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编译自 OpenAI 官方文档 · Prompting Guidance for GPT-5.6 Sol

· 一句话看懂本文

OpenAI 内部评测显示：把系统提示词"砍瘦"之后，任务得分提升约 10–15%，总 token 消耗下降 41–66%，成本降低 33–67%。新一代模型的提示词工程，正在从"事无巨细地教"转向"定义目标、放手执行"。

OpenAI 近日发布了GPT-5.6 Sol的官方提示词适配指南，面向所有需要将现有提示词、工具描述、Agent 指令迁移到 GPT-5.6 系列的开发者。如果你只记住一句话，那就是官方给出的核心心法：

提示词只需定义"结果、关键约束、可用证据、完成标准"，然后把路径选择权交给模型。

下面我们把这份指南拆解成 10 个模块，逐一解读。

MODULE 01

第一原则：先做减法

官方建议的迁移方式不是重写，而是外科手术式的裁剪：从一个已经能跑通的提示词出发，每次只删掉一组指令、示例或工具，然后重跑同一套评测（evals）。

✂️ 应该删掉的

· 同一条规则的重复表述
· 不改变行为的风格 / 流程指令
· 不改变行为的示例（few-shot）
· 模型已能稳定做到的过程性指令
· 与当前任务无关的工具及其描述

✅ 必须保留的

· 用户可见的最终结果
· 成功标准与停止条件
· 安全、业务、证据、权限方面的约束
· 依赖上下文判断的工具路由规则
· 输出格式与校验要求

⚠️ 一个反直觉的提醒：GPT-5 级别的模型会严格遵守提示词"合同"。因此，互相矛盾的规则比缺失细节更危险——删完之后，务必检查剩余指令是否存在冲突。

MODULE 02

结果导向：描述终点，而不是路线图

传统提示词喜欢规定每一步怎么走，而 GPT-5.6 更擅长在明确"什么叫做好"之后，自己选择高效的搜索、工具和推理路径。官方推荐的写法（以客服场景为例）：

端到端解决客户的问题。

成功标准：

• 基于现有的政策和账户证据做出资格判定
• 在回复前完成所有允许范围内的操作
• 返回 completed_actions、customer_message 和 blockers
• 如果缺少必需证据，只询问缺失的最小字段

关于"绝对化用语"的使用纪律：

ALWAYS / NEVER / must / only → 只用于真正的铁律（安全规则、必填字段、绝对禁止的操作）；判断类问题（何时搜索、何时提问、何时调用工具）→ 用决策规则代替绝对指令。

还要给模型"刹车"——停止条件：

用最少的有效工具循环解决请求，但循环最小化的优先级
不得高于正确性、必需证据、计算和必需引用。

每次拿到结果后，问自己：核心请求现在能否用有效证据回答？
能，就回答。如果仍缺必需证据，指出缺失的事实，
并使用最小可用的兜底方案。

MODULE 03

人设、协作风格与回复长度

一个重要变化：GPT-5.6 默认比 GPT-5.5 更简洁。迁移时要重新审视 “Be concise” 这类笼统指令——它们可能已经多余，甚至会让回复过短。

更稳定的控制方式：用 API 参数 text.verbosity（low / medium / high）设定默认详细程度，提示词只负责任务级的特殊要求。

对于面向用户的助手产品，官方建议把两件事分开定义：

两者都要短。人设塑造用户体验，协作风格塑造任务行为——但都不能替代清晰的目标、成功标准和停止条件。

**“friendly”、“empathetic” 这类标签太模糊了。**官方建议直接描述具体的写作决策：

直接给出答案。如果用户报告了问题，先确认具体问题再给下一步。
只在相关时使用安抚性语言。省略泛泛的夸赞和不必要的结束语。

对于改写、摘要、客户文案类任务，明确告诉模型什么必须保留：

优先保留要求的产出物、长度、结构、体裁和事实性表述。
在不新增论断、章节或推销语气的前提下，
提升清晰度、流畅度和正确性。

MODULE 04

自主权边界：该干就干，该停就停

GPT-5.6 在多步任务中会主动且执着地推进。所以你需要明确：每种请求授权到什么程度——既不该在安全操作前反复请示，也不能在危险操作前擅自行动。官方给出的紧凑版策略模板：

对于"回答、解释、审查、诊断、规划"类请求：
检查相关材料并报告结果。
除非请求同时要求实施变更，否则不要动手改。

对于"修改、构建、修复"类请求：
直接完成范围内的本地变更，
并运行相关的非破坏性验证，无需先请示。

以下操作必须先获得确认：
对外写入、破坏性操作、付费购买、或显著扩大任务范围。

📌 关键细节：把"读文件、查日志、改范围内代码、跑测试"这类安全操作点名列出；策略集中写在一处，每条规则只说一遍。反复强调 “ask first”、“do not mutate” 反而会让模型在安全操作前也频繁请示，拖慢效率。

对于长时间运行的任务，还要定义当前工作层级——区分调研、设计、实现、评审、外部协调，防止模型悄悄"越层"。

MODULE 05

工具路由：只暴露有用的工具

· 只暴露与任务相关的工具

· 工具描述应说明：做什么、何时用、关键返回字段、报错行为

· 当正确性依赖前置查询时，明说：

执行操作前，先完成必需的发现、检索和验证步骤。
不要因为最终状态"看起来很明显"就跳过前置步骤。

·并行 vs 串行：多个读取互相独立 → 并行；一个结果决定下一步 → 串行。并行检索之后，先综合再行动。

· 工具返回空结果或可疑的窄结果时，先尝试 1–2 次有意义的兜底查询，再下"不存在"的结论。

MODULE 06

程序化工具调用（PTC）：用对场景才有价值

Programmatic Tool Calling（PTC）让模型写代码批量处理工具结果。但官方明确提醒：调用次数多、可并行、有依赖，都不构成使用 PTC 的理由。

