Efektywne tworzenie promptów dla GPT-5 – praktyczny poradnik

GPT-5 to najnowszy flagowy model językowy OpenAI, stanowiący ogromny krok naprzód w możliwościach sztucznej inteligencji. Wyróżnia się lepszym rozumieniem poleceń, większą „inteligencją” oraz zdolnością do wykonywania złożonych zadań agentowych (gdzie model działa jak asystent wykonujący kolejne kroki) i programistycznych. Co ważne, GPT-5 osiąga znakomite wyniki już przy domyślnych ustawieniach, ale odpowiednio napisane prompty (czyli nasze zapytania/polecenia do modelu) pozwalają wydobyć z niego maksimum możliwości. W tym poradniku, opartym na oficjalnym przewodniku OpenAI, omówimy, jak efektywnie tworzyć prompty dla GPT-5, aby uzyskać precyzyjne, powtarzalne i wysokiej jakości odpowiedzi.

Poruszymy podstawy promptowania i nowe funkcje GPT-5, przedstawimy konkretne porady i dobre praktyki, wskażemy różnice w stylu promptowania między GPT-4 a GPT-5, zaprezentujemy przykładowe prompty wraz z ich rezultatami, a także omówimy strategię iteracyjnego ulepszania poleceń, wykorzystanie narzędzi (tools) i techniki chain-of-thought (rozumowania krok po kroku). Na koniec zwrócimy uwagę na typowe błędy, których należy unikać. Artykuł jest podzielony na sekcje, dzięki czemu łatwo znajdziesz zarówno wskazówki praktyczne, jak i szersze wyjaśnienia.

GPT-5 – nowe możliwości i podstawy promptowania

Co nowego wnosi GPT-5? Przede wszystkim wyższą „sterowalność” modelu i zdolność precyzyjnego wykonywania instrukcji. OpenAI określa GPT-5 jako swój „najbardziej sterowalny model” jest on niezwykle podatny na instrukcje dotyczące stylu odpowiedzi, tonu czy korzystania z narzędzi. Oznacza to, że potrafi ściśle trzymać się naszych wskazówek co do formatu i sposobu działania. Dodatkowo GPT-5 obsługuje ogromny kontekst, nawet do ~400 tys. tokenów (słów) na wejściu – co pozwala mu analizować bardzo obszerne dokumenty lub prowadzić długie sesje dialogowe bez gubienia wątku. Kolejną nowością są specjalne parametry sterujące dostępne w API (można je też komunikować w promptach językowo): reasoning_effort (poziom „wysiłku” rozumowania) oraz verbosity (rozgadanie, długość odpowiedzi). Omówimy je szczegółowo w dalszej części poradnika.

Mocne strony GPT-5 to m.in. znacząco zmniejszona skłonność do halucynacji (wymyślania fałszywych informacji) model jest znacznie bardziej faktograficzny i wiarygodny od poprzedników. Świetnie radzi sobie także z kodowaniem (programowaniem), potrafi pisać i refaktoryzować kod w wielu plikach jednocześnie, debugować oraz tworzyć całe aplikacje (frontend i backend) od zera. GPT-5 sprawdza się również w złożonych zadaniach „agentowych” – czyli takich, gdzie AI musi samodzielnie zaplanować i wykonać serię akcji (np. wyszukiwanie informacji, przetwarzanie danych, wywoływanie funkcji/narzędzi API) zanim udzieli ostatecznej odpowiedzi użytkownikowi.

Wskazówka: Mimo imponujących możliwości GPT-5, podstawy skutecznego promptowania pozostają podobne jak przy wcześniejszych modelach: jasno określ kontekst i rolę, precyzyjnie sformułuj zadanie (unikaj dwuznaczności), oraz podaj oczekiwany format odpowiedzi. Nowe funkcje GPT-5 pozwalają jednak pójść o krok dalej – można „dostrajać” długość i szczegółowość rozumowania modelu, stopień jego samodzielności, a nawet prosić go, by sam ocenił i poprawił nasze prompty!

GPT-4 vs GPT-5, czym różni się styl promptowania?

Wielu użytkowników intuicyjnie próbuje stosować wobec GPT-5 te same techniki promptowania, co sprawdzały się w GPT-4. Jednak GPT-5 nie jest po prostu „GPT-4 z lepszymi parametrami” różni się fundamentalnie sposobem interpretacji poleceń. Oto kluczowe różnice, które wpływają na styl tworzenia promptów:

• Większa wrażliwość na instrukcje: GPT-5 przykłada olbrzymią wagę do każdego elementu instrukcji i stara się wypełnić ją z chirurgiczną precyzją. To jego supermoc – pozwala uzyskać dokładnie takie odpowiedzi, jakich chcemy – ale i potencjalna wada. Nieprecyzyjne lub sprzeczne polecenia mogą znacznie pogorszyć jakość odpowiedzi, bardziej niż to było widać przy GPT-4. GPT-4 potrafił czasem „domyślać się” intencji użytkownika, nawet jeśli prompt nie był idealny. GPT-5 natomiast, napotykając dwuznaczność lub konflikt w instrukcjach, nie zignoruje problemu lecz będzie zużywał swoje „myślenie” na próby pogodzenia sprzeczności, co marnuje tokeny i może prowadzić do gorszego wyniku. Krótko mówiąc: GPT-5 surowo karze za bałagan w poleceniach.
• Konieczność jasnej hierarchii i spójności polecenia: W związku z powyższym, pisząc prompt dla GPT-5, musimy unikać jak ognia wszelkich sprzecznych dyspozycji. Jeśli w jednym punkcie mówimy „nigdy czegoś nie rób”, a w kolejnym „zrób to w pewnych przypadkach”, GPT-5 może utknąć. Należy wyraźnie określić zasady i wyjątki w logiczny sposób. Przykład (błędny vs poprawiony prompt) ilustruje tę różnicę:

Dlaczego to działa: Wersja poprawiona eliminuje sprzeczność. W pierwszej wersji GPT-5 próbowałby jednocześnie nie umawiać bez zgody i zawsze rezerwować pierwszy termin – te zasady się wykluczają. W wersji poprawionej zasada jest jednoznaczna: umawiaj tylko przy zgodzie, a dalej jest wskazówka co zrobić w razie zgody. Taka klarowna hierarchia reguł pozwala modelowi bez wahania podążać za instrukcją.

• Planowanie i strukturyzacja odpowiedzi: GPT-4 często radził sobie dobrze z ogólnymi poleceniami typu „napisz esej o…” bez dodatkowego rozbijania zadania. GPT-5 również to potrafi, ale zdecydowanie lepiej wykorzystamy jego moc, zmuszając go do jawnego planowania odpowiedzi. Eksperci zauważyli, że GPT-5 „rozwija skrzydła” gdy każemy mu najpierw zaplanować rozwiązanie, zanim je wygeneruje. Pietro Schirano (CEO startupu Magic Path) podkreśla: „GPT-5 osiąga szczyt możliwości przy wyraźnie wydzielonych fazach planowania. Zamiast pisać od razu Poproszę plan marketingowy, lepiej najpierw zażądaj: Zanim zaczniesz, wypisz główne elementy tego planu, zaproponuj strukturę, a potem realizuj punkt po punkcie. Innymi słowy, podzielenie zadania na etapy (np. plan -> realizacja, albo analiza -> odpowiedź końcowa) daje lepsze rezultaty w GPT-5 niż jednolity, monolityczny prompt, do jakiego przywykliśmy w GPT-4.
• Większa autonomiczność w trybie domyślnym: GPT-5 domyślnie wykazuje nieco więcej samodzielności w złożonych zadaniach. Jest bardziej skłonny sam poszukać dodatkowego kontekstu (np. użyć narzędzi, o ile są dostępne w ramach systemu korzystającego z GPT-5) czy dopytać samego siebie o kolejne kroki. GPT-4 bywał ostrożniejszy, często pytał użytkownika o potwierdzenie przy niepewności. GPT-5 można dostroić zarówno do bycia bardziej autonomicznym, jak i bardziej powściągliwym, o czym opowiemy za chwilę (patrz sekcja „Sterowanie proaktywnością modelu”). W każdym razie, przygotuj się na to, że GPT-5 może zrobić więcej sam z siebie, co jest zaletą, jeśli to kontrolujemy, ale wymaga nadzoru, by nie zboczył z kursu.

