拿到Astra后，我先让它检查了旧工作流

今天我的Pro账号在Codex用到GPT-6 Astra了。
试了几次，拿它优化了一下手头的自动化工作流。初步感受是，建议的深度、表达和响应速度，都让我挺满意。
如果你也拿到了Astra，一时不知道拿它做什么，可以先把以前的自动化工作流（比如skill）交给它检查一遍。
我现在还有不少工作流是GPT-5.5、GPT-5.4时代搭的。到了GPT-5.6，我优化过一部分，前两天又用Fable 5.1改了一部分，但一直没全部梳理完。
今天让Astra继续看，它找出了不少我之前没发现的bug，其中一些还拖慢了工作流。
就这几次体验来说，我觉得它给建议的深度完全不输Fable 5.1，而且能把问题出在哪里、为什么影响效率讲清楚，不需要我再把一堆技术表述翻译一遍。
另一个感受是快。
我现在一般只把推理深度开到Medium，也就是中等，这几次跑长程任务、做debug都够用。响应速度给我的感觉，有点像以前GPT-5.6开Fast时的状态。
顺便发现一个小细节，我这里的Fast提示，Astra显示的是“2x speed”，GPT-5.6 Sol显示的是“1.5x speed”。


查了一下官方文档，两者开启Fast后的额度消耗都是各自标准模式的2.5倍。同样的消耗倍率，Astra的提速幅度更大。
官方文档还提到两个使用上的倾向。
一个是subagent，需要用就明确说。
Codex本来就默认需要明确要求才会派工，Astra的模型文档又专门提醒，它派subagent的频率可能低于你的预期，想让它并行处理，就要说清楚什么时候派、怎么分。
但我还是那句话，subagent交接信息时会有损耗，分得越多，越要花力气对齐上下文。所以能独立完成的就尽量独立完成，有必要再派。
另一个是测试，还是要控制范围。
之前GPT-5.6就有人反馈，会增加很多边界测试。这次Astra的官方文档也提醒，小任务可能测得超出实际需要，还得通过提示词或工程配置来控制测试范围。
目前最让我觉得有收益的，还是让它重新检查旧工作流，大家可以试试，周围有反馈说debug也非常好。做新东西炫技不如从处理技术债开始。