来自OpenAI官方的GPT-5编码提示词优化实践：6 条“更懂开发者”的提示工程技巧

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OpenAI官方揭秘GPT-5编码优化6大技巧，助你打造高效AI编程搭档。

核心内容：
1. 避免指令冲突的SSOT原则与规则边界设定
2. 根据任务复杂度动态调整推理强度等级
3. 类XML结构化提示词编写规范与落地模板

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

GPT-5 在指令遵循和推理能力上比前代更强，但也因此更“敏感”：如果规则里有冲突或表述过度强硬，模型往往会卡壳或输出异常。为此，OpenAI 发布了面向开发者的 《GPT-5 for Coding》实践技巧，其中总结了使用 GPT-5 进行编程与代码生成时最实用的六条经验。这些技巧与普通的“写作提示工程”不同，它们专门针对软件开发场景：如何写规则、怎样控制推理强度、如何避免模型“想太多”，以及怎样利用 GPT-5 的新特性把它真正驯化成可靠的结对编程伙伴。本文对这六条技巧逐条进行解释总结。

1) 避免在 prompt 中包含有冲突的指令（单一事实来源）

GPT-5 对指令很敏感、遵从度高，连细枝末节也会当真。如果你的规范里前后矛盾（“要详细注释” vs “尽量少注释”），模型会纠结：到底哪条更优先？结果常常是输出摇摆、质量不稳。
所以要么统一成一种规则，要么明确边界：在哪些情况“该注释”、哪些情况“不该注释”。

建议如下：

• 所有硬规则只写一处（SSOT）：把强约束集中到一个块或一个文件里，其他地方只“引用它”。
• 同类规则只保留一份，并且写清“非目标”（不做什么），告诉模型不要做什么能显著减少越界。

小例子
“要写大量注释”和“尽量少注释”二选一；若要折中，就改成：“仅在复杂算法与关键边界条件处写行内注释，模块头 3 行概述”。

2) 给任务选对“推理强度”（Reasoning Effort）

GPT-5 不管怎样都会“想一想”。复杂任务需要更强的推理才能稳；但简单小修若也用高强度，模型容易“想太多”，把小问题演成大改动。
因此，按任务难度与范围选 Low/Medium/High，并在请求里点名范围和禁区。

怎么落地：

• Low：语法/类型小修、小范围重命名 → 要求“最小改动，不重排结构”。
• Medium：新增小功能（≤1 文件）、需考虑边界和测试 → 先列依赖与边界，再实现。
• High：涉及架构/性能/多约束权衡 → 系统性分析、权衡与一次自检。

如果输出开始变啰嗦、偏题或“自发优化”，通常是推理强度过高或边界不清，此时就应该让模型少推理了。

3) 用“类 XML”结构组织规则（让模型更好“定位”）

自由叙述的文字，人读得懂，但模型未必抓得准重点。把规则模块化并用“类 XML”包裹，等于给模型提供“坐标系”——哪里是原则、哪里是默认栈、哪里是禁区、最后要什么交付物。

怎么落地：

• 按原则 / 默认技术栈 / 禁用项 / 交付物格式分区；块名要语义明确。
• 这不是要求真 XML，而是借用“结构化 + 清晰标签”的好处。

小例子（模板）

<code_editing_rules>
  <principles>
    - 组件化与最小变更
    - 先通过测试再优化
  </principles>
  <stack_defaults>
    - Frontend: React + Tailwind
    - Server: Spring MVC
  </stack_defaults>
  <forbidden>
    - 在 UI 组件写业务逻辑
    - 引入非必要第三方依赖
  </forbidden>
  <delivery>
    - 产物：git diff + 新/改测试 + 变更说明
  </delivery>
</code_editing_rules>

上面就是把编程原则、技术栈分组后在不同的xml节点上说明，这个经验OpenAI说来自Cursor，实测发现GPT-5对于XML格式的指令遵从更优秀，非常建议使用~

4) 把“强硬命令”改成“条件化约束”（避免过度探索）

像“务必/必须/全面收集”这类一刀切表述，会驱动 GPT-5 去过度收集上下文、过度调用工具，响应变慢、跑题概率升高。
更好的写法是告诉它：什么情况下要全面收集，什么情况下直接产出。

怎么落地：

• 定义触发条件（如缺关键参数/涉及外部依赖）才扩展收集；否则“直接交付”。
• 指明沟通习惯：先做后报告，还是先问再做。

小例子（改写）
下面这个务必就会让模型必然触发收集的操作，其实应该是按照不同情况来判断。

- 务必在回复前收集全部相关信息。
+ 若缺失关键参数或涉及外部依赖，再补充收集；否则直接产出。

<communication>
  strategy: proceed_then_report  <!-- 或 confirm_before_action -->
  assumptions: 允许合理默认值；在变更说明中逐条列出
</communication>

5) 0→1 任务先“内部规划与自检”，再给终稿（更稳的一次成型）

如果让GPT-5从零搭一个模块/页面/流程，直接开写容易遗漏边界。让模型先拟一套 5–7 条内部评价维度（rubric），再据此自检一次，首稿质量会明显更稳。
注意：这套自检是内部过程，对读者只给最终结果和变更说明，避免暴露冗长思考。

怎么落地：

• 维度建议：可维护性、边界处理、可测试性、无副作用、性能基线、与既有栈一致性、可读性（从中挑 5–7 条即可）。
• 自检不过关 → 允许模型内部再迭代一次。

小例子（模板）

<self_reflection>
  - 拟定 5–7 条评价维度（仅内部使用，不展示）
  - 产出前按维度自检；不达标则迭代 1 次
  - 对用户仅输出：最终代码、测试与变更说明
</self_reflection>

6) 驯服代理“过度积极”：工具预算 / 并行门槛 / 沟通策略

GPT-5 倾向“面面俱到”：读很多文件、并行探索多个路径。没有限制时，速度慢、确定性差。
给它预算（最多读多少文件、访问几次依赖图）、并行门槛（什么条件下才并发搜索）、沟通策略（先做后报 or 先问再做），能把它的“热心”引导到正轨。

怎么落地：

• 预算：files_max、dep_graph_access 等上限。
• 并行门槛：只有在测试失败且无法定位时才并发检索。
• 沟通策略：默认先做后报告；遇关键风险再切换为先问再做。

GPT-5编程提示词优化总结：快速落地清单（把它写进你的工程）

把规则单点生效、任务强度分档、输入结构化、约束可执行，GPT-5 才能稳定按你的工程习惯写代码，主要包括：

• 新建或整合一个 SSOT（如 .prompt/rules.xml 或 .cursor/rules），把硬规则与非目标集中在此。
• 给常见任务绑定推理强度模板（Low/Medium/High），并在脚本或 Bot 命令中一键套用。
• 用“类 XML”把原则/默认栈/禁用项/交付物分块；请求中点名强度与边界。
• 0→1 任务启用内部自检；交付只给最终结果 + 变更说明。
• 设置工具预算/并行门槛/沟通策略，避免“过度积极”带来的拖沓。

OpenAI的GPT-5 for Coding原文：https://cdn.openai.com/API/docs/gpt-5-for-coding-cheatsheet.pdf