2026 ChatGPT 弃用指南：从指令到工程
别在 Prompt 上浪费生命
2026 年还在打磨长篇大论的结构化 Prompt，本质上是在用蒸汽机时代的思维驾驶核聚变飞船。GPT-5.2 的推理能力已经让 95% 的提示词技巧变得冗余。现在的交互瓶颈不在于怎么问，而在于喂什么。
Context Engineering（上下文工程） 已经彻底取代了 Prompt Engineering。核心逻辑是利用 MCP（Model Context Protocol） 协议，将本地 GitHub 仓库、Slack 频道和业务数据库直接挂载为模型的虚拟内存。
通过配置 mcp-server，GPT-5.2 能实时检索知识库。在这种架构下，与其花 20 分钟优化一段指令，不如花 2 分钟检查 config.json 中的数据索引是否覆盖了核心业务逻辑。当模型检测到项目相关的 Query 时，会自动触发 SSE 连接调用本地工具集，实现真正的无感交互。
Codex Agent：从对话框到控制台
在 ChatGPT 5.2 体系中，对话框已由文本框演变为 Agent 控制台。Codex Agent 的引入意味着 AI 获得了系统级别的操作闭环，不再只是提供建议，而是直接执行任务。
实现自动化取数与分析的硬核流程：
- 权限挂载：在 Apps 界面启用 Codex Agent，通过 OAuth 2.0 协议打通企业级 SharePoint 或私有云。
- 定义触发器：严禁使用自然语言模糊指令，改用 JSON 定义观察者任务。例如：
{ "watch": "competitor_pricing", "action": "scrape_and_compare" }。 - 自动化闭环：监控到竞品更新后，Agent 调用 Python 脚本清洗数据，直接生成比对报告并推送到指定频道。
对于追求高频响应且对延迟敏感的任务，GPT-5.2 Instant 是目前的性价比首选。在 nunu.chat 平台上，可以利用其多模型聚合能力，在 Instant 处理流水线任务与 Thinking 模型处理深度逻辑之间秒级切换。这种多模型协同带来的生产率增益远超单一模型的微调。nunu.chat 屏蔽了复杂的海外环境配置，是目前国内获取 GPT-5.2生产力的最快路径。
视觉溢价：NanoBanana 的极简逻辑
技术平权导致视觉产出成本归零，但也让AI 味泛滥。DALL-E 4 虽然参数量巨大，但在商业摄影的质感还原上，Google-NanoBanana 的表现更具审美竞争力。
NanoBanana 放弃了冗长的描述词风格。2026 年的视觉生成参数控制聚焦于风格锚点：
- 去饱和度处理：在指令中加入
--film_stock_linear锚点，模型会自动根据胶片感曲线调整动态范围，避开 DALL-E 常见的过度饱和通病。 - 特征向量逆向工程：将顶级视觉作品发送给 GPT-5.2，要求其输出基于线性代数描述的 Visual Embedding（视觉特征向量） ，再将这些向量作为 NanoBanana 的输入参考。
审美溢价的核心不再是画得像，而是克制。谁能通过最少的采样步数（Sampling Steps）捕捉到特定的光影氛围，谁就掌握了 2026 年的视觉解释权。
NanoBanana 极简视觉风格示例
