Přechod na GPT-5 je zásadní změna, která vyžaduje nové pojetí práce s AI. Model přináší agentní režim, hlubší porozumění kontextu a logičtější uvažování, což nutí přehodnotit způsob tvorby promptů.

Prompty účinné u GPT-4 zde ztrácí výkon. Nový model interpretuje nejasnosti jako chyby a místo hádání záměru striktně dodržuje instrukce. Výsledkem je, že přesnost zadání je klíčová pro kvalitu výstupu.

Cílem dokumentu je nabídnout jasnou metodiku pro tvorbu promptů, která zvýší přesnost a využije plný potenciál GPT-5. Základem je první pravidlo: přesně definovat, kým se má model stát a čeho má dosáhnout, čímž se aktivují jeho agentní schopnosti.

Považujte přidělení role a definici cíle za nediskutovatelný základ pro veškerou interakci s GPT-5. Tento přístup je v jistém smyslu „návratem ke kořenům“ prompt engineeringu. Zatímco inteligence GPT-4 umožňovala méně disciplinovaný přístup, agentní povaha GPT-5 vyžaduje, aby model přesně „věděl“, kým je a čeho má dosáhnout. Teprve s tímto rámcem dokáže samostatně domyslet a optimalizovat dílčí kroky, což je pro dosažení špičkového výkonu nezbytné.

Definice role a cíle aktivuje agentní schopnosti modelu a transformuje generický výstup na strategický nástroj. Výsledek je přizpůsoben nejen cílovému publiku (volba tónu, argumentů), ale také obchodnímu záměru. Tento přístup zajišťuje, že výstupy AI jsou nejen relevantní, ale i přímo aplikovatelné v reálných firemních procesech.

Pouhé stanovení cíle lze dále zpřesnit definicí postupu, což nám dává ještě větší kontrolu nad výsledkem.

Ačkoli si agentní GPT-5 dokáže pracovní postup odvodit sám, poskytnutí jasně definovaných kroků dramaticky zvyšuje rychlost a přesnost jeho výstupu. Pokud modelu předložíme strukturovaný plán, nemusí plýtvat výpočetními zdroji na dedukci optimálního workflow a může se soustředit přímo na exekuci jednotlivých fází úkolu.

• Příklad 1: Osnova školení

• Neefektivní zadání: Připrav osnovu pro školení o time managementu.
• Efektivní zadání: Tvým cílem je připravit osnovu pro firemní školení o time managementu. Postupuj v těchto třech krocích: 1. Definuj cílovou skupinu. 2. Navrhni pět tématických bloků. 3. Ke každému bloku doporuč praktickou aktivitu.
• Příklad 2: Marketingový plán

• Neefektivní zadání: Napiš plán marketingu pro nový e-shop.
• Efektivní zadání: Tvým úkolem je vytvořit marketingový plán pro nový e-shop s kávou. Postupuj v těchto krocích: 1. Analyzuj cílovou skupinu. 2. Navrhni tři klíčové kanály pro první měsíc. 3. Doporuč, jak měřit úspěch u každého kanálu.

Strategickým přínosem tohoto přístupu je snížení rizika implementace AI. Poskytnutí explicitních kroků zajišťuje předvídatelné, auditovatelné a konzistentní výstupy, což je klíčové pro nasazení spolehlivých interních AI agentů a asistentů. Dává nám to plnou kontrolu nad strukturou a logikou výstupu.

Kromě struktury postupu můžeme chování modelu dále ovlivnit přímým nastavením požadované úrovně detailu a přemýšlení.

GPT-5 disponuje dynamickým systémem uvažování, který funguje jako „router“. V automatickém režimu („Auto“) model sám vyhodnotí složitost úkolu a přiřadí mu odpovídající úroveň „reasoningu“ – od rychlých, povrchních odpovědí po hlubokou, časově náročnou analýzu. Jako uživatelé máme strategickou možnost tento proces řídit. Můžeme buď manuálně nastavit fixní režim (např. „Fast“, „Thinking“, „Pro“), nebo v automatickém režimu pomocí klíčových slov a specifikací formátu routeru „napovědět“, jaký výstup očekáváme.

Následující fráze vám umožní efektivně řídit detail, hloubku a rychlost odpovědi:

• Pro zrychlení a stručnost: Použijte fráze jako odpověz ve třech klíčových odrážkách nebo chci odpověď velmi rychle. Tím routeru signalizujete, aby zvolil nejrychlejší režim.

• Příklad: Porovnej naši firmu s konkurencí XY, odpověz ve třech klíčových odrážkách.
• Pro hloubku a detail: Specifikujte požadovaný rozsah a zaměření. Tím model přinutíte k detailnější analýze.

• Příklad: Porovnej naši firmu s konkurencí XY. Připrav detailní analýzu na jednu normostranu, zaměř se na ceny, reference a nabízené služby.
• Pro maximální „reasoning“: Aktivujte nejvyšší úroveň uvažování instrukcí, která vyžaduje komplexní zhodnocení.

• Příklad: Nevracej mi výsledek dřív, než se zamyslíš nad všemi možnými variantami a vrať mi pouze výstup, se kterým jsi naprosto spokojený.
• Pro řízený myšlenkový proces: Ukažte modelu, jak má přemýšlet, a definujte tak jeho interní postup.

• Příklad: Vymysli 10 sloganů pro můj nový produkt. Nejdříve se zamysli nad tím, co musí obsahovat dobrý slogan, a na základě těchto pravidel mi ten slogan teprve vytvoř.

Strategická výhoda tohoto pravidla spočívá v optimalizaci zdrojů. Cíleným řízením „reasoningu“ alokujeme čas a výpočetní výkon efektivně – rychlé odpovědi pro jednoduché úkoly a hluboká analýza pro komplexní problémy.

