năm 2026, điểm truy cập nơi bạn có thể sử dụng Astra khác nhau tùy theo gói của bạn.
Đầu tiên,
Hãy kiểm tra "Tôi có thể sử dụng Astra ở đâu với gói của mình?"
Đây là Cài đặt 0.
2. Cập nhật ứng dụng và Codex lên phiên bản mới nhất
Điều này có vẻ tầm thường nhưng lại quan trọng.
Hãy tưởng tượng việc không cập nhật ứng dụng điện thoại thông minh trong nhiều tháng. Ngay cả khi các tính năng mới được thêm vào, chúng có thể không hiển thị trong ứng dụng cũ.
Codex cũng vậy. Trong môi trường tôi đã khảo sát lần này,
Codex CLI 0.151.0-alpha.2
đang chạy. Tuy nhiên, cần có một client mới hơn để hỗ trợ GPT-6 Astra.
Trong các bản phát hành OpenAI Codex, một bản sửa lỗi đã được bao gồm trong 0.153.4 để hiển thị Astra trong trình chọn mô hình đi kèm. (GitHub
Nói cách khác,
Khi "Astra không xuất hiện,"
trước khi cho rằng "nó chưa được triển khai cho tôi,"
Hãy kiểm tra xem ứng dụng có cũ không.
[Ghi chú Đo lường của Phó Quản lý Taro ①] Astra bị thiếu
Lần này, tôi đã thực sự kiểm tra danh sách mô hình trong Codex. Kết quả là:
11 mô hình. 0 GPT-6 Astra.
Lúc đầu, tôi nghĩ, "Có lẽ nó chưa được triển khai."
Nhưng khi tôi tìm hiểu sâu hơn, Codex CLI tôi đang sử dụng là 0.151.0-alpha.2. Đây là phiên bản cũ hơn phiên bản hỗ trợ Astra.
Nói cách khác,
Astra không xuất hiện ≠ nhất thiết là vấn đề về gói hợp đồng.
Trong trường hợp của tôi,
Đó là tình huống lẽ ra tôi nên nghi ngờ phiên bản client trước tiên.
Khi bạn không thể tìm thấy một AI mới, sẽ dễ dàng hơn nếu kiểm tra theo thứ tự này:
Gói hợp đồng
↓
Phiên bản ứng dụng hoặc CLI
↓
Trạng thái triển khai đến tài khoản của bạn
3. Đừng nghĩ rằng Chat, Work và Codex là giống nhau
Điều này cũng khó hiểu đối với người mới bắt đầu. Tôi sử dụng chúng một cách đại khái như sau:
Chat
Hỏi đáp, tư vấn, viết văn bản.
Work
Nghiên cứu, tạo tệp và yêu cầu nó hoàn thiện kết quả.
Codex
Mã, chỉnh sửa tệp, tự động hóa, v.v.
Ví dụ:
"Làm cho email này lịch sự hơn" -> Chat.
"Nghiên cứu 10 đối thủ cạnh tranh và tạo một tài liệu so sánh" -> Work.
"Tạo một hệ thống tổng hợp doanh số mỗi sáng" -> Codex.
Tất cả đều là AI, nhưng nơi làm việc chuyên biệt của chúng là khác nhau.
4. Có thể sử dụng Astra khác với việc thực sự sử dụng Astra
Hãy cẩn thận ở đây. Ngay cả khi Astra có sẵn, nó không nhất thiết sẽ được chọn tự động mọi lúc.
Trên màn hình chọn mô hình, hãy kiểm tra "mô hình nào hiện đang được chọn."
Dùng phép loài người để ví von, việc bạn thuê một nhân viên mới xuất sắc không có nghĩa là người đó sẽ xử lý mọi công việc đơn lẻ.
5. Đừng đặt "Cường độ Suy nghĩ" ở mức tối đa cho mọi thứ
Astra có cài đặt để thay đổi mức độ suy nghĩ sâu sắc. Điều này được gọi là Reasoning Effort.
