6 GPT-5-Eingabeaufforderungen, die Sie sich nicht leisten können, um zu verpassen

Seit GPT-5 hat die KI-Welt nicht aufgehört, über die schiere Auswahl der Dinge zu sprechen, die sie tun kann. Codierung, Schreiben von Hilfe, Bildgenerierung, sogar als autonomer Agent, es ist so, als hätte alles, was ein Chatbot an einem Ort tun kann. Aber ist GPT-5 tatsächlich intestine? Übertreffen es frühere OpenAI -Modelle wirklich? Seit dem Begin habe ich GPT-5 mit verschiedenen Aufforderungen experimentiert. Ich habe einige von ihnen unten aufgeführt, damit Sie sie auch ausprobieren und sehen können, wie das Modell tatsächlich ausgeführt wird.

Bevor wir in die Eingabeaufforderungen springen, lesen Sie diesen detaillierten Artikel über Was für eine GPT-5 ist und wie es sich von früheren OpenAI -Modellen unterscheidet.

Fangen wir an, durch die Aufgaben einzeln:

Zweck: Ein gemeinsames Device, um die täglichen Posting -Fortschritte über Plattformen hinweg zu verfolgen, Fertigstellungen zu feiern und die Konsistenz aufrechtzuerhalten.

Benutzer & Rollen:

1. Nitika (Social Media Supervisor) – überwacht alle Plattformen
2. Hart (LinkedIn Supervisor) – Beiträge: 4/Tag
3. Riya (Instagram Supervisor) – Beiträge: 4/Tag

Schlüsselmerkmale:
✅ Tägliche Zielverfolgung: Visueller Zähler für geplante vs. abgeschlossene Beiträge (4/Tag/Plattform).
✅ Konfetti -Feier: Sofortiger animierter Konfetti, wenn ein Beitrag als „fertig“ angemeldet ist.
✅ Einfache Schnittstelle: Farbcodiert von Plattform (z. B. linkedIn = blau, Instagram = lila).
✅ Zusammenarbeit: Notizenabschnitt für jeden Beitrag, um Hyperlinks oder Kommentare zu teilen.

Beispiel Workflow:

1. Harshit log KONFETTI!
2. Dashboard zeigt: *”3/4 Beiträge für LinkedIn | 1/4 für Instagram” *.

Bonus: Wöchentliche Zusammenfassungsbericht jeden Freitag automatisch generiert.

Ausgabe:

Beobachtung:

Der Social -Media -Tracker -Prototyp führt alle angeforderten Funktionen perfekt aus – gelöste Aufgabenzuweisungen, genaue Put up -Monitoring (4/Tag/Plattform) und zufriedenstellende Konfetti -Animationen nach Abschluss. Die Aufnahme sowohl der täglichen Fortschrittsansichten als auch der wöchentlichen Zusammenfassungen macht es für die Teamkoordination praktisch. Mit seiner sauberen Schnittstelle und der intestine dokumentierten JSON-Struktur (einschließlich plattformspezifischer Farbcodes und Motivationsaufforderungen) dient dies als hervorragende Entwicklerreferenz. Kleinere Verbesserungen wie die Kategorisierung nach dem Typ könnten V2 stärken, aber die aktuelle Model liefert bereits eine solide Grundlage für die Produktion.

Aufgabe 2: Erstellen Sie ein Raten Sie das Wort Spiel

Erstellen Sie eine niedliche und interaktive Benutzeroberfläche für ein Spiel mit „Raten Sie das Wort“, bei dem der Spieler ein geheimes Wort kennt und 3 kurze Hinweise liefert (jeweils max 10 Wörter). Die KI hat dann 3 Versuche, das Wort zu erraten. Wenn die KI richtig erraten, gewinnt sie; Ansonsten gewinnt der Spieler.

Ausgabe:

Beobachtung:

Während das Spiel ein lustiges Erlebnis mit seiner süßen Benutzeroberfläche und seinem reibungslosen Gameplay bietet, fehlt es derzeit die Kernfunktion, bei der der Spieler das geheime Wort für die KI eingeben kann. Durch die Implementierung wird es vollständig mit der ursprünglichen Eingabeaufforderung übereinstimmt. Das Konfetti -Feier, das saubere Design und das reaktionsschnelle Suggestions machen es jedoch zu einem ansprechenden Prototyp. Wenn der Phrase-Enter-Mechaniker hinzugefügt wird, könnte dies eine perfekte 10/10 sein!

Aufgabe 3: Prüfungsvoreinstellung

Ich bereite mich auf eine Prüfung zur Agenten -KI vor und habe grundlegende/intermediäre Themen wie folgt behandelt:

• Definition und Kernprinzipien der Agenten -KI
• Unterschiede zwischen SLMS und LLMs in Agentensystemen
• Rolle des Verstärkungslernens in autonomen Wirkstoffen
• Ethische Überlegungen im Einsatz von Agenten KI
• Die Forschung von NVIDIA zu SLMs für agierende Workflows

Erstellen Sie einen 10-Fragen-MCQ-Take a look at mit:

1. 4 Optionen professional Frage (einzelne korrekte Antwort)
2. Endergebnisbericht mit % korrekt
3. Detaillierte Erläuterung für falsche Antworten unter Berufung auf Quellen

Ausgabe:

Beobachtung:

Wow! Killer MCQ -Take a look at für Agentic AI Prep! Kurze, aber leistungsstarke Fragen nageln Sie alle Schlüsselkonzepte – Autonomie, Werkzeuge, Ethik. Sofortiges Suggestions erklärt jede Antwort mit echten Beispielen (z. Perfekt nachahmen Prüfungen mit 60-Sekunden-zeitgesteuerten Fragen. Fügen Sie Ihren Lehrplan ein, um ihn anzupassen. 10/10, um das Studium unterhaltsam und effektiv zu machen. Bester Prüfungshack aller Zeiten!

