GPT-5实战：驾驭代理智能，提升编码效率
Zhouzhou He
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8-8原野: 最近关于微软 GPT-5 的消息满天飞，都说它特别强大。但感觉就像我们拿到了一辆性能炸裂的跑车，光知道它快还不行，关键是怎么才能驾驭好它，让它在我们想转弯的时候转弯，想停的时候停下。
晓曼: 这个比喻太贴切了。GPT-5 的确是这样，它在代理任务、编码这些方面的能力是飞跃性的。但它有个特点，默认状态下有点像个“过度热情”的实习生，为了给你最完美的答案，会把所有资料都翻个底朝天。
原野: 哈哈，过度热情。这确实会拖慢速度。那我们能怎么管管它这个“热情”呢？
晓曼: 这就是它的精妙之处。我们可以通过调整一个叫 `reasoning_effort` 的参数，或者是在提示词里下达更明确的指令，来控制它的“代理热情”。需要速度的时候就让它收敛点，需要深度探索的时候就让它放开手脚。
原野: 这种“代理热情”的控制，听起来像是给 AI 的“主动性”装了一个可调节的阀门。比如，我只想快速要个八九不离十的答案，就可以把 `reasoning_effort` 调低，或者干脆在提示词里说“尽快给答案，不完全准确也行”，让它变得更“务实”。
晓曼: 完全正确。反过来，如果是个复杂问题，比如修复一个深层 bug，我们就可以鼓励它“持续探索，直到问题彻底解决”，甚至告诉它，遇到不确定时，先按最合理的方案试试，别停下来问我。这就让 AI 的应用场景一下灵活了很多。
原野: 确实，这种精细的控制能力是 GPT-5 的一个重要亮点。那么，除了这种“热情”的调整，它在与外部工具交互时，又有哪些值得关注的优化呢？
晓曼: 它在工具调用上也有大升级。一个特别有意思的功能叫“工具前导语”。简单说，就是模型在调用任何工具之前，会先给你一份详细的“行动计划书”，并且实时汇报进展。
原野: 哦？这个好。以前用一些AI工具，它执行任务的时候就像个黑盒子，你根本不知道它在干嘛，只能干等着。现在等于说，它会一边干活一边跟你说，“老板，我正准备第一步，计划是这样的……”
晓曼: 就是这个意思，整个过程变得非常透明，让人能信任它。而且从技术层面讲，它还推出了一个新的 Responses API，如果能把上一次的推理信息，也就是那个 `previous_response_id` 传给它，性能还能再提升一大截，既省钱又高效。
原野: 这种透明度对于复杂任务尤其重要。那么，在具体的编码领域，GPT-5 又有哪些突破性的表现和针对性的优化建议呢？
晓曼: 编码绝对是它的主场。它现在能处理非常大的代码库，修复 bug，甚至从零开始帮你写一个完整的应用。而且它还有自己的“品味”，会推荐用像 Next.js、Tailwind CSS 这类比较现代的技术栈。
原野: 这就很实用了。那有没有具体的例子，比如怎么把它调得更好用？
晓曼: 当然有。比如那个很火的 AI 代码编辑器 Cursor，他们就分享了经验。他们通过精细调整系统提示词，成功地让 GPT-5 生成的代码更清晰、可读性更高，同时也增强了它的自主性，避免了啰里啰嗦的无效沟通。
原野: 这种将模型能力与实际工作流程深度结合的例子非常鼓舞人心。最后，我们来谈谈 GPT-5 在遵循指令方面的精密度，以及如何避免一些常见的“坑”。
晓曼: 这一点非常关键。GPT-5 遵循指令的能力极高，你说一，它绝不说二。但这也成了一把双刃剑。
原野: 哦？你是说，如果我的指令本身写得不好，有矛盾或者模糊的地方，它就会很“纠结”？
晓曼: 对！它会耗费大量的算力去尝试理解和协调你指令里的矛盾，而不是像以前的模型那样随便猜一个方向。所以，给 GPT-5 的指令必须清晰、没有冲突。另外，它还推出了一个叫“最小化推理”的模式。
原野: 听名字像是“省着点用”模式？
晓曼: 可以这么理解。这是它最快的推理选项，响应速度极快，特别适合那些对延迟要求高的场景。但这就像开手动挡的赛车，性能强，但也更考验“车手”的技术，需要你提供非常精炼和准确的提示词才能发挥出最大威力。
原野: 我明白了。所以说，无论是控制它的工作热情，还是优化交互体验，或者是提升编码效率，核心都在于我们如何与它进行高质量的沟通。
晓曼: 说得太好了。总结一下，今天我们聊的 GPT-5，核心就是四个方面。第一，它能力很强，但我们可以通过 `reasoning_effort` 和提示词来精细控制它的“代理热情”。第二，“工具前导语”和 Responses API 让它在执行任务时更透明、更高效。第三，它在编码领域表现卓越，通过像 Cursor 那样的精细调优，能成为真正的生产力工具。最后，它的高指令遵循能力要求我们必须提供清晰无误的指令，而“最小化推理”模式则为追求速度的场景提供了新的选择。可以说，要真正驾驭好 GPT-5 这头猛兽，提升我们的编码效率，关键就在于这种精细化的控制和沟通。