指南亮点:优化复杂任务与编程能力

Open AI在其官方提示词指南中详细阐述了如何通过精准的提示设计提升GPT-5在代理任务（agentic tasks）、代码生成和指令遵循方面的表现。根据指南，GPT-5在代理任务中展现出更高的自主性和上下文理解能力，尤其在需要工具调用和长上下文处理时表现优异。指南建议用户通过调整推理力度（reasoning_effort）参数，控制模型在快速响应与深入分析之间的平衡。例如，对于简单查询，降低推理力度可提升效率;对于复杂问题，则推荐使用高推理力度以确保准确性。

在编程方面，GPT-5被誉为“最强代码模型”，支持生成前端界面、调试大型代码库，甚至从头构建应用程序。指南中特别提到，结合Responses API可显著提升代码生成效率，通过保留推理上下文减少重复计算，降低约50%-80%的输出token消耗。这种优化尤其适合需要多轮交互的开发场景，如自动化代码审查或多文件重构。

控制代理行为:从谨慎到自主

指南还深入探讨了如何通过提示词调节GPT-5的代理行为倾向（agentic eagerness）。对于需要快速响应的场景，用户可以通过限制工具调用次数或明确任务目标来减少模型的“过度探索”。

例如，指南提供了一个提示模板，建议设置“最大2次工具调用”以优先快速输出结果。而在需要高度自主的场景中，用户可通过增加推理力度或添加“持续推进直到任务完成”的指令，鼓励模型主动探索并减少对用户的依赖。

此外，指南强调了工具序言（tool preambles）的重要性，建议用户要求模型在执行复杂任务时提供清晰的计划和进度更新。这种透明化的交互方式能显著提升用户体验，尤其在长时间运行的任务中。

多模态与个性化:更贴近用户需求

GPT-5不仅在文本处理上更进一步，还支持多模态交互，包括文本、图像、语音甚至初步的视频处理能力。