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在 Tabbit 中使用 GPT-5.2 Chat

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官方OpenAI Developers / GPT-5.2 Prompting Guide

GPT-5.2 的结构化输出与歧义自检提示

把输出边界、歧义处理、长上下文复核和高风险自检写成明确区块，可让 GPT-5.2 Chat 在低推理档位下更稳定地遵守格式并减少无依据断言。

官方OpenAI Developers / Model guidance for GPT-5.2

GPT-5.2 Chat 的 Responses、推理和工具调用配置

对多轮 Agent，优先用 Responses API 保存跨轮状态，显式设置推理和 verbosity，并用 allowedtools 限制当前回合可用工具，通常比把所有工具和调用顺序硬编码进提示更易控。

测评与真实反馈

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官方OpenAI News / GPT-5.2 发布说明

GPT-5.2 家族：官方发布基准与 Chat 定位

官方数据把 GPT-5.2 Thinking/Pro 定位为复杂推理、编码、长文档和工具任务模型，但这些 benchmark 不能直接当作 gpt-5.2-chat-latest 的 Chat 体验成绩。

媒体SWE-bench Leaderboards

SWE-bench Leaderboard 中 GPT-5.2 编码 Agent 对照

在 SWE-bench 的 mini-SWE-agent 受控表格中，GPT-5.2 高推理条目达到 71.8%–72.8% resolved、约 $0.47–$0.52/题，但这是 GPT-5.2 家族/Agent harness 数据，不是 Chat 快照的直接成绩。

社区Reddit / r/ChatGPT

Reddit 用户对 GPT-5.2 发布后的编码与对话体验

社区反馈显示 GPT-5.2 在遵循项目 .md 工作流和一次性修复部分前后端问题上有明显好评，但停止过早、需要更多提示工程、语气变化和长流程遗忘也反复出现，适合当作待验证假设而非 benchmark。

OpenAI

在 Tabbit 中使用 GPT-5.2 Chat

汇总 GPT-5.2 Chat 的提示词指南、测评与社区反馈，帮助你判断适合的任务并直接开始使用。