Aby však tyto pokročilé instrukce fungovaly spolehlivě, je naprosto klíčové předejít chybám způsobeným nekonzistentními a protichůdnými pokyny.

Protimluvy v promptech představují jednu z největších překážek pro efektivní využití GPT-5. Zatímco starší modely si s nejednoznačností dokázaly poradit s proměnlivým úspěchem, GPT-5 na konfliktní příkazy reaguje zdlouhavým zpracováním a nekvalitním, zmateným výstupem. Model se totiž nesnaží protimluv ignorovat, ale aktivně se jej pokouší vyřešit, což vede k plýtvání zdroji.

Kritická důležitost jednoznačnosti nemůže být podceněna. Strategickým principem je převést konfliktní paralelní instrukce na jasný sekvenční proces. Místo zadání formální, ale vtipný nařiďte modelu: Nejdříve napiš tělo textu v profesionálním tónu. Následně přidej na konec jednu odlehčenou větu. Tato procedurální srozumitelnost je základem pro předvídatelné a spolehlivé chování AI.

Jakmile zvládneme tvorbu jasných a strukturovaných zadání, můžeme přistoupit k poslednímu pravidlu a naplno využít autonomní potenciál modelu.

GPT-5 byl navržen jako autonomní agent schopný dokončit komplexní úkoly s minimální potřebou další interakce. U správně definovaných úkolů je proto strategicky výhodné dát modelu volnost a nechat ho pracovat samostatně. Fráze jako pracuj samostatně nebo pracuj na návrhu tak dlouho, dokud neusoudíš, že je úkol dokončen aktivují jeho plný agentní potenciál.

• Příklad 1: Návrh kampaně

• Standardní zadání: Navrhni kampaň pro nový produkt XY.
• Agentní zadání: Tvým úkolem je kompletně připravit návrh kampaně pro nový produkt. Pracuj na návrhu tak dlouho, dokud neusoudíš, že je úkol dokončen. Vytvoř slogan, tři texty pro reklamu na Facebook a návrh rozpočtu na první týden. Na konci vše shrň. Pracuj samostatně.
• Příklad 2: Obsahový plán

• Standardní zadání: Napiš plán obsahu na sociální sítě.
• Agentní zadání: Jsi specialista na sociální sítě. Tvým úkolem je připravit kompletní obsahový plán na jeden měsíc pro Instagram naší kavárny. Postupuj samostatně. Vytvoř témata postů, doporuč formáty a napiš krátké návrhy textů. Na konci vše shrň do přehledné tabulky.

Volba mezi autonomním a řízeným přístupem závisí na povaze úkolu. Kreativní a explorační úkoly (brainstorming, tvorba kampaní) těží z autonomie. Naopak technické a přesně definované úkoly vyžadují striktní řízení; v takovém případě použijte instrukci: Chci, abys se mnou konzultoval každý krok návrhu. Pro zvýšení transparentnosti v autonomním režimu přidejte na konec promptu pokyn: Na konci mi shrň svůj postup. To vám umožní nahlédnout do myšlenkového procesu agenta, což je neocenitelné pro audit a ladění.

Prompt Optimizer je oficiální nástroj od OpenAI navržený pro modernizaci a optimalizaci stávajících promptů. Jeho primární funkcí je automaticky analyzovat prompty vytvořené pro starší modely a přepsat je tak, aby odpovídaly osvědčeným postupům (best practices) pro GPT-5.

Postup použití nástroje je jednoduchý:

1. Nalezení nástroje: Nástroj je dostupný v konzoli na platform.openai.com pod názvem Prompt migration nebo Prompt optimizer.
2. Vložení promptu: Uživatel vloží svůj stávající prompt (např. z GPT-4) do rozhraní.
3. Analýza a výstup: Nástroj prompt upraví a přehledně zobrazí provedené změny (co bylo odebráno a co přidáno) spolu s komentáři, které odkazují na oficiální best practices. U velkých promptů může analýza trvat déle.

Přidaná hodnota nástroje nespočívá pouze v automatické opravě, ale také v edukaci. U každé změny vysvětluje její důvod (např. zlepšena definice role a cíle, odstraněny protimluvy).

Pro maximální vzdělávací efekt můžete využít pokročilý postup: zkopírujte celý výstupní report z Optimizeru, vložte jej do nového chatu s GPT-5 a zadejte pokyn: Vysvětli mi podrobně důvody těchto změn na základě oficiální příručky pro promptování GPT-5. Tímto způsobem transformujete jednorázovou opravu na interaktivní lekci prompt engineeringu.

Přechod na GPT-5 není jen technologickým upgradem, ale kvalitativním skokem, který vyžaduje vědomou změnu v našem přístupu k tvorbě zadání. Úspěch již nespočívá v tom, jak chytře dokáže model odhadnout náš záměr, ale v tom, jak jasně a strukturovaně mu tento záměr dokážeme předat.

Pro rychlou orientaci slouží následující strategický checklist:

• Role a Cíl: Vždy definujte, kým model je a čeho má dosáhnout.
• Struktura a Kroky: U komplexních úkolů poskytněte jasný postup.
• Míra Detailu: Aktivně řiďte hloubku přemýšlení pomocí klíčových slov.
• Jednoznačnost: Vyhněte se všem protimluvům a konfliktním instrukcím.
• Agentní Režim: Důvěřujte modelu u komplexních úkolů a nechte ho pracovat samostatně, pokud to povaha úkolu dovoluje.

Důsledné uplatňování těchto principů napříč všemi týmy se stane standardem pro naši interní práci s AI. Povede to nejen k vyšší efektivitě, ale také k novým inovacím a zajistí, že naše společnost bude schopna plně těžit z revolučních možností, které GPT-5 přináší.