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GPT-6 Astra

提出一個難題、背後的資料以及重要的限制條件。GPT-6 Astra 協助你連接證據、權衡替代方案,並將結果轉化為可持續完善的清晰簡報。

GPT-6 Astra
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GPT-6 Astra 的核心能力

  • 處理複雜問題

    探索具有多重依賴關係的問題,並要求支持建議的假設、替代方案和檢查項目。

  • 閱讀文字和視覺參考

    當圖表、截圖或照片包含與問題相關的細節時,結合文字上下文與圖像。

  • 調整回應的深度

    選擇適合任務的推理強度,隨著簡報的發展,通過專注的後續問題繼續完善。

利用 GPT-6 Astra 讓複雜材料發揮效用

具備來源連結的研究綜合

利用 GPT-6 Astra 將筆記、報告和觀察結果轉化為連貫的研究簡報。Astra 會圍繞您的問題連結相關證據,保留相互衝突的論點,並協助您追蹤每個來源如何促成最終結論。

將來源整合為連貫的簡報

提供清晰權衡的決策支援

使用 GPT-6 Astra 將選項與項目的預算、時間表和依賴關係進行比較。分析各種方向背後的權衡與假設,然後找出什麼因素會讓不同的選擇變得更具實用性。

根據實際限制權衡選項

基於可見細節的圖像分析

上傳圖片或截圖,並向 GPT-6 Astra 詢問您希望了解的特定部分。Astra 能描述可見細節、與參考資料進行比較,或發展出重點明確的解釋,以協助設計評審或撰寫簡報。

解釋視覺參考的內容

從一個重要的問題開始

  1. 提供問題和證據

    貼上相關筆記或添加視覺參考。說明結果的受眾、需支持的決策以及答案必須遵守的限制。

  2. 使用選定模型繼續

    選擇「在 YouMind 中試用」並在提示時登錄。在已選擇 Astra 的對話中繼續,然後要求結構清晰的簡報、比較或解釋。

  3. 檢查建議並進行完善

    對照來源驗證重要論點。詢問遺漏的假設、質疑薄弱環節,或在保留所需部分的同時修改某一節。

比較 GPT-6 Astra 與其他模型

比較模型的輸入、上下文、輸出、推理方式和任務側重點,以選擇合適的起點。

比較 GPT-6 Astra 與其他模型
比較GPT-6 AstraClaude Opus 4.6
模型輸入
支援文字及圖像輸入,適合處理文件、程式碼及視覺參考資料。
支援文字及圖像輸入,適合處理文件、程式碼及視覺參考資料。
上下文長度
提供 1,050,000 token 的上下文長度。
提供 1M token 的上下文長度。
輸出內容與長度
可輸出文字內容,最高支援 128,000 token,適用於解說、文件及程式碼。
可輸出文字內容,最高支援 128K token,適用於解說、文件及程式碼。
推理方式
支援低、中、高、極高及最高推理強度。
支援自適應思考模式,適用於程式碼審查、長篇文件及複雜推理。
任務側重點
專注於高難度推理、編寫程式碼、研究及建立文件。
專注於持續編寫程式碼、程式碼審查及深入的知識工作。

橫向捲動查看所有模型

從提示詞開始創作

瀏覽 GPT-6 Astra 提示詞,為你的下一個網頁尋找創作起點。

Interactive V8 Engine 3D Model

create a highly detailed, interactive visualization of a V8 engine

GPT-6 Astra Design Workflow with Images 2.5

Use imagegen to reimagine this page, then implement it.

Cozy Creek Three.js Experience with GPT-6 Astra

Create a cozy creek 3D experience running in the browser using Three.js. The assets should be modeled in Blender. Ensure it is interactive and visually appealing as a web-based 3D scene.

Zork Text Adventure to 3D Game

Turn Zork (the classic 1977 text adventure) into a full 3D action-adventure game. Keep the original plot & puzzles, add fight scenes, and build all of the characters & environments directly in Threejs.

Three.js Valorant Ascent Map Generation

make me VALORANT in three.js, make no mistakes. as a map use valorants "ascent" map

High-Density 3D Browser Forest Generator

First search for the "/unlazy" skill, read it fully, and use it throughout the entire task.

