Скрытый навык define-goal: как OpenAI заставляет агентов формулировать строгие цели вместо размытых промптов

OpenAI тихо держит в открытом доступе каталог навыков для своих агентов, и деталь, которую многие упускают — официальный скилл define-goal. Он полностью меняет механику постановки задач. Вместо того чтобы вручную прописывать директивы через /goal, логичнее делегировать формулировку самой нейросети. Агент берет на себя перевод размытых намерений пользователя в жесткий контракт с метриками, границами скоупа и условиями остановки.

Внутренняя логика навыка прямо запрещает принимать процессные задачи наподобие «продолжай исследовать» или «сделай лучше». При вызове $define-goal система прогоняет контекст через фильтр качества. На выходе формируется конкретный артефакт: вместо «пофикси баг» появляется цель с точной командой валидации, целевым показателем latency и ограничением на радиус изменений. Это работает как встроенный предохранитель от бесконечного выгорания токенов, когда агент не понимает, в какой момент работа считается выполненной.

Оптимальный сценарий использования выглядит так: сначала ИИ-агент вроде Sol в режиме высоких усилий исследует кодовую базу и набрасывает первичный план. Только после этого активируется define-goal. Нейросеть сама подбирает количественные метрики успеха — точные пути файлов, требуемые команды CI или пороги ошибок. В результате контекст не размывается, а агент останавливается ровно тогда, когда бинарная метрика достигнута, обращаясь за подтверждением к разработчику.