摘要：GPT-5.5显著提升了长对话稳定性，改善了条件遗忘、偏好漂移和角色混淆三大问题。在20轮以上的对话中，信息丢失率明显降低，能更好地回溯和整合早期信息。测试显示，模型能稳定保持用户偏好和约束条件，减少人工干预频率。但工程策略仍需配合，建议采用定期摘要、结构化存储关键信息等方法作为兜底方案。模型能力提升为长对话应用提供了更好基础，但实际部署仍需结合具体业务场景进行优化测试。

摘要：GPT-5.5在指令理解上展现出显著改进，其核心优势在于更精准地识别指令层级和任务边界。相比旧模型，它能更好地区分任务目标、格式要求和限制条件，减少因指令混淆导致的错误。结构化Prompt（明确角色、任务、结构、限制等字段）能最大化发挥其性能，建议采用"任务单"式模板：清晰定义角色、目标、输出结构、评价标准和禁止事项。关键改进在于模型对示例与任务的区分能力增强，使复杂任务执行更稳定。Prom