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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'。

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。