OpenAI telah merilis "Panduan Pengkodean GPT-5", yang memberikan 6 praktik terbaik untuk menggunakan GPT-5 dalam pemrograman AI:
# 1. Instruksi harus tepat, hindari konflik informasi
Model GPT-5 yang baru memiliki kemampuan yang signifikan dalam mengikuti instruksi, tetapi ini juga membawa efek samping: ketika menghadapi instruksi yang samar atau saling bertentangan, ia mungkin kesulitan dalam menanganinya. Situasi ini perlu diperhatikan terutama dalam .cursor/rules atau file konfigurasi Anda.
# 2. Menetapkan Tingkat Penalaran yang Tepat
GPT-5 selalu melakukan tingkat penalaran tertentu saat menyelesaikan masalah. Untuk mendapatkan hasil terbaik, saat menangani tugas yang kompleks, sebaiknya gunakan "high reasoning effort". Jika Anda menemukan bahwa model memiliki kecenderungan "terlalu memikirkan" masalah sederhana, Anda dapat memberikan instruksi yang lebih spesifik, atau memilih tingkat penalaran medium atau low.
# 3. Menggunakan sintaks mirip XML untuk membantu mengstrukturkan instruksi
Kami bekerja sama dengan Cursor dan menemukan bahwa menggunakan sintaks mirip XML dapat memberikan lebih banyak konteks untuk model, sehingga membuat GPT-5 bekerja lebih baik. Misalnya, Anda dapat memberikan panduan pengkodean berikut kepada model:
- Setiap komponen harus modular dan dapat digunakan kembali
- Gaya: TailwindCSS
# 4. Hindari penggunaan instruksi yang terlalu tegas
Saat menggunakan model lain, Anda mungkin terbiasa menggunakan beberapa instruksi yang tegas, seperti: - Kumpulkan informasi dengan menyeluruh. - Pastikan untuk memahami semua situasi sebelum membalas.
Untuk GPT-5, instruksi ini mungkin akan berlawanan dengan tujuan, karena model dapat melakukan terlalu banyak hal yang seharusnya dilakukannya secara alami. Misalnya, ia mungkin mengumpulkan konteks secara berlebihan melalui pemanggilan alat.
# 5. Memberikan ruang untuk perencanaan dan refleksi diri pada model
Jika Anda sedang melakukan pengembangan aplikasi dari nol hingga satu, mengarahkan model untuk melakukan refleksi diri terlebih dahulu dalam instruksi akan sangat bermanfaat bagi hasil akhirnya.
- Pertama, luangkan waktu untuk merumuskan standar evaluasi internal, sampai Anda merasa yakin. - Selanjutnya, pikirkan secara mendalam tentang berbagai aspek yang perlu diperhatikan dalam membangun aplikasi kelas dunia, dan berdasarkan itu, buatlah standar evaluasi yang mencakup 5-7 dimensi. Standar ini sangat penting, tetapi jangan ditampilkan kepada pengguna, itu hanya untuk penggunaan evaluasi internal Anda. - Akhirnya, gunakan standar ini untuk berpikir dan beriterasi secara internal untuk menemukan solusi terbaik yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Ingat, jika solusi Anda tidak mendapatkan skor tinggi di semua dimensi, Anda perlu memulai dari awal.
# 6. Mengontrol Tingkat Proaktif Agen Kode
Secara default, GPT-5 berusaha untuk menjadi rinci dan komprehensif saat mengumpulkan konteks. Anda dapat lebih jelas menentukan tingkat keaktifannya melalui kata kunci, serta apakah harus memproses penemuan informasi/panggilan alat secara paralel.
Anda dapat menetapkan anggaran untuk panggilan alat pada model, dengan jelas menunjukkan kapan perlu lebih rinci, kapan bisa diringkas, dan kapan perlu berkomunikasi dengan pengguna untuk konfirmasi. Misalnya:
- Jangan meminta pengguna untuk mengonfirmasi atau memperjelas asumsi Anda, Anda dapat melakukan penyesuaian kapan saja di langkah-langkah berikutnya. - Menilai dan mengadopsi asumsi yang paling rasional, kemudian melanjutkan pelaksanaan, dan setelah selesai, mencatat asumsi tersebut untuk referensi pengguna.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
OpenAI telah merilis "Panduan Pengkodean GPT-5", yang memberikan 6 praktik terbaik untuk menggunakan GPT-5 dalam pemrograman AI:
# 1. Instruksi harus tepat, hindari konflik informasi
Model GPT-5 yang baru memiliki kemampuan yang signifikan dalam mengikuti instruksi, tetapi ini juga membawa efek samping: ketika menghadapi instruksi yang samar atau saling bertentangan, ia mungkin kesulitan dalam menanganinya. Situasi ini perlu diperhatikan terutama dalam .cursor/rules atau file konfigurasi Anda.
