Від «Ну, таке» до «Геніально»: Повний посібник з ефективного використання GPT-5

GPT-5: Від “Ну, таке” до “Це геніально!” – як ефективно використовувати його

Привіт, друзі! Сьогодні поговоримо про штучний інтелект, який останнім часом наробив чимало галасу – GPT-5. Я пам’ятаю, як на минулому тижні мій знайомий розробник, зазвичай спокійний, як скеля, був дуже схвильований: “Не зовсім виправдав очікування” – сказав він про останній експеримент з новою моделлю. “Наче й обіцяли прорив, а видав якесь бурмотіння!” – скаржився він, помішуючи ложкою майже порожню чашку кави. І, повірте, я його чудово розумію. Після всіх тих захопливих анонсів очікування були, м’яко кажучи, завищені.

Але, насправді, GPT-5 – це потужний інструмент. Просто, як це часто буває з новими технологіями, потрібен правильний підхід, своєрідна “інструкція з використання”, яку нещодавно й опублікувала OpenAI. Тож, якщо ви, як і мій друг, відчуваєте розчарування або просто прагнете витиснути максимум з цієї неймовірної технології, запарюйте собі каву, зручно влаштовуйтеся, адже зараз я проведу вас крізь цей посібник від офіційного джерела. А на десерт – крутий інструмент для оптимізації ваших запитів. Готові? Поїхали!

Чому GPT-5 – це більше, ніж просто черговий ШІ: агенти, інструменти та розуміння контексту

OpenAI заявляють, що GPT-5 чудово працює “з коробки”. Але офіційний посібник (а він, повірте, вартий уваги!) розкриває секрети, як зробити його ще ефективнішим. Особливо це стосується так званих “агентних” сценаріїв – коли ви даєте моделі завдання, а вона самостійно шукає способи його вирішення, використовуючи різні інструменти. Уявіть собі віртуального помічника, який не просто дає відповіді на запитання, а й може самостійно досліджувати, планувати та діяти.

GPT-5 дивує своїми можливостями:

• Використання інструментів (Tool Calling): він може “користуватися” зовнішніми інструментами – пошуковою системою, базою даних, API – для отримання актуальної інформації.
• Виконання інструкцій (Instruction Following): команди, які ви йому даєте, модель виконує з дивовижною точністю.
• Розуміння великого контексту (Long Context Understanding): здатний “запам’ятовувати” та аналізувати великі обсяги інформації, що відкриває двері для складних завдань.

Але іноді ця самостійність може зіграти злий жарт, коли помічник намагається “вирішити все сам”, замість того, щоб уточнити деталі. І ось тут на допомогу приходить ключова концепція: “Агентна завзятість” (Agentic Eagerness).

“Агентна завзятість”: наскільки самостійним має бути ваш ШІ-помічник?

Уявіть, що ви просите GPT-5 написати код. Він може або відразу кинутися до роботи, шукаючи найелегантніше рішення (і, можливо, втративши на це купу часу), або ж може сказати: “Окей, я бачу завдання. Щоб його виконати, мені потрібні ось ці дані. Чи можу я їх отримати?”.

“Агентна завзятість” визначає, як ви контролюєте цей баланс. Ви можете сказати: “GPT-5, бери на себе відповідальність, досліджуй, плануй, роби все!” або “GPT-5, виріши ось це конкретне завдання, чекай наступної інструкції”. Або ж щось середнє.

За замовчуванням GPT-5 надзвичайно ретельний. Він буде “копирсатися” в кожному куточку вашого коду, перевірятиме всі документи, що ви йому надали, шукатиме інформацію в інтернеті, щоб переконатися, що дав вам найточнішу відповідь. Це добре, але іноді нам потрібні швидкіші, більш сфокусовані рішення.

І тут з’являється надзвичайно корисна настройка – “Зусилля на міркування” (Reasoning Effort). Зменшуючи цей параметр, ви зменшуєте глибину пошуку, але значно збільшуєте ефективність і швидкість. Багато завдань можна виконати з однаково добрими результатами, обравши середній або навіть низький рівень “зусиль”. Це означає менше витрачених токенів, менше викликів інструментів, менше “роздумів” – і, як наслідок, швидша та дешевша відповідь.

