gpt-5-4-prompting

от openai

Внутреннее руководство по составлению промптов для Codex и GPT-5.4 для задач кодирования, ревью, диагностики и исследований внутри плагина Codex Claude Code

npx skills add https://github.com/openai/codex-plugin-cc --skill gpt-5-4-prompting

GPT-5.4 Prompting

Use this skill when codex:codex-rescue needs to ask Codex or another GPT-5.4-based workflow for help.

Prompt Codex like an operator, not a collaborator. Keep prompts compact and block-structured with XML tags. State the task, the output contract, the follow-through defaults, and the small set of extra constraints that matter.

Core rules:

  • Prefer one clear task per Codex run. Split unrelated asks into separate runs.
  • Tell Codex what done looks like. Do not assume it will infer the desired end state.
  • Add explicit grounding and verification rules for any task where unsupported guesses would hurt quality.
  • Prefer better prompt contracts over raising reasoning or adding long natural-language explanations.
  • Use XML tags consistently so the prompt has stable internal structure.

Default prompt recipe:

  • <task>: the concrete job and the relevant repository or failure context.
  • <structured_output_contract> or <compact_output_contract>: exact shape, ordering, and brevity requirements.
  • <default_follow_through_policy>: what Codex should do by default instead of asking routine questions.
  • <verification_loop> or <completeness_contract>: required for debugging, implementation, or risky fixes.
  • <grounding_rules> or <citation_rules>: required for review, research, or anything that could drift into unsupported claims.

When to add blocks:

  • Coding or debugging: add completeness_contract, verification_loop, and missing_context_gating.
  • Review or adversarial review: add grounding_rules, structured_output_contract, and dig_deeper_nudge.
  • Research or recommendation tasks: add research_mode and citation_rules.
  • Write-capable tasks: add action_safety so Codex stays narrow and avoids unrelated refactors.

How to choose prompt shape:

  • Use built-in review or adversarial-review commands when the job is reviewing local git changes. Those prompts already carry the review contract.
  • Use task when the task is diagnosis, planning, research, or implementation and you need to control the prompt more directly.
  • Use task --resume-last for follow-up instructions on the same Codex thread. Send only the delta instruction instead of restating the whole prompt unless the direction changed materially.

Working rules:

  • Prefer explicit prompt contracts over vague nudges.
  • Use stable XML tag names that match the block names from the reference file.
  • Do not raise reasoning or complexity first. Tighten the prompt and verification rules before escalating.
  • Ask Codex for brief, outcome-based progress updates only when the task is long-running or tool-heavy.
  • Keep claims anchored to observed evidence. If something is a hypothesis, say so.

Prompt assembly checklist:

  1. Define the exact task and scope in <task>.
  2. Choose the smallest output contract that still makes the answer easy to use.
  3. Decide whether Codex should keep going by default or stop for missing high-risk details.
  4. Add verification, grounding, and safety tags only where the task needs them.
  5. Remove redundant instructions before sending the prompt.

Reusable blocks live in references/prompt-blocks.md. Concrete end-to-end templates live in references/codex-prompt-recipes.md. Common failure modes to avoid live in references/codex-prompt-antipatterns.md.

Больше skills от openai

user-context
openai
Загрузить или управлять настройками постоянной маршрутизации источников, логикой онбординга, прогрессом настройки и реестром семантического слоя плагина Data Analytics.
official
notion-research-documentation
openai
Исследовать содержимое Notion и синтезировать в структурированные брифинги, отчёты или сравнения с цитированием. Выполнять поиск и извлекать страницы Notion с помощью целевых запросов, затем организовывать результаты по темам с встроенными ссылками на источники и разделом ссылок. Выбирать из четырёх форматов вывода (краткий брифинг, исследовательская сводка, сравнение, комплексный отчёт) в зависимости от объёма и цели пользователя. Создавать и обновлять страницы Notion с помощью встроенных шаблонов; напрямую связывать источники и отслеживать изменения по мере поступления новой информации...
official
rcsb-pdb-skill
openai
Отправляйте компактные запросы RCSB PDB для получения основной метаданных, запросов Search API и загрузок FASTA. Используйте, когда пользователю нужны краткие сводки RCSB; сохраняйте сырой JSON или…
official
pdf
openai
Чтение, создание и проверка PDF с визуальным рендерингом и программной генерацией. Рендеринг страниц PDF в PNG для визуального контроля макета, интервалов и типографики перед отправкой с помощью Poppler (pdftoppm). Программная генерация PDF с reportlab для надежного форматирования; извлечение текста и метаданных с помощью pdfplumber или pypdf. Контроль качества: отсутствие обрезанного текста, перекрывающихся элементов, сломанных таблиц или артефактов рендеринга; только ASCII-дефисы, читаемые цитаты. Использовать...
official
test-coverage-improver
openai
Improve test coverage in the OpenAI Agents JS monorepo: run `pnpm test:coverage`, inspect coverage artifacts, identify low-coverage files and branches, propose…
official
playwright
openai
Терминальная автоматизация браузера с моментальными снимками элементов и интерактивными UI-процессами. Работает через обёрточный скрипт playwright-cli (требуется npx); поддерживает headless и headed режимы для визуальной отладки. Основной процесс: открыть страницу, сделать снимок для стабильных ссылок на элементы, взаимодействовать с помощью ссылок, повторно снимать после навигации или изменений DOM. Включает заполнение форм, клики, ввод текста, управление несколькими вкладками, создание скриншотов/PDF и запись трассировки для отладки процессов. Ссылки на элементы (например, e3, e15)...
official
ukb-topmed-phewas-skill
openai
Получает компактные сводки UKB-TOPMed PheWAS для отдельных вариантов, принимая rsID, GRCh37 или GRCh38 и преобразуя в требуемый запрос GRCh38. Используйте, когда…
official
code-review-context
openai
Видимый контекст модели
official