我阅读了 OpenAI 的 GPT-5.2 提示指南，这样你就不用自己读了
I’m happy to translate the article for you, but I’ll need the full text of the post (the content that follows the source link) in order to do so. Could you please provide the article’s body? Once I have it, I’ll translate it into Simplified Chinese while keeping the source link and all formatting unchanged.
GPT‑5.2 对模糊提示的容忍度低于早期模型
- 早期模型即使提示不明确也会尝试“做出合理的事情”。
- GPT‑5.2 则不会。如果你的指令写得马虎，它会默认生成安全、通用、低投入的输出。
这不是 bug，而是设计如此。
GPT‑5.2 的优化方向是：
- 明确的意图
- 结构化的上下文
- 可控的推理过程
如果你不提供这些，就只能得到平庸的结果。
实际上 GPT‑5.2 提示词有什么变化
1. 推理不再是自动的
GPT‑5.2 将回答与思考分离。如果你没有明确要求它 计划、推理 或 拆解 任务，它往往不会进行。
不佳的提示
Explain how tokenization works.更好的提示
You are explaining tokenization to engineers.
First outline the key ideas.
Then explain them using one concrete analogy.这条单独的指令常常能让答案质量翻倍。
2. 长上下文被压缩，而不是凭空理解
GPT‑5.2 引入了激进的内部上下文压缩。长历史和大段输入会在 内部被摘要，从而模型能够在不超出注意力窗口的情况下继续处理。
这有助于可扩展性，但并不能为混乱提供借口。
如果你一次性倾倒三页没有结构的文本，模型会对其进行压缩——细节会丢失。
规则： 结构胜于体量。每一次都是如此。
3. 模型遵循层级，而非氛围
GPT‑5.2 强烈优先以下层级顺序：
- 角色
- 目标
- 约束
- 格式
- 示例
如果这些要素随意混在一起，模型只能猜测。
如果它们被整齐分层，模型就会锁定执行。
这也是相较于早期模型最大的实际差异之一。
最佳提示模式（远胜其他）
思维模板
Role
Goal
Constraints
Process
Output format示例
Role:
You are a technical writer explaining concepts to backend engineers.
Goal:
Explain GPT tokenization.
Constraints:
No marketing language. Max 6 bullet points.
Process:
First identify core concepts, then explain.
Output:
Bulleted list with one analogy.你不需要华丽的词汇。你需要有序。
规划‑优先的提示不再是可选的
如果任务需要正确性，请在回答前让模型进行规划。
这并 不 意味着要展示其思考链，而是促使它有意识地推理。
示例指令
Plan the answer step by step, then produce the final result.持续提升：
- 事实准确性
- 内部一致性
- 多步骤输出
跳过此步骤，GPT‑5.2 往往只会给出浅层答案。
GPT‑5.2 的弱点（如果提示不当）
- 当你：
- 说“改写这段”却没有任何约束
- 大量倾倒上下文却没有标签
- 在同一段落中混合多个任务
- 忘记定义受众或角色
- 对过度约束的提示仍期待创意
时，GPT‑5.2 表现不佳。
它不是读心术。它是一件精密仪器。
我经常看到的提示错误
- 过度信任长上下文 – 混乱的上下文会被压缩并部分丢弃。
- 没有明确的成功标准 – 如果你不说明“好”的样子，模型会选择一个通用的默认。
- 没有受众定义 – 向孩子解释与向资深工程师解释是不同的任务。GPT‑5.2 需要知道你想要哪一种。
实用的提示模板，真正有效
模板 1 – 解释并保持纪律
You are explaining a concept to [audience].
First outline the key ideas.
Then explain them clearly.
Limit to [length].
Avoid [things you don’t want].模板 2 – 多步骤任务
Task:
[describe task]
Process:
Step 1: Analyze inputs
Step 2: Identify key constraints
Step 3: Produce final output
Output format:
[exact format]模板 3 – 对比
Compare A and B.
Include:
- table of differences
- pros and cons
- when to choose each
No fluff. No storytelling unless asked.指南模糊之处（以及应对方法）
官方指南暗示了：
- 内部压缩
- 推理努力控制
- 改进的多模态处理
但它并未提供硬性阈值或度量标准。
现实： 仍然需要进行实验。
指南告诉你 模型是如何思考的；它并 不能 替代提示迭代、评估或基准测试。
任何声称“这个提示在所有情况下都有效”的人，要么在撒谎，要么经验不足。
假设、薄弱环节以及如何证伪本文
我所做的假设：
- 你在使用 GPT‑5.2 进行结构化、非平凡任务。
- 你更在乎一致性胜过新颖性。
- 你并非纯粹进行创意写作。
本建议失效的情形：
- 高度创意的小说受益于更少的约束。
- 头脑风暴受益于更宽松的结构。
- 一次性随意使用不需要此严谨。
如何检验我：
- 选取你每周执行的一个任务。
- 用模糊指令提示一次。
- 再用角色、计划、约束和格式提示一次。
- 盲测比较输出。
如果没有提升，请丢弃本文。
真正的要点
GPT‑5.2 并不是因为知道得更多而更聪明。
它更聪明是因为它 倾听得更好——但前提是你说得清晰。
把提示视为一种纪律而不是一种氛围，GPT‑5.2 将会像一次重大飞跃。
忽视这种纪律，它就会显得平淡无奇。
这之间的差距在于你，而不是模型。