不要写"高效地使用 PTC"这种空话。要明确：边界阶段、可用工具、输出 schema、重试上限、停止条件、交接点。官方示例：

仅在有边界的记录归约阶段使用程序化工具调用。
只调用已文档化的只读工具。过滤并去重中间结果，
然后严格按要求输出带证据字段的紧凑 schema。
瞬时故障最多重试两次。审批、语义判断、引用和
最终校验一律使用直接工具调用。

另外注意：program_output 和最终的 assistant message 是两个独立输出——程序可能返回了正确记录，但最终消息漏掉了必需字段或引用。两个都要测。

MODULE 07

事实核查与检索预算

引用行为要写进提示词：什么需要证据支撑、多少证据算够、缺证据时怎么办。

⚠️ 重要原则：“没查到证据” ≠ “事实上不存在”。

官方给出的检索预算示例：

对于普通问答，先用简短、有区分度的关键词做一次宽泛搜索。
如果头部结果足以支撑核心请求，就基于这些结果回答。

仅在以下情况追加检索：缺少必需的事实、负责人、日期、
ID 或来源；用户要求穷尽式覆盖或对比；必须阅读某个特定
文档；或某个重要论断否则会缺乏支撑。

不要为了改进措辞、补充例子或支撑次要细节而重复搜索。

研究与综述类任务的五条铁律

1. 只引用真正检索到的来源
2. 引用附在它所支撑的论断上
3. 推理和事实要分开标注
4. 来源冲突时如实说明
5. 缩小回答范围或报告证据缺失，而不是猜

创意写作场景同样适用：可以润色措辞，但不要为了让文案更好看而编造名字、数据、日期、路线图状态、客户成果或产品能力。

MODULE 08

长任务与状态管理

对于多步骤、重工具的任务：

·开工前：先发 1–2 句用户可见的开场白，说明第一步做什么

·过程中：只在重大阶段切换或发现改变计划时更新，每次说清"一个具体成果 + 下一步"

·不要让模型逐条播报例行工具调用

状态管理的三个技术要点：

1. 回放历史时保留 phase 值：让模型能区分过程性评论和最终答案。用 previous_response_id 会自动保留；手动回放则须原样保留。

2. 在重大里程碑后压缩上下文，而不是每轮都压缩；压缩后保持提示词功能一致，把压缩项当作不透明状态。

3. 持久化推理不是常开优化：目标、假设、优先级跨轮稳定时才有用。过期的推理会增加 token、拉高延迟，还会把模型锚定在过时思路上。

顺带一提：保持可复用的提示词前缀稳定，避免大型系统提示词频繁变动，能显著改善提示词缓存的命中率和成本。

MODULE 09

推理强度：先测基线，再调档位

1. 保留GPT-5.5 / 5.4 时期的推理强度作为基线

2. 在代表性任务上，测试当前档位和低一档

3. low → 延迟敏感、且质量不掉的场景

4. medium → 平衡的起点

5. high / xhigh → 仅当评测显示明显收益时使用

6. max → 只留给最难的质量优先型任务，不要全局推荐

💡 最容易被忽视的一条：在调高推理强度之前，先检查提示词是不是缺了成功标准、依赖规则、工具路由规则或验证闭环。很多"模型不够聪明"的问题，其实是提示词没写清楚。

MODULE 10

前端任务与完工自检

前端与视觉任务：GPT-5.6 的布局、视觉层级和设计判断力明显增强，但你仍需提供产品上下文、保护既有设计系统。增量改动的四条规矩：

· 检查并沿用现有的 design token、组件和模式
· 不要擅自添加功能或装饰性 UI
· 保留响应式行为和预期状态
·定稿前先渲染并检查结果

完工前自检：给模型能验证输出的工具，并说明哪些验证重要。以编码为例：

完成修改后，运行最相关的可用验证：

• 针对变更行为的定向测试
• 适用时的类型检查或 lint 检查
• 受影响包的构建检查
• 完整验证成本过高时，做最小冒烟测试

如果无法运行验证，解释原因并描述次优的检查方案。

APPENDIX A

官方推荐的提示词骨架

复杂提示词可以从这个结构起步。每个部分都保持简短，只在能改变行为的地方增加细节。

Role（角色）：模型的职能与上下文
Personality（人设）：语气与协作风格
Goal（目标）：用户可见的结果
Success criteria（成功标准）：给出最终答案前必须满足的条件
Constraints（约束）：政策、安全、业务、证据与副作用限制
Tools（工具）：用哪些工具、何时用、不用哪些
Output（输出）：章节、长度、格式与语气
Stop rules（停止规则）：何时重试、兜底、弃答、提问或停止

APPENDIX B

五步迁移工作流

把现有应用迁移到 GPT-5.6 的标准动作：

1切换模型，保留当前推理强度
2先跑评测，再动提示词
3 移除过时脚手架、重复指令和无关工具
4 只为已测量到的回归添加最小化的定向指令
5 每次改动后重跑评测

⛔ 千万不要一次性重写整个提示词栈——否则你根本分不清行为变化来自模型、推理设置、提示词、工具集还是运行时。

提示词出现回归时的调试方法：拿一小批真实 trace，定位失败模式，找到可能的肇因指令或矛盾，做外科手术式的修改，然后重跑同样的用例。

最后唠两句

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