让 GPT 少说废话的一份提示词,25 天 650 星:一个「人人都在骂」的毛病就是现成的选题

一个浙大的开发者把「GPT 话多、爱自我辩解」做成可以一行命令装上的提示词加钩子,在 LINUX DO 发了一篇帖子,三天一百多星,25 天 650 星。星不多,但打法很干净:骂声是现成的,论文是现成的,对比图一眼看懂。下面说清楚它是什么、星从哪来、谁在跟,以及你要不要照着做一个。

一篇中午发的帖子

2026 年 10 月 13 日中午,LINUX DO 的 Develop 版块多了一篇帖子,标题是《【开源】拒绝防御性编程!让GPT Astra Sol 有审美、说人话!!》,发帖人 XTer,打着社区规定的「开源推广」标签。正文很短:一个 GitHub 链接,一张对比图——左边是 Codex 默认的回答,右边是装上之后的回答,左边那些「我先确认了……」「为稳妥起见……」的句子被高亮出来;一句原理:「系统提示词先大致规定一下,然后每一条用户消息后跟着一些提醒」;最后一句:「欢迎佬友调优和 PR」。

楼下的回复大多是「这就试试」「mark 一手」「看效果不错」。到 11-06,这帖有 6.6k 浏览、336 个赞、82 楼(LINUX DO 帖子页,11-06)。帖子下方系统推荐的相关帖,标题是《GPT 的过度防御太恐怖了,大家有没有应对经验?》《佬们,有什么办法避免 gpt 的过渡工程化吗》《GPT 6 Astra 综述不说人话怎么办》——这个项目要解决的问题,社区里早就有人在问。

它是什么

NB-Corp/gpt-with-taste,口号是「Better judgment. Better taste. Less ceremony.」。它不是一个模型,也不是一个应用,是一份「行为配方」:

• 一份系统提示词,通过 Codex 官方的 model_instructions_file 入口塞进去,让 GPT-6.1 Sol / GPT-6 Astra 少写防御性的话、常规的事自己拿主意、把子 agent 返回的结果消化完再交给你;
• 三个钩子(hooks),在你提交消息、子 agent 启动、子 agent 结果返回时各补一句提醒,防止聊久了模型又回到老样子;
• 安装是 node scripts/install.mjs --hooks,不动你原来的模型、权限、MCP 和 AGENTS.md,带更新检查和恢复说明。

同一份英文配方编译到 6 个工具:Codex、Claude Code、Kiki(作者自己的 agent 工作台)、Pi、Oh My Pi、DeepSeek Harness(dsh)。后面三个是社区用户提 PR 补上的。

为什么是这个时候

骂声是现成的。 「GPT 防御性写作、话多」在中文开发者圈已经是梗,X 上有人专门截图「感受一下 GPT 的防御性写作」;只管论文写作这一个场景的 anti-defensive-writing-Skill 已经有 5,351 星(GitHub,11-06)。10-14,Codex 下线 GPT-5.5、默认模型换成 GPT-6.1 Sol(dev.to 报道),一批人刚被新模型的说话方式折磨,这个项目前一天上线。

有论文撑腰。 仓库里的 research.md 引了一篇 arXiv 论文《Writing for the Reviewer: Defensive Writing in GPT Models》:让 GPT-6 Astra「预先回应审稿人可能的质疑」时,33% 的论断被它自己改软了;AI 评审给这种改写打高分,真人读者却觉得更难读。「拒绝防御性」从一种感觉变成了可以引用的结论,转发的人有话说。

对比图一眼看懂。 LINUX DO 帖子的主体就是那张高亮对比图,README 和 GitHub Pages 上还有完整的前后对照。

装起来不心慌。 中文 X 上一条「卧槽,Codex 终于能少说点废话了」的转发(@Jolyne_AI,10-18,775 浏览)点名夸的就是「原来的配置都不动」。

星是从哪来的

GitHub star 数:10-16 是 217,10-22 是 423,11-06 是 630(API 实时 651,fork 35)。最近 7 天 +130,比前 7 天的 +77 还快——11 月初每天稳定涨 15~32 星,具体来源没找到,推断是搬运和聚合站的长尾。没上过 Hacker News,没看到 Reddit 专帖,也没有媒体报道。