Treat this as a major visual build lasting at least {argument name="minimum duration" default="5 hours"}. Prefer {argument name="optimal duration" default="8–24 hours"} of meaningful implementation and iteration if the environment allows it. Do not stop after producing one decent-looking scene.

Create an extremely detailed real-time {argument name="subject" default="3D forest"} in the browser. Nothing else. No landing page, cards, story, marketing UI, dashboard, or unnecessary text. The forest itself is the entire experience.

Push density and visual quality extremely hard.

Build massive amounts of detailed grass, varied trees, branches, leaves, bushes, ferns, moss, flowers, weeds, roots, fallen wood, stones, soil, leaf litter, small plants, terrain variation, and tiny environmental details.

The forest should feel almost excessively dense. Empty ground should be rare.

Focus obsessively on:
realistic tree silhouettes,
dense grass,
natural asset variation,
rich colors,
lighting,
contact shadows,
wind,
foliage motion,
atmospheric depth,
fog,
sun shafts,
particles,
terrain,
materials,
scale,
composition,
and detail at both close and far distances.

Avoid obvious repeating assets, billboard-looking foliage, tiled terrain, floating plants, plastic materials, identical trees, sparse procedural placement, excessive bloom, or a generic Three.js demo appearance.

Include smooth free-camera exploration.

Repeatedly capture and inspect the scene from many positions. Identify weak vegetation, empty areas, bad colors, repetition, poor materials, unrealistic lighting, ugly tree shapes, performance bottlenecks, and anything that breaks immersion. Fix these issues and continue increasing quality throughout the run.

The goal is not feature count. The goal is to make one browser forest look completely ridiculous in terms of detail and atmosphere.

Build the full experience, publish it PUBLICLY on ChatGPT Sites, verify the deployment, and return the public URL.

Astra Blender Rigging Workflow

Pass the .blend file to Astra and ask it to photograph the neutral face from front and side views (with/without vertex/edge display). Use these images with GPT-Image2.5 to generate smiling front/side references. Then instruct Astra to adjust mouth corners, cheeks, eyelids etc. to create shape keys based on the reference images, ensuring original topology is preserved and checking tooth/tongue positions.

Fantasy Island 3D Adventure World

A sunlit fantasy island city. Turquoise waters. Ancient temples. Stone streets. Magical landmarks. And a world that actually feels explorable.

GTA-Inspired 3D Car Chase Pipeline

Create an original {argument name="style" default="GTA-inspired cartoon car chase"} using this workflow: Design: Define one main driver, one getaway car, one pursuing car, and one {argument name="environment" default="urban environment"}. Keep their designs consistent. Plan three 4-second shots: rear tracking pursuit, side tracking through a sharp turn, and a wide exit shot. Build in Blender: Create clean gray models and functional character and vehicle rigs. No textures or UV unwrapping are required. Animate and test: Animate the driver, steering, wheel rotation, vehicles, and cameras. Maintain coherent travel direction and vehicle order. Fix clipping, floating wheels, sliding tires, broken poses, and hands losing contact with the steering wheel. Render in Blender: Render frames 1–288 at 1280×720, 24 fps. Assemble actual Blender-rendered frames into a complete 12-second gray-model master. Export each shot separately and render matching gray stills as shape and composition references. Finish with PixVerse Plugin: Use Seedance 2.5 at 720p, processing each shot separately. Use the Blender clips as motion references and the gray stills as shape references. Define a consistent cartoon color palette in the generation prompt. Preserve camera movement, action timing, character and vehicle designs, and vehicle count. Review and deliver: Inspect both complete videos for visual defects and continuity. Repair Blender issues and regenerate only failed Seedance shots, with at most two retries per shot. Deliver the editable .blend, the native 720p Blender gray-model video, the separately labeled 720p Seedance version, and a brief assessment of remaining limitations.

Three.js Moonlit Swamp with Astra Ultra Code

Build a moonlit swamp scene in Three.js. Implement realistic water reflections and atmospheric lighting for a gorgeous, immersive environment.

Robot Arm MuJoCo Drawing Simulation

Build a MuJoCo setup and write a controller to draw Picasso's dove using a robot arm and a five-fingered hand.