Đừng suy nghĩ quá nhiều. Hãy nghĩ về nó như một chiếc xe hơi: "Tôi muốn tăng ga bao nhiêu?"
Bạn không cần công suất tối đa để sửa một câu ngắn. Mặt khác, đối với công việc như so sánh nhiều tài liệu để đưa ra quyết định quản lý, tốt hơn là nên để nó suy nghĩ thấu đáo.
Điều quan trọng là Tối đa ≠ Luôn là câu trả lời đúng.
6. Phân biệt "công việc chạy trên PC của bạn" và "công việc chạy trên đám mây"
Sau khi bạn yêu cầu AI thực hiện một công việc, nó có tiếp tục chạy ngay cả khi bạn tắt máy tính không? Điều này phụ thuộc vào nơi nó được thực thi.
Ví dụ: nếu đó là một tác vụ chạy ở phía đám mây, nó có thể tiếp tục sau khi bạn tắt PC. Mặt khác, nếu đó là một công việc vận hành máy tính của riêng bạn, thì cần có môi trường đó.
Thay vì ghi nhớ các cơ chế phức tạp, chỉ cần hỏi "Công việc này đang chạy ở đâu?" một lần là đủ.
7. Phân chia Dự án cho từng công việc
Điều này hữu ích ngay lập tức. Ví dụ: nếu bạn nói chuyện với AI về "Bán hàng," "Tuyển dụng," "Mạng xã hội," và "Phát triển Sản phẩm" tất cả ở cùng một nơi, thông tin sẽ bị lẫn lộn.
Tôi khuyên bạn nên phân chia Dự án theo chủ đề.
Hãy tưởng tượng một chiếc bàn làm việc: bạn không chất đống tài liệu bán hàng, tài liệu tuyển dụng và kế hoạch phát triển sản phẩm lên cùng một chiếc bàn. Nó giống như việc tạo ra các ngăn kéo cho từng công việc.
8. Tốt hơn là không nên đưa cho AI quá nhiều tài liệu
Tôi đã từng nghĩ, "Nếu tôi đưa nhiều tài liệu, AI sẽ thông minh hơn." Nhưng điều đó không nhất thiết đúng.
Nếu bạn đưa một lượng lớn tài liệu không liên quan, sẽ rất khó để biết điều gì là quan trọng.
Ví dụ: nếu bạn chỉ muốn nó phân tích doanh số tháng này, bạn không cần đưa tất cả tài liệu cuộc họp hoặc tài liệu nhân sự từ ba năm trước.
Chỉ đưa những tài liệu cần thiết cho công việc đó. Đây là quy tắc cơ bản.
9. Đừng cố gắng làm cho hướng dẫn đầu tiên trở nên hoàn hảo
Dành hàng chục phút để suy nghĩ về văn bản hướng dẫn cho AI là điều người mới bắt đầu thường làm. Nhưng với các AI dạng tác nhân như Astra, bạn có thể điều chỉnh hướng đi giữa chừng bằng cách nói "Sai rồi" hoặc "Thêm điều kiện này vào."
Vì vậy, thay vì bắt đầu sau khi viết một hướng dẫn 100 điểm, hãy quyết định mục tiêu, bắt đầu và sửa chữa trên đường đi. Cách này dễ dàng hơn cho một số công việc.
10. Đối với các công việc dài, hãy kiểm tra "liệu nó có dừng lại giữa chừng không"
Bạn yêu cầu một nhiệm vụ nghiên cứu kéo dài một giờ. Bạn tắt PC. Sáng hôm sau, bạn thấy nó đã dừng lại. Đây là một vấn đề.
Khi giao phó các công việc dài, hãy kiểm tra "đó có phải là môi trường tiếp tục ngay cả khi PC tắt không" và "bạn có được thông báo nếu có câu hỏi phát sinh không."
Đây là 10 mục đầu tiên. Đối với người mới bắt đầu, như vậy là đủ.
