מה יש כאן
תוכן העניינים
המדריך בנוי כדי להיקרא מההתחלה, אבל כל פרק עומד בפני עצמו.
- 01מה זה Astraולמה זה לא עוד שדרוג של מספר גרסה
- 02איפה הוא בכלל נמצאChat, Work ו-Codex, ואיפה Astra פועל
- 03המשימה הראשונהצעד אחר צעד, מהמתג ועד קובץ מוגמר
- 04Computer Use על Windowsהשתלטות על אפליקציות Windows, צעד אחר צעד
- 05החשבוןכמה Astra יש לך באמת, ומתי לא להשתמש בו
- 06הוא מתנהג אחרתלמה הוא עוצר ושואל, ואיך לכוון אותו
- 07עשרה מקרי שימושהפרומפט המלא לכל אחד, מוכן להעתקה
- 08גבולות והרשאותמה הוא לא יעשה, ומה כדאי שלא תתני לו
- 09מתי כל אחדAstra מול Claude, ואיך לבדוק את זה על העבודה שלך
- ★רשימת הפעלהכל המדריך מקוצר לסדר פעולות לסימון
01
מה זה Astra
ולמה זה לא עוד שדרוג של מספר גרסה
הפרק הראשון
מה זה Astra
ולמה זה לא עוד שדרוג של מספר גרסה
ב-3 בספטמבר 2026 OpenAI הכריזה על GPT-6 Astra. מתחת לכותרות יש שינוי אחד מרכזי, והפרק הזה מראה אותו במספרים.
את רוב הדורות הקודמים מדדנו לפי איכות התשובה. את Astra, לפי מה שOpenAI בחרה להציג בהכרזה, מודדים בעיקר לפי משהו אחר: מה הוא מצליח להפעיל.
OpenAI קוראת לזה Computer Use, והיא מציבה את זה במרכז ההכרזה: מילוי טפסים באינטרנט, עדכון רשומות ב-CRM, סידור יומן, ניתוח נתונים והפקת גרפים, בדיקות איכות על אתר שנבנה. בהדגמות הרשמיות המודל בונה לוח מעגלים מודפס ב-KiCad, מעמד מסמך משפטי, ממלא טופס מס אמריקאי ובונה דוח ב-Power BI.
ההבדל בשורה אחת
לנסח שאלה טובה זו מיומנות אחת. למסור משימה ולהגדיר איפה היא נגמרת זו מיומנות שנייה, וכל המדריך הזה עוסק בה.
המספר שהכי רלוונטי לעבודה שלך
מבין כל הבנצ'מרקים שפורסמו, אחד נבנה בדיוק בשביל השאלה הזו. Agents' Last Exam בודק סוכנים על משימות מקצועיות בתוכנות אמיתיות, ממודלים פיננסיים ועד הנדסה והפקת מדיה.
השיפור השני הוא בזמן, ולא רק בדיוק. במדידות על OSWorld 2.0, Astra הגיע ל-72.6% בכ-40 דקות למשימה, לעומת 65.7% בכ-75 דקות אצל GPT-5.6 Sol. זה כ-47% פחות זמן למשימה. במקביל OpenAI עדכנה גם את המנוע של Codex, והתוצאה המשולבת שהיא מפרסמת היא השלמת משימות מהירה פי 1.9 מהחוויה הקודמת.
ועכשיו החלק שההכרזה לא מדגישה
Astra לא מוביל בכל דבר. בטבלאות שOpenAI עצמה פרסמה יש שתי שורות שכדאי להכיר לפני שמישהו בארגון שלך אומר "זה הכי חכם שיש":
זה לא פוגם בטענה המרכזית, הוא מחדד אותה. לפי הטבלאות של OpenAI, Astra מוביל במבחני הפעלת מחשב ודפדפן, ולא בכל מדד. "חכם יותר" ו"טוב יותר בלהפעיל תוכנות" הם שני דברים שונים, וכדאי לדעת באיזה מהם מדובר לפני שמחליטים החלטת רכש.
