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GPT-5.5 與 Claude 的 Prompt 指南分歧：結果導向 vs 結構導向

這篇 Threads 抓到一個很實用的差異：OpenAI 與 Anthropic 的官方 prompt 指南，正在往不同方向收斂。

OpenAI GPT-5.5 prompt guidance 寫得很明確：Shorter, outcome-first prompts usually work better than process-heavy prompt stacks。GPT-5.5 最好用的方式，是定義好結果與限制，然後讓模型自己選有效路徑。官方也提醒，不要把舊模型時代累積下來的冗長 prompt stack 原封不動搬過來，因為過度指定流程反而可能限制模型。

Anthropic Claude prompt engineering overview 則強調另一套紀律：先定義成功標準、建立可測試方式、再改善 prompt。Claude 文件導向是 clarity、examples、XML structuring、role prompting、thinking、prompt chaining、evaluation。也就是說，Claude 更適合被明確框出意圖、格式、驗收標準與流程邊界。

這不代表哪一家比較對，而是兩種模型使用哲學：

  • GPT-5.5：給目標、限制、證據與輸出格式，少管過程。
  • Claude：把任務結構化，明確寫出成功標準、格式、上下文與驗收方式。

對 agent workflow 的影響很大。若是用 GPT-5.5 做 coding / tool-heavy agent，prompt 應該更像產品合約：good output looks like this、constraints are these、final answer must include these fields。若是用 Claude Code 做長任務，仍然要善用 CLAUDE.md、skills、checklist、acceptance criteria，把環境規則寫清楚。

我的判斷：未來 prompt engineering 不會有單一最佳實踐，而會變成 model-specific operating manual。同一個任務給 GPT、Claude、Gemini，可能需要不同的 prompt shape。真正穩的做法是：保留共同產品契約，但針對模型調整「流程指令密度」。

對 BigIntTech 的落地建議：

  1. GPT-5.5 任務：短、結果導向、少寫步驟，重點放驗收條件與最終格式。
  2. Claude 任務：結構化、明確上下文、格式、範例、測試與禁止事項。
  3. Agent 團隊：不要共用同一份 prompt；要按模型維護 profile。
  4. 評估方式：每次模型升級都重新 baseline，不要沿用舊 prompt stack。

來源：

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