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模型、研究与 Prompt ·

我说怎么今天用 GPT 5.5 感觉有点弱智 。。。。。。。

GPT 的开发者 Tibo 今天发了一条 X 说 “我们发现了并修复了两个问题,这些问题可以解释 GPT 5.5 在 Codex 中过去约48小时内能力退化的原因。”

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我说怎么今天用 GPT-5.5 感觉有点弱智 。。。。。。。

原因竟然在这里。

GPT 的开发者 Tibo 今天发了一条 X 说 “我们发现了并修复了两个问题,这些问题可以解释 GPT-5.5 在 Codex 中过去约48小时内能力退化的原因。”

!!!!!!

我为什么会觉得 GPT-5.5 能力有些退化。

起因是我这两天一直在用 goal 模式做一些东西。

但是我发现 goal 这玩意,它是 token 黑洞,不管你有多少 token ,在 goal 模式下都显得微不足道。

而且 goal 模式下做出来的东西很难把控。

前两天还好,尤其是昨天和今天,我用 goal 模式下做出来的东西一言难尽。

原来是 Tibo 说了 GPT-5.5 有两个 Bug ,希望这两个 Bug 修复完成后,GPT-5.5 会恢复智力水平。

这就相当于你跟 Codex 说,你给我做一个 xxx 东西出来,我只看最后的结果。

这个最后的结果,往往并不尽如人满意。

让模型自己闷头做到最后再给你看,这个操作基本上等于开盲盒了。

我觉得应该这样做。

分步骤验收。

  1. 先强制 AI 先出“最小可行计划”,不准写代码。

在这个步骤下,你尽可能输出:你对需求的理解、技术方案选型及理由、项目模块拆解(树状结构,每个模块一句话说明职责)、核心数据流 / 接口设计(文字描述即可)、预计生成的文件清单

  1. 确认计划后,不要让 AI 全量开工,开始进入第二阶段,规则:

    • 每完成一个模块,立刻停下来展示代码和简要说明
    • 必须等待我确认之后,才能进入下一个模块
    • 如果我说“有问题”,你必须先修复当前模块再继续
  2. 遇到“一言难尽”的输出,用固化提问让 AI 自我诊断。

    比如:请检查你刚刚的输出,并回答:

    1. 需求符合度:你实际满足了原始需求的哪几点?遗漏了哪几点?
    2. 技术合理性:当前实现有没有过度设计、安全隐患或性能隐患?
    3. 可维护性:如果其他开发者接手,3分钟内能看懂的部分占比多少?
    4. 改进方案:用 3 条以内的修改建议,让它达到生产可用标准。

也就是说,你给越清晰的分步验收标准,它产出越惊艳。

你让它自己全权负责到底,它就会在某些节点开始自由发挥。这样不仅 token 账单疯狂燃烧,而且做出来的东西也一言难尽。