Cấp độ 2: 10 Mục về An toàn và Chất lượng
11. Nếu sử dụng cho công việc, hãy xem Data Controls
Nếu bạn sử dụng ChatGPT cá nhân cho công việc, đây là cài đặt tôi muốn bạn kiểm tra. ChatGPT có một cài đặt gọi là Improve the model for everyone.
Đây là cài đặt liên quan đến việc sử dụng dữ liệu để cải thiện mô hình. Tuy nhiên, có một lưu ý: chỉ vì bạn TẮT cài đặt này không có nghĩa là bạn có thể đưa bất kỳ tài liệu bí mật nào của công ty vào. Các quy tắc của công ty được ưu tiên hàng đầu.
12. Đừng để Bộ nhớ ghi nhớ mọi thứ
Bộ nhớ rất tiện lợi để nó ghi nhớ những thứ như "Tôi thích kiểu viết này." Nhưng nó không phải là nơi để lưu trữ thông tin khách hàng, mật khẩu, các quy tắc tuyệt đối của công ty hoặc những vấn đề bí mật.
Đặc biệt, đừng dựa vào Bộ nhớ cho "các quy tắc làm việc mà bạn nhất định muốn nó tuân theo."
13. Trò chuyện Tạm thời không phải là "Chế độ Bí mật"
Khi bạn nhìn thấy tên Trò chuyện Tạm thời, bạn có thể muốn nghĩ "không có gì tôi viết ở đây sẽ còn lại." Nhưng nó không đơn giản như vậy.
Điều quan trọng là Trò chuyện Tạm thời ≠ Bạn có thể bỏ qua các quy tắc quản lý thông tin của công ty. Trước khi xử lý thông tin nhạy cảm, hãy kiểm tra xem đó có phải là thông tin bạn được phép nhập vào hay không.
14. Tính cách không phải là "Trí thông minh"
Tính cách thay đổi đặc điểm và cách nói chuyện của AI. Nó không phải là cài đặt đột nhiên tăng gấp đôi khả năng của nó. Nếu bạn sử dụng nó cho công việc, chỉ cần phù hợp với sở thích của bạn, như "Tôi muốn kết luận ngắn gọn" hoặc "Tôi muốn một báo cáo lịch sự."
15. Đừng nhồi nhét mọi thứ vào Hướng dẫn Tùy chỉnh
Hướng dẫn Tùy chỉnh rất tiện lợi. Nhưng nếu bạn nhồi nhét các quy tắc công ty, số liệu tháng này, thông tin sản phẩm, quy tắc mạng xã hội, thông tin khách hàng và quy tắc viết lách vào đó, nó thực sự trở nên khó hiểu hơn.
Chỉ đặt những thứ bạn sử dụng thường xuyên. Đặt thông tin cho từng dự án vào thư mục hoặc tài liệu của dự án đó. Tạo một nơi cho thông tin cũng vậy. Điều này rất quan trọng.
16. Quyết định "nó có thể tự làm được bao nhiêu"
Tôi nghĩ đây là điều quan trọng nhất trong kỷ nguyên Astra. Ví dụ:
- Đọc tài liệu
- Sửa văn bản
- Sắp xếp bảng biểu
Đối với những việc này, hãy để nó tự tiến hành. Mặt khác:
- Gửi email
- Xóa tệp
- Mua sản phẩm
- Phát sinh chi phí
- Thay đổi quyền hạn
Đối với những việc này, hãy yêu cầu nó kiểm tra với bạn một lần. Nói cách khác, ủy thác công việc có thể đảo ngược. Kiểm tra công việc không thể đảo ngược. Chỉ cần nhớ điều này.
17. Nói cho nó biết "điều gì cấu thành sự hoàn thành"
Chỉ bảo AI "làm một báo cáo" không cho nó biết khi nào nên kết thúc. Ví dụ, hãy nói cho nó biết:
- Một trang A4
- Dành cho sếp
- Có thể đọc trong 3 phút
- Viết kết luận ở cuối
- Xác minh số liệu với tài liệu gốc
Nói một cách khó hiểu, đây được gọi là Định nghĩa về Sự hoàn thành (Definition of Done). Nói một cách đơn giản, "Điều kiện Hoàn thành" là đủ.