Podsumowując, przy GPT-5 musimy przyłożyć większą wagę do przejrzystości i struktury promptu. Model odwdzięczy się niesamowicie dokładnym wykonaniem naszych poleceń, warto więc, by były one przemyślane i jednoznaczne. W kolejnych częściach pokażemy, jak to osiągnąć poprzez konkretne techniki.

Sterowanie „agentycznością” modelu (kontrola autonomii GPT-5)

Jednym z wyróżników GPT-5 jest doskonałe radzenie sobie w tzw. zadaniach agentowych (ang. agentic tasks). Oznacza to scenariusze, w których model wykonuje pewne czynności, korzysta z narzędzi lub funkcji, podejmuje decyzje krok po kroku niczym cyfrowy asystent (agent). Przykładem może być asystent zakupowy, który samodzielnie przeszukuje produkty, porównuje oferty, a następnie coś rekomenduje, zanim odda głos użytkownikowi. W takich przypadkach kluczowe jest ustalenie, jak bardzo autonomiczny ma być model, czy ma działać śmiało i sam decydować o kolejnych krokach, czy raczej pytać o pozwolenie i trzymać się ściśle wytycznych.

GPT-5 został tak wytrenowany, by móc działać na całym spektrum autonomii od bardzo kontrolowanego, krok-po-kroku, po wysoce samodzielny tryb rozwiązywania problemów przy minimalnej ingerencji człowieka. Jako twórcy promptu możemy to „nastawienie” regulować. Oficjalny przewodnik wprowadza pojęcie agentic eagerness (dosł. „zapał agentowy” modelu) – my będziemy mówić o proaktywności modelu. Poniżej wyjaśniamy, jak promptem sterować tą cechą GPT-5.

Gdy potrzebujesz ostrożności, zmniejsz inicjatywę modelu

W niektórych sytuacjach wolimy, aby model nie oddalał się od sedna i działał ostrożnie: unikał zbędnych działań, nie wchodził w dygresje, nie używał narzędzi częściej niż to konieczne. Chodzi np. o zadania, gdzie liczy się szybka odpowiedź lub ograniczenie kosztów obliczeń. Domyślnie GPT-5 jest dość dociekliwy i dokładny w zbieraniu kontekstu (co zwykle jest plusem), ale można go przytemperować.

Sposoby ograniczenia „zapału” GPT-5:

• Obniż parametr reasoning_effort jeśli korzystasz z API, możesz ustawić reasoning_effort na niższy poziom (np. low zamiast medium/high). To instruuje model, by mniej dogłębnie eksplorował rozwiązanie i szybciej przechodził do konkluzji. Przy promptowaniu w języku naturalnym możesz po prostu napisać np.: „Użyj minimalnego rozumowania” albo „reasoning_effort: low” w treści polecenia. Spowoduje to, że model będzie mniej rozważał różne opcje w „myślach”, co redukuje opóźnienie i koszty, choć może zmniejszyć nieco dokładność. Wiele prostych zadań da się świetnie wykonać już na niskim poziomie rozumowania.
• Wyraźnie ogranicz zakres zadania w promptcie – podaj kryteria, po spełnieniu których model ma zakończyć poszukiwania i przejść do odpowiedzi. Przykład: „Przeszukaj dane, ale zatrzymaj się, gdy znajdziesz trzy wiarygodne źródła”, albo „Nie wychodź poza informacje z lat 2023-2025”. Takie wskazówki zmniejszają pokusę modelu do niekończących się poszukiwań kontekstu.
• Wprowadź twarde ograniczenia co do akcji/narzędzi: Możesz wręcz narzucić budżet kroków, np. „Maksymalnie 2 zapytania do wyszukiwarki” albo „Jeśli nie znajdziesz odpowiedzi po przejrzeniu 1 raportu, po prostu zgłoś brak danych”. Oto przykładowy fragment promptu (użyto tu konwencji pseudo-znaczników <...> do opisu faz, co pomaga czytelności): <context_gathering> - Search depth: very low - Bias strongly towards providing a correct answer as quickly as possible, **even if it might not be fully correct**. - Usually, this means an absolute maximum of 2 tool calls. - If you think you need more time to investigate, update the user with your latest findings and open questions. Proceed only if the user confirms. </context_gathering> Powyższe wskazówki oznajmiają GPT-5: „szukaj jak najmniej, maksymalnie dwa użycia narzędzi, staraj się dać odpowiedź szybko (nawet kosztem pełnej pewności), a jak potrzebujesz więcej czasu to poproś użytkownika o potwierdzenie kontynuacji”. Takie ograniczenie sprawia, że model przestaje drążyć na siłę, co bywa przydatne w aplikacjach wrażliwych na czas opóźnienia. Ważny jest dodatek „even if it might not be fully correct” – to tzw. escape hatch, pozwalający modelowi zakończyć poszukiwania mimo niepełnej pewności. Bez tego zastrzeżenia GPT-5 z natury może czuć, że musi szukać dalej, bo „co jeśli odpowiedź nie jest doskonała?”. Lepiej więc dać mu jasno do zrozumienia, kiedy wystarczy.

Podsumowując, aby zmniejszyć proaktywność GPT-5, ogranicz jego reasoning_effort, zawęź wyraźnie zadanie oraz pozwól mu wcześniej przerwać poszukiwania (dając na to przyzwolenie w promptcie). Model wtedy skupi się na szybkim dowiezieniu odpowiedzi w zadanym zakresie.

Gdy potrzebujesz samodzielności, zwiększ autonomię i „upartość”

Z drugiej strony, są sytuacje, gdy chcemy wykorzystać pełnię możliwości GPT-5 jako samodzielnego agenta. Na przykład złożone problemy, gdzie użytkownik oczekuje od AI kompletnego rozwiązania bez ciągłego dopytywania. Wtedy powinniśmy zachęcić model, by wykazywał inicjatywę, korzystał z narzędzi tak długo, jak trzeba i nie oddawał nam głosu dopóki nie skończy zadania.

