新智元报道
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【新智元导读】别再吐槽GPT-5变笨了！OpenAI最新发布的提示工程指南，揭秘了一套调教prompt。用对了之后，它就能从偶尔靠谱，变成稳定、高效、甚至补漏收尾的全能搭档。
「GPT-5怎么不如之前的4o？」「GPT-5怎么这么笨？」
最近我们被这样的抱怨刷屏。
同样的任务，它要么机械复述，要么擅自改动，令人哭笑不得。
真相不是模型退步，而是配置没对。
OpenAI最新的「提示词工程指南」给了我们答案：
只要拨对5这五个开关，它就能从沉默执行的机器，变成全能的工作伙伴。
很多人抱怨 GPT-5 只会按字面办事，不会自己多想半点。
其实是你把它关在了「安静执行」的模式里。
其实，GPT-5可以在「严格按照要求执行」和「完全自主解决问题」之间自由切换。
我们可以通过调整agentic eagerness（自主探索倾向）来控制它的行为。
这个值低的时候，它的探索范围变小，只会做你写在提示词里的事情。
高的时候，它就会自己查漏补缺，甚至优化原计划。
示例prompt：
You are a research assistant helping me create a 2-page market trends summary.
Use reasoning_effort: low
· Do not explore topics outside the 2023–2025 data.
· Stop if you cannot find at least 3 credible sources.
· Keep going until you've fully summarized the 3 trends and written the final draft.
Cursor在测试GPT-5的时候发现：
如果直接在提示词里写明「可自主探索优化机会」，并给出代码风格、性能优先级等要求，GPT-5就不会只修一处bug，而是会顺带修掉其他隐患，让整个代码库更干净。
Global setting: verbosity=low
When providing code edits:
· Switch verbosity to high Include full diffs with comments explaining each change
· Use descriptive variable names
有时候，GPT-5遇到个小问题也能想半天，洋洋洒洒给你甩几百字；
还有时候，碰到个复杂任务，却只回一句话，像是敷衍交差。
原因就在reasoning_effort（推理深度）身上。
它就像镜头的焦距，决定相机是拍全景还是小景。推理深度调低，它会给你一个简明结论；
调高，它会则一步步拆解、逐条论证。
示例 prompt：
You are solving a logic puzzle.
· Use reasoning_effort: high
· Explain your reasoning before giving the final answer.
· If the puzzle takes more than 5 steps to solve, break it into stages and confirm with me after each stage.
所以，使用诀窍就是根据任务难度调档：简单事浅尝辄止，复杂事深挖到底。
在一些延迟敏感、结果明确的任务上，可以直接用最小推理模式（minimal reasoning）。
把步骤、模板写清楚，让它按格子填。
这样速度快、浪费token少，还能避免它额外发挥。
提取邮箱列表、格式化数据、批量改标题这些简单任务，不需要它反复推理，所以越快越好。
但要是策划一整套婚礼流程，细致到新娘手捧花的颜色都要写出来，那就需要开启深度模式，反复推敲。
用过ChatGPT的人， 都遇到过这种窘境：上一步刚辛辛苦苦铺好的逻辑，下一步它就像断片了一样，推理链从零开始。
OpenAI在指南里着重强调Responses API——它能让GPT-5把前面的推理结果锁住、复用，避免重新规划。
示例prompt：
{
"model": "gpt-5",
"previous_response_id": "resp_12345",
"input": "Now summarize the insights from the analysis above in bullet points."
}
OpenAI的报告称，使用Responses API之后，GPT-5在Tau-Bench Retail的准确率从73.9%提升到了78.2%。
也就是说，它更稳定、更少「中途失忆」。
这就好比你让它帮忙做一个10页的市场调研报告，没用记忆锁时，它可能第7页突然跑出个新定义，和前面冲突；
用了记忆锁，它就会沿着最初的思路走到最后，数据、口径、风格全都统一。
如果想让长任务更稳定，还可以加上「过程可追踪」。
让它在每个阶段开始前重述目标、列出步骤，执行中简单说明当前动作，结束后总结变化。
示例 prompt：
Your job is to clean and analyze a CSV file.
Before you start, restate the task in one sentence and outline the steps you will take.
When using a tool, explain what you're doing in 1–2 sentences before calling it.
After each step, summarize the result in under 50 words.
这样就能随时能介入调整，既不打断它的节奏，又让整个流程也更透明。
Responses API就像长途旅行的导航。
有了它，GPT-5会沿着同一条路线开到底；没有它，它可能中途掉头回到老地方。
你可能遇到过这种场景：
明明是一个很简单的问题，但GPT-5输出的全是长句，读下来累得像在啃说明书；
又或者它说得很简洁，却能感受到里面还有一堆细节被它「吞」了。
这是因为推理深度和verbosity（冗长度）是两个不同的东西。
你可以把全局可以设成简洁，保证日常对话不啰嗦；
而在需要细节的场景，如审计记录、研究报告，就可以暂时调高冗长度，让它把脑子里的推理过程「倒出来」。
示例prompt：
Verbosity: low
Task: Summarize this 20-page report in 200 words.
If I type "explain more", increase verbosity, and give a detailed breakdown.
想象一下，它帮你修一段前端代码。
冗长度低时，它只会说「我修好了」；而冗长度高时，它会给你完整的diff、逐行解释修改原因，还会顺带提示几个潜在的性能问题。
分开调这两个设置，就像有了个既会深思又懂表达分寸的搭档——
需要它沉默时它就沉默，需要它滔滔不绝时就就滔滔不绝。
GPT-5特别听指令，但要是指令互相打架，它就容易跑偏。
指令词层级不清、条件互相冲突，这些就像是给它一张模糊的线路图。
如果你对它说：「今天别开会」「今天尽快开会」，他得反复琢磨按哪一条办。
可如果你改成「只在得到确认后安排最早的会议」，它就能直接执行。
示例（错误示范 ❌）：
Never schedule meetings without consent.
Always schedule the earliest available time.
修正（✅）：
Only schedule meetings with explicit consent.
If consent is given, choose the earliest available time.
这一点在团队合作，尤其是写代码这种任务中更加重要。
我们只需提前在提示词里加好「代码编辑规则块」，把框架、样式/UI、命名规范、动效和字体一次性说清楚。
这样它生成的代码从第一行到最后一行都符合团队习惯，不会半路改风格。
示例prompt：
You are editing an existing React app.
· Follow BEM CSS naming.
· Use Tailwind for styling.
· Place all new components in /src/components/ui.
· Maintain camelCase for function names.
· Use only hooks for state management.
Now, add a responsive navbar with a dropdown menu that matches the existing color palette.
甚至你可以通过指令规定生成内容的格式。
如果你想它用Markdown、加标题、用列表或代码块，只需要在提示词里明确写出来，并在长对话中隔几轮重复一次，就能得到想要的结果。
示例prompt：
Output your response in Markdown format.
· Use H2 headings
· Bullet points for lists
· Code blocks with language tags for code snippets
说到底，别让它把算力花在和自己争论上——规则越清楚，它越能把精力放正事上。
五个开关都调过了，结果还是觉得GPT-5没「到位」？
那你可以试试元提示（Meta prompting），把你的指令发给它，让它自己当评审。
不但能告诉你问题出在哪，还能再顺手帮你改一版。
五个开关，一个小技巧，就够你解锁GPT-5的大部分潜力。
试着调几次，你就会发现——它其实一直很聪明，只是等你拧对开关。
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