Open AI 也发布了 GPT-5 的官方提示词指南，更适合开发者参考
具体包括：智能体任务与工具调用、推理与上下文复用、代码生成与协作、可控性与指令遵循、Markdown 格式化、元提示（Metaprompting）代码工具与环境说明
基本涉及了 AI 产品和 Agent 构建的各个方面，我总结了一下还是推荐看原文👇 https://t.co/YDqacCQutW
智能体任务与工具调用
Agentic Workflow Predictability（智能体流程可预测性）
GPT-5 针对开发者优化了工具调用、指令遵循和长上下文理解，推荐使用 Responses API 持续保存推理过程，提升智能体应用效率。
Agentic Eagerness（智能体主动性控制）
可通过调整 `reasoning_effort` 参数和提示词，控制模型的主动性。
降低主动性：使用低 `reasoning_effort`，明确探索范围和早停标准，减少不必要的工具调用和上下文收集。
提高主动性：提升 `reasoning_effort`，鼓励模型持续完成任务，减少向用户确认或交还的频率。
Tool Preambles（工具前言）
通过提示词引导模型在工具调用前，简明扼要地重述用户目标、规划执行步骤，并在执行过程中持续更新进度，提升交互体验。
推理与上下文复用
Reasoning Effort（推理力度）
可根据任务复杂度调整推理深度。复杂任务建议高推理力度，并将任务拆分为多个步骤分批完成。
Responses API（推理上下文复用）
推荐使用 Responses API 传递前序推理结果，节省 token，提升效率和表现。
代码生成与协作
前端开发推荐栈：GPT-5 在前端开发表现优异，推荐使用 Next.js（TypeScript）、React、Tailwind CSS、shadcn/ui 等主流框架和组件库。
零到一应用生成：通过提示模型自建评估标准（rubric），并据此反复自我优化，提升一次性生成应用的质量。
代码风格与规范：明确代码编辑规则、工程原则、目录结构和 UI/UX 最佳实践，确保模型生成代码与现有项目风格一致。
协作编码案例（Cursor）：通过参数和提示词双重控制，平衡输出简洁性与代码可读性，鼓励模型主动提出变更并让用户审核。
可控性与指令遵循
Steerability（可控性）：GPT-5 对提示词的可控性极高，可通过自然语言或 API 参数控制输出长度、风格和工具调用行为。
Verbosity（冗长度）：新增 `verbosity` 参数，控制最终答案的长度。可在提示词中覆盖默认设置，实现场景化定制。
Instruction Following（指令遵循）：GPT-5 对提示词指令极为敏感，需避免矛盾或模糊的指令，否则会消耗推理资源试图自洽，影响表现。
示例：医疗预约场景中，需理清“是否需患者同意”与“紧急情况下直接安排”等指令的优先级。
Markdown 格式化
默认不输出 Markdown，但可通过提示词强制模型在语义合适时使用 Markdown（如代码块、列表、表格等），并定期重复 Markdown 指令以保持一致性。
元提示（Metaprompting）
可用 GPT-5 自身优化提示词：让模型分析现有提示词，提出最小化修改建议以更好地实现目标行为。
代码工具与环境说明
推荐使用 `apply_patch` 进行文件编辑，保持与训练分布一致，并在协作编码环境中详细验证变更，优先保证正确性。
总结建议
明确、结构化、无矛盾的提示词能最大化 GPT-5 的表现。
善用 API 参数（reasoning_effort、verbosity）和 Responses API，提升智能体任务效率。
针对代码生成，详细描述项目规范和风格，模型能更好地“融入”现有代码库。
持续优化和迭代提示词，结合元提示方法，提升模型可控性和输出质量。
完整内容：https://t.co/ZvWd92po24