Sposoby zwiększenia autonomii GPT-5:

• Podnieś parametr reasoning_effort ustaw go na high (lub przynajmniej medium), by model dogłębnie przeanalizował problem przed odpowiedzią. Możesz to w promptcie ująć wprost: „Use reasoning_effort: high”, co oznacza, że AI ma poświęcić więcej „myślenia” w tle, rozważyć różne ścieżki i potencjalne rozwiązania przed sformułowaniem finalnej odpowiedzi. Takie nastawienie przydaje się przy trudnych zadaniach, zagadkach logicznych, planowaniu strategii itp.
• Zachęć do wytrwałości (persistency) jasno napisz w poleceniu, że model ma kontynuować aż do pełnego rozwiązania problemu i nie zwracać się po drodze do użytkownika o pomoc. Przykładowy fragment promptu zwiększający autonomię: <persistence> - Jesteś agentem **proszę, kontynuuj działanie aż w pełni rozwiążesz zadanie użytkownika**, zanim zakończysz swoją turę odpowiedzi. - Nie przerywaj swojej pracy, dopóki nie jesteś pewny, że problem został rozwiązany. - **Nigdy nie oddawaj głosu użytkownikowi w przypadku niepewności**, zamiast tego, spróbuj samodzielnie poszukać rozwiązania (skorzystaj z narzędzi lub logicznego wnioskowania). - Nie proś człowieka o potwierdzenie ani doprecyzowanie założeń, załóż najbardziej rozsądne założenia i idź dalej, a po zakończeniu poinformuj, jakie przyjąłeś założenia. </persistence> Taki „moduł” promptu upewnia model, że ma pełne pozwolenie działać samodzielnie. Zwróć uwagę na zakaz pytania o potwierdzenie GPT-5 czasem, z ostrożności, może zapytać użytkownika np. „czy mam kontynuować?”. Jeśli chcemy tego uniknąć, musimy z góry zaznaczyć, że ma iść naprzód bez pytania.
• Określ warunki zakończenia zadania. Warto doprecyzować, kiedy agent może uznać zadanie za ukończone. Np. „Zakończ dopiero gdy osiągniesz wynik X lub rozwiążesz wszystkie podzadania”. Taka instrukcja chroni przed sytuacją, gdzie model zbyt wcześnie „poddaje się” i zwraca pałeczkę do użytkownika. Przykładowo, w asystencie zakupowym możemy dodać: „Nie kończ, dopóki nie znajdziesz i nie zaproponujesz konkretnego produktu spełniającego kryteria”. W zadaniach programistycznych: „Zakończ dopiero, gdy kod zostanie skompilowany i przejdzie testy”, itp. W ten sposób ustanawiamy jasny cel, do którego model ma dążyć bez przerwy.

Stosując te techniki, możemy uzyskać od GPT-5 prawdziwie samodzielną pracę. To znaczy model będzie sam planował kroki, korzystał np. z funkcji/narzędzi (o ile ma taką możliwość w środowisku), naprawiał błędy i dopiero na końcu przedstawi nam gotowe rozwiązanie. Ostrzeżenie: Zwiększanie autonomii to potężna opcja, ale wymaga starannego przemyślenia – powinniśmy zdefiniować, co model może, a czego nie powinien robić sam. W aplikacjach np. z użyciem narzędzi finansowych chcemy, by AI jednak pytała przed finalizacją płatności! W przewodniku OpenAI znajdziemy sugestię, by dla narzędzi potencjalnie ryzykownych ustawiać wyższe progi niepewności (czyli model ma szybciej oddać kontrolę przy wątpliwościach), a dla narzędzi „bezpiecznych” – niższe progi, by mógł działać śmielej. Przykładowo: w agencie zakupowym finalizacja płatności powinna być bardzo ostrożna, ale wyszukiwanie produktów – może być śmiałe.

Transparentne korzystanie z narzędzi – preambuły i narracja działania

Wiele nowoczesnych zastosowań GPT (zwłaszcza w modelu GPT-5) polega na tym, że model wykonuje pewne akcje lub wywołuje funkcje w trakcie rozwiązywania zadania. Przykłady: przeszukanie internetu, odczytanie pliku, wywołanie kalkulatora, wykonanie zapytania do bazy danych itp. W odpowiedzi modelu widać wtedy sekwencję: myśl modelu -> [użycie narzędzia] -> wynik -> dalsza myśl -> odpowiedź. Dla użytkownika (lub dewelopera aplikacji) ważne jest, aby taki „łańcuch myśli” był zrozumiały i łatwy do śledzenia. GPT-5 został nauczony pisania preambuł narzędziowych – krótkich wyjaśnień, co robi i dlaczego, zanim skorzysta z narzędzia. My również, pisząc prompt, możemy wymusić określony styl tych preambuł, aby utrzymać przejrzystość.

Dlaczego to istotne? Transparentność buduje zaufanie, jeśli model w trakcie długotrwałego zadania raportuje „Teraz sprawdzam plik CSV, aby znaleźć brakujące wartości”, użytkownik czuje kontrolę nad procesem i lepiej rozumie kontekst wyniku końcowego. Co więcej, taka narracja kroków ułatwia weryfikację i ewentualną interwencję (gdy widzimy, że AI zmierza w złym kierunku, możemy przerwać). Podsumowując: preambuły do narzędzi to dobre praktyki UX przy budowaniu agentów AI.

Jak wymusić preambuły i narrację działania? Wystarczy uwzględnić w promptach kilka wskazówek stylistycznych. Oto przykładowy prompt, który zachęca GPT-5 do czytelnego raportowania postępów podczas użycia narzędzi:

Twoim zadaniem jest wyczyścić i przeanalizować plik CSV z danymi.

Zanim zaczniesz:
- Przed uruchomieniem jakiegokolwiek narzędzia **sformułuj w jednym zdaniu** cel, jaki chcesz osiągnąć, i krótko opisz plan działania.
- Kiedy używasz narzędzia, **wyjaśnij w 1–2 zdaniach, co robisz** (np. "Wczytuję plik, aby sprawdzić kolumny...") **tuż przed wywołaniem narzędzia**.
- Po zakończeniu każdego kroku **podsumuj wynik** w maks. 2 zdaniach zanim przejdziesz dalej (np. "Wynik: usunięto 5 wierszy z brakującymi danymi.").

Powyższe instrukcje zaowocują tym, że model będzie generował coś w rodzaju: „Cel: muszę oczyścić dane. Plan: najpierw wczytam plik i sprawdzę, ile zawiera braków…”, następnie (w pseudo-kodzie) [narzędzie: wczytaj plik], potem „Wynik: plik ma 1000 wierszy, brak danych w kolumnie 3 w 50 wierszach, usuwam je”, itd. Finalnie dostaniemy oczyszczony zbiór i analizę, a przy tym log kroków. Taki styl znacząco ułatwia śledzenie pracy AI podczas długich zadań.

Możemy też prosić GPT-5 o zarysowanie planu zanim w ogóle ruszy. Np. „Najpierw podsumuj zadanie i wypunktuj plan działania, zanim przystąpisz do realizacji.” Dostaniemy wtedy na wstępie: „Zadanie: … Plan: 1) … 2) … 3) …”, po czym model przejdzie do wykonania punktów.

Podsumowanie: Stosując preambuły i narrację w promptach:

• Użytkownik/deweloper wie, co robi AI – rośnie zaufanie.
• Model sam siebie dyscyplinuje, trzymając się obranego planu.
• W razie potrzeby można łatwo wyłapać błędne kroki i przerwać lub skorygować działanie.

GPT-5 zazwyczaj spontanicznie dodaje pewne wyjaśnienia, ale przejmując inicjatywę i precyzując oczekiwania co do narracji, zyskujemy większą kontrolę nad stylem odpowiedzi.

