ChatGPT 推理模型怎么提问：任务简报提示词（给目标和成功标准，不规定步骤，用分隔符隔开材料）
用 ChatGPT 里带「思考 / 推理」的模型处理复杂问题（做方案、排查原因、审合同逻辑、规划路径）时用：把问题写成一份像交给资深同事的简报——目标、成功标准、硬约束、材料——而不是一步步教它怎么想，并让它在信息不足时把假设摆出来。
ChatGPT 对话模型通用
目标：[最终要得到什么] 这件事的背景和为什么重要：[背景] 什么样的结果算成功： [成功标准] 硬约束（不能突破）： [硬约束] 我的偏好（尽量满足，可以取舍）： [偏好] ===== 材料开始 ===== [相关材料] ===== 材料结束 ===== 交付物： [交付物形式] 请在交付物之后附一小段说明，包含：你做出的关键假设；你在哪几个方案之间做了取舍、为什么；这份结果里最可能出错的一处，以及我可以怎样验证。 如果材料存在会直接影响结论的缺口，先指出缺口并给出「在最合理假设下」的结果，不要停下来只提问，也不要悄悄假设。
高亮处换成你自己的内容：[最终要得到什么]、[背景]、[成功标准]、[硬约束]、[偏好]、[相关材料]、[交付物形式]
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使用说明
为什么这样写：OpenAI 官方的「推理模型最佳实践」对这类模型给了几条提示建议（资料核对于 2026-10-10）：
- 提示词保持简单直接，这类模型在简短清楚的指令下表现最好；
- 不必写「一步步思考」——模型自己会在内部推理，这样的要求未必有帮助，有时反而妨碍；
- 用分隔符（Markdown、XML 标签、小节标题）把输入的不同部分分清楚；
- 先不带示例试（zero-shot），确实需要再加少量示例，并保证示例与指令一致；
- 约束要明说，比如预算上限；
- 把最终目标说得非常具体，写出成功的标准，让模型朝着满足这些标准去推理和迭代。
官方提示词指南里还有一个好记的比喻：推理模型像资深同事，给它目标就能自己想办法；普通 GPT 模型像新同事，需要明确、具体的指令才能把事情做对。所以这份简报里没有「先做什么后做什么」。
怎么填变量：[成功标准] 写成能逐条核对的句子，例如「方案总成本不超过 8 万」「每一步都能由两个人在一周内完成」「列出至少两个备选」。[硬约束] 和 [偏好] 要分开——混在一起时，模型会把「最好别……」也当成死线，结果反而保守。
什么时候不用推理模型：改写、翻译、格式整理、简单问答，用普通模型更快；这类任务照「角色 + 明确步骤 + 示例」的老办法写即可。模型选择器里各模型的名称和可用范围因套餐而异，以实际界面为准。
常见问题与调整：
- 结果很好但看不出怎么得来的 → 模板已要求附「假设、取舍、最可能出错处」；还想看更多就追问：「把你排除掉的两个方案及排除理由列出来。」
- 它停下来问了一堆问题 → 保留模板最后一段；必要时追问：「按最合理的假设先给结果，假设单独列出。」
- 输出没有格式 → 在 [交付物形式] 里写明要用的结构（表格、小标题、编号）。
示例输出
示例，仅供参考（目标：为 12 人团队设计三天两夜的秋季团建行程；硬约束：人均不超过 1500 元、有一位同事不能爬山）
方案（节选）
第一天下午抵达湖边民宿，晚间自助烧烤；第二天上午分两组——环湖骑行组与游船组，下午合并参加陶艺体验；第三天上午自由活动后返程。人均预估 1380 元，其中住宿占约 45%。
说明
- 关键假设：出发地到目的地车程在 3 小时以内；材料未给出出发城市。
- 取舍：放弃了山地徒步方案，因为与「有同事不能爬山」冲突；分组活动比全员同一项目多出约 60 元人均成本，但能照顾不同体力。
- 最可能出错处：民宿在秋季周末的价格。请用实际报价替换估算，若人均超过 1500 元，可把陶艺体验换成免费的湖边徒步。
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