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OpenAI 图像提示词指南深度解读：把图像生成从抽奖变成工程

从模型选型、六步迁移到八条提示词原则：OpenAI 把图像生成写成了一份可测量的工程手册

拆解 OpenAI 官方图像提示词指南：gpt-image-2.5 双模型选型、六步迁移工作流、八条提示词原则、生成与编辑案例矩阵、多轮迭代的边界与验收清单，并提炼五条可复用的工程洞察。

Posted by iceyao on Friday, September 11, 2026

GPT-5.6 提示词最佳实践解读：提示词不是越详细越好

官方 5 条 Prompting Best Practices 的机制拆解 + 3 个反常识判断 + 一份可直接照抄的迁移清单

基于 OpenAI 官方 Model guidance 文档中 GPT-5.6 Prompting Best Practices 章节的中文深度解读。文章拆解精简提示词、自主性与审批边界、响应长度与风格、Pro 模式、编程工具调用五条实践的核心机制与官方数据，给出三个反常识判断（更精简反而更好、最高推理强度并非最优、缓存写入要付 1.25 倍价），并落地为一份从 GPT-5.5/5.4 迁移的六项检查清单。核心判断：GPT-5.6 时代的提示词优化方向，是从'写得更细'转向'删得更准'。

Posted by iceyao on Sunday, August 9, 2026

OpenAI 内部数据 Agent 深读：上下文工程，比换更大的模型更重要

OpenAI 在 2026 年 1 月公开了内部数据 Agent 的设计原理：3,500 名员工、7 万张表、600PB 数据，单条查询动辄 180 行 SQL —— 它解决问题的方式不是换更大的模型，而是把上下文工程做扎实。本文基于 OpenAI 官方博客《Inside our in-house data agent》，深拆其六层上下文体系、Codex 增强、RAG 管道、Evals 闭环、严格透传权限模型，并提炼三条 Lessons Learned 对自建数据 Agent 团队的迁移启示。

Posted by iceyao on Monday, May 25, 2026