ואיך קוראים גרף השקה, בדוגמה אחת
בגרפים שבעמוד ההשקה, למודלים של OpenAI יש עקומה שלמה, כי הם הריצו אותם בכמה רמות עלות ומדדו כל אחת. למודלים של Claude יש קו מקווקו אחד וריבוע בקצה, עם ההערה Reported score only: ציון שפורסם, לא ריצה שהם עשו. שני סוגי נתונים על אותו גרף, וזה כתוב במקרא.
השיפור שיורגש בעבודה על חומר גדול
בהקשר ארוך יש שיפור גדול. במבחן שבודק אחזור מידע מתוך חלון של חצי מיליון עד מיליון טוקנים, Astra הגיע ל-96.3% לעומת 73.8% של Sol. חלון ההקשר שלו הוא 1,050,000 טוקנים, והקלט המרבי הוא 922,000.
נתוני המודל
- מזהה: gpt-6-astra
- חלון הקשר: 1,050,000 טוקנים
- פלט מקסימלי: 128,000 טוקנים
- ידע עד: 30.4.2026
- קלט: טקסט ותמונה. פלט: טקסט בלבד
מה הוא ירש
- המודל החזק ביותר של OpenAI כיום
- רמות מאמץ: low עד max
- אין רמת none
- לא זמין ב-Codex cloud
- מגיע גם דרך Azure ו-AWS Bedrock
והניואנס: זו אמירה של אדם בתדריך לעיתונאים. בעמוד ההשקה עצמו OpenAI לא טוענת שהגיעה ל-AGI.
02
איפה הוא בכלל נמצא
Chat, Work ו-Codex, ואיפה Astra פועל
הפרק השני
איפה הוא בכלל נמצא
שלושה מצבים, וזה שבו Astra עובד
השאלה הראשונה שנשאלת אחרי שההשקה מגיעה לחשבון היא פשוטה: איפה הוא.
ChatGPT מחולק היום לשלושה מצבים, ו-OpenAI מציגה את Astra כמודל לעבודה מורכבת ב-Codex וב-ChatGPT Work. זה המקום להתחיל בו.
ההגדרה של OpenAI עצמה חדה: השתמשי ב-Chat כשאת רוצה תשובה, הסבר, סיעור מוחות או טיוטה קצרה. השתמשי ב-Work כשאת רוצה שהמערכת תשלים משימה עם תוצאה ברורה: בריף, מצגת, ניתוח, עדכון חוזר, תהליך, או קובץ שאפשר לפתוח ולעבוד איתו.
Codex הוא הממשק שנבנה למפתחים. אם את לא כותבת קוד, Work הוא המקום שלך, וOpenAI כותבת את זה במפורש: מי שהשתמש ב-Codex לעבודה שאינה תכנות יכול לעבור ל-Work ולקבל "the same core capabilities with an experience designed for everyday work".
ארבעה מודלים, לא אחד
בתוך Work ו-Codex יש משפחה שלמה, ו-Astra הוא רק הקצה העליון שלה. שמות המודלים הם שמות של גרמי שמיים, מה שלא עוזר לזכור מי חזק ממי:
| המודל | למה OpenAI מייעדת אותו |
|---|---|
| Astra | העבודה הכבדה ביותר מקצה לקצה, כשצריך חשיבה ושיקול דעת לאורך כמה שלבים וכמה כלים |
| Sol | עבודה מורכבת ופתוחה, עמומה או בעלת ערך גבוה, שדורשת ניתוח או ליטוש |
| Terra | העבודה היומיומית. נקודת הפתיחה הטבעית למה שקודם נתת ל-GPT-5.5 |
| Luna | משימות ברורות וחוזרות בנפח גבוה: חילוץ, סיווג, המרה, סיכומים מובנים |
ההמלצה של OpenAI לגבי Astra ספציפית: בחרי בו כשמשימה דורשת את היכולת החזקה ביותר לאורך כמה שלבים וכמה כלים, ותני לו את המקורות, התבניות, האילוצים והבדיקות שמגדירים מה נחשב תוצאה טובה. פרק 05 מסביר למה זו לא ברירת המחדל שלך.
מה תראי בפועל בבורר
הבחירה מורכבת משני חלקים: איזה מודל, וכמה מאמץ הוא ישקיע. בתיבת ההקלדה שניהם מוצגים ביחד, למשל GPT-6 Astra Medium. לחיצה על השבב פותחת את רשימת Select model, ולצידה בקרה נפרדת לרמת המאמץ.