18. Yêu cầu nó tìm kiếm thông tin mới nhất
Điều này rất quan trọng. AI trông có vẻ như biết mọi thứ. Nhưng những thứ như giá cả hôm nay, dịch vụ mới nhất, luật pháp, tin tức, tên chủ tịch và các gói khả dụng luôn thay đổi.
Vì vậy, khi có liên quan đến thông tin mới nhất, hãy yêu cầu nó "Kiểm tra thông tin mới nhất trên Web." Hơn nữa, hãy thêm "Ưu tiên thông tin chính thức." Chỉ riêng điều này có thể làm giảm đáng kể các tai nạn.
19. Quyết định nơi để kiểm tra
Nếu bạn yêu cầu AI "kiểm tra mọi thứ," nó có thể kiểm tra lâu hơn mức cần thiết. Đối với một báo cáo, ví dụ, hãy tập trung kiểm tra vào:
- Số liệu
- Tên
- Ngày tháng
- URL
Đối với Excel, hãy kiểm tra:
- Tổng số
- Đơn vị
- Khoảng thời gian
- Công thức
Đưa ra các mục kiểm tra như một phần của công việc. Đây là mẹo.
20. Đừng cho phép mọi thứ ngay từ đầu
Khi ủy thác các thao tác trình duyệt hoặc tệp cho AI, việc kiểm tra mọi lúc thật tẻ nhạt. Vì vậy, bạn sẽ muốn cho phép mọi thứ. Nhưng đối với sử dụng trong công ty, sẽ an toàn hơn nếu bắt đầu với "yêu cầu kiểm tra." Sau khi bạn sử dụng và thấy "không có vấn đề gì khi ủy thác nhiệm vụ này," sau đó bạn mới nới lỏng nó.
Ở đây, tôi đã khảo sát thêm một điều nữa
Để viết bài viết này, tôi cũng đã khảo sát "liệu các con số được viết trên trang web chính thức và các con số trong môi trường của tôi có thực sự giống nhau không."
Điều thú vị ở đó là độ dài ngữ cảnh. Ngữ cảnh, nói một cách đơn giản, là lượng tài liệu AI có thể trải ra trên bàn làm việc của nó cùng một lúc. Bàn càng rộng, nó càng có thể xem nhiều tài liệu hơn trong khi làm việc.
Tuy nhiên, khi tôi xem xét, các con số được hiển thị trong thông số kỹ thuật API, danh mục Codex và môi trường thực thi thực tế không nhất thiết phải giống nhau.
Trong GPT-5.6 Sol, các trường hợp đã được xác nhận trên GitHub chính thức nơi giá trị 272.000 token được sử dụng ở phía Codex. (GitHub
Nói cách khác, chỉ vì bạn đọc một bài báo nói "mô hình này hỗ trợ 1 triệu token" không có nghĩa là bạn có thể sử dụng 1 triệu token trong Codex của mình. Đây là phần mang tính giáo dục nhất của quá trình xác minh này.
Cấp độ 3: 10 Mục Cần Xem Khi Đã Quen
Từ đây trở đi, hơi nâng cao một chút. Người mới bắt đầu, hãy quay lại khi bạn cần điều này.
21. Tách biệt trình duyệt AI và trình duyệt hàng ngày của bạn
Trong trình duyệt bạn thường sử dụng, bạn đã đăng nhập vào nhiều thứ như email, ngân hàng, mạng xã hội và hệ thống công ty. Khi ủy thác các thao tác trình duyệt cho AI, bạn không cần phải cho nó thấy mọi thứ ngay từ đầu. Hãy bắt đầu với một trình duyệt riêng cho AI. Chỉ sử dụng trình duyệt thông thường của bạn khi cần thiết. Điều này an toàn hơn.
