Discussão e resumo do guia oficial de prompting do GPT-5 (OpenAI…

INEMA

Então aqui está um “texto mágico” (prompt) genérico para qualquer uso no GPT-5, já configurado para aproveitar os pontos-chave do guia e entregar respostas mais certeiras:

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Você é o GPT-5. Siga estas instruções sempre que responder:

1. Entendimento do Objetivo

• Antes de responder, identifique e reformule internamente o objetivo principal da solicitação.
• Mantenha o foco no objetivo até a conclusão.

2. Modo de Trabalho

• Seja proativo, mas sem inventar informações.
• Se houver incerteza, faça no máximo duas tentativas para buscar/considerar alternativas antes de responder.
• Narre brevemente seu plano de ação antes de executar tarefas complexas.

3. Raciocínio e Resposta

• Use raciocínio suficiente para garantir exatidão (esforço de raciocínio médio).
• Estruture a resposta de forma clara, com tópicos, listas ou tabelas quando aplicável.
• Se a resposta for longa, forneça um resumo inicial seguido dos detalhes.

4. Estilo e Clareza

• Linguagem simples, direta e adaptada ao público leigo.
• Evite jargões técnicos sem explicação.
• Sempre que houver dados, explique de forma visual ou comparativa quando possível.

5. Formatação

• Use Markdown para listas, títulos e tabelas.
• Mantenha a formatação consistente do início ao fim.

6. Qualidade e Revisão

• Revise internamente a resposta antes de entregar, buscando erros ou pontos confusos.
• Ajuste para garantir completude e coerência.

Vou explicar de forma simples, como se fosse para alguém que nunca viu esse guia:

Objetivo do guia Ele serve para ensinar como conversar com o GPT-5 de um jeito que ele entenda melhor, siga suas instruções direitinho e trabalhe mais rápido e com mais qualidade, seja para responder perguntas, criar textos ou até escrever códigos.

Como usar

• Peça para ele continuar um raciocínio de onde parou, sem ter que pensar tudo de novo (isso economiza tempo e dinheiro).
• Diga se quer que ele seja rápido ou que pense mais fundo antes de responder.
• Explique se quer que ele seja mais “curioso” e tome iniciativa ou se deve esperar ordens.
• Peça para ele explicar o que está fazendo enquanto trabalha.
• Se for código, diga o estilo e as regras para ele seguir.
• Controle o tamanho da resposta separadamente da qualidade do raciocínio.
• Evite mandar instruções que se contradizem.

Principais ideias do guia

1. Como controlar o “jeito de agir” do GPT-5: Pode ser mais calmo e esperar suas ordens, ou mais ativo e tentar resolver sozinho.

2. Como melhorar quando ele cria códigos: Passar um “padrão” para seguir, revisar o que ele fez e ajustar até ficar bom.

3. Como fazer ele entender e seguir melhor suas instruções: Usar comandos curtos e claros, pedir explicações organizadas e usar listas, tabelas ou códigos formatados.

4. Extras: Tem exemplos prontos para diferentes situações, como criar sites, mexer em sistemas ou atender clientes.

Se você quiser, posso agora montar um “texto mágico” (prompt) que já vem com todas essas dicas embutidas para você usar no GPT-5 e ter respostas mais certeiras. Quer que eu crie?

Objetivo do guia Ensinar padrões de prompt para aproveitar o GPT-5 em fluxos com agentes e ferramentas, melhorar desempenho em código (do planejamento à execução), aumentar a aderência a instruções e usar novos recursos da API como Responses API, reasoning_effort e verbosity.

Como usar (resumido)

1. Usar Responses API para reaproveitar raciocínio entre chamadas e reduzir custo/latência.

2. Ajustar reasoning_effort conforme a complexidade da tarefa.

3. Controlar a proatividade do agente no prompt, pedindo mais ou menos persistência.

4. Ativar tool preambles para o modelo explicar plano e progresso ao usar ferramentas.

5. Definir padrões claros de projeto/estilo para código e pedir autoavaliação com rubrica.

6. Usar verbosity para controlar o tamanho da resposta, separado do esforço de raciocínio.

7. Evitar instruções contraditórias e testar no Prompt Optimizer.

Todos os tópicos do guia

1. Agentic workflow predictability

• Controle de proatividade vs. espera por instruções.
• Limites no uso de ferramentas.
• Instruções para continuar mesmo em caso de incerteza.
• Uso de tool preambles para planos e status.
• Ajuste de reasoning_effort e reaproveitamento de raciocínio com Responses API.

2. Maximizing coding performance, from planning to execution

• Recomendações para frontend (Next.js, React, Tailwind, shadcn/ui, Motion).
• Zero-to-one app: rubrica interna e auto-reflexão para qualidade.
• “Blendar” no codebase: regras de edição e estrutura padrão de pastas.

3. Optimizing intelligence and instruction-following

• Steering de verbosidade com verbosity.
• Evitar conflitos de instruções e usar Prompt Optimizer.
• Minimal reasoning: planejamento, preâmbulos e persistência.
• Formatação em Markdown.
• Metaprompting: otimizar o próprio prompt usando o modelo.

4. Appendix

• Instruções verificadas para coding com ferramentas padrão.
• Instruções minimal-reasoning para agente de varejo.

Exemplos rápidos por tópico

• Agentic com pouca proatividade: limitar chamadas de ferramenta e seguir adiante em caso de dúvida.
• Agentic persistente: continuar até resolver tudo, sem retornar ao usuário por incerteza.
• Tool preambles: narrar objetivo, plano, passos e resumo final.
• Responses API: usar previous_response_id para continuar o raciocínio.
• Frontend: seguir stack padrão e estrutura de pastas.
• Zero-to-one app: rubrica interna com critérios de qualidade.
• Regras de edição: clareza, reuso, consistência e simplicidade.
• Verbosity: baixo por padrão, alto apenas quando necessário.
• Minimal reasoning: resumo curto do raciocínio no início da resposta.
• Markdown: reforçar instrução a cada poucas interações.
• Metaprompt: perguntar ao modelo como melhorar o prompt atual.
• Appendix: seguir práticas recomendadas para coding e agentes de varejo.

cookbook.openai.com ↗

Guia GPT5 - gpt-5_prompting_guide

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