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使用 Astra 後我學到的五件事

@dkundel
英語2026年9月04日
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TL;DR

Dominik Kundel 深入探討了 GPT-6 Astra 在應用程式互動與 3D 設計方面的能力,揭示了它如何自動化產品構思,並在各種創意平台上進行自我驗證。

今年二月,用 Codex 搭建樂高模型 還需要自訂技能、複雜的指令,以及好幾個小時的反覆調整。而且成果還是不太理想。我當時得出的結論是,這並非模型所擅長的事。

有了 GPT-6 Astra,我讓它使用 BrickLink Studio,並要求它搭建金門大橋。大約十分鐘後,我就有了第一個版本,橋面上甚至還有小汽車。之後我又繼續對它進行優化。

諸如此類的經驗,讓我重新思考該如何使用 Codex:該讓它使用哪些應用程式、該提供多少具體指示,以及一項任務需要多少推理能力。以下是我從使用 Astra 中學到的五件事。

1. Astra 可以使用你所有的應用程式(有時候,甚至比你用得更好) 2. Astra 承擔了更多產品思維的工作 3. Astra 在 Blender 上表現出色 4. Astra 不需要 Max 就能令人驚豔 5. Astra 會持續檢查自己的工作

1. Astra 可以使用你所有的應用程式(有時候,甚至比你用得更好)

讓我們回到那座樂高大橋。我已經看過 Astra 在其他應用程式中運作,所以我想看看它如何處理 BrickLink Studio,這是一款用來設計數位樂高模型的應用程式。

我給它一個簡單的請求:

dominik kundel - inline image

提示:「使用 Studio 用樂高搭建金門大橋」

這是第一個版本:

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第一座橋,之後用 Studio 的燈光效果渲染。

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它甚至還加上了小汽車。

Astra 弄清楚了 Studio 內建零件庫中有哪些零件可用,使用 Python 來組裝模型,然後在 Studio 中打開它來檢查和反覆調整。

讓我驚訝的是,它如此自然地結合了程式碼和應用程式。它的速度之快,讓我開始懷疑,自己動手做是否真的會比較快。

這也讓我重新審視我們為先前模型所建立的技能。當我們讓 Astra 為產品發布編輯影片時,我們的一些舊技能反而礙手礙腳。一個更簡潔、沒有影片編輯技能的設定,反而在該任務上表現得更好。

如果你有一個圍繞舊模型無法做到的事情而建立的技能,試著在沒有它的情況下執行該任務,看看你是否還需要它。

電腦使用功能也讓 Astra 能夠串聯不同應用程式間的工作。它可以在一個地方建立東西,在另一個地方檢查它,然後將各個部分整合起來。賦予它這種存取權限,有助於它驗證自己的工作,並完成更多任務。

所以,想想你會為這項工作使用哪個應用程式,然後讓 Astra 存取它。這可能是用於樂高的 Bricklink Studio、用於 3D 的 Blender,或是 DaVinci Resolve 或類似的影片編輯器。如果有專門的應用程式可以幫忙,它不需要透過 FFmpeg 來完成所有影片工作。

提示:給 Astra 你會用來執行任務的應用程式,並先嘗試不使用額外的技能。它可能比你認為的需要更少的指導。

2. Astra 承擔了更多產品思維的工作

在一次測試中,我想建立一個「縮圖工作室」來幫助製作創意素材。我快速地隨口說了一些想法,並參考了與同事的對話。Astra 想出了許多你期望在瀏覽器版圖片編輯器中會有的詳細互動功能,包括 ⌘-Z 和其他熟悉的快捷鍵、圖層,以及隱藏圖層的功能。我不需要像以前那樣提供鉅細靡遺的指示。

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我給它的提示以及它建立的第一個版本。

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經過更多迭代後的縮圖工作室。

後來,我要求加入一個「產品回饋」模式,以及一個用來檢查、排序和實作回饋的自動化功能。讓我驚訝的是,Astra 如此徹底地思考了回饋介面。我可以突出顯示應用程式的某些部分,將評論固定在這些部分上,設定優先級,編輯回饋,並將其標記為已解決。我並沒有詳細描述這些互動方式。

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我給它的提示以及它建立的回饋模式。

我可以快速地為我想要的功能下達任務,而 Astra 會自行思考該體驗應該是什麼樣子。這讓我更容易建立個人化的軟體。我可以對它建立的東西做出反應,而不是在開始之前就規劃好每一次互動。

我的 WebMCP 文章 和本文中的動畫是另一個例子。我喜歡 Nick Baumann 在 X 上的動畫,所以我給了 Astra 一個該動畫的 Appshot、我正在撰寫的文章,以及 Codex 應用程式程式碼庫的存取權限。這個 Appshot 包含了一張螢幕截圖和來自應用程式的上下文。

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Codex 閱讀了文章,理解了我所指的 3D 示範,並重新建立了一個完整的 3D 介面來製作動畫。它思考了構圖、攝影機角度,以及解釋正在發生什麼事的文字。然後它為我建立了一個小型預覽工具,我可以在其中播放、暫停、重複播放動畫,並從不同角度觀看。

