@pvncher：GPT 5.5 是為了 Orchestration (編排) 而生 過去幾週，我有幸能搶先試用 GPT 5.5，而它的出現時機再好不過了。 Opus…

GPT 5.5 是為了 Orchestration (編排) 而生 過去幾週，我有幸能搶先試用 GPT 5.5，而它的出現時機再好不過了。 Opus 4.7 相比 4.6 有一個退步的地方，那就是它變得更難以駕馭。工作流程與技能不再能像以前那樣被可靠地執行。 但從 GPT 5.4 躍升至 5.5 則完全不同。這個模型理解你意圖的能力比以往的模型可靠得多，在執行多步驟任務時，它保持在軌道上的穩定性也勝過任何其他模型。 為什麼這很重要？ 最近，我在 @RepoPrompt 中發布了一個編排工作流程。 它基本上是一種結合了先進的新型 MCP 工具的技能，用來管理來自不同 harness 的 sub agent。這些工具讓 Agent 能夠主動並行監控多個 Agent，輕鬆處理權限提示與問題，並防止 Agent 偏離預定軌道。 可靠的編排需要模型能夠委派規劃、將該計畫拆解為工作項目，並理解哪個 sub agent 最適合執行該任務（Opus 在處理 UX 工作上仍然是最強的，因此能夠識別出哪些工作應該交給它至關重要！）。 最重要的是，它應該成為你（使用者）與處理你檔案的 Agent 之間的橋樑。模型需要明確的需求才能發揮最佳表現，而讓像 GPT 5.5 這樣的模型坐鎮在你與執行工作的 Agent 之間，對品質會有巨大的提升。 我猜如果你只是像以前一樣用 GPT 5.5 來寫程式碼，你可能會發現它的程式碼品質確實更高，但你可能不會立即感受到成果上的差異。部分原因是 context 依然是像以往一樣巨大的瓶頸。 當你將「隔離 context」的工作與「讓模型針對該精選 context 進行深度推理」的工作分開時，你會得到顯著更好的結果。在 Repo Prompt 中，我們有一個負責精選資訊的 context builder agent，以及一個負責推理的 Oracle 模型。GPT 5.5 在這兩個角色中都表現出色，但作為 Oracle 時，它速度快、效率高，並且能注意到大多數模型會忽略的細節。 當你特別用心處理像 GPT 5.5 這種 context window 的結構時，你就能在不增加成本的情況下獲得專業級的成果。話雖如此，ChatGPT 上的 5.5 Pro 今天也發布了，我必須說，它能進行的分析絕對會讓你大吃一驚。它是一個瘋狂的程式碼審查員與架構師，但你可能不需要每天都依賴它。 成本 GPT 5.5 的缺點之一是它的 token 非常昂貴。 雖然它在推理方面非常高效，但你可能還是希望在你的工具庫中為其他模型保留空間。我認為隨著模型變得越來越昂貴，像我上面描述的那種編排架構將成為常態。將請求負載平衡到正確的模型，並保持透明度，是在不浪費 token 的情況下，充分利用每個模型優勢的最佳方式。 給使用 GPT 5.5 的朋友們最後一個小建議：Codex 允許你將個性設定為「友善」。這不會影響品質，會讓模型在對話時感覺親切許多，並擺脫以往 GPT 推理模型那種機器人的感覺。 觀看此影片以了解更多關於 Repo Prompt 中的編排資訊。 原文：https://easyvibecoding.app/curated/905