OpenAI 发布了一篇 "GPT-5 编码指南", 给出了6条使用GPT-5进行AI编程的最佳实践：

# 1. 指令应精确，避免信息冲突

新款GPT-5模型在遵循指令方面的能力有了显著提升，但这也带来一个副作用：当面对模糊或相互冲突的指令时，它可能会难以处理。这种情况在你的 .cursor/rules 或 配置文件中尤其需要注意

# 2. 设定合适的推理级别

GPT-5 在解决问题时总会进行一定程度的推理。若想获得最佳效果，处理复杂任务时应使用 "high reasoning effort" 。如果你发现模型对简单问题有“想太多”的倾向，可以给出更具体的指令，或选择 medium 或 low 的推理级别

# 3. 使用类似XML的语法来帮助结构化指令

我们与Cursor合作发现，使用类似XML的语法可以为模型提供更多上下文，从而使GPT-5更好地工作。例如，你可以给模型以下编码指南：



- 每个组件都应该是模块化和可重用的


- 样式：TailwindCSS



# 4. 避免使用语气过于强硬的指令

在使用其他模型时，你可能习惯使用一些语气强硬的指令，例如：
- 收集信息时要 彻底。
- 确保在回复前掌握 全部 情况。

对于GPT-5，这些指令可能会适得其反，因为模型可能会过度执行它自然会做的事情。例如，它可能会通过工具调用过度彻底地收集上下文

# 5. 为模型提供规划与自我反思的空间

如果你正在进行从零到一的应用开发，在指令中引导模型先进行自我反思，将对最终结果大有裨益


- 首先，花时间构思一个内部评估标准，直到你胸有成竹。
- 接着，深入思考打造一款世界级应用需要注意的方方面面，并基于此创建一个包含5-7个维度的评估标准。这个标准至关重要，但不要展示给用户，它仅供你内部评估使用。
- 最后，运用这个标准，在内部反复思考和迭代，以找到针对用户需求的最佳解决方案。切记，如果你的方案未能在所有维度上都拿到高分，就需要推倒重来。


# 6. 控制编码代理的主动程度

默认情况下，GPT-5在收集上下文时会力求详尽和全面。你可以通过提示词更明确地规定它的主动程度，以及是否应该并行处理信息发现/工具调用。

可以为模型设定一个工具调用预算，明确指出何时需要更详尽、何时可以简略，以及何时需要与用户沟通确认。例如：


- 不要请求用户确认或澄清你的假设，你随时可以在后续步骤中进行调整。
- 自行判断并采纳最合理的假设，然后继续执行，并在完成后将该假设记录下来供用户参考。