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OpenAI GPT-5.6 官方 Prompt 指南 (Datawhale 解读)	2026-07-13	2026-07-13	article	prompt-engineering openai gpt5.6 agent system-prompt	https://mp.weixin.qq.com/s/lSvGH3nCK9oWf8wOyeCTGA https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-guidance-gpt-5p6

OpenAI GPT-5.6 官方 Prompt 指南

一句话

模型越来越强，Prompt 应该越来越精简。 GPT-5.6 的 System Prompt 做减法后：评分 +1015%，Token -4166%，成本 -33~67%。

核心方法论

prompt-simplification

旧模型时代积累的 MUST / NEVER / ALWAYS、重复规则、过时补丁，对 GPT-5.6 不仅浪费 Token，还互相冲突。方法：

• 从能正常工作的 Prompt + 工具集出发
• 每次只删一组（重复指令 / 无效示例 / 无关工具）
• 用同一批评测验证效果
• 保留：任务目标、成功标准、权限边界、证据要求、验证方式

outcome-first-prompting

不规定模型每一步怎么做（先搜索→再读取→调用工具→按序输出），而是写清：

• 最终目标
• 可用证据
• 行动边界
• 验收标准

让模型自主选择执行路径。ALWAYS/NEVER/MUST 仅保留给安全限制和硬约束。

stopping-conditions-prompt

• 证据足够 → 交付
• 缺少关键事实 → 说明缺什么，低成本补充
• 减少重复搜索和无效 Token 消耗

tool-authorization-boundaries

用户请求	权限
分析、审查、制定计划	检查材料 + 报告结论
修改、构建、修复	本地变更 + 非破坏性验证
外部写入、删除、购买	再次确认

"能够判断下一步该做什么，不代表已经获得执行这一步的权限。"

verification-before-delivery

模型生成了结果 ≠ 任务完成：

• 代码修改 → 运行测试、类型检查、Lint、构建检查、冒烟测试
• 前端/视觉 → 检查实际渲染结果（布局、裁切、间距、内容完整性）
• 无法验证 → 说明原因 + 给出下一步检查方法

reasoning-effort-tuning

Reasoning Effort 不是越高越好：

1. 保留当前档位作为基线
2. 测试同档位和更低档位
3. 只有评测证明 high/xhigh 带来收益才提升
4. max 仅用于难度最高、质量优先的任务
5. 提升前先检查 Prompt 是否写清了成功标准、依赖、工具条件

prompt-structure-framework

OpenAI 推荐的 8 段式结构（不是每段都要写长，而是确认每条信息是否真的影响模型行为）：

Role → Personality → Goal → Success Criteria → Constraints → Tools → Output → Stop Rules

迁移工作流

prompt-migration-workflow：

1. 从当前可工作的 Prompt 开始（基线）
2. 逐个删除过时补丁 / 重复指令 / 固定流程
3. 每次删除后用同一批评测验证
4. 只保留确实影响模型行为的信息

适用场景

• 正在迁移 GPT-5.6 的开发者
• 维护复杂 System Prompt / 工具描述 / Agent 指令的团队
• Prompt 中积累了大量 Always/Never/固定流程的项目

来源

• 原始存档
• 官方原文: https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-guidance-gpt-5p6
• Datawhale 解读: https://mp.weixin.qq.com/s/lSvGH3nCK9oWf8wOyeCTGA