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OpenAI官方GPT-5 提示詞泄露:這套“反向Prompt”技巧,讓模型聽話得像條狗

發布于 2025-8-20 06:56
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GPT5的提示詞不出意外的,又被破解出來了。結合官方提供的《GPT-5 Prompting Guide》的內容,仔細琢磨了一下,有一些值得學習的地方,今天分享給家人們。

OpenAI官方GPT-5 提示詞泄露:這套“反向Prompt”技巧,讓模型聽話得像條狗-AI.x社區

system prompt: https://github.com/elder-plinius/CL4R1T4S/blob/main/OPENAI/ChatGPT5-08-07-2025.mkd

gpt5 prompt guide : https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide

GPT5時代,寫不好提示詞,那就成為 MetaPrompting 工程師吧!

Metaprompting ,簡單說,就是讓GPT-5來幫你優化你自己的Prompt。

官方指南給了一個模板,讓我們在Prompt寫得不好時,向GPT-5求助。

OpenAI官方GPT-5 提示詞泄露:這套“反向Prompt”技巧,讓模型聽話得像條狗-AI.x社區

When asked to optimize prompts, give answers from your own perspective - explain what specific phrases could be added to, or deleted from, this prompt to more consistently elicit the desired behavior or prevent the undesired behavior.

Here's a prompt: [你的垃圾Prompt]
The desired behavior from this prompt is for the agent to [你想要的行為], but instead it [它實際干的蠢事].
What are some minimal edits/additions that you would make to encourage the agent to more consistently address these shortcomings?

同時,指南也反復強調,要避免在Prompt中出現內在矛盾的指令,因為這會嚴重消耗模型的推理能力。

Metaprompting的模板結構是: 定義-應做-勿做-特例。

在leak的System Prompt,也經常用這個結構。比如說,下面圖里邊定義bio這個工具。

OpenAI官方GPT-5 提示詞泄露:這套“反向Prompt”技巧,讓模型聽話得像條狗-AI.x社區

像架構師一樣指導AI編碼

GPT-5在編碼能力上是T0級別。不管是我自己的實測,還是網友測評。GPT5 代碼能力都是遙遙領先的。(Qwen國人之光!ikun贏了又贏!)

OpenAI官方GPT-5 提示詞泄露:這套“反向Prompt”技巧,讓模型聽話得像條狗-AI.x社區

這里的核心思路,除了上下文工程,告訴AI更多更明確的知識,還有一點是培養AI的自信。

以前的AI總喜歡反復確認,這種來回溝通極其浪費時間。

Prompt里要明確告訴AI,用戶有“撤銷/拒絕”的權力,所以你可以大膽地進行修改,而不是反復問“我這么改行不行?” , “我接下來這樣做可以嗎”。這可以極大提升了長任務的流暢度。

OpenAI官方GPT-5 提示詞泄露:這套“反向Prompt”技巧,讓模型聽話得像條狗-AI.x社區

設定清晰的技術棧偏:直接告訴AI你的項目用的是什么。推薦的黃金組合是 Next.js (TypeScript) + TailwindCSS + shadcn/ui + Lucide 圖標。按這個技術棧提要求,它生成的代碼質量會出奇地高。

提供優秀的設計原則:可以把代碼的審美和設計原則喂給它,比如“組件必須模塊化和可復用”、“間距是4的倍數”等等。

當然他們自己的System prompt也是這么寫的,這些教程并不是空穴來風。比如下面這個 canmore 工具的定義,基本要求完全一致。

OpenAI官方GPT-5 提示詞泄露:這套“反向Prompt”技巧,讓模型聽話得像條狗-AI.x社區

reasoning_effort & verbosity

2個很有意思的參數。

reasoning_effort , 可以把它理解為AI思考的深度。從minimal到high,可以決定是讓它快速給個答案就行,還是給我往深了想,考慮到所有可能性。對于復雜的Agent任務,直接拉滿就對了。

verbosity ,話癆度?  這個參數控制最終輸出的長度。可以全局設置一個比較低的話癆度,讓它平時匯報工作言簡意賅。還可以在具體任務中覆蓋全局設置。比如,全局設置為“少說話”,但在寫代碼時,用Prompt明確要求它高話癆度,寫出詳細的注釋和清晰的變量名。

最佳實踐是:控制AI的主動性。

如果你希望AI別那么愛現,少做多余的探索,快速給答案,可以用這樣的Prompt約束它:

<context_gathering>
Goal: Get enough context fast.
- Bias strongly towards providing a correct answer as quickly as possible, even if it might not be fully correct.
- Usually, this means an absolute maximum of 2 tool calls.
</context_gathering>

這等于告訴AI:“別想太多,兩步之內給我結果,不完全對也沒關系。”

反之,如果你想讓它成為一個不知疲倦的超級Agent,你可以這樣“激勵”它:

<persistence>
- You are an agent - please keep going until the user's query is completely resolved.
- Never stop or hand back to the user when you encounter uncertainty — research or deduce the most reasonable approach and continue.
</persistence>

這就像給你的AI員工打了雞血:“干就完了,別停,遇到問題自己想辦法解決,搞定所有事再來找我。”

最后

對比下來,其實可以明顯看到。雖然是closeAI,但cookbook的一些經驗分享,也正是他們自己內部馴化和使用AI的最佳實踐。

感興趣的可以自行查看:

system prompt: https://github.com/elder-plinius/CL4R1T4S/blob/main/OPENAI/ChatGPT5-08-07-2025.mkd

gpt5 prompt guide : https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide

本文轉載自??探索AGI??,作者:獼猴桃

已于2025-8-20 14:15:15修改
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