Корисно знати: Цей параметр можна налаштувати як у “Playground” (інтерактивному середовищі для експериментів), так і через API. А якщо ви користуєтеся ChatGPT Plus, то можете обрати моделі “Fast Thinking” або “Pro”.

Як керувати процесом: чіткі критерії та ранні зупинки

У ваших запитах (особливо в системних сповіщеннях) ви можете чітко визначати, як модель повинна взаємодіяти з інструментами: як часто, наскільки широко проводити пошук та інше.

Приклад того, як це працює:

“Збирання контексту: мета – отримати достатньо інформації швидко. Паралельно досліджувати різні варіанти. Зупинятися, як тільки з’являється можливість діяти. Методи: починати широко, потім фокусуватися. Запускати паралельні запити (веб-пошук). Читати топ-результати на кожен запит. Уникати повторних запитів. Якщо потрібно, проводити цільові пошуки в паралельних гілках. Критерії ранньої зупинки: зупинитися, якщо можна назвати конкретний контент для зміни або якщо основні результати на 70% збігаються в одній області. Ескалація: якщо сигнали суперечливі або обсяг нечіткий, запустити одну паралельну партію уточнених даних, а потім продовжувати. Глибина: можна задавати глибину, можна використовувати цикли (пошук -> міні-план -> виконання -> знову пошук, якщо валідація не пройшла або є нові невідомі). Пріоритет: діяти, а не шукати далі”.

І щоб бути ще точнішим, можна встановити “бюджет” на виклики інструментів. Наприклад:

“Збирання контексту: глибина пошуку – дуже низька. Намагатися видати правильну відповідь якомога швидше, навіть якщо вона може бути не повністю точною. Абсолютний максимум – два виклики інструменту. Якщо вважаєш, що потрібно більше часу для дослідження, повідом користувача про свої останні знахідки та відкриті питання”.

І, до речі, як тільки ви отримали достатньо інформації, модель повинна “дати вам знати”, а не продовжувати пошук. Тобто їй потрібен “вихід” (escape hatch).

Звісно, ви можете зробити й навпаки – максимальне збирання контексту. Для цього просто збільште параметр “Зусилля на міркування”.

Наш дім – наша фортеця: як керувати “агентною завзятістю”

Уявіть, що ви будуєте будинок. Можна найняти бригаду, яка все вирішить сама, або давати чіткі вказівки на кожному етапі. GPT-5 – це саме така бригада.

• Підхід “Все або нічого”:

  “Ти – агент. Продовжуй працювати, поки запит користувача повністю не буде вирішено, перш ніж завершувати свій хід і передавати слово користувачу. Зупиняйся, тільки коли ти впевнений, що проблема вирішена. Ніколи не зупиняйся і не віддавай керування користувачу, якщо стикаєшся з невпевненістю. Досліджуй або виводь найбільш логічний підхід і продовжуй. Не проси автора підтвердження або уточнення припущень, оскільки ти завжди можеш скоригувати їх пізніше. Визнач найбільш логічне припущення. Продовжуй з ним і документуй його для довідки користувача після завершення”.

• Підхід “Шукай, доки не знайдеш”:

  “Збирай контекст, поки не отримаєш вичерпну інформацію. Коли здається, що ти зібрав достатньо, звернися до мене за уточненням, перш ніж робити наступні кроки”.

Це про те, як тонко налаштувати поведінку моделі.

Zapier Agents: коли ШІ зустрічається з реальністю (і з тисячами інструментів!)

Перш ніж перейти до кодингу, скажу про одного із спонсорів – Zapier. Якщо ви колись дивувалися, як ваші улюблені програми взаємодіють між собою або як автоматизувати рутинні процеси, Zapier – це те, що вам треба. А тепер у них є ще й Zapier Agents! Уявіть собі суперагента, під’єднаного до понад 7000 інструментів! Це як мати в себе вдома швейцарський ніж, який уміє все – від надсилання листів до аналізу даних. Вони чудово інтегруються з Claude (теж потужна модель від Anthropic), і це спрощує життя. Чесно кажучи, половина мого бізнесу зараз працює на Zapier, тому якщо ви шукаєте легке рішення для оркестрації ШІ – вам сюди. Я залишу посилання в описі.

