準備好迎接 AI 界的下一波巨浪了嗎，沒錯，萬眾矚目的 GPT-5 已經帶著它的超強能力和一本熱騰騰的**《GPT-5 提示指南》**來到我們面前，這可不是什麼枯燥乏味的使用手冊，而是一本能讓你手上的 GPT-5 從「聰明」變「絕頂聰明」的武功秘笈。
如果你覺得 GPT-4 已經很驚人，那 GPT-5 簡直是開了外掛，無論是作為你的私人助理、程式碼大師，還是創意發想夥伴，它的表現都將顛覆你的想像。而這份指南，就是要教你如何念對「咒語」（也就是下對提示），釋放它 120% 的潛力。
讓 AI 更懂你的心：智慧代理人養成計畫還在手動一步步引導 AI 嗎？落伍啦，GPT-5 的設計核心就是「代理任務」，它能更聰明地呼叫工具、理解複雜指令，成為真正能獨當一面的智慧助理。
想讓 AI 更積極還是更佛系，你說了算。
這次 GPT-5 推出了一個超酷的調整旋鈕——「代理積極度」。你可以自由決定要讓它當個「衝鋒陷陣的猛將」還是「三思後行的軍師」。
* 想要 AI 更主動積極
* 在提示中直接下達指令：「你是一位專業代理人，在問題徹底解決前，請不要停止」
* 明確告訴它任務的終點線在哪，以及什麼情況下可以把控制權交還給你。
* 想要 AI 更謹慎保守
* 在提示裡幫它畫好探索的邊界，避免它天馬行空地亂試。
* 給它一個「工具使用預算」，例如：「最多只能呼叫 2 次工具」，讓它快狠準地給出答案。
* 溫柔地推它一把，告訴它：「即使答案不完全正確也沒關係」，讓它在不確定的情況下也能勇敢前進。
💻 程式碼界的超新星：你的 24 小時隨身開發者
身為開發者，你一定會愛上 GPT-5！它不僅能修復大型專案的 Bug、重構多個檔案，甚至能從零開始幫你打造一個全新的應用程式。
知名 AI 程式碼編輯器 Cursor 的獨家秘訣！
作為 GPT-5 的早期合作夥伴，Cursor 分享了他們的調校心得。他們發現 GPT-5 有時候會「過度禮貌」，在動手前總是再三確認。
他們的解法是，直接在系統提示中告訴模型：「別怕，使用者隨時可以拒絕或撤銷你寫的程式碼。」就這樣一句話，讓 GPT-5 信心大增，變得更果斷、更自主，大大減少了來回溝通的麻煩！
🚀精準度 UP！UP！指令不再「已讀不回」
GPT-5 最令人驚豔的，就是它對指令的「絕對服從」，你給的提示越精準，它的表現就越驚人。
⚠️ 注意！「指令矛盾」是大忌
正因為 GPT-5 太聽話了，如果你給了它模稜兩可或互相矛盾的指令，它會非常困擾。它會耗費大量的運算力去「思考」該聽哪個，而不是隨便選一個執行。這會導致效率下降，結果也不如預期。
定期幫你的「提示庫」做個健康檢查吧！ 確保所有指令都清晰、一致，你會發現 GPT-5 的表現有如神助。
終極大招：「元提示」讓 AI 自己優化提示
覺得想出完美的提示很燒腦嗎？現在，你可以把這個任務交給 GPT-5 自己。
這項被稱為「元提示」（Metaprompting）的技巧，簡直是懶人福音。你可以直接問 GPT-5：「嘿，我該如何修改提示，才能讓你做到某件事」或「我該怎麼說，你才不會做那件事」
沒錯，你正在讓 AI 成為你專屬的「提示工程師」，不斷自我進化、自我完善。太酷了。
這份指南的精華，在於它告訴我們，與 AI 的互動不再是單向的命令，而是雙向的溝通與調校。動手去實驗、去迭代，找到最適合你的那套「咒語」，你將能釋放前所未有的創意與生產力。
關於「reasoning_effort」參數，在哪裡可以調整？
reasoning_effort 這個參數 很可能在呼叫 OpenAI API 時，作為一個可選參數（parameter）來設定的。
具體來說，當您透過程式碼向 GPT-5 的 API 發送請求時，您的請求主體（request body）可能會像這樣：
{
"model": "gpt-5-latest",
"messages": [
{"role": "system", "content": "你是一個能幹的助理。"},
{"role": "user", "content": "幫我規劃一場為期三天的東京之旅。"}
],
"temperature": 0.7,
"reasoning_effort": "high" // <-- 可能的設定位置
}
重點整理：
* 調整位置：它不是在一個圖形使用者介面（GUI）的設定選單中，而是在程式碼中，當你建構 API 請求時進行設定。
* 可能的值：根據指南，它的值可能包含 "low"、"medium"（預設）、"high"，以及一個特殊的 "minimal" 模式。
* 適用對象：這個功能主要是為開發者設計的，讓他們可以根據應用程式的需求（例如，需要快速回應的聊天機器人 vs. 需要深度分析的複雜任務），來精細地控制模型的行為與成本。
因此，如果您是一位開發者，想調整這個參數，您需要查閱 OpenAI 官方發布的 GPT-5 API 文件，找到 reasoning_effort 參數的確切名稱和可接受的值，然後在您的程式碼中進行相應的修改。