22. Thu hẹp các trang web nó có thể truy cập
Sẽ rất tiện lợi khi AI có thể vận hành Web. Nhưng nó không cần phải có khả năng đi đến mọi nơi. Chỉ cho phép các trang bạn sử dụng hàng ngày. Hạn chế các trang không cần thiết. Nói theo thuật ngữ công ty, chỉ vì bạn có thẻ ID không có nghĩa là bạn có thể vào mọi phòng trong công ty. Điều đó cũng tương tự.
23. Chỉ kết nối các dịch vụ bên ngoài cần thiết
Google Drive. Email. Lịch. Hệ thống nội bộ. Kết nối chúng với AI làm cho mọi thứ trở nên tiện lợi. Nhưng bạn càng kết nối nhiều, phạm vi AI có thể truy cập càng rộng. Lúc đầu, chỉ những dịch vụ bạn thực sự sử dụng. Điều này là đủ.
24. Đừng tăng Kỹ năng quá nhiều
Kỹ năng, nói một cách đơn giản, là một cơ chế để AI học cách thực hiện các công việc cụ thể. Ví dụ: "Kỹ năng nghiên cứu sản phẩm của đối thủ cạnh tranh" hoặc "Kỹ năng kiểm tra bài đăng trên mạng xã hội." Có 100 kỹ năng không làm cho nó xuất sắc gấp 100 lần. Thay vào đó, điều quan trọng hơn là biết khi nào nên sử dụng kỹ năng nào và nó làm gì.
25. Xem lại AGENTS.md bạn đã tạo từ lâu
Điều này dành cho những người đã sử dụng Codex một thời gian. Bạn có đang thêm các quy tắc như "Luôn đọc mọi thứ," "Luôn kiểm tra," hoặc "Kiểm tra mọi thứ" mỗi khi AI cũ thất bại không? Những quy tắc đó có thể không cần thiết cho Astra hiện tại. Khi bạn chuyển sang một mô hình mới, hãy xem liệu bạn có thể xóa các cài đặt cũ thay vì chỉ thêm cài đặt mới. Điều này cũng rất quan trọng.
26. Đừng nghĩ rằng bạn có thể "đặt mọi thứ vào" chỉ vì nó có 1 triệu token
Ngay cả khi có sẵn một ngữ cảnh khổng lồ, bạn không cần phải đưa tất cả tài liệu cùng một lúc. Hãy tưởng tượng một cấp dưới đặt 10 năm tài liệu cuộc họp lên bàn cùng một lúc. Ngay cả khi bàn rộng, việc tìm kiếm cũng khó khăn. Có thể tiếp cận các tài liệu cần thiết một cách nhanh chóng quan trọng hơn.
27. Hãy cẩn thận khi sửa mô hình mặc định trong Codex
Khi bạn sử dụng Codex nhiều, bạn có thể sửa mô hình bạn sử dụng mọi lúc trong một tệp cấu hình. Nó rất tiện lợi, nhưng chỉ vì bạn đã viết nó trong tệp cấu hình không có nghĩa là giá trị đó thực sự có hiệu lực. Đây là điều tôi đã quan tâm trong các phép đo của mình lần này.
[Ghi chú Đo lường của Phó Quản lý Taro ②] "Có thể viết nó" và "Nó có hiệu lực" là khác nhau
Để khảo sát các giá trị có thể được chấp nhận làm cài đặt, tôi đã thử một vài giá trị ứng viên. Điều khiến tôi quan tâm là ngay cả khi tôi đưa vào một giá trị thử nghiệm rõ ràng, vẫn có trường hợp bản thân lệnh kết thúc với mã thoát 0. Nói cách khác, ít nhất là trong các lệnh tôi đã kiểm tra lần này, "có thể viết cài đặt" và "cài đặt đó đúng" không phải là một. Điều tương tự cũng có thể nói với nhân viên văn phòng. Bạn đã viết cài đặt trong ChatGPT. Bạn đã viết cài đặt trong config.toml. Bạn đã viết quy tắc trong Hướng dẫn Tùy chỉnh. Đừng hài lòng ở đó; hãy kiểm tra một lần xem nó có thực sự chạy với cài đặt đó không. Tốt hơn là nên nghĩ rằng kiểm tra là một phần của cài đặt.