רמות המאמץ שהמודל תומך בהן הן low, medium, high, xhigh ו-max. אין רמת none. הכלל שOpenAI ממליצה עליו פשוט: התחילי בנמוך שנותן תוצאה טובה, והעלי רק כשהמשימה באמת דורשת יותר תכנון או בדיקה.
03
המשימה הראשונה
מהמתג ועד קובץ מוגמר, עם הפרומפט המלא
הפרק השלישי
המשימה הראשונה
צעד אחר צעד, מהמתג ועד קובץ מוגמר
Work מגיב לפי גודל הבקשה. מבקשים סיכום, מקבלים סיכום. מבקשים תוצר שלם עם מקורות, אילוצים ונקודת ביקורת, ומקבלים קובץ שאפשר לפתוח ולעבוד איתו.
ההבדל נמצא במבנה הבקשה, ו-OpenAI מפרסמת את המבנה הזה במפורש: תגידי לו איזו תוצאה את צריכה, מאיזה מקורות, באילו אילוצים, מה נחשב תוצאה טובה, ומתי לעצור לביקורת.
ארבעת החלקים של פרומפט שעובד
התוצר
איזה קובץ בדיוק יוצא בסוף, ומה יש בו. לא "תעזור לי עם", אלא "גיליון עם שלושה טאבים".
המקורות
מאיפה מותר לו לקחת, ובעיקר מאיפה אסור. "use only these pages, and nothing else".
האילוצים
הכללים שמגדירים מה נחשב איכות. אל תמצע טווחים, אל תשתמש במספר שאין לו מקור.
נקודת העצירה
איפה הוא חוזר אלייך לאישור, לפני שהוא בונה את הדבר הסופי.
החלק הרביעי הוא הכי קל לדלג עליו, והוא זה שחוסך עבודה חוזרת. בלעדיו הוא בונה קובץ שלם לפי הנחה שגויה, ואת מגלה את זה רק בסוף.
הפרומפט שרץ כאן
זה הפרומפט האמיתי שממנו נולדו כל הצילומים בפרק הזה. הוא מכיל את ארבעת החלקים, ובכוונה יש בו גם מלכודת: בסוף ביקשתי ממנו לסמן איפה המקורות סותרים זה את זה.
להעתקה כמו שהוא
מה שקורה אחרי השליחה שונה מצ'אט. נפתח פאנל בצד עם שתי כותרות, Outputs ו-Sources, והמקורות שנתת נרשמים שם אחד אחד. זה המקום שבו את רואה על מה הוא באמת הסתכל.
מה חזר
מה שחזר היה טיוטה לביקורת, שנפתחה במשפט "Here's the proposed structure and Notes content for review. I haven't built the .xlsx yet."
שווה לעצור על שורה אחת שם: "Recommendations are my interpretation of the sources, not task-specific guarantees." הוא מפריד בין מה שקרא לבין מה שהסיק. זו התנהגות חדשה, ופרק 06 מוקדש לה.
הטאב הזה הוא כל ההבדל בין תוצר שאפשר להגיש לבין תוצר שצריך לבדוק מחדש. כשכל מספר נושא איתו את הכתובת שממנה הגיע, הבדיקה לוקחת דקות במקום שעה.
והמלכודת
ביקשנו שיסמן סתירות בין המקורות. הוא מצא שתיים. הראשונה: מכפיל ה-Fast mode הוא 2.5 בקרדיטים של ChatGPT ופי 2 במחירי ה-API, והוא כתב במפורש שאלה הקשרי חיוב שונים ושאסור להחליף אחד בשני. השנייה: עמוד המודלים מדבר על חשבונות Business ב-100 דולר, בעוד ההכרזה מתארת השקה לכל משתמשי Business.
04
Computer Use על Windows
איך נותנים ל-ChatGPT להפעיל אפליקציות על המחשב שלך
הפרק הרביעי
Computer Use על Windows
איך נותנים ל-ChatGPT להפעיל אפליקציות על המחשב שלך
כאן ChatGPT יוצא מהחלון שלו ומתחיל להפעיל תוכנות על המחשב שלך. ההתנהגות על Windows שונה מזו שעל מק, וההבדל משנה את הדרך שבה כדאי לתכנן את היום סביב משימה כזו.
