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你可能一直在用旧方法 Prompt GPT-5.6。OpenAI 其实已经发布了最新版官方指南。这份指南里，OpenAI 已经把任务描述、约束条件、工具调用、输出格式，以及常见误区讲得很清楚。我把整份官方文档读完，整理成了一篇中文通俗版： 1. GPT-5.6 到底变了什么? 2. Prompt 应该怎么写、 3. 官方推荐的结构、 4. 可以直接复制的模板和案例、 5. 哪些旧方法已经不适用了、不用自己啃开发者文档，看这一篇就够了👇

你可能一直在用旧方法 Prompt GPT-5.6。OpenAI 其实已经发布了最新版官方指南。这份指南里，OpenAI 已经把任务描述、约束条件、工具调用、输出格式，以及常见误区讲得很清楚。我把整份官方文档读完，整理成了一篇中文通俗版： 1. GPT-5.6 到底变了什么? 2. Prompt 应该怎么写、 3. 官方推荐的结构、 4. 可以直接复制的模板和案例、 5. 哪些旧方法已经不适用了、不用自己啃开发者文档，看这一篇就够了👇

117,978 views • 1 month ago

Anthropic 官方团队把 Claude Code 从底层原理到真实项目实战，完整讲了一遍！如果你只是会让 Claude Code 写代码，却还没搞懂它如何读取文件、调用工具、管理权限、调度 subagents，这个视频值得收藏！我整理了重点时间线： 00:00｜Claude Code 底层如何工作 04:51｜Permissions：哪些操作允许、询问或拒绝 10:46｜如何把 Code Review、部署流程做成 Skills 15:08｜Intent-driven development 到底怎么做 22:40｜用语音 Prompt 从零构建 3D 游戏 32:55｜用 Branch、Draft PR 和 GitHub CLI 控制交付 38:15｜Auto Mode 如何减少重复授权 40:48｜用 Dynamic Workflows 并行调度多个 Subagents 46:53｜从 Demo 走向 Production 的工程原则 55:33｜Claude Code 如何用于研究、数据和媒体处理我认为最值得看的是 Lydia Hallie 拆解了 Claude Code 的真实运行方式：模型本身没有长期状态。文件内容、终端输出、Git 分支、工具调用结果和会话历史，都是由外层的 Agent Harness 维护，再在每一轮重新组装给模型。这也解释了为什么真正影响 Claude Code 效果的，不只是 Prompt，还有：CLAUDE.md、Skills、Permissions、Verification、Git Workflow、Subagent 编排！视频最后还有一个很重要的提醒：AI 能一次生成大量代码，不代表这些代码都应该被合并。架构、验证、安全、Review 和最终质量，依然由人负责。这可能是目前理解 Claude Code 最完整的一小时。建议先收藏，再跟着时间线看！

Anthropic 官方团队把 Claude Code 从底层原理到真实项目实战，完整讲了一遍！如果你只是会让 Claude Code 写代码，却还没搞懂它如何读取文件、调用工具、管理权限、调度 subagents，这个视频值得收藏！我整理了重点时间线： 00:00｜Claude Code 底层如何工作 04:51｜Permissions：哪些操作允许、询问或拒绝 10:46｜如何把 Code Review、部署流程做成 Skills 15:08｜Intent-driven development 到底怎么做 22:40｜用语音 Prompt 从零构建 3D 游戏 32:55｜用 Branch、Draft PR 和 GitHub CLI 控制交付 38:15｜Auto Mode 如何减少重复授权 40:48｜用 Dynamic Workflows 并行调度多个 Subagents 46:53｜从 Demo 走向 Production 的工程原则 55:33｜Claude Code 如何用于研究、数据和媒体处理我认为最值得看的是 Lydia Hallie 拆解了 Claude Code 的真实运行方式：模型本身没有长期状态。文件内容、终端输出、Git 分支、工具调用结果和会话历史，都是由外层的 Agent Harness 维护，再在每一轮重新组装给模型。这也解释了为什么真正影响 Claude Code 效果的，不只是 Prompt，还有：CLAUDE.md、Skills、Permissions、Verification、Git Workflow、Subagent 编排！视频最后还有一个很重要的提醒：AI 能一次生成大量代码，不代表这些代码都应该被合并。架构、验证、安全、Review 和最终质量，依然由人负责。这可能是目前理解 Claude Code 最完整的一小时。建议先收藏，再跟着时间线看！

71,583 views • 1 month ago

看完 Charlie Guo 用 GPT-5.6 + Codex 做卡牌游戏，我对前几天那篇文章里的判断更确定了！他没有先写一份很长的 PRD，也没有把任务拆成几十个 tickets。只是给了 Codex 一个相对开放的目标，GPT-5.6 就开始自己设计玩法、编写代码、生成美术，并交付了一个可以运行的版本。之后再追加关卡、机制、配乐和美术要求，它也能继续沿着原来的项目往下推进，甚至会自己判断什么时候需要调用 sub-agents，把不同任务并行完成。这段演示真正值得看的是，它展示了一种新的协作方式：你不再需要提前规定模型每一步该怎么思考、怎么拆任务、怎么执行。你需要把真正重要的事情说清楚，然后让模型在工具和项目环境中持续推进。这也正是我在这篇文章里想讲清楚的问题：《GPT-5.6 Prompt 到底该怎么写？OpenAI 官方指南，一篇讲透！》很多人升级模型之后，仍然沿用过去那套很长、很重、充满过程控制的 Prompt。模型变了，Prompt 的重心也应该跟着改变。 Charlie 的演示给出了一个很直观的答案，而文章里我把背后的官方建议、改写方法和可直接复用的 Prompt 框架完整整理了出来。正在使用 GPT-5.6、Codex，或者准备搭建 Agent Workflow 的人，可以把视频和文章放在一起看。

看完 Charlie Guo 用 GPT-5.6 + Codex 做卡牌游戏，我对前几天那篇文章里的判断更确定了！他没有先写一份很长的 PRD，也没有把任务拆成几十个 tickets。只是给了 Codex 一个相对开放的目标，GPT-5.6 就开始自己设计玩法、编写代码、生成美术，并交付了一个可以运行的版本。之后再追加关卡、机制、配乐和美术要求，它也能继续沿着原来的项目往下推进，甚至会自己判断什么时候需要调用 sub-agents，把不同任务并行完成。这段演示真正值得看的是，它展示了一种新的协作方式：你不再需要提前规定模型每一步该怎么思考、怎么拆任务、怎么执行。你需要把真正重要的事情说清楚，然后让模型在工具和项目环境中持续推进。这也正是我在这篇文章里想讲清楚的问题：《GPT-5.6 Prompt 到底该怎么写？OpenAI 官方指南，一篇讲透！》很多人升级模型之后，仍然沿用过去那套很长、很重、充满过程控制的 Prompt。模型变了，Prompt 的重心也应该跟着改变。 Charlie 的演示给出了一个很直观的答案，而文章里我把背后的官方建议、改写方法和可直接复用的 Prompt 框架完整整理了出来。正在使用 GPT-5.6、Codex，或者准备搭建 Agent Workflow 的人，可以把视频和文章放在一起看。

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