OpenAIは「GPT-5コーディングガイド」を発表し、GPT-5を使用したAIプログラミングのための6つのベストプラクティスを示しました：

# 1. 指示は正確であるべきで、情報の衝突を避ける

新しいGPT-5モデルは指示に従う能力が大幅に向上しましたが、これには副作用があります：曖昧または相互に矛盾する指示に直面した場合、それを処理するのが難しいことがあります。この状況はあなたの.cursor/rulesまたは設定ファイルで特に注意が必要です。

# 2. 適切な推論レベルを設定する

GPT-5は問題を解決する際に常に一定の推論を行います。最良の結果を得るためには、複雑なタスクを処理する際に "high reasoning effort" を使用するべきです。モデルが簡単な問題に対して「考えすぎる」傾向がある場合は、より具体的な指示を与えるか、mediumまたはlowの推論レベルを選択してください。

# 3. XMLに似た構文を使用して命令を構造化するのに役立てる

私たちはCursorとの協力で、XMLに似た文法を使用することでモデルにより多くのコンテキストを提供でき、GPT-5がより良く機能することを発見しました。例えば、モデルに次のようなコーディングガイドラインを与えることができます：



- 各コンポーネントはモジュール化され再利用可能であるべきです


- 样式:TailwindCSS



# 4. 強い口調の指示を避ける

他のモデルを使用する際、あなたは次のような少し強硬な指示を使うことに慣れているかもしれません：
- 情報を収集する際は徹底的に行うこと。
- 返信する前に全ての状況を把握してください。

GPT-5に対して、これらの指示は逆効果になる可能性があります。なぜなら、モデルが自然に行うことを過剰に実行する可能性があるからです。例えば、ツール呼び出しを通じて文脈を過度に徹底的に収集することがあります。

# 5. モデルに計画と自己反省のスペースを提供する

ゼロからのアプリケーション開発を行っている場合、指示の中でモデルに自己反省を促すことが最終結果に大きく貢献します。


まず、内部評価基準を考えるのに時間をかけ、自信を持つまで続けてください。
- 続いて、世界級のアプリケーションを構築する際に注意すべきあらゆる側面を深く考え、その上で5～7の次元を含む評価基準を作成します。この基準は非常に重要ですが、ユーザーには表示しないでください。内部評価のためのものです。
最後に、この基準を用いて、内部で繰り返し考え、反復しながら、ユーザーのニーズに対する最適なソリューションを見つけます。覚えておいてください、もしあなたのソリューションがすべての次元で高得点を得られなかった場合、最初からやり直す必要があります。


# 6. コントロールエンコーディングプロキシのアクティブ度

デフォルトでは、GPT-5はコンテキストを収集する際に詳細かつ包括的であることを目指します。あなたはプロンプトを通じて、そのアクティブさや情報発見/ツール呼び出しを並行して処理すべきかどうかをより明確に指定することができます。

モデルのツール呼び出し予算を設定し、詳細が必要な時、簡略化できる時、またはユーザーと確認が必要な時を明確に示すことができます。例えば：


- ユーザーにあなたの仮定を確認したり明確にしたりするように求めないでください。後のステップでいつでも調整できます。
- 自ら判断し、最も合理的な仮説を採用し、続行し、完了後にその仮説を記録してユーザーの参考に供する。