我會用 GPT-5 處理執行時間較長、較複雜的任務。比方說，搭配 Background Agent 處理獨立任務，並在不同任務間切換時使用平行的前台代理來檢視與審查其輸出。

GPT-5 是我用過最容易「調教」的模型之一。有些任務需要我更明確說清我想達成的目標。若表述含糊，模型往往會朝著與我預期不同的方向發展。但當我說得更具體時，模型的聰明程度令我驚艷。

過去一週寫程式時我有幾次卡關，GPT-5 解決了其他模型都無法搞定的複雜錯誤。我也用它來處理像檢視我們的 Stripe 查詢、找出最佳化方案以降低延遲這類任務。

GPT-5 的預設寫作風格比我想要的更冗長，所以我訂了一條規則，讓回應更精煉。我也偏好更具主動性的行為，因此我將模型調整為在提示後少做追問。我一直用它來處理更棘手的程式設計問題。

我最喜歡的「盲測」方式，是對多個不同模型使用同一個提示，看看是否有模型能一次就達到我的預期。我們的前端與後端使用 protobuf，有時會讓模型失準。我請 GPT-5 同時建立後端 API 端點與對應的前端 React 元件，這兩者分別位於我們的 monorepo 之下兩個不同的子模組。它一次就產出了正確的程式碼，並重新產生 protobuf，修正了型別錯誤。