需将API文档能力说明转化为可复用提示词流程：①提取模型页官方描述作【角色定位】；②用instructions参数或system消息绑定指令优先级；③定义JSON Schema并追加校验指令；④末行添加与model参数一致的版本锚点。
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你需要把ChatGPT官方API文档里的零散说明，快速转化为可反复调用、适配不同模型版本的提示词工程流程，而不是每次开发新功能都重读整篇文档再手写提示——因为文档中混杂着示例、警告、历史变更和底层协议细节，直接照搬会导致提示词在gpt-5-2025-08-07和gpt-5-2026-04-12两个快照上行为不一致，甚至触发非预期的流式响应或token截断。
提取角色与能力边界
打开OpenAI官方API文档的“Models”页面→定位当前项目使用的模型（如gpt-5）→点击右侧“View full model spec”→在“Capabilities”区块下勾选“function calling”“JSON mode”“reasoning effort control”三项支持能力。
复制该模型页顶部的官方描述句，例如：“gpt-5 is a multimodal reasoning model optimized for complex instruction following and structured output generation”。这句话必须作为提示词中【角色定位】的原始依据，【不可替换为自行概括的语句】，否则模型会忽略其原生推理强度设定。
绑定消息角色与指令优先级
方法一：用instructions参数强约束语气与结构
在API请求体中显式传入instructions字段，值为：“Output in Chinese only. Return exactly one JSON object. Never add explanations outside the JSON.”
方法二：用system消息模拟高阶指令
在messages数组首位插入：{"role": "system", "content": "You are gpt-5 operating under strict OpenAI API v1 specification. You must obey all constraints defined in instructions parameter before processing user input."}
用于在用户想通过浏览器自动化与 Google Gemini 或 ChatGPT 交互时。触发短语包括“ask Gemini”“ask ChatGPT”“ask GPT”“让...”。
注意：instructions参数的指令权重高于所有messages内容，若二者冲突，以instructions为准。这一步漏掉会导致后续所有格式约束失效。
固化输出形态与容错机制
第一步：定义最小可行schema
根据实际业务字段，用JSON Schema语法声明必填字段，例如：{"type":"object","properties":{"summary":{"type":"string"},"steps":{"type":"array","items":{"type":"string"}}},"required":["summary","steps"]}
第二步：在提示词末尾追加硬性校验指令
“若输出不满足上述schema，请返回空字符串并终止响应，不得尝试修复或补全。”
第三步：添加版本锚点
在提示词最末行写：“Model snapshot: gpt-5-2026-04-12”。这行文本必须与实际调用的model参数完全一致，【否则LangChain的PromptTemplate缓存将无法命中】。