Computer Use נותן ל-ChatGPT לראות את המסך שלך ולהפעיל אפליקציות: ללחוץ, להקליד, לנווט בתפריטים. הוא נתמך במפורש על Windows, וזו החדשה הטובה. שם התוסף אצלך יהיה Computer Use והתיאור שלו הוא, מילה במילה, Control Windows apps.
ההבדל שמשנה את סדר היום שלך
- יכול לרוץ ברקע בזמן שאת ממשיכה לעבוד על משהו אחר
- יכול להמשיך לעבוד גם אחרי שהמסך ננעל
- Record & Replay: מדגימים לו תהליך והוא הופך לסקיל
- Appshots: לחיצה כפולה על Command שולחת לו את החלון הקדמי
- רץ בחזית בלבד. מזיז לך את העכבר ומקליד במקומך
- לא יכול לעבוד ברקע בזמן שאת משתמשת באותו מחשב
- Record & Replay לא קיים
- Appshots לא קיים. גם Computer History הוא macOS בלבד
זו לא הערת שוליים. זה אומר שכל עוד המשימה רצה, המחשב תפוס. הפתרון הרשמי שOpenAI עצמה מציעה למי שרוצה להתרחק מהמסך הוא אחד משניים: להשאיר את המכונה פתוחה ומחוברת ולעקוב מהטלפון, או להריץ את האפליקציה בתוך מכונה וירטואלית כך שההשתלטות תתרחש שם ולא על שולחן העבודה שלך.
ההרצה הראשונה, בלי סיכון
אין צורך במשימה דרמטית כדי לראות איך זה עובד. התיעוד של OpenAI עצמו משתמש במחשבון כדוגמה. מזכירים @Computer בתחילת הפרומפט, וזה מספיק.
להרצה ראשונה
לפני שהוא נוגע במשהו, הוא מבקש רשות לאפליקציה הספציפית. שלוש האפשרויות אינן שוות: Allow this conversation תקפה לשיחה הזו בלבד, Always allow נשמרת לתמיד ומופיעה אחר כך תחת Settings > Computer Use > Always allow, ומשם אפשר להסיר. Esc עוצר.
זה מה שקורה על המסך: המחשבון נפתח לבד, המקש נלחץ לבד, והסמן הזוהר מסמן איפה ChatGPT נמצא כרגע. בזמן הזה המחשב לא שלך.
הוא לא מהיר. הוא פשוט לא מתעייף.
זה כל ההבדל, וזו כל ההחלטה מתי להשתמש בו
זו לא ביקורת, זו הכיול. Computer Use הוא לא קסם ולא קיצור דרך. הוא רובוט שמסתכל על המסך, מחליט, מזיז עכבר, מסתכל שוב. הוא לא ישתלם על משימה שלוקחת לך דקה. הוא ישתלם על משימה ארוכה של קליקים חוזרים, מהסוג שאת ממילא דוחה.
שווה לתת לו
- מילוי טפסים חוזר
- עדכון רשומות במערכת ישנה
- בדיקת תקינות של דף או טופס
- הוצאת מידע ממערכת בלי API
- תהליך שחוצה כמה תוכנות
לא שווה
- כל דבר שלוקח לך פחות מדקה
- משימה שיש לה תוסף או חיבור ייעודי
- כל מה שדורש סיסמה או אמצעי תשלום
- טרמינל, והאפליקציה של ChatGPT עצמה. שניהם חסומים
05
החשבון
כמה Astra יש לך, ואיך לבחור על מה להוציא אותו
הפרק החמישי
החשבון
כמה Astra יש לך, ואיך לבחור על מה להוציא אותו
היכולת היא חצי מהתמונה. החצי השני הוא כמה ממנה יש לך ביום נתון, וזה הפרק שהופך את Astra מכלי מרשים לכלי שאפשר לתכנן סביבו.
שתי מכסות, לא אחת
בלוח המכסות רצות שתי מכסות במקביל, כל אחת עם הפס שלה וזמן האיפוס שלה: מכסה של חמש שעות, ומכסה שבועית. הצילום הבא הוא מחשבון Plus אמיתי, אחרי בוקר עבודה אחד שכלל משימת מחקר עם ארבעה מקורות והרצת Computer Use.