28. Giữ quyền mạng và tệp ở mức tối thiểu
Khi bạn ủy thác công việc cho AI, những thứ nó có thể làm sẽ tăng lên: nó có thể ghi tệp, tìm kiếm Web và truy cập các trang web bên ngoài. Nhưng chỉ cho phép phạm vi cần thiết cho công việc. Đây là quy tắc cơ bản. Một "AI chỉ có thể làm những gì cần thiết" có thể dễ quản lý hơn trong công ty so với một "AI có thể làm mọi thứ."
29. Đừng sử dụng cài đặt "mạnh nhất" mọi lúc
Khi bạn bắt đầu sử dụng AI, bạn sẽ muốn sử dụng cài đặt có vẻ có hiệu suất cao nhất. Nhưng khả năng cần thiết cho một công việc như sửa 3 dòng email khác với một công việc như phân tích kế hoạch kinh doanh của công ty. Công việc nhẹ nên được làm nhẹ nhàng. Công việc khó nên được làm sâu sắc. Sự phân biệt này rất quan trọng.
30. Trong công ty, hãy quyết định "ai được phép làm gì"
Nếu là cá nhân, bạn xong sau khi tự cài đặt. Trong công ty, nó không hoạt động như vậy. Ai sử dụng Astra? Họ có thể xử lý loại dữ liệu nào? Họ có thể kết nối với loại dịch vụ nào? Bạn có cho phép truyền dữ liệu ra bên ngoài không? Chỉ sau khi quyết định những điều này, bạn mới có thể nói rằng bạn đã giới thiệu AI như một công ty.
Điều làm tôi ngạc nhiên nhất lần này
Trong khi nghiên cứu 30 mục, tôi đã nhận thấy một điều ngoài bản thân Astra. Ban đầu tôi nghĩ tôi có thể hiểu các cài đặt bằng cách xem trang web chính thức. Tuy nhiên, khi tôi kiểm tra cùng 5 mục trong một môi trường khác, khá nhiều mục vẫn "chưa được đo lường" hoặc "chưa được xác nhận."
Trong một môi trường, bản thân Codex CLI đã bị thiếu. Trong một môi trường khác, Codex có ở đó, nhưng phiên bản cũ và Astra không có trong danh sách mô hình. Nói cách khác, những gì được viết chính thức là "những gì sản phẩm có thể làm." Mặt khác, cách môi trường của bạn hiện đang chạy chỉ có thể biết được bằng cách nhìn vào môi trường của bạn. Đây là một sự khác biệt khá lớn.
Không phải là "Nó khác với thông tin chính thức!"
Tôi sẽ viết điều này để tránh hiểu lầm. Ngay cả khi nhiều con số như 272.000, 872.000 và 1.050.000 xuất hiện cho độ dài ngữ cảnh, nó không có nghĩa là một trong số chúng chỉ đơn giản là nói dối. Giới hạn trên có sẵn dưới dạng API. Giới hạn trên Codex cho phép trong môi trường đó. Giá trị hiệu dụng trên màn hình. Có khả năng những gì bạn đang xem là khác nhau. Trên thực tế, trên GitHub OpenAI Codex, các trường hợp đã được xác nhận nơi 272.000 token được đặt/báo cáo ở phía Codex. Vì vậy, khi xem xét các con số, đừng chỉ nhìn vào "bao nhiêu token?" mà còn "các con số cho sản phẩm nào, trên màn hình nào?" Điều này rất quan trọng.
