ChatGPT prompt 唔使寫到成篇規章：新模型點問先準確又慳時間

XDA 作者 Mahnoor Faisal 睇完 OpenAI 嘅 GPT-5.6 指引後，開始刪走 prompt 入面重複嘅角色設定、叫模型唔好做乜嘅規則同多餘例子；佢覺得答案反而好咗。個方向值得試，不過先講清楚：正文冇交代固定樣本、評分準則或者逐項對照結果，所以呢個只係個人使用心得，未足以證明短 prompt 對所有模型同任務都贏。

OpenAI 真正叫你刪咩

OpenAI 官方建議偏向較精簡嘅 prompt：每條指示講一次，只保留相關工具，例子同風格要求亦要有實際用途。官方一批 coding agent 內部評估入面，較精簡設定令分數升約 10% 至 15%，token 用量少 41% 至 66%，成本低 33% 至 67%。不過官方同時寫明，呢啲數字只屬方向參考，而且測嘅係 coding agent 設定，唔可以直接套落日常 ChatGPT 電郵或者翻譯。

第一組：改工作電郵

同一封草稿可以先試三種問法。精簡版：「將下面電郵改成自然、專業嘅香港粵語，保留日期同金額，200 字內，結尾列出對方要做嘅下一步。」堆規則版再加十幾條「唔好太正式、唔好太隨便、要友善、要簡潔」之類要求，好容易互相拉扯。逐步版就叫 ChatGPT 先指出欠咩資料，最多問三條問題，答完先起稿；涉及收件人關係、期限或者敏感語氣時，呢種做法較實用。

第二組：摘要同報告

精簡版可以寫：「根據以下會議紀錄，整理五項決定、負責人、期限同未解決問題；資料冇寫就標『未提供』，唔好自行補充。」長版如果重複要求「準確、完整、仔細、不得遺漏」，其實冇增加可用資料。文件太長或者內容混亂時，可以先叫 ChatGPT 列出主題同資料缺口，確認分類後再整正式摘要，咁樣亦方便你中途糾正佢分錯項目。

第三組：翻譯文件

翻譯唔應只寫「譯做英文」。較實用嘅短 prompt 係：「將以下內容譯成自然商務英文，畀海外供應商睇；產品名、型號同金額保持原樣，語氣直接但有禮，輸出淨係要譯文。」如果公司有固定術語，附上一小段詞彙表已經夠。等 ChatGPT 出第一稿後，再針對太硬、太長或者意思走樣嘅句子追問，通常易控制過一開始塞入成頁風格守則。

四樣資料值得留低

實用 prompt 最少要交代 目標、必要背景、硬限制同輸出格式。目標講清楚最後要交咩；背景只放模型完成任務真係會用到嘅資料；限制包括字數、不可改動內容、資料來源範圍同死線；格式就講段落、表格或者欄位。處理公司文件時，仲要寫明資料冇出現就標示欠缺，唔准估答案。呢句短短地，價值高過十句「你係世界級專家」。

長 prompt 仍然有佢嘅位置

固定格式報告、合規文件、品牌語氣同大量重複任務，本身就可能有唔少實際限制。；OpenAI 一般 prompt 指引亦仍然建議喺有需要時提供相關背景同貼近任務嘅輸入輸出例子。做法可以由零例子開始，發現模型持續犯同一類錯先補例子。要判斷自己嗰份 prompt 有冇瘦身空間，可以用同一份材料做測試，逐組刪走重複規則，再比較事實錯漏、格式命中率同人手修改時間；咁會可靠過淨係睇一次答案順唔順眼。

參考來源

• XDA Developers — I stripped my prompts down after OpenAI's new guide, and my results got better — original report
• Model guidance — Using GPT-5.6 — OpenAI 最新官方模型指引，涵蓋精簡 prompt、保留必要限制、回應長度同語氣設定。
• Prompt engineering — OpenAI 官方背景資料，說明相關背景、少量例子同清晰輸出要求仍然有用。
• Reasoning best practices — OpenAI 官方建議 reasoning 模型先試簡單直接指示，有需要先加入例子同特定限制。

本文根據原文及公開資料整理；資料有出入時，以原文及官方資料為準。