GPT-5.6 Prompt 到底怎么写？OpenAI 官方指南，一篇讲透

Q: 4. 删除没有实际作用的专家角色

删除这个角色后，结果会明显变化吗？

ivye
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7小时前
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你可能一直在用旧方法 Prompt GPT-5.6。

先安排一个“世界顶级专家”角色，再规定它先分析、后计划、做三轮反思，最后补一句“请深入思考、认真检查、不要遗漏”。

Prompt 写了半页，看起来很严谨，模型却未必更清楚你最终要什么。

OpenAI 最新发布的 GPT-5.6 官方使用指南给出了一个非常明确的方向：

少教 GPT-5.6 应该怎样思考，多告诉它你最终要什么、怎样才算完成，以及哪些事情不能擅自做。

这不是说 Prompt 从此越短越好，而是 Prompt 的重心变了。

过去，我们习惯控制模型的过程；现在，更有效的方式是定义任务的终点、证据、边界和交付标准。

一、GPT-5.6 到底变了什么？

GPT-5.6 更擅长从上下文判断用户的真实目标，也更能自己决定任务需要投入多少工作。

这意味着，对于大多数研究、写作、分析和 Coding 任务，你不再需要提前编排一套冗长的“思考仪式”。

例如，过去我们可能会这样写：

你是一位拥有二十年经验的资深研究专家。

请先理解问题，再制定详细计划。
从多个角度进行三轮分析。
模拟不同专家提出反对意见。
完成后重新反思和检查。

这段 Prompt 规定了很多过程，却没有说明最终答案必须解决什么问题。

更适合 GPT-5.6 的写法是：

分析这家公司最近一个季度的业绩。

最终回答：
1. 收入和利润分别由什么驱动
2. 哪些增长属于一次性因素
3. 管理层指引发生了什么变化
4. 哪些风险可能改变当前结论

所有数字注明来源。
区分事实、推论和判断。
无法确认的信息明确标记。

第二个版本没有规定模型必须思考几轮，却把真正影响结果的内容写清楚了：

• 最终要回答哪些问题
• 什么证据必须保留
• 哪些信息不能猜
• 怎样才算完成

这才是 GPT-5.6 更容易稳定执行的 Prompt。

二、旧 Prompt 最先应该删掉什么？

1. 删除无法验证的形容词

“深入、全面、专业、严谨”听起来都对，但很难直接执行。

“深入”可能代表补充数据，也可能代表分析底层原因、增加反例、核查风险，模型只能猜。

把形容词改成可验证的要求：

区分事实、推论和建议。
每个关键结论至少给出一条证据。
列出两个可能推翻当前判断的条件。

2. 删除重复规则

下面这些话，本质上可能只是同一条规则：

先问我，不要修改。
等待批准。
未经允许不能执行。
不确定时先确认。
不要擅自修改。

重复不会自动带来安全，反而可能让 Agent 在读取文件、检查日志、运行测试等正常操作前频繁停下来。

更好的写法是只声明一次权限边界：

可以直接读取文件、检查日志和运行现有测试。
修改生产配置、删除数据或向外部系统写入前，必须先确认。

3. 删除不必要的思考流程

“三轮反思”“五位专家辩论”“展示完整思考过程”通常不是完成任务的必要条件。

如果你真正需要的是审慎判断，可以直接规定结果：

给出主要结论，同时列出最强反例和仍未解决的不确定性。

4. 删除没有实际作用的专家角色

角色不是完全没用，但它必须改变输出。

“你是一位世界顶级专家”通常没有验收价值；“你是面向非技术管理者的安全评审人”则会改变语言、重点和风险判断。

判断标准很简单：

删除这个角色后，结果会明显变化吗？

如果不会，就删掉。

5. 只保留当前任务需要的工具

工具越多，模型需要做的选择越多，工具说明也会占用上下文。

当前任务只需要搜索、读取文件和计算，就不要把二十个无关工具全部塞进去。

OpenAI 的建议不是“永远减少工具”，而是让可用工具和当前任务匹配，并保持工具描述清晰、具体。

三、GPT-5.6 Prompt 的实用五段式结构

