概要
https://cdn.openai.com/API/docs/gpt-5-for-coding-cheatsheet.pdf
詳細内容
## GPT-5 for Coding Cheatsheet
https://cdn.openai.com/API/docs/gpt-5-for-coding-cheatsheet.pdf
OpenAIがGPT-5のコーディング活用に特化したベストプラクティスガイドを公開。他のモデルとは異なるGPT-5固有のプロンプト戦略と実装パターンを詳説する実践的資料。
**Content Type**: 技術参照 (Technical Reference)
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:5/5 | Unique:5/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 95/100 | **Annex Potential**: 85/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[GPT-5, コーディング, プロンプトエンジニアリング, AI開発ツール, Cursor, API活用]]
このチートシートは、GPT-5をコーディングに活用する際の6つの核心的な戦略を提示している。特筆すべきは、従来のモデルで有効だった手法が逆効果となる場合があることを明確に指摘している点だ。
**主要なベストプラクティス:**
1. **精密性の重視**: GPT-5の高い指示追従能力により、曖昧や矛盾した指示への脆弱性が増加。`.cursor/rules`やAGENTS.mdファイルでの明確な記述が重要。
2. **推論努力の調整**: 複雑なタスクには「高推論努力」、単純な問題には「中・低推論レベル」を使い分けることで、過度な思考による効率低下を防止。
3. **XML構造化**: Cursorとの連携で発見された手法として、XML風構文による指示構造化が効果的。コード編集ルールやフロントエンドスタック指定での実用性を確認。
4. **過度な強調の回避**: 従来「THOROUGH」「FULL」等の強調語が逆効果となる可能性。GPT-5の自然な動作を信頼し、穏やかな表現を推奨。
5. **計画・反省の余地**: ゼロからのアプリケーション構築時に自己反省フェーズを組み込むことで、品質向上を実現。内部ルーブリック作成による継続的改善を促進。
6. **エージェント制御**: デフォルトで包括的なコンテキスト収集を行うため、ツール予算設定や並列処理制御による効率化が必要。
エンジニアリング現場では、このガイドラインがAI駆動開発の新パラダイムを示している。特にCursorのようなAI統合開発環境において、GPT-5の能力を最大限活用するための実証済み手法として、即座に導入可能な価値を持つ。従来のプロンプト戦略の見直しと、新世代AIモデル特有の特性理解が、開発効率の飛躍的向上につながる重要な転換点といえる。