Nếu bạn làm hôm nay, chỉ cần 5 điều này
30 mục là không thể. Nếu bạn nghĩ vậy, bạn đã đúng. Tôi cũng không có ý định kiểm tra 30 mục mỗi sáng. Nếu bạn làm hôm nay, chỉ cần 5 điều này:
1. Kiểm tra nơi bạn có thể sử dụng Astra
2. Phân biệt "công việc chạy trên PC của bạn" và "công việc chạy trên đám mây"
3. Nếu sử dụng tại nơi làm việc, hãy kiểm tra Data Controls
4. Quyết định "công việc có thể tự tiến hành" và "công việc bạn muốn được kiểm tra"
5. Viết "điều kiện hoàn thành" khi yêu cầu AI làm một công việc
Điều này là đủ cho người mới bắt đầu.
Cuối cùng. Thiết lập Astra giống như "cách ủy thác công việc cho một cấp dưới xuất sắc."
Tôi đã nghĩ việc nghiên cứu 30 cài đặt cho GPT-6 Astra là khó khăn. Nhưng khi tôi thay thế nó bằng công việc công ty, nó đột nhiên trở nên dễ hiểu hơn. Khi bạn yêu cầu một cấp dưới làm một công việc, bạn không chỉ nói "cứ cố gắng hết sức." Bạn nói với họ:
- Bạn muốn họ tạo ra cái gì
- Họ nên xem tài liệu nào
- Họ có thể tự quyết định bao nhiêu
- Khi nào bạn muốn họ tham khảo ý kiến bạn
- Điều gì cấu thành sự hoàn thành
AI cũng vậy. Vì vậy, khi tôi yêu cầu Astra làm một công việc, tôi quyết định xem xét bốn điều này trước tiên:
Mục đích: Tôi muốn hoàn thành cái gì?
Tài liệu: Nó có thể xem cái gì?
Phạm vi ủy thác: Nó có thể tự quyết định bao nhiêu?
Điều kiện hoàn thành: Cần làm gì để kết thúc?
Điều này đến trước khi ghi nhớ các prompt khó. Và một điều nữa tôi học được từ các phép đo lần này:
"Tôi đã đặt" và "Nó đang chạy với cài đặt đó" là khác nhau.
Đọc trang web chính thức. Thực hiện các cài đặt. Cuối cùng, hãy kiểm tra một lần trong môi trường của riêng bạn. Trong một kỷ nguyên mà các bản cập nhật sản phẩm diễn ra nhanh chóng như GPT-6 Astra, tôi nghĩ việc bao gồm điều đó là ý nghĩa của "thiết lập ban đầu." Tính đến ngày 7 tháng 9 năm 2026, các bản sửa lỗi vẫn đang tiếp tục ở phía Codex sau khi hỗ trợ Astra. Trên thực tế, trong 0.153.4, một bản sửa lỗi để hiển thị Astra trong trình chọn mô hình đi kèm đã được phát hành.
Vì vậy, bài viết này cũng không phải là "câu trả lời đúng vĩnh cửu." Điều quan trọng là đừng cho rằng các cài đặt bạn đọc ngày hôm qua vẫn đúng hôm nay. Khi bạn đưa vào một AI mới, bạn tăng các cài đặt mới. Trước đó, hãy thử xem xét lại các cài đặt hiện tại của bạn một lần. Tôi cũng đã bắt đầu từ đó. Cách suy nghĩ này sẽ hữu ích khi các mô hình mới ra mắt trong tương lai. Bây giờ, chúng ta hãy chuyển sang các bài viết trung cấp và xa hơn nữa. Cảm ơn bạn đã đọc đến cuối.
[Đã mở Cuộc trò chuyện dành cho nhân viên văn phòng muốn giảm tăng ca với AI!]
🎁 Lợi ích khi tham gia 🎁
Bộ khởi động Chiến lược Làm việc với AI để Không Tăng ca
Người mới bắt đầu với AI và những người chỉ muốn xem cũng được chào đón! Trước tiên, hãy thoải mái xem qua!
👇 Vui lòng tham gia từ đây.
https://app.notion.com/p/10-3b78eeee609c8070997bc1ef986488ef?source=copy_link
