怎么判断一条 instruction 是在帮 Codex 还是反而限制了它？
提问
看这条指令是在规定“什么算好、什么不能碰”，还是在替模型规定每一步怎么做；前者帮它，后者把它锁在你的思路里。
写清标准和边界，别写步骤
一条指令如果交代的是业务背景、验收标准、容易犯的错，以及哪些动作必须先经你确认，模型就有空间自己选做法；如果它把每一步都规定死，模型只能在你想到的路径里走，结果往往更平庸。立正的说法是告诉 AI 什么是好的、什么是容易犯的错误，少教它做事1。他做主页时只说要达成什么目标、有什么标准，没规定怎么写代码，模型自己把中间步骤做完了2。判断时可以问自己：这条指令删掉后，模型还能不能判断结果对不对？能，说明它给的是标准；不能，说明它给的是步骤。
该确定的就别交给模型发挥
限制不总是坏事。能确定、可检查、可复现的部分，用规则或脚本固定下来反而更可靠，比如字幕断句、数字格式、封面排版这类事，让模型自由改写容易把对的改错3。所以判断一条指令是帮忙还是限制，还要看它约束的是哪一类工作：约束“必须稳定复现”的环节是保护，约束“需要判断和提炼”的环节才是束缚。
权限边界要写，但别当成能力限制
另一类该写进指令的是权限：哪些动作可以直接做，哪些必须先问你。立正给 Codex 开了社区管理员权限，结果它未经允许直接发了一个影响两万人的帖子4。这类约束不是限制模型能力，而是限制它能自主决定的范围；它和“少教怎么做”并不冲突，一个管边界，一个管方法。
关于“课代表”式 instruction 的具体写法，目前材料只给了原则，没有可直接照抄的模板。
回到4份原文
直接讲“告诉 AI 什么是好、少教它怎么做”，是判断标准型与步骤型指令的核心依据。
给出只讲目标和标准、不规定代码写法的实例，可对照自己的指令。
说明哪些环节该用确定性规则约束，帮你区分保护性限制与束缚性限制。
展示权限边界缺失的后果，说明边界类指令为何必要。