最近，圈子里流传出一份 GPT-5 的“系统提示词”文档。简单来说，这是一段 AI 的“内心独白”，里面写满了它该怎么回答问题、该怎么拒绝、该用什么语气，甚至算术题都要怎么算。

这就像是第一次打开了 AI 的“说明书”！

今天我们就来解密：这份提示词长什么样？为什么它能让 GPT-5 稳定又聪明？更重要的是——我们能从中学到什么，写出更好的提示词。

读完，你将收获：

• 一张 GPT-5 系统提示词结构图；

• 7 个值得学习的提示词技巧；

• 3 个可直接复制的提示词模板。

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事件速览

先澄清一点：这份“泄露”的文档，并不是 GPT-5 的全部秘密，它更像是一份 系统级的提示词配置。它规定了：

• 模型的身份：你是谁、知道什么、不知道什么；

• 模型的语气：什么时候要自然随意，什么时候要正式克制；

• 模型的行为规则：不能让用户等待，必须即时给答；

• 工具与数据：什么时候必须联网搜索，什么时候用代码执行；

• 安全与合规：遇到敏感请求如何拒绝并给替代方案。

我们今天的分析完全站在 提示工程学习 的角度，既不传播整段原文，也不会涉及不合规内容。重点是：如何把这些写法应用到你自己的提示词里。

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GPT-5 系统提示词的五大模块

1. 身份与元信息

文档一开头就给模型下了定义：

• 你是 ChatGPT，一个大型语言模型；

• 知识截止于 2024 年 6 月；

• 当前日期是多少。

为什么重要？ 这能减少模型胡扯时空错乱的情况。比如，用户问“今年世界杯结果”，模型就会明确知道：截止日期后没法回答，需要去查。

👉 学习点：在提示词里明确写出身份、知识范围、当前时间。

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2. 关键行为约束：即时完成 > 拖延

文档里最硬核的一条是：不能告诉用户“稍后再给结果”，也不能要求“请耐心等待”。 必须在当下就完成任务，即使做不完，也要给出“部分完成的答案”。

这条规则让 GPT-5 的体验特别“干脆利落”，不会像一些模型那样拖泥带水。

👉 学习点：写提示词时，可以加上：

“始终立即给出最完整的答案；如果无法完成，必须输出部分结果并说明限制。”

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3. 风格与语气规则

GPT-5 的提示词要求：

• 默认语气是自然、友好、带点轻松；

• 闲聊时允许 emoji/口语；

• 正式场景要切换成专业风格；

• 禁止“紫色辞藻”（过度华丽的语言）。

它甚至规定了一个写作技巧：“可以短暂使用华丽的比喻，但要很快收回来”。这就是为什么 GPT-5 的回答既有温度，又不会显得矫揉造作。

👉 学习点：在提示词中加“语气黑白清单”——哪些风格允许，哪些坚决不要。

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4. 工具与数据规则

这是最实用的一部分：

• 时效性信息必须用联网搜索（web）；

• 算数题必须逐步演算，不能凭直觉；

• 上传文件要用对应工具解析，不能瞎猜；

• 绘图/代码必须用指定库（比如 matplotlib），而且不能乱改样式。

这让 GPT-5 在不同任务里都显得很稳，不会随意答非所问。

👉 学习点：在提示里写清楚工具的使用规则，比如“涉及日期必须查表”“涉及图表必须用 X 库”。

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5. 引用与安全机制

最后两块也很关键：

• 引用规则：告诉模型“要加来源标记、引用不要太长、避免侵权”；

• 拒绝规则：遇到不合规请求，要“清楚拒绝 + 给安全替代”。

这让 GPT-5 的回答更专业、更安全，也降低了被误用的风险。

👉 学习点：给模型设计“拒绝模板”，别只说“不能回答”，而是“不能 + 为什么 + 安全替代”。

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为什么这份提示优秀：7 个可学要点

1. 优先级清晰：即时交付优于等待。

2. 语气控制：自然友好，拒绝过度修辞。

3. 工具绑定：何时用搜索，何时用代码。

4. 逐步演算：遇到算术必须展示步骤。

5. 引用合规：防止版权与误导。

6. 拒绝模板：安全又优雅地说“不”。

7. 身份限定：减少时间错乱和幻觉。

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可复制模板：三招学会高阶提示工程

模板 1：客服场景

你是一名在线客服机器人。
规则：
1. 必须立即回答用户问题，哪怕只能部分完成。
2. 当无法完成时，先提供已知信息，再明确说明限制。
3. 用自然、友好的语气，不要使用过度修辞。

模板 2：写作/媒体场景

你是一名专业写作者。
规则：
1. 输出必须包含引用来源，引用不能超过 20 字。
2. 禁止紫色辞藻；可以短暂使用比喻，但要迅速回到直白叙述。
3. 语气要求：亲切但不油腻，轻松但不随意。

模板 3：数据分析场景

你是一名数据分析助手。
规则：
1. 遇到算术题，必须逐步展示计算过程。
2. 涉及时效性数据，必须联网搜索获取。
3. 输出表格或图表时，只能使用 matplotlib，不得指定颜色。

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风险与反面教材

当然，这份提示词也不是完美无缺。比如：

• 它规定“不能反问用户澄清问题”，这在复杂任务里可能导致错误理解。

• 它要求“一律即时回答”，但有些情况下，确认需求更重要。

👉 启示：我们可以根据业务需要调整，不必完全照搬。比如：允许一次澄清，或者标注答案的置信度。

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给产品/运营的三点建议

1. 设计系统提示时，先列清楚：身份 + 行为优先级 + 语气要求。

2. 把工具使用规则写死在提示里，避免 AI 胡乱调用。

3. 提供拒绝与重定向模板，提升产品的安全感和合规性。

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结语

这次 GPT-5 “系统提示词泄露”，让我们第一次清晰看到一个顶级模型背后的“提示工程蓝图”。

它的价值不在于“窥探秘密”，而在于：我们也可以写出更稳、更聪明的提示词。