כמה הודעות זה בפועל
OpenAI מפרסמת הערכה של הודעות מקומיות לכל חלון של חמש שעות. אלה הערכות ולא תקרות קבועות, והטווח רחב בכוונה, כי משימה כבדה שורפת הרבה יותר ממשימה קלה.
| מודל | Plus | Pro 5x | קרדיטים למיליון פלט |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | 5-45 | 25-225 | 1,250 |
| GPT-5.6 Sol | 10-100 | 50-500 | 500 |
| GPT-5.6 Terra | 25-200 | 125-1,000 | 300 |
| GPT-5.6 Luna | 250-2,000 | 1,250-10,000 | 30 |
היחס נכון בשני העולמות. בקרדיטים, Astra הוא 250 ו-1,250 למיליון טוקנים מול 100 ו-500 של Sol. ב-API, 10 ו-50 דולר מול 4 ו-20. פי 2.5 בשני הצדדים.
מה קורה כשנגמר
העבודה שכבר רצה ממשיכה. מעבר לזה יש שלוש דרכים להמשיך, והן לא שקולות.
- לעבור למודל קטן יותר. Terra או Luna לאותה משימה, אם היא לא באמת דורשת את Astra. זו הדרך הזולה, והיא גם הכי מהירה.
- לקנות קרדיטים. במסלולים Plus ו-Pro אפשר לקנות תוספת בלי לשדרג מסלול. יש גם מתג Automatic reload שממשיך אוטומטית.
- לאפס את המכסה. בלוח יש שורה בשם Reset your usage limits now עם קישור Buy an instant reset.
ויש עוד משהו שקל לפספס: איפוסים צבורים. הם מופיעים בלוח כשורות Full reset (Weekly + 5 hr) עם כפתור Use reset, ולכל אחד יש תאריך תפוגה. שווה להסתכל שם לפני שקונים משהו.
איך למתוח את המכסה
אלה ההמלצות של OpenAI עצמה, והן עובדות גם כשיש מכסה בשפע, כי הן פשוט מייצרות תוצאות טובות יותר.
- לשלוט בגודל הפרומפט. מדויק, בלי הקשר מיותר.
- להגביל מקורות. רק הקבצים הרלוונטיים, וכשאפשר גם טווח תאריכים.
- להתאים את הפלט לצורך. להגדיר קהל, פורמט ואורך, ולהפריד בין עבודה נדרשת לשיפורים אופציונליים.
- לכבות חיבורים שלא בשימוש. כל שרת MCP מוסיף הקשר לכל הודעה.
- לעבור למודל קטן יותר במשימות שגרתיות.
הכלל שאני עובדת לפיו
Astra הוא לא ברירת המחדל, הוא הבחירה. נותנים לו משימה שיש בה כמה שלבים, כמה מקורות, ותוצר שצריך להיראות טוב. כל השאר, וזה הרוב, נשאר על Terra.
| המשימה | המודל |
|---|---|
| מצגת מחומרי גלם, לפי תבנית הארגון | Astra |
| תהליך שחוצה כמה תוכנות או דורש דפדפן | Astra |
| ניתוח מסמך ארוך והפקת דוח | Terra |
| ניסוח מחדש, תרגום, סיכום פגישה | Terra |
| סיווג, חילוץ שדות, ניקוי רשימה | Luna |
06
הוא מתנהג אחרת
למה הוא עוצר ושואל, ואיך מכוונים אותו
הפרק השישי
הוא מתנהג אחרת
למה הוא עוצר ושואל, ואיך מכוונים אותו
הדבר הראשון שמרגישים ב-Astra הוא לא היכולת, אלא הנימוס. הוא שואל יותר, הוא מסייג יותר, ולפעמים הוא עוצר בדיוק כשציפית שימשיך.
OpenAI כותבת את זה במפורש: הוא נוטה לשאול שאלה כשהתשובה עשויה לשנות את התוצאה. זו התנהגות מכוונת, לא תקלה, והיא מייצרת תוצאות טובות יותר במשימות ארוכות. אבל אם לא יודעים לכוון אותה, היא מרגישה כמו עיכוב.
