gpt-5-4-prompting

โดย openai

แนวทางภายในสำหรับการเขียนพรอมต์สำหรับ Codex และ GPT-5.4 สำหรับงานเขียนโค้ด การตรวจสอบ การวินิจฉัย และการวิจัยภายในปลั๊กอิน 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.

Skills เพิ่มเติมจาก openai

user-context
openai
โหลดหรือจัดการค่ากำหนดการกำหนดเส้นทางต้นทางแบบถาวร ตรรกะการเริ่มต้นใช้งาน ความคืบหน้าการตั้งค่า และทะเบียนเลเยอร์ความหมายของปลั๊กอิน Data Analytics
official
notion-research-documentation
openai
ค้นหาเนื้อหาใน Notion และสังเคราะห์เป็นบทสรุป รายงาน หรือการเปรียบเทียบที่มีโครงสร้าง พร้อมการอ้างอิง ค้นหาและดึงข้อมูลหน้า Notion โดยใช้คำค้นหาเฉพาะ จากนั้นจัดระเบียบผลลัพธ์ตามหัวข้อ พร้อมการอ้างอิงแหล่งที่มาในเนื้อหาและส่วนรายการอ้างอิง เลือกจากรูปแบบผลลัพธ์สี่แบบ (บทสรุปด่วน, สรุปงานวิจัย, การเปรียบเทียบ, รายงานครอบคลุม) ตามขอบเขตและเป้าหมายของผู้ใช้ สร้างและอัปเดตหน้า Notion โดยใช้เทมเพลตในตัว เชื่อมโยงแหล่งที่มาโดยตรง และติดตามการเปลี่ยนแปลงเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา...
official
rcsb-pdb-skill
openai
ส่งคำขอ RCSB PDB แบบกระชับสำหรับข้อมูลหลัก การค้นหาผ่าน API และการดาวน์โหลด FASTA ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการสรุปข้อมูล RCSB แบบสั้น บันทึก JSON ดิบหรือ…
official
pdf
openai
การอ่าน การสร้าง และการตรวจสอบไฟล์ PDF พร้อมการเรนเดอร์ภาพและการสร้างด้วยโปรแกรม เรนเดอร์หน้า PDF เป็น PNG เพื่อตรวจสอบเค้าโครง ระยะห่าง และการจัดเรียงตัวอักษรก่อนส่งมอบโดยใช้ Poppler (pdftoppm) สร้าง PDF ด้วยโปรแกรมโดยใช้ reportlab เพื่อการจัดรูปแบบที่เชื่อถือได้ แยกข้อความและข้อมูลเมตาด้วย pdfplumber หรือ pypdf บังคับใช้มาตรฐานคุณภาพ: ไม่มีข้อความที่ถูกตัด องค์ประกอบที่ทับซ้อนกัน ตารางที่เสียหาย หรือสิ่งแปลกปลอมในการเรนเดอร์ ใช้เฉพาะยัติภังค์ ASCII และการอ้างอิงที่อ่านได้ของมนุษย์ ใช้...
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
การทำงานอัตโนมัติของเบราว์เซอร์ที่ขับเคลื่อนด้วยเทอร์มินัล พร้อมภาพรวมขององค์ประกอบและเวิร์กโฟลว์ UI แบบโต้ตอบ ทำงานผ่านสคริปต์ wrapper ของ playwright-cli (ต้องใช้ npx); รองรับโหมด headless และ headed สำหรับการดีบักด้วยภาพ เวิร์กโฟลว์หลัก: เปิดหน้า, ถ่ายภาพรวมเพื่ออ้างอิงองค์ประกอบที่เสถียร, โต้ตอบโดยใช้ refs, ถ่ายภาพรวมอีกครั้งหลังการนำทางหรือการเปลี่ยนแปลง DOM รวมถึงการกรอกฟอร์ม, การคลิก, การพิมพ์, การจัดการหลายแท็บ, การจับภาพหน้าจอ/PDF, และการบันทึก trace สำหรับการดีบักโฟลว์ Element refs (เช่น e3, e15)...
official
ukb-topmed-phewas-skill
openai
ดึงข้อมูลสรุป UKB-TOPMed PheWAS แบบกระชับสำหรับตัวแปรเดี่ยว โดยรับอินพุต rsID, GRCh37 หรือ GRCh38 และแปลงเป็นรูปแบบการค้นหา GRCh38 ที่จำเป็น ใช้เมื่อ...
official
code-review-context
openai
บริบทที่โมเดลมองเห็นได้
official