作者这边很安静:GitHub 账号 NB-Corp 只有这一个仓库、1 个关注者,主力开发者 X-T-E-R 有 66 个关注者。10-12 到 10-17 密集写了 26 次提交,10-17 之后主干再没更新。

谁在跟它抢

还有一些直接改的:loLollipop/gpt-with-taste(11-05,自称「This fork of」)、lzlQWQ/gpt-with-taste-CN(中文化)。提示词这种东西没有门槛,agent-purge 两周就把它甩在后面。

它做得好和没做好的

做得好的:把一段提示词包装成「可安装、可回滚、有钩子」的东西,一份源文件编译到 6 个工具,让小众工具的用户自己来提 PR,每多一个工具就多一批人。

但星不是靠这些拿的。转发文案里几乎没人提 hooks 和多工具,说的都是「少废话、有判断力」。起量靠的是那个梗、那张图和那篇帖子。

没做好的:作者 10-17 后停更;只有 650 星,说明「GPT 少说废话」这个题本身的天花板不高——在意这件事的主要是中文圈的 Codex 重度用户。

如果是你

判断:能试。这不是一个要去抢的位置(GPT 防御性写作这一格已经有五六个项目),而是一套能反复用的起星打法:每次新模型上线,就会冒出一批大家都在骂的新毛病。

适合谁:每天泡在 LINUX DO、V2EX 或某个工具的 Discord 里、自己就是重度用户的开发者;能写出一张前后对比图让人一眼看懂;愿意把提示词做成带安装脚本的「产品」。

不适合谁:想靠这个拿几千上万星的(这一类的天花板就是几百到一两千,除非碰上 taste 那种大词);想做一个通用的「agent 人格管理器」去跟 agent-purge、codex-keysmith 拼功能的;不愿意追着模型版本改提示词的。

怎么做:

• 照着做:盯下一个模型换代(Codex、Claude Code、Gemini CLI 的默认模型一换,社区里马上有新的抱怨帖),挑一个具体毛病——过度工程化、乱加测试、不肯删代码、一改就改十个文件——做成一份配方加钩子。
• 换人群做:它是中文帖起量的,英文圈同一个毛病的版本可以去 Reddit 的 r/ChatGPTCoding、r/codex 发;反过来,英文圈火了的调教包,中文圈常常空着。
• 做它没做好的:它没有可复现的评测。做一个「同一组任务、装前装后、自动打分」的小基准,把对比图变成对比表,这一点 gpt-instruct 靠评测拿到了上万星。

怎么获客:先找一个垂直社区按它的推广规矩发帖(LINUX DO 要打「开源推广」标签、README 挂社区友链),帖子主体就是一张高亮对比图;能引一篇论文或一组数字最好。头三天在帖子里回每一条反馈、当天合 PR,然后等 YouTube 合集号和 X 搬运号自己来。

什么时候之前:跟着模型换代走,新默认模型上线后一两周内发。错过了就等下一次换代,不要追已经被五六个项目占住的旧毛病。

算看错:① 下一次 Codex 或 Claude Code 换默认模型后两周内,社区里没有出现集中的抱怨帖——说明「调教包」这个题材在退潮;② 官方把类似的行为开关做进产品(比如 Codex personality 加一个「少说废话」选项),这类仓库的新增星数一起掉;③ 反过来,agent-purge 这种通用工具继续涨、具体配方类停涨——说明大家要的是管理器,不是又一份提示词。

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数据与出处:GitHub API 与每日 star 数(10-16 至 11-06);LINUX DO 帖子 linux.do/t/topic/3016674(11-06 浏览、点赞数);LinkedIn Arthi R. 10-15 帖;YouTube ManuAGI 10-17 视频;X 上 @Jolyne_AI、@fhwofjow51260、@vintcessun、@bkdgiffug 的帖子;dev.to 关于 Codex 默认模型更换的报道;仓库内 README 与 docs/research.md。10-16 那天 +136 星的来源、中文 X 转发是不是有人组织、NB-Corp 和作者自己的 Kiki 工作台是什么关系,都没能确认。