A OpenAI lançou um "Guia de Codificação GPT-5", que apresenta 6 melhores práticas para programar IA com o GPT-5:
# 1. As instruções devem ser precisas, evitando conflitos de informação
O novo modelo GPT-5 teve uma melhoria significativa na capacidade de seguir instruções, mas isso também trouxe um efeito colateral: quando confrontado com instruções vagas ou conflitantes, pode ter dificuldades em lidar com isso. Esta situação requer atenção especial nas suas .cursor/rules ou arquivos de configuração.
# 2. Definir o nível de raciocínio adequado
O GPT-5 tende a realizar um certo grau de raciocínio ao resolver problemas. Para obter os melhores resultados, ao lidar com tarefas complexas, deve-se usar "alto esforço de raciocínio". Se você perceber que o modelo tem a tendência de "pensar demais" em questões simples, pode fornecer instruções mais específicas ou escolher níveis de raciocínio médio ou baixo.
# 3. Usar uma sintaxe semelhante ao XML para ajudar a estruturar instruções
Descobrimos em colaboração com a Cursor que o uso de uma sintaxe semelhante ao XML pode fornecer mais contexto ao modelo, fazendo com que o GPT-5 funcione melhor. Por exemplo, você pode dar ao modelo as seguintes diretrizes de codificação:
- Cada componente deve ser modular e reutilizável
- Estilo: TailwindCSS
# 4. Evite usar instruções com um tom muito autoritário
Ao usar outros modelos, pode estar habituado a usar algumas instruções com um tom assertivo, como: - Ao coletar informações, seja completo. - Certifique-se de ter conhecimento de toda a situação antes de responder.
Para o GPT-5, essas instruções podem ter o efeito oposto, uma vez que o modelo pode executar em excesso aquilo que naturalmente faria. Por exemplo, pode coletar o contexto de forma excessivamente minuciosa através de chamadas a ferramentas.
# 5. Proporcionar espaço para planejamento e autorreflexão do modelo
Se você está desenvolvendo uma aplicação do zero, orientar o modelo para fazer uma auto-reflexão nas instruções será muito benéfico para o resultado final.
- Primeiro, dedique tempo a conceber um padrão de avaliação interno, até que se sinta confiante. - Em seguida, reflita profundamente sobre todos os aspectos a serem considerados ao criar uma aplicação de classe mundial e, com base nisso, crie um padrão de avaliação que inclua de 5 a 7 dimensões. Este padrão é crucial, mas não deve ser mostrado aos usuários; é apenas para uso interno na sua avaliação. - Por fim, utilize este padrão para refletir e iterar internamente, a fim de encontrar a melhor solução para as necessidades dos usuários. Lembre-se, se a sua solução não obtiver pontuações altas em todas as dimensões, será necessário recomeçar.
# 6. Controle do grau de atividade do proxy de codificação
Por padrão, o GPT-5 esforça-se por ser detalhado e abrangente ao coletar contexto. Você pode especificar mais claramente seu nível de proatividade através de palavras-chave, bem como se deve processar em paralelo a descoberta de informações/chamadas de ferramentas.
Pode definir um orçamento de chamada de ferramenta para o modelo, especificando claramente quando são necessárias mais informações, quando pode ser mais sucinto e quando é necessário comunicar-se com o usuário para confirmação. Por exemplo:
- Não peça ao usuário para confirmar ou esclarecer suas suposições, você pode fazer ajustes a qualquer momento nos passos seguintes. - Faça uma avaliação e adote a hipótese mais razoável, em seguida continue a execução e, ao final, registre essa hipótese para referência do usuário.
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A OpenAI lançou um "Guia de Codificação GPT-5", que apresenta 6 melhores práticas para programar IA com o GPT-5:
# 1. As instruções devem ser precisas, evitando conflitos de informação
O novo modelo GPT-5 teve uma melhoria significativa na capacidade de seguir instruções, mas isso também trouxe um efeito colateral: quando confrontado com instruções vagas ou conflitantes, pode ter dificuldades em lidar com isso. Esta situação requer atenção especial nas suas .cursor/rules ou arquivos de configuração.
# 2. Definir o nível de raciocínio adequado
O GPT-5 tende a realizar um certo grau de raciocínio ao resolver problemas. Para obter os melhores resultados, ao lidar com tarefas complexas, deve-se usar "alto esforço de raciocínio". Se você perceber que o modelo tem a tendência de "pensar demais" em questões simples, pode fornecer instruções mais específicas ou escolher níveis de raciocínio médio ou baixo.
# 3. Usar uma sintaxe semelhante ao XML para ajudar a estruturar instruções
Descobrimos em colaboração com a Cursor que o uso de uma sintaxe semelhante ao XML pode fornecer mais contexto ao modelo, fazendo com que o GPT-5 funcione melhor. Por exemplo, você pode dar ao modelo as seguintes diretrizes de codificação:
- Cada componente deve ser modular e reutilizável
- Estilo: TailwindCSS
# 4. Evite usar instruções com um tom muito autoritário
Ao usar outros modelos, pode estar habituado a usar algumas instruções com um tom assertivo, como:
- Ao coletar informações, seja completo.
- Certifique-se de ter conhecimento de toda a situação antes de responder.
Para o GPT-5, essas instruções podem ter o efeito oposto, uma vez que o modelo pode executar em excesso aquilo que naturalmente faria. Por exemplo, pode coletar o contexto de forma excessivamente minuciosa através de chamadas a ferramentas.
# 5. Proporcionar espaço para planejamento e autorreflexão do modelo
Se você está desenvolvendo uma aplicação do zero, orientar o modelo para fazer uma auto-reflexão nas instruções será muito benéfico para o resultado final.
- Primeiro, dedique tempo a conceber um padrão de avaliação interno, até que se sinta confiante.
- Em seguida, reflita profundamente sobre todos os aspectos a serem considerados ao criar uma aplicação de classe mundial e, com base nisso, crie um padrão de avaliação que inclua de 5 a 7 dimensões. Este padrão é crucial, mas não deve ser mostrado aos usuários; é apenas para uso interno na sua avaliação.
- Por fim, utilize este padrão para refletir e iterar internamente, a fim de encontrar a melhor solução para as necessidades dos usuários. Lembre-se, se a sua solução não obtiver pontuações altas em todas as dimensões, será necessário recomeçar.
# 6. Controle do grau de atividade do proxy de codificação
Por padrão, o GPT-5 esforça-se por ser detalhado e abrangente ao coletar contexto. Você pode especificar mais claramente seu nível de proatividade através de palavras-chave, bem como se deve processar em paralelo a descoberta de informações/chamadas de ferramentas.
Pode definir um orçamento de chamada de ferramenta para o modelo, especificando claramente quando são necessárias mais informações, quando pode ser mais sucinto e quando é necessário comunicar-se com o usuário para confirmação. Por exemplo:
- Não peça ao usuário para confirmar ou esclarecer suas suposições, você pode fazer ajustes a qualquer momento nos passos seguintes.
- Faça uma avaliação e adote a hipótese mais razoável, em seguida continue a execução e, ao final, registre essa hipótese para referência do usuário.