שתי התנהגויות, וההבדל ביניהן הוא הכל
- הוא עוצר על הסף ומבקש הבהרות
- שום עבודה לא נעשתה עדיין
- קורה כשהמשימה מנוסחת פתוח מדי
- זה מה שמתסכל אנשים
- הוא עושה את כל מה שהורשה
- חוזר עם משהו קונקרטי לבדוק
- קורה כשהגדרת תוצר ונקודת ביקורת
- זה מה שOpenAI ממליצה עליו
בהרצה שבפרק 03 הוא לא שאל כלום. הוא הכריז מה בכוונתו לעשות, הלך לעבוד, וחזר עם מבנה מלא ורשימת מקורות. זה קרה כי הפרומפט הסתיים בשורה Show me the tab structure and the Notes section before you build the full file. עשר מילים, והן הזיזו אותו מהעמודה השמאלית לימנית.
הפרומפטים ש-OpenAI מפרסמת
בתיעוד של Astra יש פרומפטים מוכנים לכוונון ההתנהגות שלו. הם באנגלית ומיועדים להעתקה כמו שהם, למשל לתוך הוראות של פרויקט.
כדי שיפעל בעצמו במקום לעצור
כדי שיביא לאישור רק תוצר מוכן
הוא כותב ברשימות. אפשר לבקש אחרת
Astra נוטה לרשימות, טבלאות ו-Markdown. לצרכים מסוימים זה בדיוק מה שרוצים, ולתוכן שהולך לקהל זה כמעט תמיד לא. גם לזה יש פרומפט רשמי.
כדי לקבל פרוזה במקום רשימות
ויש עוד אחד, והוא כנראה השימושי ביותר לכל מי שכותב. OpenAI מפרסמת רשימה של מילים וביטויים שהמודל נוטה אליהם ושכדאי לחסום מראש.
כדי להוריד את מילות המילוי
הפרט שהכי מפתיע בפרק הזה
OpenAI ממליצה במפורש לעבור על קבצי ההוראות והסקילים שהמודל קורא, כי Astra רגיש אליהם יותר מקודמיו והוראה סותרת שם עלולה לעצור לו את העבודה. אם בנית לעצמך פרויקטים עם הוראות קבועות, זה הרגע לקרוא אותן שוב.
07
עשרה מקרי שימוש
הפרומפט המלא לכל אחד, ואיזה מודל לבחור
הפרק השביעי
עשרה מקרי שימוש
הפרומפט המלא לכל אחד, ואיזה מודל לבחור
כל פרומפט כאן בנוי לפי ארבעת החלקים מפרק 03, ומסומן במודל שמתאים לו לפי החשבון מפרק 05. החליפי את מה שבסוגריים המרובעים.
01 // מצגת שנשארת בתבנית של הארגון
זו החוזקה שOpenAI מדגישה במפורש: היצמדות לתבנית קיימת. צרפי את קובץ התבנית של החברה ואת חומרי הגלם. Astra.
02 // גיליון השוואה להחלטה
ספקים, כלים או סוכנויות, עם ניקוד ודגלי סיכון. Astra.
03 // עדכון רשומות ומילוי טפסים
משעמם, חוזר, ובדיוק מה ש-Computer Use נבנה בשבילו. Astra.
04 // מחקר מתחרים על פני לשוניות
השוואה חיה של דפי מוצר, עם ציטוט מקור לכל שורה. Astra.
05 // בדיקת תקינות של דף או טופס
מעבר על נכס דיגיטלי ודיווח מה נשבר. Astra.
06 // ניתוח נתונים עם גרף ונרטיב
לרוב הניתוחים אין צורך ב-Astra. Terra.
07 // עימוד מסמך לפי סטנדרט הבית
הדגמה רשמית של OpenAI, והם בחרו דווקא מסמך משפטי. Astra.
08 // עדכון שבועי שרץ בלעדייך
משימה מתוזמנת שמכינה טיוטה לפני שאת מגיעה. Terra.
09 // ניקוי והכנת רשימת דיוור
משימה ברורה, חוזרת ובנפח גבוה. בדיוק המקום לא להשתמש ב-Astra. Luna.
