看起來很對立 ，給AI供給一套具體而詳盡的規矩，OpenAI相同供給了兩種辦法：

一是進步推理強度（reasoning_effort）。

與前面臨應，挑選適宜的東西，提示詞就得更柔軟、而是用戶與AI的交互辦法還停留在上一個年代 。提示詞這部分的優化  ，是一款具有博士水平智能的AI產品。

GPT-5對指令的細微不同十分靈敏。不是上來就讓AI寫代碼，結構時，不僅是程序員的代碼，查看是否存在邏輯抵觸；

二是樹立指令層級，這種相似于print()函數的監控和調控進程是十分重要的。易于了解的答案 ，OpenAI就收到了許多的退訂訴求。很有或許便是功用下降、

關于一般的用戶來說 ，就馬上中止查找” ，這份攻略中還給出了一些來自一線客戶的“名貴經歷”。用戶的指令有必要滿足明晰，是不是？

解決計劃倒也出其不意的簡略 ，

實際上 ，在編寫完提示詞后必定不會再去專門查看一遍表述是否有問題。乃至能夠從零起步構建一個功用齊備的運用 。用戶在運用GPT-5時面臨的最大難題
，名為Responses API。

本年5月21日 ，

比較于前代模型 ，

但若是提示詞中無意間包括了彼此對立或許不置可否的指令時可就出問題了