概要
https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide
詳細内容
## GPT-5 prompting guide
https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide
OpenAIが提供するこのガイドは、最新のGPT-5モデルの性能を最大限に引き出すための実践的なプロンプト技術を具体的に解説します。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:5/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 95/100 | **Annex Potential**: 92/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[GPT-5 prompting, エージェントワークフロー最適化, コード生成, プロンプトエンジニアリング, LLMパラメータチューニング]]
GPT-5はエージェントタスク性能、コーディング、指示追従において大幅な進歩を遂げたフラッグシップモデルであり、その能力を最大限に引き出すためのプロンプト技術が解説されています。ウェブアプリケーションエンジニアにとって、このガイドはAIを活用した開発ワークフローの最適化に直結する重要な知見を提供します。
エージェントの振る舞いを制御するため、`reasoning_effort`パラメータやプロンプトでの明確な探索基準、ツール呼び出し予算を設定することで、エージェントの積極性を調整し、効率的な動作を実現できます。特に、Responses APIを利用することで、過去の推論コンテキストを再利用し、コスト削減とパフォーマンス向上が図れます。また、`tool preamble`を活用してエージェントの実行計画や進捗状況をユーザーに明示することで、よりスムーズな協調作業が可能になります。
コーディング性能の最大化においては、GPT-5は大規模なコードベースでのバグ修正やリファクタリング、新規アプリ開発に優れています。フロントエンド開発ではNext.jsやTailwind CSSなどの特定のフレームワークやライブラリの使用が推奨されます。ゼロからのアプリ生成では、GPT-5に自己評価ルーブリックを内部的に構築させて反復実行させることで、出力品質が向上します。既存コードベースへの変更時には、``のような構造化されたプロンプトで設計原則やコーディングスタイルを明示的に伝えることで、生成されるコードの一貫性を保ち、既存のコードベースに自然に溶け込ませることができます。AIコードエディターCursorの事例は、パラメータ設定とプロンプト調整の組み合わせがいかに効果的であるかを示しています。
指示追従能力は向上しましたが、矛盾する指示はGPT-5の推論を妨げるため、プロンプトの明確化とレビューが極めて重要です。また、レイテンシに敏感なシナリオでは`minimal reasoning`が有効ですが、この場合も明確な計画プロンプトが性能を左右します。
これらの技術は、GPT-5を開発ワークフローに深く統合し、AIによるコーディングやタスク自動化の精度と効率を飛躍的に高めるための具体的な手引きとなります。特に、エージェントの行動を細かく制御し、開発者の意図に合致した高品質なコードを生成させるためのアプローチは、実務におけるAI活用において極めて実践的です。