OpenAI 并没有规定所有 Prompt 必须套用同一个固定模板。

下面这套结构，是我根据官方对任务描述、完成标准、输出控制、权限边界和停止条件的建议，整理出的中文实用框架：

Context、Request、Output、Constraints、Checkpoint

对应中文：

背景、任务、交付、边界、停止。

Context：完成任务必须知道什么

只放会改变结果的信息，例如：

• 目标读者
• 输入资料
• 时间范围
• 技术栈
• 项目当前状态
• 已经完成的步骤
• 已知事实

Context：
这篇文章面向已经使用过 ChatGPT，
但还不熟悉 API 和 Agent 的中文用户。
资料截止日期为 2026-07-13。

Request：最后要什么，怎样才算完成

这是整份 Prompt 最重要的部分。

它应该同时包含最终目标、具体问题和完成标准。

Request：
写一篇帮助普通用户理解 AI Agent 的入门指南，需要回答：

1. 哪些任务适合使用 Agent
2. Tool Calling 解决什么问题
3. 为什么需要权限边界
4. 如何搭建一个最小工作流

完成标准：
- 当前产品信息使用官方来源核实
- 提供一个可以直接复制的示例
- 区分事实、推论和实践建议
- 说明外部写入和人工确认风险

Output：最后怎样交付

不要只说“写得好一点”，要定义你真正需要的成品。

Output：
- 简体中文 Markdown
- 2000 至 2500 字
- 先给结论，再给步骤
- 只在需要比较时使用表格
- 代码必须可以直接复制
- 引用放在对应事实之后

GPT-5.6 还支持通过 API 的 text.verbosity 控制回答详略。低 verbosity 适合简短答案和代码，高 verbosity 更适合解释复杂逻辑或重构大型代码。

但无论使用参数还是 Prompt，最稳妥的方法都不是只写“简短”，而是告诉模型精简时哪些内容必须保留：

先给结论。

必须保留：
- 支持结论的核心证据
- 会改变结论的重要限制
- 下一步行动

优先删除：
- 通用开场
- 重复总结
- 次要背景
- 空泛提醒

Constraints：事实、范围和权限

Constraints 不只是“不能做什么”，还要说明：

• 信息可以来自哪里
• 哪些内容不能猜
• 任务做到什么范围
• 哪些操作可以直接执行
• 哪些操作必须确认

Constraints：
- 优先使用官方文档和一手资料
- 不虚构数据、来源或用户反馈
- 证据不足时明确标记“不确定”
- 可以直接读取项目文件并运行测试
- 修改生产环境、删除数据、对外发布前必须确认

Checkpoint：什么时候继续，什么时候停止

Checkpoint 能同时解决两个常见问题：

1. 模型遇到任何小问题都停下来问
2. 模型遇到高风险情况仍然继续执行

Checkpoint：
普通措辞、结构和实现选择无需确认。

遇到以下情况停止并说明：
- 关键事实无法核实
- 官方资料存在会改变结论的冲突
- 任务必须扩大范围才能完成
- 工具连续失败两次
- 操作会产生未经授权的外部写入

四、一份可以直接复制的完整模板

# Context

说明完成任务必须知道的背景：
- 目标读者
- 输入资料
- 时间范围
- 当前状态
- 已知事实

# Request

说明最终要完成什么，并列出必须回答的问题。

完成标准：
- 标准 1
- 标准 2
- 标准 3

# Output

- 输出语言：
- 输出格式：
- 长度：
- 固定结构：
- 必须包含：
- 不需要包含：

# Constraints

- 优先使用的资料：
- 不能猜测的内容：
- 可以直接执行的操作：
- 必须先确认的操作：
- 禁止扩展的范围：

# Checkpoint

普通内容取舍无需确认。

遇到以下情况停止：
- 关键事实无法核实
- 证据互相冲突
- 缺少核心输入
- 连续工具失败
- 即将进行高风险或不可逆操作

简单任务不需要强行写满五段。