GPT-5アストラを上手に使うためのプロンプトのコツとスキルの注意点

概要

OpenAI公式のGPT-5(アストラ)プロンプトベストプラクティスをもとに、エフォート(思考量)設定の使い分け方、暴走しやすい情報収集や修正作業を抑えるプロンプトの工夫、そしてCodex内スキルの棚卸しの必要性を解説する動画。

主なポイント

• GPT-5アストラは複数工程・複数ツールをまたぐ仕事に強い分、目的・材料・完成系・完了条件を明確に伝える必要がある
• エフォート(思考の深さ)設定はタスクの複雑さに応じて低〜中(範囲が決まった仕事)、高〜極高(条件が絡む判断)、Ultracode(独立した並列作業が多いアプリ開発など)を使い分けるべき
• 公式は多くの作業でMaxやUltracodeは不要とし、高〜極高程度で十分としている
• 調べ物や情報収集を頼むと際限なく広く探しに行ってしまうため、必要な情報は人間側が用意して渡す「AIが上司、人間が部下」的な運用が効率的
• 資料を複数渡す際は優先順位(最新版はどれか等)を明示しないと古い情報を混同するリスクがある
• コード修正など小さな変更でも周辺まで確認・修正し続ける傾向があるため、「何を満たせば完了か」を具体的に伝える必要がある
• サブエージェント(担当分担)を期待通りに使わせるには、誰が何を調べて何を成果物として出すかを明示的に指示する必要がある
• Codex内のスキル(agent.md含む)が新モデルの挙動に敏感に反応し暴走要因になるため、古い検証手順や重複指示を削除する棚卸しが推奨される
• Claude Codeで詳細な作業プランを作成し、そのプランをCodexに実行させる流れが、現状最もAIエージェントの能力を引き出せるやり方として紹介されている

実践に使えること

• タスクの複雑さごとにエフォート設定(低・中・高・極高・Ultracode)を意識的に切り替える
• AIに調べ物を頼む前に「必要な情報は自分から渡す」前提でプロンプトを設計する
• 複数資料を渡すときは優先度・更新日を明記する
• 修正依頼には完了条件(例:日付表記を全て統一し曜日整合を確認したら完了)を具体的に添える
• Codex/Claude Codeのスキルファイルを定期的に見直し、古い検証用サブエージェントや重複指示を削除する
• 複雑なタスクはClaude Codeでプランを作成してからCodexに実装させる二段構えを試す