GPT-5.6 Luna 提示词指南
编程与 Agent
2 条已核对来源的资料Apply Occam’s Razor：减少 Luna/Codex 过度设计的提示词
发帖者建议在 Codex 中明确要求使用 Occam’s Razor，以减少 Sol 的过度工程；这套规则同样可作为 Luna 处理代码任务时的边界提示。评论区补充了重要限制：简单不等于取消模块边界，仍要保持清晰职责；如果已有大量 skills、plugins 或互相冲突的规则，单独增加这段提示未必能解决 harness 问题。
Reddit Codex：解决 Luna 子代理兼容性的诊断与验证提示词
帖子讨论 Codex 中 Sol/Terra 的 Multi-Agent V2 与 Luna V1 兼容问题。原文给出一段“先检查、备份、修改、验证、报告”的完整提示词，要求不要只描述方案，而是检查实际版本和模型目录。评论区后来有人指出，Codex CLI 0.147.0 已修复 leaf model 支持，因此这段配置补丁可能只适用于旧版或桌面端。
角色与创作
1 条已核对来源的资料推理与思考
1 条已核对来源的资料API 与接入
7 条已核对来源的资料The builder’s guide to GPT-5.6：Luna 的模型选择、代理编排与缓存
OpenAI 的官方构建者指南不提供一段“万能提示词”，而是建议通过模型路由、推理努力等级、保留 reasoning、原生压缩、多智能体、程序化工具调用和 Prompt Caching 共同设计工作流。对 Luna 的核心建议是：把它放在高频、低延迟、重复步骤和抽取类任务中；复杂判断可用更高能力的模型。
Get started with OpenAI GPT-5.6 on Amazon Bedrock：推理、工具调用与缓存
AWS 文章把 Luna 定位为高吞吐、低延迟的分类、摘要和路由模型，并通过 Responses API 示例说明如何设置 reasoning effort、调用工具、把模型输出完整带回下一轮，以及使用 prompt cache key 和 cache breakpoint 缓存稳定前缀。
GPT-5.6 Luna API 模型参数与成本配置
官方模型页确认 Luna 的当前 API ID、价格、推理档位、工具面和速率限制，可直接作为高吞吐路由的配置基线，但 272K 以上的单次请求会触发整单加价。
Reddit Codex：Luna 子代理与 Sol 审查的多模型路由配置
这不是官方配置，而是 Codex 用户分享的个人路由方案：把 Luna 用于普通实现、头脑风暴和子代理，把 Sol high 用于计划审查和最终判断，把快速模型用于测试执行。它把“便宜模型做高频工作、强模型做质量闸门”落成可执行配置。
GPT-5.6 Luna 低风险首轮与升级路由工作流
把 Luna 放在摘要、标签、轻量 review precheck 和脚手架等低风险首轮，并把失败或复杂任务升级给 Terra/Sol，是 CodeRabbit 对三档编码 Agent 的可复用路由建议。
Use cheap Luna to orchestrate threads：用线程而非同模型子代理
作者建议使用 Luna 作为线程编排器，让不同线程按任务选择 Sol、Terra 或 Luna，而不是让 Sol Ultra 自动生成一批同样昂贵的子代理。原文提示很短，核心是：use the right model for the task，让模型根据规划、实现和文档研究分别路由。
X：为 Codex 创建 luna_worker 自定义代理
X 索引摘要给出一个很小但可执行的 Codex agent 配置思路：让 Sol 创建名为 lunaworker 的自定义代理，模型设为 gpt-5.6-luna，再让该代理承担子代理任务。第二条摘要要求保留现有配置、用安装版本校验、展示 diff 后再使用 lunaworker。
通用方法
1 条已核对来源的资料GPT-5.6 Luna
在 Tabbit 中使用
整理适合 GPT-5.6 Luna 的提示结构、参数设置与真实使用案例。每一项都保留原始出处。