我並沒有要求那個預覽工具,但它讓迭代變得容易許多。我可以使用應用程式內瀏覽器中的註釋工具來提供詳細的回饋。

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預覽工具、第一個動畫,以及我發布的版本。

在某些情況下,這種行為可能會對你不利,如果你有非常具體的想法,請確保你對你的期望有明確的指示。

我也花更少的時間在要求模型做某事之前準備好它所需的一切。為了製作上面的比較圖,我要求 Astra 瀏覽舊的對話記錄並找回動畫的早期版本,在我的桌面上找到某個螢幕錄影,並從 X 文章中找到最終的動畫。

它找到了這些片段並將它們組合成一個影片,而我不需要指出每個檔案的位置。我可以描述我想要的結果,讓它自己想辦法把所有東西整合在一起。

當我要求建立一個展示網站來展示它的樂高模型時,我希望人們能以 3D 方式瀏覽它們並下載建構檔案。Astra 還加入了一個用於上傳更多模型的介面。它用「使用 ChatGPT 登入」來限制該介面,只有我作為管理員才能使用。

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我仍然需要知道我想要什麼,並給它一個方向,才能充分利用 Astra。對於展示網站,我給了它更多範例,並要求加入互動式旋轉行星,以實現我心中所想的外太空主題。但我不需要對每個功能都吹毛求疵。我給的參考資料越好,Astra 就越能讓我驚喜,因為它會仔細思考使用者體驗。

提示:你不必事先詳細說明每一次互動。給 Astra 一個想法和一些好的參考資料,如果你希望它精準執行,就告訴它需求,然後再對它建立的體驗進行優化。

3. Astra 在 Blender 上表現出色

我們的團隊已經對 Astra 使用 Three.js 甚至原生 WebGL 所建立的 3D 體驗印象深刻。但有一點特別突出,那就是它能夠很好地使用 Blender,無論是透過電腦使用功能還是命令列。即使最終結果屬於瀏覽器環境,我發現讓 Astra 在 Blender 中建立部分內容也很有用。

為了測試這一點,我給了它十張家庭酒吧的快速照片,並要求它在 Blender 中重建這個房間。我沒有提供任何尺寸。

Astra 對比例非常講究。它在照片中找到了參考物體,例如調酒書籍,並用它來估算比例。它對個別物體進行建模,單獨檢查它們,將它們放置到場景中,並持續迭代。它建造了房間、家具、架子、瓶子和玻璃器皿。它甚至完美地再現了角落的椅子和房間裡亂七八糟的電線。

在 Blender 中擁有個別物體,讓它可以檢查和優化場景的各個部分。我不斷調整材質和燈光,並且可以打開場景,從不同角度環顧四周。

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根據十張照片在 Blender 中重建的家庭酒吧。

提示:如果你正在進行一個包含 3D 元素的專案,請要求 Astra 使用 Blender 以獲得更好的效果。

4. Astra 不需要 Max 就能令人驚豔

在輕量/低度推理下能達到什麼程度,一直是最令我驚訝的事情之一。隨著每一代新模型的推出,人們很容易傾向於使用最高層級的推理。特別是如果你之前就是這樣做的。

在我的 Blender 實驗中,Astra 在低度推理下的結果,甚至比 Sol 在最大推理下的結果更讓我喜歡。無論推理層級如何,Astra 在驗證其工作方面也非常周到,這使得低度推理變得非常強大。

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我的 Blender 實驗,上方是 Sol,下方是 Astra,從低度到最大推理。

如果你一直在使用 Sol 的高推理模式,不要假設你也需要把 Astra 的推理調到最高。先嘗試中度推理之類的設定,然後再往兩個方向實驗,看看哪種設定最適合該任務。如果你需要更多比較的靈感,請查看我們的模型觀測站。

提示:從輕量/低度或中度推理開始。在決定需要更多推理之前,先看看你得到了什麼結果。

5. Astra 會持續檢查自己的工作

Astra 傾向於檢查它是否真的完成了任務。如果你正在建立一個遊戲,它可能會開始進行試玩。要求它優化某個東西,它可能會建立一個環境來衡量優化是否有效。對於影片,它可能會檢查個別影格甚至音訊波形,來確認它在做什麼。

當我讓 Astra 處理本文的標題圖片時,它使用了瀏覽器使用功能來檢查 X 即時文章頁面背後的程式碼,並確認了標頭圖片的要求。它找到了 5:2 的長寬比和 1200 × 480 的封面尺寸。

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在確認標頭格式之前,它檢查了即時頁面的程式碼。

這可能很有用,但我需要清楚說明我希望它做到什麼程度。如果你想要一個你會親自試玩的原型,就說出來。如果你希望它完整玩過遊戲並修復它發現的問題,也說出來。對於最終檢查,你可以要求它對你關心的檢查項目進行一次檢查,然後回報它發現了什麼以及任何尚未解決的問題。

提示:告訴 Astra 最終的成果應該是什麼樣子,你想要它驗證什麼,以及它應該在何時將工作交還給你。

試試你曾經放棄的任務

我曾經花了幾個小時試圖讓 Codex 搭建樂高模型,最後得出的結論是它並不擅長這件事。有了 Astra,我大約在十分鐘內就有了大橋的第一個版本。

給它你會用來執行任務的應用程式和一些好的參考資料。從輕度或中度推理開始。告訴它最終的成果應該是什麼樣子,以及你想要它驗證什麼,然後看看它在需要更多指導之前能達到什麼程度。

如果你有一項任務曾嘗試用舊模型處理但最終放棄了,不妨用 Astra 再試一次。

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