近期，許多用戶反映GPT-5的表現不盡如人意，有人認為它不如之前的版本智能，甚至質疑其能力退化。然而，問題的根源并非模型本身，而是提示詞配置方式不當。OpenAI最新發布的提示工程指南指出，通過調整五個關鍵參數，GPT-5能夠從機械執行轉變為高效、穩定的智能助手。
第一個核心參數是“自主探索傾向”。傳統模式下，GPT-5傾向于嚴格遵循指令，但用戶可通過調整這一參數，使其在執行任務時主動查漏補缺。例如，在編寫代碼時，若提示詞中明確允許“自主優化”，GPT-5不僅會修復指定問題，還會順帶解決潛在隱患。測試顯示，開啟高探索模式后，代碼庫的整體質量顯著提升。
第二個參數是“推理深度”。這一設置決定了模型對任務的思考程度。低深度模式下，GPT-5會直接給出結論；高深度模式下，它會逐步拆解問題并詳細論證。例如，在解決邏輯謎題時，若要求“高深度推理”，模型會分階段解釋每一步的依據，并在關鍵節點與用戶確認。對于簡單任務，如提取郵箱列表，低深度模式則能快速完成，避免不必要的分析。
第三個參數是“記憶鎖”功能。多步驟任務中，GPT-5常因“失憶”導致邏輯斷裂。通過Responses API，模型可鎖定前期推理結果，確保后續步驟的一致性。實驗數據顯示，使用該功能后，模型在復雜任務中的準確率從73.9%提升至78.2%。例如，在撰寫市場調研報告時，記憶鎖能避免數據口徑沖突，使內容風格統一。
第四個參數是“冗長度控制”。用戶常遇到兩種極端：輸出過于冗長或過于簡略。通過分離“推理深度”與“冗長度”設置，可實現精準控制。例如，日常對話中可將冗長度設為低，而在需要細節的場景（如審計報告）中臨時調高。測試案例顯示，修代碼時，低冗長度僅輸出“修復完成”，高冗長度則會提供完整修改記錄及性能優化建議。
第五個參數是“指令清晰度”。GPT-5雖嚴格遵循指令，但若指令存在矛盾，其表現會大打折扣。例如，同時要求“不安排會議”和“盡快安排會議”會導致模型困惑。修正后的指令應明確條件，如“僅在確認后安排最早會議”。在代碼編寫任務中，提前定義框架、命名規范等規則，可確保輸出從始至終符合團隊習慣。
若調整上述參數后仍不滿意，用戶可嘗試“元提示”技巧：將指令發給GPT-5，讓其自行評審并優化。這一方法不僅能定位問題，還能直接生成改進版本。通過五個參數的組合使用，GPT-5的潛力可被充分激發。實踐表明，只需微調設置，模型便能從“偶爾靠譜”轉變為“全能搭檔”。
