ChatGPT Work用GPT-6 Astra生成跑步路线：27 分钟交出GPX，但代码过程看不到
Simon Willison让ChatGPT Work配合GPT-6 Astra（Max）基于OpenStreetMap数据规划从家出发的 5K和 10K环线，27 分钟后拿到了可视化、GPX和GeoJSON文件，但他无法在界面中查看模型实际运行的代码。
2026 年 9 月 12 日，Simon Willison记录了他当天早上让ChatGPT Work配合GPT-6 Astra（Max）完成的一次任务：给出住址后，规划从他家出发的 5K和 10K跑步环线，并使用OpenStreetMap（OSM）数据。任务运行了 27 分钟，产出与要求一致，包括一张内嵌可视化、可下载的GPX文件和GeoJSON文件。
当他询问路线是如何生成的，ChatGPT回答：用Nominatim定位地址，用Overpass下载当地的OpenStreetMap道路和步道数据，然后在本地计算环线。
Willison指出，他无法在ChatGPT界面中看到模型实际运行过的代码以及它具体做了什么。他认为这种不透明是一个“反功能（anti-feature）”。等他想到要一份模型用过的Python代码时，ChatGPT已经无法提供——原因似乎是该对话线程已被压缩（compacted）。
他因此提出，任何使用压缩机制的LLM系统都应同时保留压缩前的文本，并让这些文本能通过agent工具调用取回，以避免这类问题。
地图展示使用了visualize技能。它创建了一个名为 /workspace/el-granada-5k-share.html的文件，直接嵌入ChatGPT界面。Willison也贴出了该HTML的副本，开头内容是“El Granada harbor loop 5.1 km”，并带有“Map data © OpenStreetMap contributors”的署名。
该HTML元素包含渲染跑步路线和地图本身所需的全部几何数据，使用D3，并从允许列表中的CDN位置加载。visualize技能的说明中写明外部资源限制：CSP仅允许cdnjs.cloudflare.com、esm.sh、cdn.jsdelivr.net、unpkg.com、fonts.googleapis.com、fonts.gstatic.com和fonts.bunny.net，其他来源会被屏蔽并静默失败。