Parametry promptów GPT-5: reasoning_effort i verbosity

Wspomnieliśmy wcześniej o dwóch nowych „suwakach”, które wprowadza GPT-5. Warto zrozumieć, co one robią i jak z nich korzystać podczas promptowania.

Reasoning Effort czyli głębokość rozumowania

Parametr reasoning_effort decyduje o tym, jak intensywnie model ma „myśleć” przed udzieleniem odpowiedzi. To trochę tak, jakbyśmy sterowali tym, ile łańcucha myśli (chain-of-thought) model wygeneruje niewidocznie, zanim odpowie użytkownikowi. GPT-4.1 wprowadził już podział na tryby rozumowania, a GPT-5 rozwija to dalej, dodając nawet tryb minimal reasoning (minimalnego rozumowania). Ogólnie mamy więc kilka poziomów, często opisanych słownie: minimal, low, medium (default), high.

• Minimalne rozumowanie to najszybsza opcja. Model prawie nie „kombinuje”: od razu stara się odpowiedzieć opierając się na powierzchownej analizie. To jest wciąż model reasoning, więc zachowuje pewną spójność i kontekst, ale nie będzie planował kilkustopniowego rozwiązania. Ten tryb jest świetny do zadań wrażliwych na opóźnienia (np. szybkie ekstrakcje danych, proste klasyfikacje) albo dla tych, którzy korzystali z GPT-3.5 i cenią szybkość. Uwaga: w trybie minimalnym dużo większą rolę gra dobrze ustrukturyzowany prompt – bo model nie poświęci tyle wewnętrznego wysiłku, by samemu doprecyzować polecenie. Warto więc np. wyszczególnić kroki lub format wyjściowy, by poprowadzić model. Jeśli tego nie zrobimy, odpowiedź może być bardziej chaotyczna lub niepełna. W praktyce: przy minimal reasoning często dodajemy np. prośbę o krótkie uzasadnienie na początku odpowiedzi czy jasną strukturę, żeby zrekompensować brak dłuższego namysłu modelu.
• Niskie/średnie rozumowanie – to ustawienia pośrednie. Domyślnie GPT-5 działa na czymś w okolicach medium. Dla wielu prostych i średnio złożonych zadań to wystarcza i nie trzeba tu wiele majstrować. Możesz jednak świadomie wybrać low, by przyspieszyć odpowiedź kosztem nieco mniejszej dokładności, albo medium/high, by uzyskać bardziej przemyślaną odpowiedź (kosztem czasu). Rekomendacja OpenAI: jeśli zależy Ci na niskich opóźnieniach, spróbuj trybu minimal – może on drastycznie skrócić czas odpowiedzi, zachowując większość zalet modelu reasoning. Natomiast do naprawdę trudnych zadań – tryb wysoki.
• Wysokie rozumowanie – model intensywnie planuje i analizuje. Dobre do złożonych problemów, zagadek logicznych, wieloetapowych wnioskowań. W praktyce warto łączyć high reasoning z dzieleniem zadania na tury lub fazy. Np. jeśli zadasz bardzo skomplikowane pytanie i ustawisz reasoning_effort: high, model może wewnętrznie strawić masę tokenów na wymyślenie mega-odpowiedzi. Czasem lepiej powiedzieć mu: „podziel problem na etapy i konsultuj ze mną po każdym etapie”. To poprawia i jakość, i kontrolę nad procesem (masz wpływ na kolejne kroki). Przykład: „Rozwiązujesz trudną łamigłówkę logiczną. Użyj reasoning_effort: high. Najpierw szczegółowo wyjaśnij swój tok rozumowania krok po kroku, a na końcu podaj ostateczną odpowiedź.” – tu model najpierw przedstawi nam szczegółowe rozważania, co pozwala zrozumieć, jak doszedł do wyniku.

W API OpenAI możemy ustawić reasoning_effort parametrem, a w zwykłej rozmowie z ChatGPT – osiągamy podobny efekt dopisując instrukcję słownie. Pamiętajmy, że wysoki poziom może zużyć więcej tokenów (dłuższe myślenie), więc stosujmy go, gdy rzeczywiście potrzeba.

Podsumowując: reasoning_effort to gałka od „myślenia”. Małe wartości = szybkość, ale wymagaj bardziej „prowadzącego za rękę” promptu (dostarcz modelowi struktury, bo sam jej nie wygeneruje dogłębnie). Duże wartości = dokładność i lepsze radzenie sobie w niejasnych sytuacjach, ale kosztem czasu. Dostosuj ten parametr do rodzaju zadania.

Verbosity – długość i szczegółowość odpowiedzi

Drugą nowością jest verbosity, czyli stopień rozwlekłości wypowiedzi. To parametr oddzielny od rozumowania: kontroluje on długość finalnej odpowiedzi modelu, a nie to, ile „myśli” wewnętrznie. W praktyce verbosity wpływa na to, czy odpowiedź będzie zwięzła czy szczegółowa, krótka czy długa.

• Domyślnie API GPT-5 ma verbosity ustawione na pewien umiarkowany poziom (w interfejsie ChatGPT Plus być może też jest to wyważone). Oznacza to, że model zwykle nie będzie przegadany, co bywało problemem GPT-3.5, ale też nie zawsze rozpisze się tak bardzo, jak by mógł. Jeśli potrzebujemy bardzo obszernej odpowiedzi to zwiększamy verbosity. Jeśli chcemy odpowiedź zwięzłą to zmniejszamy.
• Co istotne, GPT-5 reaguje także na językowe wskazówki dot. długości. Możesz oczywiście powiedzieć: „odpowiedz w 3 zdaniach” albo „napisz minimum 1000 słów”. Ale verbosity to bardziej subtelne sterowanie. Możesz np. globalnie ustawić „Verbosity: low” na start, a później w konkretnym kontekście poprosić „Teraz przedstaw szczegółowe wyjaśnienie (verbosity high)”. Model rozumie takie instrukcje kontekstowe i potrafi lokalnie zmienić styl.
• Przykład użycia: edytor kodu Cursor (który integrował GPT-5) odkrył fajną sztuczkę, ustawili niską verbosity globalnie, żeby komunikaty tekstowe od asystenta były zwięzłe i nie zalewały użytkownika opisami, ale jednocześnie w promptach do narzędzi kodu kazali modelowi być bardzo szczegółowym. Dzięki temu, gdy GPT-5 generował np. diff z poprawkami kodu, to kod był bogato komentowany i czytelny (zmienne o pełnych nazwach, nie x,y,z) bo tam obowiązywała wysoka verbosity dla kodu. Natomiast zwykłe komunikaty dla użytkownika (jak raporty postępu) były krótkie i treściwe bo globalnie wymusili verbosity: low. Wniosek: możemy granularnie sterować długością, zależnie od rodzaju treści w odpowiedzi.
• Zastosowanie praktyczne: Kiedy tworzymy prompt, możemy wprost dodać punkt typu: „Odpowiedź ma być zwięzła (verbosity low) i na temat” albo przeciwnie „Opisz to szczegółowo, krok po kroku (verbosity high)”. Można też użyć tricku: „Jeśli poproszę wyjaśnij bardziej, to rozwiń odpowiedź znacząco”, co przygotuje model na dynamiczną zmianę verbosity na wyższą w kolejnej interakcji.