10 // וגם התלת-מימד
זו ההדגמה שכולם מראים: המודל בונה בית ב-Blender והופך אותו לסצנה שאפשר להסתובב בה ב-Unreal Engine. היא אמיתית ומופיעה בהכרזה הרשמית. Astra.
ומה זה אומר בפועל
ההדגמה הזו מיועדת למי שכבר עובד ב-Blender ומחפש להאיץ שלב בתהליך קיים. אם זה לא את, תשע המשימות שמעליה יחזירו לך הרבה יותר. שווה להכיר אותה כדי לדעת מה הכלי מסוגל לעשות, ולא כדי לפתוח אותו מחר בבוקר.
08
גבולות והרשאות
מה הוא לא יעשה, ומה כדאי שלא תתני לו
הפרק השמיני
גבולות והרשאות
מה הוא לא יעשה, ומה כדאי שלא תתני לו
ככל שהכלי עושה יותר לבד, ההחלטה מה מותר לו הופכת להיות העבודה שלך. הפרק הזה הוא הצד השני של פרק 04.
שלוש רמות הרשאה, ורק אחת נשארת
| מה שכתוב | מה זה אומר |
|---|---|
| Allow this conversation | תקף לשיחה הזו בלבד. ברירת המחדל הבטוחה |
| Always allow | נשמר לתמיד. מופיע ומוסר תחת Settings > Computer Use |
| Deny (Esc) | עוצר כאן |
- מה שהוא לא יעשה גם אם תבקשי: להפעיל אפליקציות טרמינל, להפעיל את ChatGPT עצמו, להזדהות כמנהל מערכת, או לאשר חלונות הרשאה של אבטחה ופרטיות במחשב שלך.
- מה שכדאי שלא תתני לו: משימות שדורשות סיסמה או אמצעי תשלום, אפליקציות שלא צריך לפתוח לצורך המשימה, וכל דבר ששולח או מוחק בלי שאת נוכחת.
- ומה שכדאי לזכור על הדפדפן: אם הוא עובד בדפדפן שלך, הוא נמצא בתוך החשבונות שכבר מחוברים בו.
למה משימה נעצרת באמצע
ב-Astra יש ניטור בטיחות שרץ במקביל לעבודה ויכול להשהות משימה. הוא אסינכרוני, כלומר ההשהיה עשויה להגיע אחרי הפעולה שגרמה לה, וזה מבלבל ברגע הראשון.
מה שקורה אחר כך תלוי איפה את עובדת, וזה שווה לדעת מראש:
| איפה | מה קורה בהשהיה |
|---|---|
| אפליקציית שולחן העבודה | מוצגים הממצאים, ואפשר לחדש אחרי בדיקה |
| Codex CLI | המשימה נגמרת. אין חידוש |
| נייד | המשימה נגמרת. אין חידוש |
שלושה דברים שכתובים בעמודים של OpenAI
- בארגון, הגישה כבויה כברירת מחדל. מנהל מערכת צריך להדליק אותה לחלל העבודה. אם את ה-L&D או ה-IT, זו ההחלטה שלך.
- הריזונינג שלו קשה יותר לניטור מזה של Sol. OpenAI כותבת את זה בעצמה ואומרת שהיא מתייחסת לירידה ברצינות.
- הם עצרו אימון חזית לשבועיים, וריצת האימון הגדולה חזרה לפעול רק ב-28.8. חלק מהריצות הקטנות עדיין מוקפאות.
ורמת Critical בסייבר
זה המודל הראשון ש-OpenAI מסמנת ברמת Critical בסייבר לפי מסגרת המוכנות שלה. בבנצ'מרק ExploitBench הוא קיבל 100%, ובבנצ'מרק פנימי של עשרים חולשות חדשות הוא מצא והשתמש בשתי חולשות שלא היו ידועות לאיש.
חברה שמפרסמת בעמוד ההשקה של עצמה שיכולת הניטור שלה ירדה, אומרת לך משהו לא נוח וגם עושה משהו נכון.
היכולת להבין למה המודל עשה משהו קטנה, לא גדלה. זה המחיר של הקפיצה
09
מתי כל אחד
Astra מול Claude, ואיך לבדוק את זה על העבודה שלך
הפרק התשיעי
מתי כל אחד
Astra מול Claude, ואיך לבדוק את זה על העבודה שלך
השאלה שחוזרת הכי הרבה היא אם כדאי לעבור. התשובה תלויה בסוג העבודה, ויש לזה תבנית ברורה למדי.
