Az OpenAI legújabb modellje, a GPT-5 változatos fogadtatásban részesült. Számos felhasználó azonban bizonytalan volt annak megfelelő kiaknázásában. A videó rávilágít arra, miért érdemes a hivatalos prompt optimalizálási útmutatót tanulmányozni, valamint hogy ez hogyan segít a felhasználóknak abban, hogy a modellből a lehető legtöbbet hozzák ki. Felveti például, miért fontos az „agentic eagerness” és hogyan lehet beállítani, hogy a modell mennyire legyen autonóm a döntéshozatal során.
Gyakorlati példákon keresztül bemutatásra kerül, hogyan lehet a ‘reasoning effort’ paramétert módosítani, illetve miként lehet irányítani a modell alaposságát vagy gyorsaságát a válaszadás során. Téma továbbá az ágensi feladatokra – például fejlesztői esettanulmányokra – való optimalizáció is, valamint hogyan szabályozhatók az eszközhasználati és kontextusgyűjtési viselkedések, akár maximális eszközhasználatot, akár minimális keresési mélységet preferálva.
Az OpenAI gyakorlati útmutatója mellett szó esik arról, hogyan segíthetik speciális prompt technikák (például ‘agentic scaffolding’, ‘tool preambles’), illetve mik azok az eszközök, amelyekkel még pontosabban szabályozhatjuk a modell lépéseit. A videó részletes példákra támaszkodva vizsgálja, hogyan lehet előzetes tervekkel, részletes visszajelzésekkel és folyamatos státuszfrissítésekkel még hatékonyabbá tenni a kódgenerálást vagy egyéb kreatív folyamatokat.
Kiderül, hogy a GPT-5 milyen frontend fejlesztői technológiákkal működik a leghatékonyabban, és hogyan alkalmazható a prompt optimalizáció oneshot vagy iteratív fejlesztési feladatokra. Emellett szóba kerül az új ‘prompt optimization tool’, amely közvetlen visszajelzéssel segíti a felhasználókat a jobb promptok írásában, valamint a partneri integrációk (többek között Zapier és Claude alapú ágenshasználat) és a hardveres hátteret biztosító Dell munkaállomások is bemutatásra kerülnek.