Podsumowanie: verbosity to wygodne pokrętło do ustawiania objętości odpowiedzi. Dzięki niemu GPT-5 nie musi zawsze dawać Ci ściany tekstu, chyba że tego oczekujesz. W połączeniu z reasoning_effort daje to dwa niezależne wymiary kontroli: jak długo myśli vs jak długo mówi. Większość użytkowników doceni raczej zwięzłość (kto lubi czytać rozwlekłe elaboraty?), ale w raportach, wyjaśnieniach czy analizach nieraz potrzebujemy obszernych opisów, wtedy zwiększamy verbosity.

Wykorzystanie GPT-5 w programowaniu – dobre praktyki

Jednym z obszarów, gdzie GPT-5 błyszczy wyjątkowo jasno, jest kodowanie i pomoc programistyczna. Model ten nie tylko zna składnię wielu języków, ale też rozumie kontekst dużych projektów, potrafi modyfikować wiele plików spójnie, stosować style kodowania i znajdować błędy. Oto wskazówki, jak pisać prompty, by maksymalnie wykorzystać potencjał GPT-5 jako asystenta programisty:

• Określ stos technologiczny i konwencje projektu: GPT-5 został nauczony popularnych frameworków i bibliotek frontendu/backendu. Szczególnie dobrze radzi sobie z: Next.js/React (TypeScript) po stronie frontendu, Tailwind CSS i design systemami jak shadcn/ui, ikonami (np. Heroicons), animacjami (Framer Motion), popularnymi fontami (Inter, etc.). Jeśli tworzysz aplikację od zera, warto naprowadzić model na konkretne technologie, ułatwi mu to zadanie i dostosuje wynik do standardów branżowych. Przykład: „Stwórz prostą aplikację webową używając Next.js (TS) i Tailwind CSS”. Wtedy masz większą szansę, że kod będzie idiomatyczny. Gdy pracujesz na istniejącym projekcie, koniecznie wspomnij o ważnych technologiach i stylu: np. „Projekt jest oparty na Django, używamy PEP8, testy w Pytest” itp. GPT-5 i tak sam poszukuje kontekstu w kodzie (przegląda np. package.json czy configi, by zorientować się, jakich paczek użyć), ale lepiej mu pomóc.
• Przekaż zasady stylu kodu i architektury: Aby wygenerowane przez GPT-5 fragmenty „wtapiały się” w nasz kod, dobrze jest streścić kluczowe konwencje. Można to zrobić wypunktowując reguły. Na przykład: Zasady edycji kodu: - **Czytelność i współużywalność:** Kod ma być modularny, unikać duplikacji – powtarzające się elementy UI wydzielaj do komponentów. - **Spójność:** Trzymaj się przyjętego systemu designu (kolory, typografia, spacing) w całym projekcie. - **Prostota:** Preferuj proste, zrozumiałe rozwiązania nad zbyt skomplikowane one-linery. - **Struktura katalogów:** /src ├── /components (komponenty UI) ├── /hooks (custom hooki React) ├── /lib (utils) └── /styles (pliki styli, konfiguracja Tailwind) - **Dobry UX:** Stosuj skeletony (placeholdery) przy wczytywaniu danych, subtelne animacje hover, itd. Taki blok przekazuje modelowi esencję naszego stylu. GPT-5 już bez tego próbuje czytać kod i się dostosować, ale jawne podanie zasad może znacząco podnieść spójność poprawek. Można dodawać też konkretne nakazy co do formatowania, np. „Używaj BEM do nazewnictwa CSS”, „Wszystkie nowe komponenty umieść w /src/components/ui” (jak w przykładzie niżej).
• Przykład promptu przy edycji frontendu: Jesteś asystentem programisty pracującym nad aplikacją React/Next.js. - Przestrzegaj konwencji BEM w nazwach klas CSS. - Używaj Tailwind CSS do stylowania. - Nowe komponenty umieszczaj w katalogu `/src/components/ui`. - Stosuj camelCase dla nazw funkcji. - Do zarządzania stanem używamy wyłącznie React Hooks (useState/useReducer, itp.). Teraz dodaj do aplikacji responsywny pasek nawigacji (navbar) z menu rozwijanym, pasujący stylistycznie do obecnej palety kolorów projektu. Co się dzieje: Model dostał bardzo jasne reguły i cel, więc wygeneruje kod zgodny z naszym projektem. Najpewniej utworzy nowy komponent Navbar w odpowiedniej ścieżce, z klasami Tailwind i zgodnie z BEM dla elementów menu, użyje React Hooks do obsługi stanu otwarcia menu, itp. O to chodzi! Takie wskazówki sprawiają, że wynik nie będzie „obcy” dla naszego repozytorium, lecz wkomponuje się jak kod napisany przez człowieka w zespole.
• Dwutorowa regulacja szczegółowości (tekst vs kod): Wspomniana wcześniej sztuczka z verbosity przydaje się szczególnie w programowaniu. Chcemy często, by kod był dobrze skomentowany i czytelny, ale nie chcemy, by model lał wodę w opisach. Dlatego: ustaw verbosity: low globalnie, a poproś o verbosity: high wewnątrz fragmentów z kodem lub diffem. Na przykład: Globalnie: verbosity=low (proszę o zwięzłe komunikaty). Podczas prezentowania zmian w kodzie: - Ustaw verbosity=high. - Pokazuj cały diff kodu. - Komentuj każdą istotną zmianę w kodzie (jako komentarze w diffie). - Stosuj opisowe nazwy zmiennych. Dzięki temu, w narracji model będzie lakoniczny (np. „Dodaję navbar do projektu.”), ale kod, który dostaniesz, będzie bogaty w komentarze i szczegóły (np. // Dodano komponent Navbar z menu hamburger nad fragmentem kodu). Cursor potwierdził skuteczność takiego podejścia: krótkie opisy + rozbudowany kod to idealny balans dla developerów.
• Korzystaj z trybu „planowania i samokontroli” przy większych funkcjonalnościach: GPT-5 potrafi sam zaprojektować rozwiązanie, jeśli go do tego zachęcimy. Przykład techniki zero-to-one z oficjalnego przewodnika: modelowi polecono, by najpierw wymyślił kryteria oceny idealnej aplikacji, następnie wewnętrznie je zastosował, zanim wygenerował kod. W promptcie wyglądało to tak, że model tworzył rubrykę ocen (np. 5-7 kategorii jakości, jak bezpieczeństwo, wydajność, UX itp.), ale nie pokazywał jej użytkownikowi, tylko wykorzystywał do iterowania nad rozwiązaniem, aż będzie spełniało najwyższe standardy. To dość zaawansowana technika, pokazująca, że można wręcz kazać GPT-5 oceniać swoje rozwiązanie zanim je wypluje. Dla nas najważniejsze jest, że iteracyjność tkwi w naturze GPT-5 – można mu kazać „zastanów się, sprawdź czy spełniłeś wszystkie wymagania, popraw co trzeba i dopiero daj odpowiedź„. W programowaniu to oznacza mniej błędów i bardziej dopracowany kod już za pierwszym razem.

Podsumowując sekcję kodowania: miej jasność co do technologii i stylu, przekaż te informacje w promptach, zachęcaj model do planowania większych zmian i wykorzystaj parametry (jak verbosity) do dostrojenia formy odpowiedzi. Wtedy GPT-5 staje się naprawdę potężnym partnerem w kodowaniu, potrafi np. na podstawie samego opisu funkcji wygenerować komplet plików frontendu i backendu, zgodnych ze sobą i z konwencją projektu.

