OpenAI 发布 GPT-5.6 Sol 提示词指南：别再把 Prompt 写成规则说明书了

告别繁琐的规则清单，OpenAI教你用“结果优先”提示词，让强大模型自主发挥。

核心内容：
传统Prompt的问题与“结果优先”新理念
从“教做事”到“定义好结果”的协作方式转变
避免“指令债”与优化提示词的实用方法

现在，每当 AI 大厂发布一个能力更强的新模型，很多人就会把为上一代模型反复打磨的 Prompt，原封不动地搬过来与新的大模型进行交互。

先设定角色，再规定十几个步骤；担心它跑偏，就补上二十条“必须”和“禁止”；模型犯一次错，再往提示词里加一条规则。

最后，Prompt 就是一份操作说明书：

第一步分析，第二步总结，第三步判断，第四步输出……必须专业、深入、全面，不能遗漏任何细节。

看起来已经很严谨了。

但 Token 花得更多，回答却未必更好。

图片内容来源：https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-guidance-gpt-5p6

OpenAI 发布 GPT-5.6 Sol 提示词指南：别再把 Prompt 写成规则说明书了

OpenAI 在官方发布的 GPT-5.6 Sol 提示词指南中，提出了一个非常重要的方向：

Outcome-first prompting

也就是：少替模型规定过程，多告诉它最终要实现什么结果。

这不是一句“Prompt 应该更短”就能概括的技巧。

它真正意味着：我们和强模型的协作方式，正在发生变化。

图片内容来源：https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-guidance-gpt-5p6

OpenAI 发布 GPT-5.6 Sol 提示词指南：别再把 Prompt 写成规则说明书了

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提示词正在从“教模型做事”，变成“定义什么叫做好”

过去，我们习惯把 Prompt 写成 SOP：

先分析用户，再提炼痛点，然后总结观点，接着设计结构，最后检查语言。

问题是，步骤写得很清楚，目标却可能依然模糊。

比如：
请先分析资料，再总结核心观点，然后输出一篇文章。

模型知道要做哪些动作，却不知道这篇文章写给谁、解决什么问题，以及什么样的结果才算合格。

换成结果优先的写法：
根据以下资料，写一篇面向非技术 AI 用户的公众号文章。目标是让读者理解 GPT-5.6 Sol 提示词的核心变化，并能立即改写自己的 Prompt。文章需要包含官方依据、观点推演、改写案例和可复制模板。

步骤更少，任务反而更清楚。

OpenAI 在指南中使用了一个很形象的表达：告诉模型 “what good looks like”，那就是一个好的结果究竟长什么样。
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这背后，其实是人和模型的重新分工：

•人负责定义目的地；•人负责划定边界；•人负责说明什么叫完成；•模型负责选择到达目的地的路径。
如果你自己并不知道最佳路径，却强行替模型规定每一步，那么你可能正在：

把自己的思考上限，变成模型的行动上限。

模型越强，越不需要你遥控每一步；但越需要你定义什么叫完成。
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很多长 Prompt，不是设计出来的，而是堆积出来的

模型啰嗦一次，就加一句“必须简洁”。

漏掉一个重点，就加一句“不得遗漏”。

格式错了一次，再塞入一份完整示例。

Prompt 用了半年，已经没人知道哪些规则还有效，但谁也不敢删。

这很像软件中的“技术债”，我们也可以把它叫作：Prompt 指令债。

每次遇到问题都增加规则，却从不清理旧规则。最后就会出现：

•同一个要求被重复表达；•不同时期加入的规则互相冲突；•旧模型需要的脚手架被继续保留；•与当前任务无关的示例仍占据上下文；•模型把注意力花在理解规则，而不是完成任务。
OpenAI 在指南中建议检查重复指令、冗余示例，以及模型已经能够可靠完成的细碎流程。

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OpenAI 发布 GPT-5.6 Sol 提示词指南：别再把 Prompt 写成规则说明书了

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很多长 Prompt 不是经过设计，而是经过堆积。

但这不等于 Prompt 越短越好。

必要的背景、资料、业务限制和安全要求不能乱删。真正要删的，是那些重复、过时，以及不会改变结果的文字。

不是 Prompt 越短越好，而是每一个 Token 都应该有工作。
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真正浪费 Token 的，往往不是第一轮

提到 Token 浪费，很多人首先想到的是输入太长。

实际上，浪费至少有三种。
输入浪费

重复规则、空洞角色设定和无关示例，占用了上下文，却没有改变模型行为。
输出浪费

没有说明交付形式，模型铺垫了一千字，最后才给出你真正需要的结论。
返工浪费

Prompt 看起来很短，却只写了“专业一点”“更有深度”“更吸引人”。

结果只能不断追问：

•再具体一点。•不是这个意思。•换一种结构。•你漏掉了重点。
所以，一段500字、一次完成任务的 Prompt，可能比一段50字、返工五次的 Prompt 更省。

真正的 Token 效率，不是看单轮输入有多短，而是看拿到合格结果一共花了多少。

这也是为什么 OpenAI 会强调更精简的 Prompt 和更清楚的成功标准：冗余指令不只是“多花一点 Token”，还可能干扰模型识别真正重要的任务。
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把“操作说明书”改成“验收合同”

基于 OpenAI 的 Outcome-first 思路，我们把它整理成一套更适合普通用户和办公 Agent 的GPS 提示词结构。
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G：Goal——目标

不要只告诉模型“做什么”，还要说明结果将用于哪里。

同样是整理会议纪要：

•给参会者复盘，要突出讨论与共识；•给管理层决策，要突出风险与分歧；•给执行团队推进，要明确任务、责任人与时间。
用途不同，好结果的定义完全不同。
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P：Parameters——关键边界

只保留真正影响结果的限制。

尤其在 Agent 场景中，与其遥控每一步，不如说清权限：

•可以读取和整理文件，但不能删除；•可以起草邮件，但不能直接发送；•可以提出采购建议，但不能产生费用；•信息不足时必须标注，不能自行虚构。
更强的模型不是不需要控制，而是控制方式要从“管每一步”升级成“管权限和边界”。
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S：Success——成功标准

“专业、深入、有吸引力”只是愿望，不是标准。

更有效的写法是：

•开头200字内提出核心冲突；•至少提供两组 Prompt 对比；•每个建议都解释为什么；•不虚构官方结论和数据；•结尾提供可复制模板；•正文控制在指定篇幅内。
高级 Prompt 不是命令更多，而是验收标准更清楚。
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一份可以直接复制的 GPT-5.6 Sol Prompt

【角色】 AI 的功能和背景知识。【个性】说话语气和配合方式。【目标】请完成什么任务？结果将用于什么场景？【成功标准】做到什么程度才算完成任务。【约束条件】必须遵守的规定和限制（安全、政策、副作用等）。【工具】能用什么工具，什么时候用。【输出】答案分几部分、多长、什么格式、什么语气。【停止规则】什么情况下重试、放弃、问用户或停止。
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当然，OpenAI 并不是让我们删除所有步骤。

对于财务审核、合规流程、高风险操作，以及步骤本身就是业务要求的任务，关键流程仍然必须写清楚。

真正应该删除的，是重复、过时，以及模型本来就能可靠完成的步骤。

不是不能写步骤，而是不要把不必要的步骤，当成控制模型的安全感。
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OpenAI 发布 GPT-5.6 Sol 提示词指南：别再把 Prompt 写成规则说明书了