近期，OpenAI针对其最新的GPT-5模型，分享了一系列编程提示技巧，旨在帮助用户更有效地利用这一强大工具。这些技巧覆盖了从指令清晰度到推理力度调整等多个方面，为开发者提供了宝贵的指导。
首先，OpenAI强调了指令的精确性至关重要。GPT-5虽然对指令的遵循能力更强，但若规则含糊或存在冲突，可能会导致模型执行时出现卡顿或结果摇摆不定。因此，编写清晰、无歧义的规则，消除潜在的冲突，是减少偏差的关键。
其次，选择合适的推理力度也是提高GPT-5效率的重要因素。对于复杂任务，应选择较高的推理力度；而对于常规任务，则使用中或低推理力度更为合适。如果用户发现GPT-5在简单任务上过度思考，可以通过调整需求的具体性或降低推理级别来优化。
为了更好地结构化规则，OpenAI建议使用类似XML的语法。通过将项目约定、默认技术栈和风格基线等信息分块写清，模型能够更容易地建立统一的上下文，减少试探用户偏好的次数。这种方法不仅提高了效率，还使得规则更加清晰易懂。
OpenAI还提醒用户避免使用过分强硬的语气。在旧模型中常见的命令式提示，在GPT-5上可能会适得其反，导致模型过度收集上下文信息，反而拖慢工作节奏。更好的做法是采用轻度引导加上清晰的边界设定，明确何时需要彻底调查、何时停止、以及何时汇报阶段进度。
在从无到有开发应用时，OpenAI建议用户先规划再动手。通过制定一个包含5～7个维度的打分表，并对方案进行自评迭代，可以显著降低一次成型任务的偏差。这种方法不仅提高了成功率，还使得开发过程更加有序和可控。
最后，OpenAI强调了控制GPT-5的热情度的重要性。由于GPT-5在信息搜集方面往往做得非常彻底，因此用户需要在提示中明确工具预算、详查时机以及阶段汇报节点。通过设定这些限制，用户可以更精细地控制模型的工作节奏和成本。
除了上述技巧外，OpenAI还提供了官方提示词指南和提示词优化器等资源，帮助用户进一步优化GPT-5的使用体验。这些资源不仅包含了详细的示例和说明，还提供了交互式工具，使用户能够根据自己的需求进行定制和优化。