Dobre praktyki pisania promptów dla GPT-5

Zbierzmy teraz najważniejsze dobre praktyki (best practices), które warto stosować, tworząc skuteczne prompty. Wiele z nich przewijało się wcześniej, ale tutaj przedstawiamy je w skróconej, przystępnej formie jako listę porad do zapamiętania:

1. Bądź konkretny i jednoznaczny: GPT-5 uwielbia, gdy mówisz mu dokładnie, czego chcesz. Unikaj niejasnych sformułowań i zwłaszcza sprzecznych poleceń. Jeżeli zadanie jest złożone, rozbij je na punkty lub warunki. Zamiast: „Nie planuj wizyty bez zgody, ale rezerwuj jak najszybciej” (konfuzja!), napisz np.: „Rezerwuj termin tylko jeśli pacjent wyraził zgodę. Jeśli zgoda jest, wybierz najbliższy wolny termin.” – tak, by nie było miejsca na domysły. Im mniej sprzeczności lub luźnych końców, tym lepiej model zadziała.
2. Stosuj ustrukturyzowany format promptu: Zamiast pisać rozwlekły akapit, rozważ użycie wypunktowań, list numerowanych, sekcji ze znacznikami (np. <plan>...</plan> czysto dla czytelności, bo model i tak zrozumie tekstowo). Struktura pomaga zarówno Tobie, jak i modelowi. GPT-5 potrafi świetnie podążać za listą instrukcji czy kroków. Np. zleć zadanie w formie listy kroków do wykonania, albo podaj szablon odpowiedzi („najpierw wstęp, potem lista zalet i wad, na końcu podsumowanie”). Model chętnie wypełni taki szablon. Przykład: „Odpowiedz w formacie Markdown: zacznij od krótkiego podsumowania (nagłówek H2), następnie lista punktowana z wnioskami, a na końcu tabela z danymi.” – GPT-5 spełni te wymogi co do joty.
3. Iteruj i eksperymentuj: Tworzenie dobrego promptu to proces iteracyjny. Rzadko udaje się od razu napisać idealne polecenie dla modelu. Traktuj prompt jak kod – testuj, poprawiaj, optymalizuj. OpenAI udostępnia nawet specjalne narzędzie o nazwie Prompt Optimizer w interfejsie Playground, które analizuje Twój prompt pod kątem spójności i możliwych usprawnień. Warto z niego skorzystać – wskaże np. sprzeczne sformułowania, które przeoczyłeś. Możesz też… zapytać samego GPT-5 o radę (tzw. metaprompting): pokaż mu swój prompt i zapytaj, co by dodał lub zmienił, by poprawić wynik. Zaskakująco często model sam trafnie wychwytuje słabe punkty promptu i sugeruje np. „Usuń to zdanie, bo wprowadza niejasność” albo „Dodaj, że odpowiedź ma być w formie listy, będzie lepiej”. Ten samokrytyczny dialog z AI to potężny sposób na doskonalenie poleceń.
4. Wykorzystuj nowe parametry i API GPT-5: Jeśli jesteś programistą korzystającym z API OpenAI, koniecznie sprawdź nowy Responses API – jest on zalecany zamiast tradycyjnego Chat Completions, gdy budujesz wieloetapowe agentowe scenariusze. Pozwala przekazywać previous_response_id, dzięki czemu model pamięta i wykorzystuje swoje poprzednie rozumowanie, zamiast zaczynać od zera przy każdej odpowiedzi. Testy OpenAI pokazują, że przejście na Responses API poprawiło efektywność modelu (na benchmarku Tau-Bench Retail wynik wzrósł z ~73.9% do 78.2% po użyciu pamięci rozumowania). Ponadto używaj parametru reasoning_effort i verbosity, o których pisaliśmy – one też są dostępne przez API (oraz w pewnym stopniu w zwykłym ChatGPT poprzez instrukcje w języku). Nowe możliwości narzędzi (tools): GPT-5 integruje się z wywoływaniem funkcji/narzędzi jeszcze sprawniej niż GPT-4. Jeśli Twoja aplikacja to obsługuje, zdefiniuj funkcje, z których model może korzystać i opisz je w systemie – GPT-5 chętnie to wykorzysta. Pamiętaj jednak, by zawsze zabezpieczyć takie wywołania (o tym w następnym punkcie).
5. Dbaj o weryfikację i bezpieczeństwo wyników: Chociaż GPT-5 rzadziej halucynuje, nie jest nieomylny. Zawsze weryfikuj kluczowe wyniki – zwłaszcza jeśli model generuje kod do uruchomienia (przejrzyj go!), wykonuje obliczenia finansowe czy operuje na wrażliwych danych. OpenAI zaleca np. stosowanie gramatyk CFG (Context-Free Grammar) przy generowaniu kodu czy formalnych struktur – można model zmusić, by trzymał się określonej składni. Jeśli GPT-5 używa narzędzi i zwraca surowe dane, dobrze jest mieć niezależne walidatory (np. jak wygeneruje JSON – sprawdź parserem, czy to poprawny JSON). W promptach możesz wręcz uprzedzić model: „Jeśli nie masz pewności co do odpowiedzi, użyj narzędzia lub zgłoś brak pewności zamiast zgadywać.” – to ograniczy halucynowanie. Przy pracy z kodem zachęć do testowania: „Sprawdź swój kod na ukrytych testach zanim zakończysz” (OpenAI w przewodniku pokazuje taki fragment instrukcji dla agenta kodującego, by był bardzo skrupulatny w testowaniu przed zwróceniem odpowiedzi). Słowem: zaufanie zaufaniem, ale weryfikacja musi być – i to my, jako projektanci promptu/systemu, powinniśmy ją przewidzieć.

Stosując powyższe praktyki, wyciśniemy z GPT-5 to, co najlepsze. Model odwdzięcza się wysoką przewidywalnością i jakością odpowiedzi, jeśli trzymamy go w ryzach przejrzystych instrukcji. Co więcej, zyskujemy powtarzalność – a to kluczowe np. w środowisku biznesowym (gdzie zależy nam, by AI działała tak samo dobrze za każdym uruchomieniem).

Przykłady zastosowania – prompty i rezultaty

Pora zobaczyć kilka przykładów promptów wykorzystujących opisane techniki, wraz z omówieniem oczekiwanych rezultatów od GPT-5. Zaznaczamy, że rzeczywiste odpowiedzi mogą się różnić (AI zawsze ma pewien margines nieprzewidywalności), ale poniższe przykłady pokazują typowe efekty dobrze napisanego promptu.

Przykład 1: Podsumowanie raportu z ograniczeniem zakresu informacji
Scenariusz: Mamy asystenta badań rynkowych. Chcemy, by przygotował 2-stronicowe podsumowanie trendów rynkowych z lat 2023–2025, tylko na podstawie danych z tego okresu, z odwołaniem się do źródeł. Zależy nam na szybkości – więc ograniczymy rozumowanie – ale także na kompletności – więc poprosimy o pewną wytrwałość.
Prompt:

Jesteś asystentem badawczym, który analizuje trendy rynkowe.

Zadanie: **Przygotuj dwustronicowe podsumowanie** najważniejszych trendów rynkowych w branży X w latach 2023–2025.

