優化 GPT-5 提示工程：OpenAI 官方指南解析與實務應用

OpenAI 最新旗艦模型 GPT-5 標誌著人工智慧領域的重大躍進，特別在代理式任務執行、程式碼生成、原始智能以及可控性方面展現出前所未有的能力。相較於前代模型，GPT-5 不僅提升了工具調用、指令遵循和長上下文理解的效能，還允許開發者和使用者透過精確的提示（prompt）來微調其行為，從而實現更高效的應用整合。然而，儘管 GPT-5 在無需額外調校的情況下已能處理廣泛領域的任務，官方提示指南強調，優質的提示工程（prompt engineering）仍是確保輸出品質的關鍵因素。

在本指南中，我們將基於 OpenAI 官方文件，系統性地剖析 GPT-5 的提示最佳實務。這些技巧源自模型訓練和實際部署經驗，涵蓋代理式工作流程的預測性、程式碼效能優化、智能導向以及指令遵循等面向。我們不僅會探討基礎概念，還將提供進階應用範例、潛在挑戰分析，以及如何透過迭代實驗來適應特定使用情境。透過這些策略，使用者可最大化 GPT-5 的潛力，使其在複雜任務中展現出更高的精準度和自主性。值得注意的是，提示工程並非一成不變的公式；我們鼓勵讀者根據自身需求進行測試和調整，以達成最佳效果。

在設計提示時，為 GPT-5 指定清晰的角色身份是提升輸出相關性和專業度的有效方法。此技巧能引導模型採用特定的語調、觀點和知識深度，從而確保回應符合預期情境。舉例而言，與直接要求「撰寫一篇飲料推廣文案」相比，指派角色如「你是一位資深文案專家，擅長以幽默風格和故事敘述吸引年輕受眾，請為一款新型燕麥奶拿鐵創作社群媒體文案」能產生更具針對性和吸引力的內容。

官方指南中，此方法在多個領域得到驗證。例如，在醫療情境中：「你是 CareFlow 助理，一名醫療新創公司的虛擬行政專員，負責根據病患症狀和優先級安排就診時程。」在零售領域：「作為零售客服人員，你可協助使用者取消或修改待處理訂單、退換已交付商品。」在開發領域：「你是一個已部署的程式編寫代理。」這些範例顯示，角色指定不僅能快速將模型切換至專業模式，還能維持一致的互動框架。進階應用中，使用者可結合角色與特定約束，如「在回應中避免使用專業術語，除非必要」，以進一步精煉輸出。

運用具體範例消除模糊性

雖然 GPT-5 能理解主觀描述如「產生一篇專業文章」，但提供可量化的具體範例能顯著提升輸出品質。模糊形容詞容易導致模型過度解釋，而精確規則則確保一致性和可重現性。例如，在生成文件時，取代「排版整齊」以詳細規範：「視覺層級：限制字體大小與粗細為 4-5 種；註解使用 text-xs；避免 text-xl 除非為主要標題。間距：統一以 4 的倍數設定。」

指南中，程式碼設計標準的提示即體現此原則。此外，在要求 Markdown 格式時，不是簡單指示「使用 Markdown」，而是提供規則：「僅在語義正確時使用（如行內程式碼、清單、表格）；檔案和函式名稱以反引號包裹。」此方法不僅適用於內容生成，還可擴展至代理任務，如在工具調用前指定「列出結構化計畫，詳述每個邏輯步驟」。透過範例驅動，模型能更好地避免偏差，並在多輪互動中維持高水準表現。

進階推理導向：分步思考與代理積極性調控

引導模型進行多步驟推理

對於複雜任務，直接要求單一輸出往往犧牲品質；相反，引導 GPT-5 先規劃後執行能提升準確性和全面性。官方文件強調，此技巧可讓模型自行拆解指令，從而產生更可靠的結果。例如，在開發新應用時，不是立即索求成品，而是指示：「首先，建立評分標準；其次，思考世界級應用的構成要素；最後，迭代產生最佳方案。」

在代理式環境中，此方法尤為關鍵。指南建議在工具調用前要求「列出結構化計畫」，以確保邏輯連貫性。進階實務包括整合「reasoning_effort」參數：中等或高努力級別適合多步任務，而低級別則用於快速回應。透過分步思考，GPT-5 能處理長上下文問題，如大型程式碼庫的除錯或多文件重構，從而降低錯誤率並提高效率。

精準調控代理積極性（Agentic Eagerness）

GPT-5 的代理能力允許使用者透過提示控制其自主性和思考深度，從而平衡主動性和效率。指南將此稱為「代理積極性調控」，涵蓋從高度自主到嚴格限制的頻譜。

• 提升積極性以增強自主權

  在創意或複雜專案中，鼓勵模型主動處理不確定性可避免中斷。例如，提示：「遇到不確定時，不要停下來詢問；直接研究或推斷最合理方法並繼續。在用戶請求完全解決前，不要結束任務。」此方法結合高「reasoning_effort」參數，能促進工具調用持久性和任務完成度。指南建議明確定義停止條件和安全動作，如購物工具中，搜尋工具的門檻高於支付工具，以確保安全。

• 降低積極性以追求效率

  對於快速資訊擷取，限制範圍可減少延遲。例如：「優先快速提供答案，即便可能不完全正確；限制行動於一至兩個步驟。」指南提供範例提示，如設定工具調用預算：「絕對最多兩個工具調用。」此技巧適用於延遲敏感應用，透過「reasoning_effort」設為低級別進一步優化。同時，提供逃脫機制如「即便不完全正確」能讓模型在不確定下繼續前進。