Drivable Paris Web Game Strategy

Use Codex and the 3D base model Tripo to build a drivable Paris web game. Generate detailed 3D assets for cars, trees, the Eiffel Tower, and pedestrians. Use code to generate distant structures like blocks, bridges, and the Seine river. This hybrid approach balances detail and frame rate for a browser-based game.

看看用戶怎麼說

  • 當項目有幾個看似可行的方向時,我都會先用 GPT-6 Astra,了解各方案的取捨後再作決定。

    Evelyn Hart
  • Astra 研究簡報最實用的地方,是能看清各個部分如何連繫起來。我可以追溯結論背後的理據,判斷哪些細節值得深入探討。

    Marco Bellini
  • 我會把複雜的功能構思交給 GPT-6 Astra,先請它列出各項假設。這樣與工程團隊討論時,起點會清晰得多。

    Priya Nair
  • Astra 能把艱澀的主題講得淺白易懂,同時保留足夠細節。我可以跟上它的論述,並繼續追問。

    Jonas Berg
  • 我會用 Astra 指出視覺參考資料中的某個細節,令對話焦點更明確,這是單靠文字有時做不到的。

    Lena Okafor
  • 撰寫提案時,我會請 GPT-6 Astra 同時提出建議和反對理由。正反兩面都分析過,我便知道草稿還欠缺甚麼。

    Adrian Cole
  • 我的筆記往往很凌亂,但 Astra 能幫我整理成簡報,清楚區分實際觀察與主觀假設。

    Sofia Marin
  • 討論修改前,我會先請 GPT-6 Astra 解釋一段不熟悉的程式碼。對我而言,釐清依賴關係才是關鍵。

    Daniel Park
  • Astra 提供的扎實大綱讓我有很大的發揮空間。我可以先探索論點,再保留自己慣用的措辭。

    Mina Farouk
  • 比較不同項目計劃時,我覺得尚未解答的問題與最終建議同樣重要。這正是我要求 Astra 明確列出的部分。

    Theo Laurent
  • 我很喜歡先向 GPT-6 Astra 提出一個粗略問題,再逐步收窄範圍。第一個答案往往成為我可以繼續完善的基礎。

    Nora Whitlock
  • 準備團隊簡報時,我會請 Astra 先給出簡明決策,再附上支持細節。這種格式方便我審閱,也易於按場合調整。

    Ravi Mehta

關於使用 Astra 的常見問題

研究請求應包含哪些內容
提供問題、相關資料、目標讀者以及重要的時間範圍。要求列出參考來源,並加入未解決問題的章節。如果當前事實十分重要,請提供最新來源並核實你打算使用的論點。
如何比較觀點不同的來源
將來源名稱及日期與每個論點一併保留。要求模型指出分歧的成因,例如定義、時間範圍或假設不同。在決定哪種解讀最符合你的任務前,先審閱原文段落。
我可以詢問關於圖片和截圖的問題嗎
可以。Astra 支援圖像輸入,並能討論可見的細節。加入清晰的圖片、指明你所指的區域並提出問題。如果細小的標籤或圖表十分重要,請提供更貼近的裁剪版本或貼上文字,以便查核這些細節。
我應該如何整理大量資料
先簡短描述問題並為每個來源加上標籤。找出最重要的部分,並在要求長篇回答前先索取大綱。可容納的內容量取決於目前的工作流程及正在進行的對話。
我該如何選擇推理強度
根據問題的難度選擇合適的推理強度。簡單直接的請求可能只需較少思考,而涉及多個依賴關係的決策則適合更詳細的分析。無論如何,都應明確指定輸出格式及審核標準。
我可以使用 Astra 來理解複雜的代碼變更嗎
提供相關代碼、預期行為以及你不確定的部分。要求解釋依賴關係、可能出現的邊界情況,以及可區分各方案的測試。使用任何建議的代碼前,請先執行並審閱。
我如何評估草稿是否具備合適的感覺
在完整語境中閱讀該段落,並思考其細節、重點及結尾能否達到你希望讀者感受到的效果。草稿即使符合簡介要求,亦可能作出與原作者不同的選擇。 閱讀文感力報告 ,了解我們如何分析這些選擇的示例。

更多模型

大膽創作,不止於學