Wytyczne:
- **Źródła:** Ogranicz się do danych z lat 2023–2025. Nie wykorzystuj ani nie spekuluj na podstawie starszych informacji.
- **Rozumowanie:** reasoning_effort: low (działaj szybko, nie wgłębiając się nadmiernie w każdy szczegół).
- **Użycie narzędzi:** Możesz użyć maksymalnie 2 zapytań do bazy danych lub wyszukiwarki. Jeśli po 2 zapytaniach nie masz dość danych, przedstaw to, co znalazłeś.
- **Pisanie:** Udziel odpowiedzi w **formie raportu** (~2 strony tekstu). Zanim zaczniesz pisać pełen tekst, wypunktuj w 2–3 punktach plan (główne obszary trendów).
- **Wytrwałość:** Kontynuuj aż podsumujesz wszystkie 3 kluczowe trendy. *Nie kończ odpowiedzi, dopóki nie opiszesz trzech trendów popartych źródłami.*

Oczekiwany rezultat od GPT-5: Model zapewne najpierw krótko wypisze plan (np. „1. Trend A – opis, 2. Trend B – opis, 3. Trend C – opis”). Dzięki reasoning_effort: low i limitowi 2 zapytań, nie „przefilozofuje” zbytnio – czyli nie spędzi wielu kroków na szukaniu informacji, tylko weźmie to, co znajdzie szybko. Wyjdzie z tego zwięzły raport. Dwustronicowy tekst to dość sporo, ale model może streścić do np. ~6-8 akapitów. Każdy trend opisze odrębnie, raczej trzymając się faktów z 2023–2025. Powinny pojawić się konkretne dane/liczby jeśli były w źródłach (np. „Rynek wzrósł o 15% w 2024 według raportu Y”). Dzięki instrukcji o źródłach i ograniczeniu zakresu, nie będzie wybiegał np. do prognoz z 2030 ani do historycznych danych z 2010 – trzyma zakres. Na końcu (albo w przypisach) może wymienić źródła, o ile prompt/system go do tego zachęcał. Rezultat spełni kryterium bycia kompletnym (3 trendy, bo tyle zażądano) i zwięzłym, bo low reasoning i ograniczona eksploracja chroni przed zbędnym wodolejstwem.

Przykład 2: Rozwiązywanie łamigłówki logicznej krok po kroku
Scenariusz: Chcemy zobaczyć, jak GPT-5 radzi sobie z zadaniem wymagającym dedukcji (np. zagadką logiczną), i upewnić się, że poda wyjaśnienie. Tutaj idealny jest tryb wysokiego rozumowania, ale dodatkowo wymusimy na modelu dzielenie pracy na etapy, żeby uniknąć błędu.
Prompt:

Rozwiązujesz następującą zagadkę logiczną:

"Pięciu przyjaciół ma różne zawody i ulubione kolory... [tu treść zagadki typu Einsteinowskiego]."

Wytyczne:
- **Reasoning:** ustaw **reasoning_effort: high**, bo zagadka jest złożona.
- **Podejście krokowe:** Zanim podasz rozwiązanie, **szczegółowo wyjaśnij swój tok rozumowania**.
- Podziel rozwiązywanie na etapy. Jeśli do pełnego rozwiązania potrzeba więcej niż 5 kroków, wykonaj je w oddzielnych etapach i po każdym etapie krótko podsumuj stan rozwiązania.
- **Finalna odpowiedź:** Po rozumowaniu podaj ostateczne odpowiedzi (kto ma jaki zawód i kolor) w formie czytelnej listy.

Oczekiwany rezultat od GPT-5: Model rozpocznie od analizy warunków zagadki. Ponieważ ma reasoning_effort: high, wewnętrznie rozpatrzy bardzo wiele kombinacji, ale dzięki naszym instrukcjom większość z tego pokaże jawnie w odpowiedzi. Możemy spodziewać się, że GPT-5 wypisze np.: „Krok 1: Na podstawie pierwszej wskazówki, Adam nie może być lekarzem, zatem… \n Krok 2: Z drugiej wskazówki wynika, że osoba w zielonym domu… itd.” – czyli pojawi się numerowana analiza albo akapity typu Krok 1, Krok 2. Po każdych ~5 krokach mógłby zrobić przerwę („Etap 1 zakończony, ustalono: …”). Na koniec da listę z rozwiązaniem, np. „Adam – nauczyciel, kolor niebieski; Beata – lekarz, kolor zielony; …”. Dzięki wysokiemu rozumowaniu jest duża szansa, że odpowiedź będzie poprawna (GPT-5 rzadko myli się w takich łamigłówkach, jeśli ma dość „myślenia” i nie przytną go limity tokenów). Gdybyśmy nie dali tych instrukcji, model też pewnie by rozwiązał zagadkę, ale mógłby od razu wypalić odpowiedź bez wyjaśnienia. Nasz prompt gwarantuje wgląd w tok myślenia, co bywa cenne edukacyjnie.

Przykład 3: Ekstrakcja danych z minimalnym rozumowaniem
Scenariusz: Mamy duży blok tekstu i chcemy wyciągnąć z niego np. wszystkie adresy email, bez żadnego gadania – czysta lista, bo użyjemy tego dalej w programie. To zadanie proste, idealne by puścić GPT-5 na minimalnym wysiłku.
Prompt (polski):

Oto tekst:

"[tu wstawiamy tekst, np. listę zgłoszeń z adresami email w treści]"

**Polecenie:** Wyodrębnij wszystkie adresy email z powyższego tekstu **i wypisz je jako listę oddzieloną przecinkami**.

- Udziel **tylko żądanej listy**, bez dodatkowych komentarzy.
- Nie dodawaj żadnego tekstu poza adresami.
- (reasoning_effort: minimal)

Oczekiwany rezultat od GPT-5: Model nie będzie się rozdrabniał – mając minimal reasoning i tak prosty cel, po prostu znajdzie wzorce e-mail w tekście. W odpowiedzi najpewniej otrzymamy coś w stylu:
jan.kowalski@example.com, anna.nowak@domain.org, kontakt@firma.pl
…czyli listę adresów oddzielonych przecinkami, zgodnie z instrukcją bez zbędnego gadania. Gdyby jakimś cudem wpadł na pomysł dodania np. „Znalezione adresy:” – nasze wskazówki wykluczają to (poleciliśmy brak dodatkowego tekstu). Ten przykład pokazuje, że warto wyraźnie zaznaczać, czego nie chcemy w odpowiedzi – GPT-5 to uszanuje co do joty. W trybie minimalnym pewność, że nic zbędnego nie doda, jest jeszcze większa, bo model nie będzie filozofować nad kontekstem polecenia, tylko mechanicznie je wykona.

Przykład 4: Metaprompting – GPT-5 pomaga poprawić prompt
Scenariusz: Napisaliśmy prompt, ale czujemy, że wynik nie jest idealny. Skorzystamy z pomocy samego modelu, by ulepszyć polecenie.
Nasze pierwotne polecenie: „Napisz przyjazny opis produktu (kawiarnia) do naszej ulotki.” – Załóżmy, że wynik był średni: za krótki i niezbyt spójny z marką. Poprosimy GPT-5 o analizę.
Prompt do metapromptingu:

Mój obecny prompt dla Ciebie brzmi: "Napisz przyjazny opis produktu dla naszej kawiarni."