Aufgabe 4: Betriebsaufgaben

Ich musste einige Tracker für die wöchentliche Analyse füllen, anstatt es manuell zu tun, bat ich GPT-5, die Informationen für mich zu erhalten.

Geben Sie mir die Liste aller Beiträge und ihres Hyperlink
Ausgabeformat ist eine Tabelle – Datum | Post_url | Plattform

Ausgabe:

Beobachtung:

Ich habe versucht, die Datenerfassung für die wöchentliche Analyse zu automatisieren, indem ich GPT-5 aufforderte, Beiträge von Instagram und LinkedIn von Analytics Vidhya abzurufen (veröffentlicht am oder nach dem 1. August 2025). Die Ausgabe conflict unvollständig, während beide Plattformen normalerweise 4 Beiträge professional Tag veröffentlichen (insgesamt ~ 25–32 Posts professional Plattform für den Zeitraum), kehrte GPT-5 weit weniger Einträge zurück.

Da der GPT-5 den vollständigen Datensatz nicht genau erfasst hatte, ging ich zu Manus ai Und die Aufgabe erledigt!

Aufgabe 5: Argumentation und Bildanalyse

Ich habe diese Aufgabe zuvor bei OpenAIs O3 und O4-Mini ausprobiert und beide fehlgeschlagen. Um mehr zu erfahren, überprüfen Sie meinen vorherigen Weblog auf – 6 O3 -Eingabeaufforderungen Sie müssen es heute versuchen. Mal sehen, ob GPT-5 dies lösen kann!

Geben Sie zusammen mit der Farbe, mit der sie gezeichnet werden, eine Liste der gesamten Individual in der Zeichnung an.

Ausgabe:

Falsche Antwort. Da dies eine Argumentationsfrage conflict, hätte der GPT-5-Denkmodus darauf beantwortet werden sollen, aber die Antwort wurde durch die normale GPT-5-Model gegeben. Ich habe den Denkmodus manuell ausgewählt, um zu sehen, ob er besser antworten kann. Hier ist die Ausgabe:

Die Antwort bleibt trotz der Verwendung des Denkmodus falsch. Basierend auf dieser Aufführung scheinen die Argumentationsfunktionen von GPT-5 OpenAI nicht zu erfüllen, die für diese Artwork von komplexen Abfragen beauftragt wurden. Ich erwartete genauere Ergebnisse.

Aufgabe 6: Bildgenerierung

Auch hier versuche ich, die Fähigkeiten der Bildgenerierung von GPT-5 gegen GPT 4O zu vergleichen. Ich habe zuvor die folgende Eingabeaufforderung in meinem alten Artikel über ausprobiert – 4o Bildgenerierung ist tremendous cool.

Erstellen Sie eine 4-Picture-Geschichte basierend auf der folgenden Sequenz:
GPT-4O glaubt, dass es das coolste Modell da draußen ist.
GPT-4,5 kommt an und übertrifft GPT-4O in der Leistung.
GPT-4O leistet harte Arbeit, um sich zu verbessern.
GPT-4O wird durch Beherrschen der Bildgenerierung intelligenter.

Ausgabe:

Beobachtung:

Es ist klar, dass die Bildgenerierung von GPT-5 einen signifikanten Schritt von GPT-4O nach hinten darstellt. Das Modell kämpft mit:

1. Textrendern – in den Bildern nicht genau integrieren oder anzeigen
2. Bildqualität -produziert spürbar niedrigere Auflösungsausgaben mit mehr Artefakten
3. Einschränkung der Einhaltung – häufig verständlich oder ignoriert bestimmte Anfragen

Für ein angeblich verbessertes Modell sind diese Regressionen in der Kernfunktionalität inakzeptabel.

Endnote

Während GPT-5 bei Codierungsaufgaben eine gute Leistung erbringt, machen seine Mängel in Bezug auf Argumentation, Bildgenerierung und allgemeine Unterstützung (zuvor die stärksten Verkaufspunkte von Chatgpt) zu einer Herabstufung für die meisten praktischen Verwendungen. Die Attraktivität von Chatgpt conflict seine Vielseitigkeit als KI -Assistent für alltägliche Aufgaben, nicht nur die Codierung (wo bereits spezialisierte Instruments existieren).

Persönlich fand ich die Gesamterfahrung überwältigend. Das Modell lieferte nicht den greifbaren Wert, den ich von früheren Versionen erwarten würde (wie die Argumentation von O3 oder die Bildgenerierung von GPT-4o). Das Fehlen von Modelltransparenz (kein sichtbarer Indikator, welcher Model Antworten generiert) trägt nur zur Unsicherheit bei.

Probieren Sie einige Eingabeaufforderungen in GPT 5 aus und teilen Sie mir Ihr Suggestions im Kommentarbereich unten mit.

Hallo, ich bin Nitika, ein technisch versierter Content material-Ersteller und Vermarkter. Kreativität und neue Dinge lernen natürlich für mich. Ich habe Fachkenntnisse bei der Erstellung von ergebnisgesteuerten Inhaltsstrategien. Ich bin mit search engine marketing -Administration, Key phrase -Operationen, Webinhalten, Kommunikation, Inhaltsstrategie, Bearbeitung und Schreiben intestine vertraut.