GPT-5 для кодингу: створюємо красиво і правильно

Тепер перейдемо до найцікавішого – як GPT-5 допомагає програмістам. Модель може неймовірно добре створювати фронтенди – не просто працездатні, а й такі, що мають гарний вигляд.

Фронтенд-фреймворки, які полюбляє GPT-5

Щоб отримати найкращий результат, використовуйте популярні стеки, на яких модель навчалася:

• Фреймворки: Next.js, React
• Мови: TypeScript, HTML
• Стилізація: Tailwind CSS, Shadcn UI, Radix Themes, Material Symbols, Hero Icons, Lucide
• Анімація: Framer Motion
• Шрифти: Inter, Montserrat, IBM Plex Sans, Manrope

Це як запрошення шеф-кухаря приготувати страву з певних продуктів – чим більш свіжі та якісні інгредієнти, тим кращий результат.

“Зроби мені додаток за один раз” (One-shot Web Application)

Щоб створити веб-додаток “з нуля” з першої спроби, OpenAI пропонує цікавий підхід: попросити модель створити інструкцію для самооцінки.

“Якість виводу можна досягти, попросивши модель самостійно виконати роботу згідно з побудованою нею ж системою самооцінювання”.

Уявіть, що ви просите модель:

“Саморефлексія: Спочатку витрать час на розробку інструкції, доки не будеш впевнений. Потім детально продумай кожен аспект того, що робить вебдодаток світового класу. Використовуй ці знання для створення інструкції з п’яти-семи категорій. Ця інструкція є критично важливою, але не показуй її користувачу. Вона лише для твоїх цілей. Нарешті, використовуй цю інструкцію, щоб внутрішньо обдумати та ітерувати найкраще можливе рішення запиту. Пам’ятай: якщо твій результат не набирає найвищих балів за всіма категоріями інструкції, потрібно почати спочатку”.

Це як дати спортсмену чіткі критерії перемоги. Навіть якщо він сам їх встановлює! Це змушує його викладатися на повну.

Робота з існуючим кодом: зберігаємо стиль

Коли ви допрацьовуєте вже наявний проєкт, важливо, щоб модель дотримувалася наявних шаблонів і стандартів. GPT-5 це вміє! Він аналізує контекст, читає package.json, щоб зрозуміти, які пакети вже встановлені. Ви можете покращити це, надавши йому конкретні вказівки:

“Правила редагування коду:

• Загальні настанови: Чіткість та повторне використання. Кожен компонент і сторінка мають бути модулярними та придатними для повторного використання. Уникайте дублювання.
• Простота: Пиши чистий, легкий для розуміння код.
• Візуальна якість: Звертай увагу на дизайн і зручність користувача.
• Структура директорії: Дотримуйся наявної структури.
• UX/UI: Пам’ятай про візуальну ієрархію та найкращі практики”.

Це як надати новому члену команди детальний опис того, як у вас прийнято працювати.

Цікавий факт: Команда Cursor, один з ранніх тестерів GPT-5, виявила, що модель іноді надто багатослівна, надає багато статусних оновлень, які заважають. Вони вирішили це, встановивши параметр verbosity (багатослівність) на low для кінцевих відповідей, але попросивши модель бути більш “багатослівною” під час роботи з інструментами (кодування).

Тонке налаштування: як змусити GPT-5 слухатися

• “Зусилля на міркування” vs “Багатослівність”: Пам’ятайте, “зусилля на міркування” контролює глибину міркувань моделі, а “багатослівність” – довжину кінцевих відповідей. Це не одне й те саме!
• Дотримання інструкцій: GPT-5 виконує команди з надзвичайною точністю. Але це означає, що якщо у вашому запиті є суперечності, він буде їх дотримуватися.

Як уникнути “дірок” у логіці

Уявіть, що ви просите ШІ: “Ніколи не призначай зустріч без згоди пацієнта”, а потім додаєте: “Автоматично призначай найближче вільне вікно в той самий день, не зв’язуючись з пацієнтом”. Це конфлікт!

Рішення: Або виправляйте логіку вручну, або попросіть самого ШІ допомогти вам “продумати” запит. Наприклад:

“Будь ласка, оптимізуй цей промпт: [вставте ваш промпт тут]. Поясни, які фрази можна додати або видалити, щоб модель послідовно демонструвала бажану поведінку або уникала небажаної”.