Chciałbym, aby opis był cieplejszy, bardziej szczegółowy i oddawał unikalny styl naszej marki (przytulnej, pro-ekologicznej).

**Zadanie dla Ciebie:** Przeanalizuj powyższy prompt i zaproponuj 3 konkretne zmiany (dodania, usunięcia lub przekształcenia zdań), które sprawią, że odpowiedź AI będzie bardziej **ciepła, rozbudowana** oraz utrzymana w spójnym tonie marki.

Oczekiwany rezultat od GPT-5: Model wcieli się w rolę krytyka promptów. Najpewniej wypunktuje sugestie, np.:

• Dodaj informację o tonie i głosie marki, np. „Ton: ciepły, zapraszający, podkreślający wspólnotę i ekologię.”
• Doprecyzuj długość, np. „Długość: 150-200 słów, aby opis był treściwy.”
• Usuń słowo „produkt” i zastąp je „naszej kawiarni” żeby było bardziej osobiste.
  GPT-5 może też od razu zaproponować nową wersję promptu, np.: „Napisz ciepły, przyjazny opis naszej kawiarni i oferty, ~150 słów, podkreślający przytulną atmosferę i ekologiczne podejście marki.” czyli zastosuje te rady. W ten sposób dostaliśmy gotowy ulepszony prompt. Takie meta-podejście często ujawnia rzeczy, o których nie pomyśleliśmy. To także pokazuje, jak specyficzność i doprecyzowanie promptu przekłada się na lepszy wynik bo zapewne nowy opis faktycznie będzie dłuższy, cieplejszy i spójny.

Powyższe przykłady ilustrują, że dobrze przemyślany prompt potrafi ukierunkować GPT-5 na zaskakująco dokładne spełnienie naszych oczekiwań. Czy chodzi o analizę danych, generowanie treści marketingowych, rozwiązywanie problemów czy pisanie kodu, kluczem jest jasne określenie celu, formatu oraz zakresu działania modelu. GPT-5 jest na tyle zaawansowany, że często wykona nawet bardzo złożone polecenie, jeśli jest ono opisane w zrozumiały dla niego sposób.

Najczęstsze błędy w promptach. Czego unikać?

Na koniec zwróćmy uwagę na błędy, które mogą zniweczyć wysiłki w pisaniu promptu dla GPT-5. Wielu z nich można uniknąć, pamiętając o zasadach, które już omówiliśmy:

• Sprzeczne lub chaotyczne instrukcje: To chyba największy wróg. Jak już wspomniano, GPT-5 bardzo skrupulatnie stara się przestrzegać poleceń, więc wewnętrzna niespójność promptu go „wykoleja”. Unikaj zdań, które nawzajem się wykluczają lub wprowadzają zamęt. Jeśli prompt powstaje ewolucyjnie (kilka osób coś dopisuje), warto zrobić przegląd końcowy i usunąć/uzgodnić sprzeczności. Często lepiej mniej instrukcji, ale spójnych, niż wiele nakazów tworzących chaos.
• Zbyt ogólne polecenia bez kontekstu: „Napisz artykuł o modzie.” – to przykład promptu, który może dać nieokreślony wynik, bo brak tu sprecyzowania czego dokładnie chcemy. GPT-5 co prawda sam spróbuje nadać strukturę (np. napisze o trendach, kolorach itp.), ale ryzykujemy, że nie trafi w sedno naszych potrzeb. Lepiej dodać choć krótki kontekst: „Napisz artykuł o trendach modowych na lato 2025 dla magazynu lifestyle, ton: swobodny, ok. 500 słów.”” Teraz model ma wytyczne co, dla kogo, w jakim stylu i jak długie.
• Brak informacji o docelowym formacie lub odbiorcy (gdy to istotne): Jeśli oczekujesz np. odpowiedzi w formie tabeli HTML albo listy bulletów – powiedz to otwarcie. GPT-5 domyślnie w API nie formatuje w Markdown (aby uniknąć kłopotów w integracjach). Jeżeli twój interfejs nie radzi sobie z Markdown, to może i lepiej – ale jeśli chcesz ładnego formatowania (np. nagłówki, listy, code blocki), musisz w promptcie poprosić o Markdown i określić, jak go używać. Podobnie, jeśli odpowiedź ma iść np. do dzieci, do ekspertów, czy na Twittera – uwzględnij to. Unikniesz w ten sposób sytuacji, gdzie odpowiedź jest nieadekwatna stylem do odbiorcy.
• Niedoszacowanie długości kontekstu: GPT-5 ma co prawda olbrzymi kontekst, ale to nie znaczy, że możemy w nieskończoność dopisywać rzeczy do promptu. Jeśli umieścisz 50 tys. słów kontekstu + mega instrukcje, model co prawda to wciągnie, ale może zgubić istotę zadania. Długie prompty bywają wręcz kontrproduktywne – w natłoku tekstu model pominie drobiazg, który okazał się kluczowy. Dlatego staraj się, by Twoje instrukcje też były zwięzłe i na temat (specyficzne, ale nie przegadane). Jeżeli kontekst jest ogromny (np. cały dokument, z którego ma wyciągnąć wnioski), to chroń model przed utknięciem: zadaj konkretne pytania, rozbij je na części. Generalnie GPT-5 radzi sobie z dużym kontekstem świetnie, ale pamiętaj, że Twoje kluczowe polecenia muszą być w nim widoczne jak latarnia. Nie chowaj pytania w środku 10-stronicowego elaboratu, bo istnieje ryzyko, że zmniejszysz jego wagę. Lepiej: podsumuj i wyodrębnij najważniejsze polecenia na końcu promptu dla pewności.
• Brak iteracji i testów: Napisanie promptu i przyjęcie, że „to musi działać”, bywa złudne. Zwłaszcza nowe funkcje GPT-5 warto przetestować. Np. sprawdź, jak różne ustawienia reasoning_effort wpływają na wynik w Twoim zadaniu. Czasem okaże się, że low wcale nie pogarsza wyniku, a jest 2x szybszy, czemu nie skorzystać. Albo, że high daje minimalnie lepszy output, więc warto go użyć dla ważnego raportu, mimo że trwa to 5 sekund dłużej. Eksperymentuj, porównuj. Jeśli masz możliwość, rób małe A/B testy promptów (OpenAI Evals to umożliwiają). Częsty błąd to trwałe trzymanie się suboptymalnego promptu z przyzwyczajenia. GPT-5 to nowość, uczymy się go, więc sprawdzajmy różne podejścia.
• Zapominanie o ograniczeniach i etyce: To bardziej ogólna uwaga. Pamiętaj, że AI może odmówić odpowiedzi na pewne polecenia (np. niezgodne z politykami). Jeżeli Twój prompt ociera się o drażliwe tematy, formułuj go tak, by był zgodny z zasadami. Np. zamiast „podaj strategię hakowania systemu” co zostanie zablokowane, poproś „opisz typowe metody zabezpieczania systemów przed włamaniem (i jak działają ataki)” dostaniesz wiedzę bez łamania reguł. GPT-5 jest potężny, ale nie wolno go używać do nielegalnych lub szkodliwych celów, poza etyką, po prostu prompt łamiący zasady nie zadziała.

Jeśli unikniesz tych błędów, jesteś na dobrej drodze, by stać się świetnym „inżynierem promptów” (prompt engineer) dla GPT-5.