Część 06+ - Promptowanie GPT-5.6
Oficjalny poradnik OpenAI, uproszczony po polsku
OpenAI opublikowało oficjalny „prompting guide” dla rodziny GPT-5.6 (Sol / Terra / Luna). Materiał celuje w API i agentów, ale te same zasady działają w zwykłej rozmowie w ChatGPT.
Pięć filarów dobrego prompta
Zamiast rozpisywać każdy krok - opisz cel i pozwól modelowi wybrać drogę.
Jaki ma być rezultat
Opisz efekt końcowy - nie każdy krok po drodze.
Kryterium sukcesu
Po czym poznasz, że zadanie zostało wykonane dobrze?
Najważniejsze ograniczenia
Czego model NIE może zrobić, zmienić, dodać.
Dozwolone źródła
Z jakich danych, plików, linków może korzystać.
Kiedy zakończyć
Warunek stopu - kiedy praca jest gotowa, kiedy zadać pytanie.
11 konkretnych zaleceń OpenAI
Tnij powtórzenia
Nie powtarzaj tej samej zasady na kilka sposobów i nie dodawaj przykładów, które nic nie zmieniają. Dłuższy prompt ≠ lepszy prompt.
Dowód: Wewnętrzne testy OpenAI: prostsze instrukcje = +10-15% jakości i -41-66% zużycia tokenów.
Rezultat zamiast kroków
Zamiast „najpierw X, potem Y, potem Z” napisz „Rozwiąż od początku do końca. Dobre wykonanie oznacza, że…”. GPT-5.6 sam dobiera drogę lepiej niż starsze modele.
Podaj kryteria jakości
Powiedz wprost, co MUSI znaleźć się w odpowiedzi: decyzja, uzasadnienie, ryzyka, następny krok. To działa mocniej niż kolejny akapit instrukcji.
Uważaj z „zawsze / nigdy / musisz”
Zostaw je do rzeczy niezmiennych: bezpieczeństwo, format, zakazy. W reszcie sytuacji podaj kryteria decyzji i pozwól modelowi ocenić kontekst.
Reguły stopu
Powiedz, kiedy szukać dalej, kiedy wystarczy, kiedy zapytać, a kiedy jasno stwierdzić „brakuje danych”. Bez tego model się zapętla.
Ton ≠ sposób współpracy
Ton: bezpośredni, formalny, ironiczny. Współpraca: czy pyta, czy sam researchuje, czy sygnalizuje niepewność. To dwie osobne osie - ustaw obie.
Ustaw poziom samodzielności
„Nie pytaj o drobiazgi, przyjmij rozsądne założenia i zaznacz je w odpowiedzi. Dopytuj tylko przy istotnych brakach.” - często to wystarczy.
Wskaż, co ZACHOWAĆ
Nie „popraw ten tekst”, tylko „zachowaj sens, fakty, długość i ton - popraw płynność i jasność, nic nowego nie dodawaj”.
Zasady pracy ze źródłami
Które fakty wymagają potwierdzenia, jak oznaczać przypuszczenia, co przy sprzecznych źródłach, kiedy powiedzieć „brak danych” zamiast zgadywać.
Każ sprawdzić efekt
Kod → testy. Grafika → układ i czytelność. Tekst → czy odpowiedział na wszystko i nic nie pominął. Prosty self-check podnosi jakość.
Więcej „myślenia” nie naprawi słabego prompta
Zanim podkręcisz reasoning, sprawdź: cel jasny? kryteria są? brak sprzeczności? model wie, jak zweryfikować wynik? Zwykle problem tam, nie w mocy modelu.
Struktura złożonego prompta
8 sekcji według OpenAI
To nie znaczy, że każdy prompt musi być dokumentem. Ale przy trudniejszych zadaniach warto przejść po tej liście.
- 1RoleKim jest model w tym zadaniu
- 2PersonalityTon, styl komunikacji
- 3GoalKonkretny rezultat do osiągnięcia
- 4Success criteriaPo czym poznać, że wynik jest dobry
- 5ConstraintsCzego nie wolno / czego unikać
- 6ToolsZ czego może korzystać, do czego ma dostęp
- 7OutputFormat i struktura odpowiedzi
- 8Stop rulesKiedy zakończyć, kiedy zapytać
Przygotuj [konkretny rezultat]. Zależy mi na [najważniejsze kryteria jakości]. Zachowaj [elementy, których nie wolno zmienić]. Nie dodawaj [czego model ma unikać]. Przed zakończeniem sprawdź [warunek jakości].
Ten sam cel - dwa prompty
„Napisz maila do klienta. Najpierw przywitaj się. Potem podziękuj za spotkanie. Potem opisz ofertę w 3 punktach. Zawsze bądź uprzejmy. Nigdy nie pisz o cenie bez podania rabatu. Musisz zakończyć wezwaniem do działania…”
„Napisz maila follow-up po spotkaniu z klientem [kontekst]. Cel: umówić kolejny call w tym tygodniu. Dobra wersja: krótka (do 120 słów), konkretna, zawiera 1 wartość dla klienta i 1 propozycję terminu. Zachowaj nasz ton - bezpośredni, bez korpo. Nie podawaj cen. Na końcu sprawdź, czy jest jasne CTA.”