Ітеративний підхід: тестуємо, змінюємо, повторюємо

Не бійтеся експериментувати! Поставте запит -> подивіться на результат -> проаналізуйте -> відкоригуйте запит -> повторюйте. Це процес, а не одноразове диво.

Мінімальні міркування: швидкість понад усе?

Для завдань, де важливіша швидкість, ніж глибокі роздуми, є “Мінімальні міркування” (Minimal Reasoning). Це найшвидший варіант, який все ще використовує переваги парадигми моделі, але не витрачає час на тривалі розрахунки.

• Швидкість важлива: Якщо вам потрібна відповідь миттєво, це ваш вибір.
• Продуктивність може коливатися: Результати можуть бути менш стабільними, ніж при вищих рівнях міркувань.

Ключові моменти для “Мінімальних міркувань”:

1. Короткий виклад думок: Попросіть модель на початку відповіді коротко (у вигляді списку) підсумувати свій хід думок. Це допомагає.
2. Детальні пояснення інструментів: Якщо ви організовуєте агентні робочі процеси, робіть пояснення параметрів інструментів максимально докладними.
3. Ясність інструкцій: Чим чіткіші ваші вказівки щодо виклику інструментів, тим краще.
4. Планування: Оскільки модель має менше токенів для внутрішнього планування, ваші попередні планування стають ще важливішими.

Markdown – ваш найкращий друг

Хочете, щоб модель використовувала форматування Markdown? Просто скажіть їй: “Використовуй Markdown, але тільки коли це семантично правильно”. Вона знає, коли використовувати бек-тики для виділення назв файлів чи змінних.

Метапромптінг: коли ШІ пише промпти для ШІ

Це той самий підхід, коли ви просите ШІ допомогти вам із написанням запиту.

“Оптимізуй цей промпт: [ваш промпт]. Давай відповідь від першої особи, пояснюючи, які фрази можна додати чи видалити, щоб послідовно отримати бажану поведінку або запобігти небажаній”.

І модель надасть вам найкращий варіант вашого промпту! Фантастика, чи не так?

Інструмент оптимізації промптів: ваш особистий “промпт-тренер”

OpenAI також розробили інструмент для оптимізації промптів прямо в Playground. Це просто знахідка!

1. Заходьте в Playground.
2. Введіть “Developer Message” (системне повідомлення) – це ваша головна настанова.
3. Введіть “User Message” – це ваше завдання.
4. Натискайте “Optimize”.

Інструмент запропонує зміни! Наприклад, він може додати: “Почніть з короткого контрольного списку того, що ви збираєтесь робити. Елементи мають бути концептуальними, а не на рівні реалізації”. Або: “Розроби ефективне та легке рішення на Python”.

Ви можете подивитися пояснення кожної зміни, зрозуміти, чому вона була внесена, і навіть запросити нові зміни, наприклад: “Поясни все детально під час створення рішення”. А потім зберегти оптимізований промпт. Це як мати особистого тренера, який вчить вас правильно “спілкуватися” зі штучним інтелектом.

І насамкінець…

GPT-5 – це не чарівна паличка, але потужний інструмент, який може відчутно полегшити ваше життя, допомогти в розробці, творчості або просто у повсякденних завданнях. Головне – зрозуміти його “мову”, його потреби. Не бійтеся експериментувати, читайте документацію, використовуйте інструменти оптимізації.

Пам’ятайте, що штучний інтелект – це партнер. І, як з будь-яким партнером, взаєморозуміння – ключ до успіху. Тож, продовжуйте вчитися, експериментувати та створювати щось дивовижне!

Що далі?

• Завантажте посібник: Якщо ви прагнете глибше зануритися в технічні деталі, завантажте безкоштовний посібник з інженерії промптів від OpenAI (посилання в описі).
• Спробуйте самі: Використовуйте GPT-5 і звертайте увагу на те, як він реагує на ваші запити, наскільки ефективною є його “агентна завзятість”.
• Поділіться досвідом: Залишайте коментарі, розкажіть, які ваші улюблені прийоми роботи з GPT-5, або які труднощі ви зустріли.

Давайте разом робити технології зрозумілішими та доступнішими! До наступних зустрічей!