# 2. Menetapkan Tingkat Penalaran yang Tepat
GPT-5 selalu melakukan tingkat penalaran tertentu saat menyelesaikan masalah. Untuk mendapatkan hasil terbaik, saat menangani tugas yang kompleks, sebaiknya gunakan "high reasoning effort". Jika Anda menemukan bahwa model memiliki kecenderungan "terlalu memikirkan" masalah sederhana, Anda dapat memberikan instruksi yang lebih spesifik, atau memilih tingkat penalaran medium atau low.
# 3. Menggunakan sintaks mirip XML untuk membantu mengstrukturkan instruksi
Kami bekerja sama dengan Cursor dan menemukan bahwa menggunakan sintaks mirip XML dapat memberikan lebih banyak konteks untuk model, sehingga membuat GPT-5 bekerja lebih baik. Misalnya, Anda dapat memberikan panduan pengkodean berikut kepada model:
- Setiap komponen harus modular dan dapat digunakan kembali
- Gaya: TailwindCSS
# 4. Hindari penggunaan instruksi yang terlalu tegas
Saat menggunakan model lain, Anda mungkin terbiasa menggunakan beberapa instruksi yang tegas, seperti:
- Kumpulkan informasi dengan menyeluruh.
- Pastikan untuk memahami semua situasi sebelum membalas.
Untuk GPT-5, instruksi ini mungkin akan berlawanan dengan tujuan, karena model dapat melakukan terlalu banyak hal yang seharusnya dilakukannya secara alami. Misalnya, ia mungkin mengumpulkan konteks secara berlebihan melalui pemanggilan alat.
# 5. Memberikan ruang untuk perencanaan dan refleksi diri pada model
Jika Anda sedang melakukan pengembangan aplikasi dari nol hingga satu, mengarahkan model untuk melakukan refleksi diri terlebih dahulu dalam instruksi akan sangat bermanfaat bagi hasil akhirnya.
- Pertama, luangkan waktu untuk merumuskan standar evaluasi internal, sampai Anda merasa yakin.
- Selanjutnya, pikirkan secara mendalam tentang berbagai aspek yang perlu diperhatikan dalam membangun aplikasi kelas dunia, dan berdasarkan itu, buatlah standar evaluasi yang mencakup 5-7 dimensi. Standar ini sangat penting, tetapi jangan ditampilkan kepada pengguna, itu hanya untuk penggunaan evaluasi internal Anda.
- Akhirnya, gunakan standar ini untuk berpikir dan beriterasi secara internal untuk menemukan solusi terbaik yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Ingat, jika solusi Anda tidak mendapatkan skor tinggi di semua dimensi, Anda perlu memulai dari awal.
# 6. Mengontrol Tingkat Proaktif Agen Kode
Secara default, GPT-5 berusaha untuk menjadi rinci dan komprehensif saat mengumpulkan konteks. Anda dapat lebih jelas menentukan tingkat keaktifannya melalui kata kunci, serta apakah harus memproses penemuan informasi/panggilan alat secara paralel.
Anda dapat menetapkan anggaran untuk panggilan alat pada model, dengan jelas menunjukkan kapan perlu lebih rinci, kapan bisa diringkas, dan kapan perlu berkomunikasi dengan pengguna untuk konfirmasi. Misalnya:
- Jangan meminta pengguna untuk mengonfirmasi atau memperjelas asumsi Anda, Anda dapat melakukan penyesuaian kapan saja di langkah-langkah berikutnya.
- Menilai dan mengadopsi asumsi yang paling rasional, kemudian melanjutkan pelaksanaan, dan setelah selesai, mencatat asumsi tersebut untuk referensi pengguna.