מה שיש בפרק הזה מגיע משני מקומות: המסמכים הרשמיים של OpenAI, וניסויים שאנשים אחרים הריצו ופרסמו, שקראתי וצפיתי בהם. את חמישה עשר המקרים לא הרצתי בעצמי, ולאורך הפרק מסומן מה נמדד ומה התרשמות של מי שבדק.
| סוג העבודה | מה שעולה מהמקורות |
|---|---|
| הפעלת ממשק, דפדפן, אפליקציה | Astra |
| חילוץ מתוך כמות גדולה של חומר מבולגן | Astra |
| משימות שדורשות ראייה של מה שעל המסך | Astra |
| עיצוב, מיתוג ומבנה של תוצר | Claude |
| כתיבה שיווקית ותוכן לימודי | Claude |
| שכפול נאמן של רפרנס ויזואלי | Claude |
ומה שהניסוי הפומבי הראה
מישהו הריץ את שני המודלים על חמישה עשר מקרי שימוש אמיתיים ופרסם את התוצאות. הניקוד שלו הוא התרשמות אישית, והוא כותב את זה בעצמו, אבל התבנית שעולה משם זהה לזו שבטבלאות: Astra הוביל במשימות שדרשו להפעיל ממשק או לעבד כמות גדולה של חומר, וClaude הוביל במשימות של טעם, מבנה וכתיבה.
הפרוטוקול
במקום להכריע לפי טבלה של מישהו אחר, אותה משימה אמיתית בשני הכלים, ומדידה על ארבעה צירים. זה לוקח שעה ונותן תשובה שנכונה לך ולא לממוצע.
יצא קובץ שאפשר להשתמש בו?
לא "מרשים", אלא האם היית שולחת אותו הלאה בלי לפתוח מחדש.
הוא נשאר בתבנית ובקול שלך?
המיתוג, המבנה, השפה. כמה עבודת עריכה נדרשה אחריו.
כמה מהמכסה זה שרף?
לפני ואחרי, מלוח המכסות. הצד הזה כמעט תמיד נשכח.
כמה פעמים היית צריכה להתערב?
כל עצירה, כל שאלה, כל תיקון כיוון.
והמסקנה שחוזרת מכל המקורות
את לא בוחרת מודל, את מנתבת משימה. מי שמחפש כלי אחד שמנצח בהכל שואל את השאלה הלא נכונה, ורוב מי שבדק לעומק נשאר בסוף עם שני מנויים.
לסימון
רשימת הפעלה
כל המדריך, בסדר פעולות
היום
- לפתוח את אפליקציית ChatGPT לשולחן העבודה ולעבור ל-Work
- לבדוק בבורר אם GPT-6 Astra מופיע, ובאיזו רמת מאמץ
- להיכנס ל-Plugins, לחפש Computer Use, ולוודא שהסקיל דלוק
- להריץ את משימת המחשבון מפרק 04, ולראות איך נראית השתלטות
- לפתוח את לוח המכסות ולראות מה זה עלה
השבוע
- לבחור משימה אחת אמיתית ולכתוב לה פרומפט לפי ארבעת החלקים מפרק 03
- לוודא שיש בו שורת עצירה לאישור לפני התוצר הסופי
- להריץ אותה ב-Astra, ואת אותה משימה ב-Terra, ולהשוות
- לעבור על הוראות הפרויקטים הקבועות שלך, לפי ההמלצה בפרק 06
- לבדוק שוב את לוח המכסות בסוף השבוע
לפני שמכניסים את זה לארגון
- לשאול את ה-IT אם הגישה הודלקה לחלל העבודה. היא כבויה כברירת מחדל
- להחליט מי מאשר Always allow, ולאילו אפליקציות
- להסביר לצוות למה משימה עלולה להיעצר באמצע
- לקבוע איזה מודל הוא ברירת המחדל לעבודה יומיומית
להמשך
נשמח להישאר בקשר
שלושה מקומות שבהם ממשיכים לעקוב אחרי מה שקורה בשטח