用 GPT-6 Astra 两阶段迭代复现 Demo 的实用工作流技巧

AI 研究者 Elvis Saravia 分享了一种利用 GPT-6 Astra 两阶段迭代复现 Demo 的实用工作流，为基于大模型快速构建与优化原型提供了实践参考。

• 流程第一阶段将目标 Demo 推文输入给 Astra（medium）模型，配合自定义指令与 /goal 命令（如要求提供验证依据以供对照），完成核心逻辑的初步构建。
• 第二阶段切换至性能更高的 Astra（max）模型，专门针对首轮生成结果进行细节打磨与持续迭代调优。
• 该工作流的核心逻辑在于将“功能构建”与“效果调优”解耦，通过分工避免单次请求处理过多目标而导致输出质量下降。
• 该方案可进一步结合子智能体（Subagents）与目标驱动命令实现端到端自动化执行。
• 影响/看点：这种分阶段、分层级的模型调用策略有助于在原型开发中平衡推理成本与输出质量，其实际效果取决于首轮任务中验证标准（如运行结果证明）设定的准确性与严密性。
• 资料依据：
• X：Elvis Saravia（2026-09-05）：https://x.com/omarsar0/status/2096368290603946360

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