智能導向與指令遵循

導向與 verbosity 控制

GPT-5 的可控性允許透過提示調整 verbosity 和 tone。例如，API 參數設低 verbosity，但提示中指定高 verbosity 用於特定工具。指南強調自然語言覆寫，如「在程式碼中高 verbosity」。在 2025 年的進階指南中，專家建議使用「Router Nudge Phrases」來動態導向模型行為，例如「如果任務涉及程式碼，則增加詳細度；否則保持簡潔」。 這不僅能優化輸出長度，還能整合如 JSON 模式輸出，用於結構化資料處理，提升 API 整合的可靠性。

提升指令遵循並避免矛盾

模型精準遵循提示，但矛盾可能損害效能。例如，醫療提示中的查詢 vs. 緊急衝突。解決之道：明確例外，如「主要規則：先查詢；例外：緊急時直接建議 911。」指南推薦使用提示優化工具檢測問題。進一步而言，根據 Lakera AI 的 2025 指南，採用「Self-Consistency」技巧—讓模型生成多個回應並投票選擇最佳者—能強化指令遵循，尤其在含糊提示下。 此外，整合 ReAct（Reasoning and Acting）框架，能讓模型在執行前反思潛在衝突，從而預防效能下降。

最小推理模式

對於延遲敏感用戶，最小推理提供快速升級。提示包括簡要解釋彈點和工具前言，以提升智能任務效能。指南建議在最小模式下，強制規劃提示如「分解查詢為子請求，並確認每個完成」。 這與 2025 年的 ChatGPT 進階指南一致，強調在低延遲情境中使用 Few-Shot 範例來補償推理深度不足。

元提示（Metaprompting）

利用 GPT-5 自優化提示：「我希望改善提示；目標為 [目標]，但結果為 [不理想]；從模型視角解釋添加/刪除詞句。」此形成自我修正迴圈。進階應用包括「Meta Prompting」，讓模型生成自己的提示模板，從而適應動態任務。 OpenAI 的更新指南指出，這技巧在迭代開發中特別有效，能自動調整以匹配如 SWE-Bench 等基準測試。

進階推理導向：分步思考與代理積極性調控

引導模型進行多步驟推理

對於複雜任務，直接要求單一輸出往往犧牲品質；相反，引導 GPT-5 先規劃後執行能提升準確性和全面性。官方文件強調，此技巧可讓模型自行拆解指令，從而產生更可靠的結果。例如，在開發新應用時，不是立即索求成品，而是指示：「首先，建立評分標準；其次，思考世界級應用的構成要素；最後，迭代產生最佳方案。」

在代理式環境中，此方法尤為關鍵。指南建議在工具調用前要求「列出結構化計畫」，以確保邏輯連貫性。進階實務包括整合「reasoning_effort」參數：中等或高努力級別適合多步任務，而低級別則用於快速回應。透過分步思考，GPT-5 能處理長上下文問題，如大型程式碼庫的除錯或多文件重構，從而降低錯誤率並提高效率。根據提示工程進階指南，採用「Chain-of-Thought」方法能進一步強化推理過程，特別在數學、程式碼生成和決策任務中，模型可透過明確定義問題核心、分解子步驟、驗證邏輯一致性並整合結果，顯著提升輸出品質。

精準調控代理積極性（Agentic Eagerness）

GPT-5 的代理能力允許使用者透過提示控制其自主性和思考深度，從而平衡主動性和效率。指南將此稱為「代理積極性調控」，涵蓋從高度自主到嚴格限制的頻譜。

• 提升積極性以增強自主權

  在創意或複雜專案中，鼓勵模型主動處理不確定性可避免中斷。例如，提示：「遇到不確定時，不要停下來詢問；直接研究或推斷最合理方法並繼續。在用戶請求完全解決前，不要結束任務。」此方法結合高「reasoning_effort」參數，能促進工具調用持久性和任務完成度。指南建議明確定義停止條件和安全動作，如購物工具中，搜尋工具的門檻高於支付工具，以確保安全。

• 降低積極性以追求效率

  對於快速資訊擷取，限制範圍可減少延遲。例如：「優先快速提供答案，即便可能不完全正確；限制行動於一至兩個步驟。」指南提供範例提示，如設定工具調用預算：「絕對最多兩個工具調用。」此技巧適用於延遲敏感應用，透過「reasoning_effort」設為低級別進一步優化。同時，提供逃脫機制如「即便不完全正確」能讓模型在不確定下繼續前進。

GPT-5 的提示工程不僅是技巧，更是藝術。透過角色指定、分步推理、積極性調控和元提示，使用者可駕馭其潛力。指南強調 Responses API 的優勢，如重用推理上下文提升效能。我們鼓勵讀者實驗這些策略，整合如 Tau-Bench 的基準測試，以建構高效 AI 系統。最終，優質提示將讓 GPT-5 成為不可或缺的智慧夥伴，推動創新邊界。此外，參考 2025 年的全面指南，如 DataUnboxed 的 15 種技巧，包括 RAG（Retrieval-Augmented Generation）和 ART（Automatic Reasoning Techniques），能進一步擴展應用範圍，從內容生成到複雜決策。這些進階方法不僅提升模型效能，還能應對如多模態輸入等新興挑戰，確保在快速演進的 AI 景觀中保持領先。