# GPT-6 Astra로 큰 작업을 끝까지 맡기는 법

GS 개발자 리그 · 참가자 가이드
확인일: 2026-09-07

큰 작업을 맡길 때는 목표와 완료 기준을 구체적으로 전달하세요. 필요한 자료와 작업 범위를 주고 구현·실행·검증·수정까지 요청하세요. 한 번의 입력이 성공을 보장하지는 않습니다.

## 사용 메모

- 공식 안내: Astra는 모델명입니다. Max는 한 작업의 깊은 추론, Ultra는 적합한 독립 작업의 병렬 위임을 활용하는 설정입니다. 기본 강도부터 시작하고 시간·토큰 사용량을 보고 조정하세요.
- 지원되는 앱·Codex CLI·IDE에서 /goal로 시작하세요. 설정된 권한과 승인 절차를 따르며, 사람의 결정이 필요하면 멈춥니다.
- 미확인: “Codex Gold”라는 공식 제품명은 확인하지 못했습니다. 이 가이드에서는 확인된 Goal 기능을 별도로 안내합니다.

## 팀의 문제로 바꾼 뒤 에이전트에 전달하세요

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목표: 재고 부족 품목을 매일 수작업으로 확인하는 시간을 줄이는 웹 도구를 완성해 줘. 합성 데이터로 시연할 대표작 하나에 집중해.

맥락·자료: 첨부한 업무 흐름 설명과 공개 문서를 먼저 읽어. 실제 업무 데이터는 사용하지 마. 자료가 부족하면 가상의 품목·재고·기준 수량 20건을 만들고 가정을 밝혀.

결과물: 실행 가능한 코드, 합성 샘플 데이터, 실행 방법과 한계가 적힌 README, 시연 화면을 만들어.

완료 기준: 재고가 기준 수량보다 적은 품목을 정확히 표시해야 해. 정상·빈 입력·잘못된 숫자를 직접 확인하고, PC와 모바일에서 핵심 동작을 검증해. 실행 명령과 실제 결과를 남겨.

허용 범위: 내가 지정한 프로젝트의 코드·문서 수정, 합성 데이터 생성, 실행·검증·오류 수정은 진행해. 기존 작업은 보존해. 실제 시스템 연결, 유료 결제, 외부 공개·전송, 기존 데이터 삭제는 먼저 물어봐.

진행 방식: 짧게 계획한 뒤 구현 → 실행 → 검증 → 수정을 이어가. 사소한 선택은 합리적으로 판단하고 가정을 기록해. 계획이나 초안에서 끝내지 말고 완료 기준을 충족할 때까지 진행해. 막히면 시도한 일과 필요한 결정만 물어봐.

결과 보고: 완성한 것, 실행·검증 결과, 남은 한계, 결과물 위치를 간단히 알려 줘. 실제 에이전트 세션 로그를 제출용으로 보존하고, 수행하지 않은 검증을 완료했다고 쓰지 마.
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## 행사 적용

- 실제 현업 문제를 고르고 합성·샘플 데이터로 작동을 시연하세요.
- Codex에서 사용한 지시 전문을 홈페이지 /goal 입력란 한 칸에 제출하세요. 제출란은 Codex를 실행하지 않습니다.
- 실제 에이전트 세션 로그 파일을 남겨 프로토타입 제작 미션에 제출하세요. 로그의 비밀정보를 점검하고 공개 링크에 올리지 마세요.

## 제출 전 확인

- [ ] 핵심 기능을 직접 실행했다
- [ ] 완료 기준의 성공·실패를 확인했다
- [ ] 결과물과 실행 방법을 남겼다
- [ ] 실제로 쓴 지시와 세션 로그를 보존했다

## 공식 안내

행사 적용 제안: 예시와 체크리스트는 GS 참가자를 위해 구성했습니다. 심사 배점은 협의 중입니다.

- [Astra 프롬프팅 가이드](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model) - 작업을 끝까지 이어가기, 질문의 경계, 필요한 검증
- [모델·Max·Ultra 선택](https://learn.chatgpt.com/docs/models) - 기본 강도에서 시작, Max와 Ultra의 차이, 클라이언트별 가용성
- [Goal과 장시간 작업](https://learn.chatgpt.com/docs/long-running-work) - 목표·제약·완료 기준, /goal 지원, 기존 권한 유지
- [Astra로 게임을 만든 공식 사례](https://developers.openai.com/blog/how-to-build-games-with-astra) - 실제 조작·화면·상태 확인과 수정 후 재실행
- [GPT-6 Astra 모델 명세](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra) - 공개 모델 ID와 API reasoning.effort 지원 값

편집 가능한 원본입니다. PDF는 `python3 generate_guide.py`로 다시 만들 수 있습니다.
웹 가이드: https://52g-hackathon.ralphthon.org/guide