OpenAI publica una guía de prompts para GPT-6 Astra y alerta sobre el “AI slop”

El 5 de septiembre, OpenAI publicó en la documentación oficial del modelo GPT-6 Astra una nueva guía de prompting dirigida a desarrolladores. La idea central es bastante clara: GPT-6 Astra es más potente y también sigue mejor las instrucciones que sus predecesores, por lo que muchas de las reglas que los desarrolladores fueron acumulando con el tiempo ahora pueden convertirse en una carga. Es hora de hacer limpieza.

Cambios en el comportamiento del modelo: de “dar órdenes” a alinear expectativas

La mayor diferencia de comportamiento entre GPT-6 Astra y GPT-5.6 Sol está en cómo gestionan las instrucciones.

Según OpenAI, Astra tiende más a hacer preguntas de aclaración de forma activa en lugar de asumir por su cuenta lo que el usuario quiere. Esto cambia la forma de diseñar un prompt: ya no debería tratarse simplemente como una orden que se ejecuta una vez.

Astra puede volver sobre las instrucciones y preguntar antes de empezar:

¿Qué quieres exactamente? ¿Y qué nivel de finalización consideramos suficiente?

OpenAI recomienda incorporar explícitamente estos puntos de aclaración dentro de la propia tarea. Por ejemplo, se puede indicar al modelo:

“Si existe una ambigüedad evidente en los requisitos, explica primero cómo los interpretas y después comienza a trabajar”.

Otra opción reutilizable es reservar al final del prompt una sección específica para registrar ambigüedades.

“Bias towards action”: menos preguntas, más ejecución

Este comportamiento también tiene un efecto secundario: en ocasiones Astra puede detenerse justo cuando el usuario esperaba que continuara trabajando.

Para evitarlo, OpenAI recomienda indicar explícitamente al modelo que deduzca la intención del usuario a partir del contexto y mantenga un “bias towards action”, es decir, una clara predisposición a actuar.

En la práctica, expresiones como “puedes…”, “quiero que…” o “ayúdame a…” deberían interpretarse como instrucciones de acción, no como una invitación a iniciar una nueva ronda de preguntas.

El modelo debería esperar hasta tener un resultado concreto y revisable antes de pedir aprobación al usuario.

Al mismo tiempo, OpenAI recomienda eliminar de los prompts las advertencias preventivas, disclaimers o listas de comprobación de seguridad que se basen únicamente en riesgos hipotéticos.

Lista de palabras “slop”: OpenAI señala oficialmente el lenguaje típico de la IA

La parte que más ha llamado la atención de la nueva guía es una lista de palabras y expresiones “slop” que OpenAI recomienda bloquear directamente.

La documentación incluye incluso una instrucción que puede copiarse directamente en el system prompt, indicando al modelo que evite determinadas palabras y estructuras.

Palabras y expresiones que se recomienda evitar

• Lenguaje típico de la IA: delve into, leverage / use/leverage, foster, promote, it's worth noting, what's important is, really, truly

• Frases de conclusión prefabricadas: evitar terminar con Conclusion:, In short: o The simplest mental model is:

• Falsos formatos de pregunta-respuesta y contrastes artificiales: no utilizar estructuras como “Question? Answer” ni frases del estilo This isn't about X. It's about Y

• Compuestos con guiones creados artificialmente: expresiones como exact-head checks o editorial-row layouts, donde se fuerzan varios términos para construir adjetivos que no resultan naturales.

La alternativa propuesta por OpenAI es bastante sencilla: hablar como una persona normal.

Es decir:

• Utilizar un lenguaje directo.

• Preferir la voz activa.

• Utilizar verbos y preposiciones sencillos.

• Explicar directamente qué debe hacerse.

Si se quiere una respuesta en forma de prosa en lugar de una lista, también conviene indicarlo explícitamente al modelo: utilizar párrafos breves y recurrir a listas únicamente cuando realmente exista información paralela. Además, se recomienda evitar las listas excesivamente anidadas.

Auditar AGENTS.md: cuanto más potente es el modelo, menos reglas necesita

La guía también pone el foco en archivos de contexto como AGENTS.md y otros archivos de Skills.

OpenAI señala que GPT-6 Astra es más sensible al contexto y tiende a ejecutar con mayor profundidad las reglas incluidas en estos archivos. Si existen instrucciones ambiguas o contradictorias, el modelo puede quedarse bloqueado a mitad de una tarea o desviarse del objetivo original.

La recomendación de OpenAI es realizar una auditoría de las reglas después de actualizar el modelo, incluso reservando medio día específicamente para esa tarea.

La limpieza debería incluir:

• Eliminar reglas que ya no sean necesarias.

• Sustituir “sería mejor evitar…” por instrucciones claras como “no hagas…”.

• Hacer que cada regla pueda verificarse.

• Asegurarse de que cada regla pueda revertirse sin afectar al resto del sistema.

• Establecer claramente que las instrucciones del usuario tienen prioridad sobre las reglas definidas en los archivos de Skills.

La documentación también incluye un prompt de depuración para que, cuando una Skill provoque que el modelo se detenga o se desvíe de la intención original, Astra informe directamente de qué archivo SKILL.md estaba leyendo y qué instrucción concreta estaba siguiendo.

Delegación a sub-Agents: evitar que el modelo se exceda

En escenarios de Agent, GPT-6 Astra puede distribuir tareas entre sub-Agents paralelos, pero en la práctica puede delegar menos trabajo del esperado.

OpenAI recomienda indicar explícitamente cuándo debe delegar y hasta qué punto debe hacerlo.

También existe otro problema en tareas de programación: Astra puede tender a “pasarse de fuerza”.

Por ejemplo, justo antes de finalizar una tarea podría ejecutar una batería de pruebas demasiado grande. Para evitarlo, los desarrolladores deberían especificar claramente:

Solo vuelve a ejecutar las pruebas cuando haya aparecido un nuevo fallo o exista un problema que todavía no se haya resuelto.

La primera vez que un fabricante de modelos señala oficialmente el “AI slop”

Este punto probablemente sea el más llamativo de toda la guía.

Es la primera vez que un fabricante de modelos incluye en su documentación oficial una lista explícita de palabras que recomienda evitar.

Términos como delve o leverage ya se habían convertido entre los desarrolladores en ejemplos clásicos del llamado “AI voice” o “AI slop”. Sin embargo, que OpenAI los señale oficialmente y recomiende bloquearlos supone un paso diferente.

En esencia, la lista representa una estrategia de restricciones negativas:

En lugar de dejar que el modelo utilice libremente frases prefabricadas y después intentar corregirlas, es más efectivo decirle explícitamente qué no debe decir.

Para los desarrolladores, el mensaje central de esta guía es bastante claro:

GPT-6 Astra sigue las instrucciones con mayor profundidad, por lo que los prompts y los archivos de Skills deberían simplificarse, no hacerse cada vez más largos.

Las reglas redundantes, las formulaciones ambiguas y las instrucciones obsoletas pueden tener un impacto mayor en Astra y terminar convirtiéndose en criterios que el modelo utilice para actuar por su cuenta.

Tanto la lista de palabras “slop” como las recomendaciones para auditar AGENTS.md pueden trasladarse directamente a los prompts y sistemas de Skills que ya utilizan los desarrolladores.

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